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Enregistrement W2964634052 · doi:10.3390/fermentation5030069

Response to Sulfur Dioxide Addition by Two Commercial Saccharomyces cerevisiae Strains

2019· article· en· W2964634052 sur OpenAlexaff
Sydney Morgan, Jade J. Haggerty, Britney Johnston, Vladimir Jiranek, Daniel M. Durall

Notice bibliographique

RevueFermentation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWinemakingSulfiteFermentationSulfur dioxideFood scienceAcetaldehydeOenococcus oeniAromaSaccharomyces cerevisiaeChemistryYeastFood spoilageStrain (injury)Yeast in winemakingWineAcetoinHydrogen sulfideSulfurMalolactic fermentationBacteriaBiologyBiochemistryOrganic chemistryEthanolLactic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sulfur dioxide (SO2) is an antioxidant and antimicrobial agent used in winemaking. Its effects on spoilage microorganisms has been studied extensively, but its effects on commercial Saccharomyces cerevisiae strains, the dominant yeast in winemaking, require further investigation. To our knowledge, no previous studies have investigated both the potential SO2 resistance mechanisms of commercial yeasts as well as their production of aroma-active volatile compounds in response to SO2. To study this, fermentations of two commercial yeast strains were conducted in the presence (50 mg/L) and absence (0 mg/L) of SO2. Strain QA23 was more sensitive to SO2 than Strain BRL97, resulting in delayed cell growth and slower fermentation. BRL97 exhibited a more rapid decrease in free SO2, a higher initial production of hydrogen sulfide, and a higher production of acetaldehyde, suggesting that each strain may utilize different mechanisms of sulfite resistance. SO2 addition did not affect the production of aroma-active volatile compounds in QA23, but significantly altered the volatile profiles of the wines fermented by BRL97.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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