Production of aroma and flavor‐rich fusel alcohols by cheese whey fermentation using the <i>Kluyveromyces marxianus</i> and <scp><i>Debaryomyces hansenii</i></scp> yeasts in monoculture and co‐culture modes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Whey is one of the main agro‐industrial by‐products generated in the production of cheese. It is a residue with low pH and high content of organic and inorganic compounds, such as lactose, proteins, and minerals that can be used as nutrients in fermentation. The aim of the present study was to produce biomolecules with aroma and flavor properties by whey fermentation using Kluyveromyces marxianus (KM) and Debaryomyces hansenii (DH). RESULTS These yeasts produced and accumulated in the culture broth aroma and flavor compounds, the main ones being ethanol, glycerol, propanoic acid, dihydroxyacetone, methionol, isopentanol, and 2‐phenylethanol (2PE). This last one was retained as the target biomolecule, because of its potential to be commercialized industrially. Both yeasts were able to metabolize L‐phenylalanine (Lphe) to produce 2PE, in monoculture and co‐culture modes. When yeasts were used under monoculture mode, KM produced the highest 2PE concentration 82 ± 28 mg/L under aerobic fermentation, with yield of 0.16 ± 0.08 g 2PE /g Lphe and a productivity of 0.86 ± 0.18 mg 2PE /L*h at a fermentation time of 96 h. Whereas in co‐culture mode the 2PE yield was 0.38 g 2PE /g Lphe , twice as high as the maximum yield for monocultures. This yield corresponded to a productivity of 1.93 ± 0.02 mg 2PE /L*h. CONCLUSION The whey fermentation using KM and DH in co‐culture mode is technically feasible. The KM yeast is apparently dominant and the co‐culture of both yeasts led to increase in the 2PE yield and the productivity. The faster kinetics of KM quickly induced substrate starvation triggering early production and accumulation of 2PE. © 2021 Society of Chemical Industry (SCI).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».