Microbiota stratification and succession of amylase‐producing <i>Bacillus</i> in traditional Chinese Jiuqu (fermentation starters)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Jiuqu are vital saccharifying and fermenting agents for Chinese fermented foods. Natural ventilation during Jiuqu fermentation causes changes in temperature, oxygen and moisture content, resulting in mass and heat gradients from the outer to inner areas of Jiuqu blocks. In the present study, microbiota stratification in Jiuqu was investigated by single molecule real-time sequencing and culture isolation. The contributors of Bacillus to amylase activity of Jiuqu and the dynamics of their biomass during Jiuqu fermentation were also analyzed. RESULTS: The dominant orders, genera and species between the inner and outer layers of Huangjiu qu (HJQ) were similar, although they displayed greater variance in two layers of Baijiu qu (BJQ). Bacillus possessed the highest diversity (including 27 species) in Jiuqu. Bacillus licheniformis, Bacillus altitudinis, Bacillus subtilis, Bacillus amyloliquefaciens and Bacillus megaterium were most prevalent in HJQ, whereas B. licheniformis, B. amyloliquefaciens and Bacillus cereus were dominant in BJQ. Isolates of B. amyloliquefaciens, B. subtilis and B. cereus exhibited high activities of amylase and glucoamylase. Quantification of Bacillus members possessing genes of α-amylase revealed that B. cereus and B. licheniformis were the most dominant microbes to secret α-amylase in Jiuqu and their biomass were increasing during Jiuqu fermentation. CONCLUSION: The present study demonstrates the microbial distribution in different layers of Jiuqu and clarifies the Bacillus species processing the activity of α-amylase. These results will help industries control the quality of Jiuqu by rationally selecting starters and optimizing their microbiota. © 2020 Society of Chemical Industry.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».