Profiling Malt Enzymes Related to Impact on Malt Fermentability, Lautering and Beer Filtration Performance of 94 Commercially Produced Malt Batches
Notice bibliographique
Résumé
A largely defined series of hydrolytic enzymes active during malting and/or mashing, substantially determine the quality, profitability, and efficiency of the brewing process. These enzymes potentially hydrolyze starch, proteins and cell wall non-starch polysaccharides including β-glucan and arabinoxylan. Commercial malts (94) were assayed for the DP enzymes (limit dextrinase, beta/α-amylase), and NSP hydrolyzing enzymes (β-glucanase, xylanase, arabinofuranosidase, β-glucosidase). The levels of enzyme activity were related to conventional measures of malt quality such as extract, fermentability, protein, KI, DP, friability, wort viscosity, FAN, and β-glucan. These parameters were interrelated with less conventional measures of malt quality including coarse extract and fermentability (modified infusion mash 65 °C), lautering efficiency, the Small-scale Wort 'I' Filtration Test (SWIFT), and viscosity. Substantial variation was observed between the malt samples for all enzymes assayed. Australian barley, whether malted in Australia (n = 61) or China (n = 24), was observed to be of comparable quality. A limited set of Canadian barley samples (n = 9) were malted in China and produced malts with somewhat higher levels of extract, AAL, and some enzymes. Remarkably, the level of limit dextrinase was observed to be almost double that from previous investigations. Greater levels of steep water aeration were proposed to explain this dramatic increase. The interrelationships between the enzyme activities and malt quality identified, enable potential selection of novel malt quality parameters that are more predictive of a malt's brewing performance (efficiency and quality) than current measures to provide a malt quality assessment system based on 'functional' malt quality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».