Impact of Artificially Induced Respiratory Deficient Yeast on Beer Flavor and Fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory deficient cells or “petites” are the most common type of mutation found in brewing yeast. High levels of petites are known to contribute to unwanted flavors in beer along with yeast flocculation problems during fermentation. However, a minimal amount is known regarding the impact of petites when present at naturally occurring frequencies. Accordingly, this study investigated if petites, which are present at low frequencies, affect beer flavor and fermentation profiles. Laboratory [20 mL] fermentations were undertaken with yeast that contained a range of petite populations 3.7, 5.1, 8.7, and 10.8%. During fermentation, the yeast in suspension, wort density, and alcohol were monitored. At the end of the fermentation, the beer was analyzed for volatile flavor compounds. Correlations between petite levels and levels of vicinal diketones, acetate esters, and medium chain fatty acid (MCFA) ethyl esters existed. Higher alcohol levels were unchanged (propan-1-ol, 3-methyl butanol, 2-methyl butanol, and isobutanol) with increasing levels of petite concentrations. Similarly, the yeast in suspension behavior and the change in wort density attenuation between the control and petite enriched fermentations were not significantly different (P > 0.05). This study suggests that low concentrations of petites in the pitched yeast would not be detectable in the final product characteristics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».