Enhanced Exopolysaccharide Production by Lactobacillus rhamnosus in Co-Culture with Saccharomyces cerevisiae
Notice bibliographique
Résumé
Lactobacillus strains are known to produce exopolysaccharides (EPS) with recognized health benefits (i.e. prebiotic and immunomodulation) but production is limited by low yields. Co-culture has been shown to improve metabolite productivity, particularly bacteriocins and EPS. Although lactic acid bacteria (LAB) and yeasts are found in several fermented products, the molecular mechanisms linked to the microbial interactions and their influences on EPS biosynthesis are unclear. The aim of the present study was to investigate the effect of co-culture on EPS production by three Lactobacillus rhamnosus strains (ATCC 9595, R0011, and RW-9595M) in association with Saccharomyces cerevisiae. Fermentation, in both mono and co-culture, was carried out and the expression of key LAB genes was monitored. After 48 h, results revealed that EPS production was enhanced by 39%, 49%, and 42% in co-culture for R0011, ATCC 9595, and RW-9595M, respectively. Each strain showed distinctive gene expression profiles. For a higher EPS production, higher EPS operon expression levels were observed for RW-9595M in co-culture. The construction of gene co-expression networks revealed common correlations between the expression of genes related to the EPS operons, sugar metabolism, and stress during EPS production and microbial growth for the three strains. Our findings provide insight into the positive influence of inter-kingdom interactions in stimulating EPS biosynthesis, representing progress toward the development of a bio-ingredient with broad industrial applications.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».