Improving truffle mycelium flavour through strain selection targeting volatiles of the Ehrlich pathway
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Truffles ( Tuber spp.) are the fruiting bodies of symbiotic fungi, which are prized food delicacies. The marked aroma variability observed among truffles of the same species has been attributed to a series of factors that are still debated. This is because factors (i.e. genetics, maturation, geographical location and the microbial community colonizing truffles) often co-vary in truffle orchards. Here, we removed the co-variance effect by investigating truffle flavour in axenic cultures of nine strains of the white truffle Tuber borchii . This allowed us to investigate the influence of genetics on truffle aroma. Specifically, we quantified aroma variability and explored whether strain selection could be used to improve human-sensed truffle flavour. Our results illustrate that aroma variability among strains is predominantly linked to amino acid catabolism through the Ehrlich pathway, as confirmed by 13 C labelling experiments. We furthermore exemplified through sensory analysis that the human nose is able to distinguish among strains and that sulfur volatiles derived from the catabolism of methionine have the strongest influence on aroma characteristics. Overall, our results demonstrate that genetics influences truffle aroma much more deeply than previously thought and illustrate the usefulness of strain selection for improving truffle flavour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».