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Enregistrement W3166398782 · doi:10.3390/fermentation7020097

Effect of Aeration on Yeast Community Structure and Volatile Composition in Uninoculated Chardonnay Wines

2021· article· en· W3166398782 sur OpenAlexfundno aff
Cristián Varela, Kathleen Cuijvers, Steven Van Den Heuvel, Mark Rullo, Mark Solomon, Anthony R. Borneman, Simon A. Schmidt

Notice bibliographique

RevueFermentation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWine AustraliaAustralian GovernmentAlberta Water Research Institute
Mots-clésAerationFood scienceWineFermentationPopulationTorulaspora delbrueckiiWinemakingYeastBiologyWineryChemistryBotanySaccharomycesEcologySaccharomyces cerevisiaeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uninoculated wines are regarded as having improved mouthfeel and texture and more complex flavor profiles when compared to wines inoculated with commercial S. cerevisiae strains. Uninoculated fermentation involves a complex microbial succession of yeasts and bacteria during fermentation. Microbial population dynamics are affected by several factors that can ultimately determine if a particular species or strain contributes to wine aroma and flavor. In this work, we have studied the effect of aeration, a common winemaking practice, on the yeast microbiota during uninoculated Chardonnay wine fermentation. The timing of aeration and then aeration intensity were evaluated across two successive vintages. While the timing of aeration significantly impacted fermentation efficiency across oxygen treatments, different levels of aeration intensity only differed when compared to the non-aerated control ferments. Air addition increased the viable cell population size of yeast from the genera Hanseniaspora, Lachancea, Metschnikowia and Torulaspora in both vintages. While in 2019, a high relative abundance was found for Hanseniaspora species in aerated ferments, in 2020, T. delbrueckii was visibly more abundant than other species in response to aeration. Accompanying the observed differences in yeast community structure, the chemical profile of the finished wines was also different across the various aeration treatments. However, excessive aeration resulted in elevated concentrations of ethyl acetate and acetic acid, which would likely have a detrimental effect on wine quality. This work demonstrates the role of aeration in shaping yeast population dynamics and modulating a volatile profile in uninoculated wines, and highlights the need for careful air addition to avoid a negative sensory impact on wine flavor and aroma.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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