Unfilterable Beer Haze Part II: Identifying Suspect Cell Wall Proteins
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of various diagnostic techniques has been previously utilized in the assessment of a commercially available India Pale Ale with cases of sporadically occurring unfilterable haze. The results from Part 1 suggested that β-glucans and proteins were the cause of the unfilterable haze and it was postulated that cell wall mannoproteins may also be a culprit of the unfilterable beer haze. In this follow-up study, proteins from high haze and low haze beer samples were precipitated and assessed using SDS-PAGE. Polyphenol interferences observed on the SDS-PAGE indicated that protein purification and targeted analysis was required. Proteins from high haze and low haze samples were fractionated and qualitatively identified via LC-MS. A library was built from FASTA sequences of targeted yeast proteins to qualitatively analyze the high haze and low haze samples. The protein fractionation was successful at purifying and isolating proteins from high and low haze samples. Two protein peaks were observed in the high haze sample, while one protein peak was observed in the low haze sample. The targeted LC/MS analysis discovered the presence of yeast cell wall mannoproteins and flocculation proteins, particularly Flo1 and Flo9. Understanding the source of these hazes can provide an opportunity for brewers to mitigate against their formation by adjusting brewing and yeast management practices.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle