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Enregistrement W3137251557 · doi:10.1111/1750-3841.15670

Characterization of key odor‐active compounds in sweet Petit Manseng ( <i>Vitis vinifera</i> L.) wine by gas chromatography–olfactometry, aroma reconstitution, and omission tests

2021· article· en· W3137251557 sur OpenAlexaff
Yibin Lan, Jingxian Guo, Xu Qian, Ying Shi, Guangfeng Wu, Chang‐Qing Duan

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryWineAromaOdorFlavorChromatographyEthyl hexanoateOlfactometryIsoamyl acetateGas chromatographyAroma of wineFood scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Petit Manseng (Vitis vinifera L.) has become a popular variety in China for the production of semisweet and sweet wines. However, few studies focused on investigating the molecular odor code of its key odorants. In this study, the key odor-active compounds of Chinese sweet Petit Manseng wine were identified by gas chromatography-olfactometry (GC-O) and gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). Fifty-five odorous zones were sniffed and identified by application of aroma extraction dilution analysis on a distillate prepared by liquid-liquid extraction and solvent-assisted flavor evaporation. Among them, isoamyl alcohol, ethyl octanoate, isovaleric acid, (E)-β-damascenone, and phenylethanol particularly displayed with highest flavor dilution factors above 1024. The quantification of volatiles by headspace solid-phase microextraction coupled with GC-MS and GC coupled with triple quadrupole MS/MS and a calculation of odor activity values (OAVs) indicated 23 volatiles with OAVs above 1. Ethyl hexanoate showed the highest OAV with 208.8, followed by (E)-β-damascenone (189.0), 3-mercaptohexanol (60.3), isoamyl acetate (45.4), and furaneol (40.1). The aroma of the sweet wine was successfully reconstituted by combining 42 aroma compounds in a model wine solution. 3-Mercaptohexanol, (E)-β-damascenone, furaneol, γ-octalactone + γ-decalactone + γ-hexalactone, and ethyl cinnamate had important influence on the aroma of sweet Petit Manseng wine assessed by omission tests. Moreover, the discrimination of wines from three regions was successfully achieved by partial least squares discriminant analysis based on quantitative results of key odorants. 3-Mercaptohexanol was considered as the most responsible for the region discrimination and had highest concentrations in Petit Manseng wines from Jiaodong Peninsula. PRACTICAL APPLICATION: Understanding of the knowledge in key odorants of Petit Manseng wines could be useful to improve wine quality through viticultural and enological practices.

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 enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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