Characterization of Saccharomyces bayanus CN1 for Fermenting Partially Dehydrated Grapes Grown in Cool Climate Winemaking Regions
Notice bibliographique
Résumé
This project aims to characterize and define an autochthonous yeast, Saccharomyces bayanus CN1, for wine production from partially dehydrated grapes. The yeast was identified via PCR and Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) analysis as Saccharomyces bayanus, and then subsequently used in fermentations using partially dehydrated or control grapes. Wine grapes were dried to 28.0°Brix from the control grapes at a regular harvest of 23.0°Brix. Both the partially dehydrated and control grapes were then vinified with each of two yeast strains, S. bayanus CN1 and S. cerevisiae EC1118, which is a common yeast used for making wine from partially dehydrated grapes. Chemical analysis gas chromatography-flame ionization detector (GC-FID) and enzymatic) of wines at each starting sugar level showed that CN1 produced comparable ethanol levels to EC1118, while producing higher levels of glycerol, but lower levels of oxidative compounds (acetic acid, ethyl acetate, and acetaldehyde) compared to EC1118. Yeast choice impacted the wine hue; the degree of red pigment coloration and total red pigment concentration differed between yeasts. A sensory triangle test (n = 40) showed that wines made from different starting sugar concentrations and yeast strains both differed significantly. This newly identified S. bayanus strain appears to be well-suited for this style of wine production from partially dehydrated grapes by reducing the oxidative compounds in the wine, with potential commercial application for cool climate wine regions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».