Nutrient Addition to Low pH Base Wines (L. cv. Riesling) during Yeast Acclimatization for Sparkling Wine: Its Influence on Yeast Cell Growth, Sugar Consumption and Nitrogen Usage
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In traditional method sparkling wine production, to carry out a successful second alcoholic fermentation, yeast are acclimatized to stressful base wine conditions. Base wines typically have low pH, low nutrient concentrations, high acid concentrations, contain sulfur dioxide (SO2), and high ethanol concentrations. Supplementing yeast during the acclimatization stages prior to second alcoholic fermentation with different nutrient sources was assessed to determine the impact on yeast growth, sugar consumption and nitrogen usage. Four treatments were tested with Saccharomyces cerevisiae strain EC1118: the control (T1) with no additives; addition of diammonium phosphate (DAP) during acclimatization, (T2); Go-Ferm® inclusion during yeast rehydration (GF), (T3); and DAP + GF (T4). Results (n = 4) indicated that supplementing with DAP, GF or DAP + GF increased both the rate of sugar consumption and the concentration of viable cells during the yeast acclimatization phase in comparison to the control. Treatments supplemented with DAP + GF or DAP alone resulted in yeast consuming 228 and 220 mg N/L during the acclimatization phase, respectively. Yeast treated only with GF consumed 94 mg N/L in comparison to the control, which consumed 23 mg N/L. The time required to reach the target specific gravity (1.010) during acclimatization was significantly reduced to 57 h for yeast treated with DAP and GF, 69 h for yeast treated with DAP only and 81 h for yeast rehydrated with GF in comparison to 105 h for the control. Our results suggest that nutrients used during yeast acclimatization could have an important impact on the kinetics of second alcoholic fermentation.
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.
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) | 0,000 | 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 découle