MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2754379370 · doi:10.1094/asbcj-2017-3464-01

Mechanical Characterization of Individual Brewing Yeast Cells Using Microelectromechanical Systems (MEMS): Cell Rupture Force and Stiffness

2017· article· en· W2754379370 sur OpenAlexafffund
Bruno Barazani, Stephan Warnat, Ted Hubbard, Andrew J. MacIntosh

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Brewing Chemists · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésBrewingYeastFermentationMicroelectromechanical systemsStiffnessSaccharomyces cerevisiaeMaterials scienceChemistryFood scienceComposite materialBiochemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanical properties of individual yeast cells were measured using microelectromechanical systems (MEMS). Samples were taken throughout two controlled fermentations conducted as per ASBC Yeast-14: one utilized ale yeast (Saccharomyces cerevisiae, “red ale”) and the other utilized a lager strain (S. pastorianus, “SMA”). At least five lager and five ale cells were tested at each fermentation phase (start, middle, and end). Cell compression was induced by a MEMS squeezer, and displacement measurements were taken using optical microphotographs. The failure of each cell was similar; the cell would undergo minor deformation until visible rupture occurred, followed by significant cell shrinkage. Across all fermentation phases ale cells ruptured under an average force of 0.28 ± 0.05 μN, whereas lager cells ruptured at 0.47 ± 0.10 μN. The average stiffness at the midpoint of fermentation was found to be 4.8 ± 1.0 and 5.3 ± 0.9 μN/μm for ale and lager cells, respectively. The use of MEMS technology to study physical characteristics of brewing yeast during fermentation has not previously been attempted (to the authors' knowledge). This study may assist brewers in the selection of process parameters to improve yeast health and in the design of novel yeast handling technologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society of Brewing ChemistsMême sujetMicrobial Inactivation MethodsTravaux en français237 207