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Enregistrement W3035678925 · doi:10.1002/jsfa.10588

Yeast population dynamics during spontaneous fermentation of icewine and selection of indigenous <scp><i>Saccharomyces cerevisiae</i></scp> strains for the winemaking in <scp>Qilian, China</scp>

2020· article· en· W3035678925 sur OpenAlexaff
Li Feng, Jiaming Wang, Dong‐Qing Ye, Yuyang Song, Yi Qin, Yanlin Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensEmmanuel Bible College
Organismes subventionnairesEarmarked Fund for China Agriculture Research System
Mots-clésTorulaspora delbrueckiiYeastBiologyPopulationSaccharomyces cerevisiaeIsoamyl alcoholFermentationFood scienceSaccharomycesWineFermentation in winemakingBiochemistryAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Icewine produced in China is becoming popular, but there is only limited knowledge available on the yeast population that occurs during fermentation and also on the selection of indigenous Saccharomyces cerevisiae strains for its production. In this work, we first investigated yeast species and the evolution of yeast population in spontaneous fermentations of icewine produced in the Qilian region of China and then analyzed the biodiversity and important enological properties of S. cerevisiae isolates. RESULTS: Seven species of five genera including S. cerevisiae, S. uvarum, Torulaspora delbrueckii, Hanseniaspora uvarum, Lachancea thermotolerans, Metschnikowia aff. fructicola and H. osmophila were identified by the colony morphology on Wallerstein Laboratory Nutrient medium and sequence analysis of the 26S rRNA gene D1/D2 domain. Saccharomyces cerevisiae, H. uvarum and L. thermotolerans were the dominant species, representing almost 87% of the total yeast isolates. Microvinification with seven preselected S. cerevisiae strains were performed on Vidal. All selected strains could complete fermentations, and the enochemical parameters were within the acceptable ranges of the wine industry. W5B3 produced higher amounts of ethyl hexanoate and ethyl octanoate than other strains. R3A10 was a low volatile acid producer and the corresponding icewine presented the highest values on some odorants including β-damascenone, 1-octen-3-ol, ethyl 2-methylbutyrate, and isoamyl alcohol. Vidal icewines fermented with R3A10, R3A16 and W5B3 were well accepted by the judges because of superior sensory quality. CONCLUSION: Three indigenous strains (R3A10, R3A16 and W5B3) could be used as starters and could potentially improve the regional character of the icewine in Qilian. © 2020 Society of Chemical Industry.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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