Evaluation of<i>Saccharomyces cerevisiae</i>Wine Yeast Competitive Fitness in Enologically Relevant Environments by Barcode Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When a wine yeast is inoculated into grape juice the potential variation in juice composition that confronts it is huge. Assessing the performance characteristics of the many commercially available wine yeasts in the many possible grape juice compositions is a daunting task. To this end we have developed a barcoded Saccharomyces cerevisiae wine yeast collection to facilitate the task of performance assessment that will contribute to a broader understanding of genotype-phenotype relations. Barcode sequencing of mixed populations is used to monitor strain abundance in different grape juices and grape juice-like environments. Choice of DNA extraction method is shown to affect strain-specific barcode count in this highly related set of S. cerevisiae strains; however, the analytical approach is shown to be robust toward strain dependent variation in DNA extraction efficiency. Of the 38 unique compositional variables assessed, resistance to copper and SO2 are found to be dominant discriminatory factors in wine yeast performance. Finally, a comparison of competitive fitness profile with performance in single inoculum fermentations reveal strain dependent correspondence of yeast performance using these two different approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».