Modulation of Volatile Thiol Release during Fermentation of Red Musts by Wine Yeast
Notice bibliographique
Résumé
During the alcoholic fermentation of grape sugars, wine yeast produces a range of secondary metabolites that play a critical role in the aroma profile of wines. One of the most impactful yeast-modified compound families, particularly in white wines, are the ‘fruity’ polyfunctional thiols, which include 3-mercaptohexan-1-ol (3-MH) and 4-mercapto-4-methylpentan-2-one (4-MMP). While the formation and stylistic contribution of these thiols have been extensively researched in white wines, little is known about the conditions leading to their formation in red wines. In this study, we explored the ability of yeast strains to modulate the release of these aroma compounds during the fermentation of two red musts. In laboratory-scale Pinot Noir fermentations, the formation of 3-MH strongly correlated with yeast β-lyase activity, particularly with the presence of certain genotypes of the flavour-releasing gene IRC7. Subsequent production of Grenache wine at the pilot scale, with detailed compositional and sensory analysis, was undertaken to confirm laboratory-scale observations. A commercial wine strain used for expressing ‘fruity’ thiols in Sauvignon Blanc was shown to produce wines that exhibited more intense red fruit aromas. These results reveal an opportunity for winemakers to shape red wine aroma and flavour by using yeasts that might typically be considered for white wine production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».