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Enregistrement W2977822983 · doi:10.14288/1.0380553

Characterization of vineyard-associated wine yeasts and flavonoid profiles of Pinot Noir grapes in the Okanagan Valley of British Columbia, Canada

2019· article· en· W2977822983 sur OpenAlexaboutno aff
Elaine Cheng

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVineyardWineWineryWine grapeVitis viniferaFlavonoidGeographyBotanyHorticultureBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wine is a product of grape juice fermentation by yeast. Terroir is a term that encompasses all environmental factors and interactions at a specific geographical site, resulting in the development of regional-specific microbial strains and differences in grape phenotypes. The objectives of this study were to determine the distribution of vineyard-associated wine yeast strains, identify potential regional-specific wine yeast strains and characterize the flavonoid profile of Pinot Noir grapes among three different sub-regions in the Okanagan Valley (OV), a major wine region in British Columbia, Canada, in the 2017 vintage. Grape samples were collected from thirteen vineyards among three sub-regions of the OV, namely Kelowna (KE), Naramata-Penticton (NP) and Oliver-Osoyoos (OO), within a week prior to the winery harvesting date, which occurred between September 2017 and October 2017. Vineyard-associated S. cerevisiae and S. uvarum on the grape samples were enriched and isolated from spontaneous fermentations conducted in the lab. The isolates were genotyped by microsatellite analysis. Regional-specific wine yeast strains were differentiated from commercial wine yeast strains using Bruvo’s genetic distance. The anthocyanin and flavonol profiles of Pinot Noir grapes were analyzed by HPLC/UV-vis/MS and the tannin profile was analyzed by a spectrophotometric method. In total, 10 commercial S. cerevisiae strains, 22 potentially indigenous S. cerevisiae strains, 2 previously isolated S. uvarum strains from OV, 1 previously isolated S. uvarum strain from Hornby Island and 2 newly discovered S. uvarum strains were isolated in this study. S. cerevisiae strains is genetically more closely related within each sub-region as compared to between sub-regions. The population structure of the S. cerevisiae strains was significant at the regional level. The anthocyanin content were significantly lower in Pinot Noir grapes isolated from OO as compared to KE. Furthermore, the relative abundance of methoxylated anthocyanin and flavonol compounds were higher in Pinot Noir grapes collected in OO as compared to KE. Therefore, the flavonoid profile of Pinot Noir grapes was significantly affected by sub-regional terroirs. Further research is required to determine how regional-specific wine yeast strains and the flavonoid profile of Pinot Noir grapes affect the quality of wine production in the OV.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,144
Écart entre enseignants0,138 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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