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
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».