MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220663258 · doi:10.1016/j.ijfoodmicro.2022.109617

The production of preconditioned freeze-dried Oenococcus oeni primes its metabolism to withstand environmental stresses encountered upon inoculation into wine

2022· article· en· W4220663258 sur OpenAlexaff
Sayoko Matsumoto, Marion Breniaux, Olivier Claisse, Clarisse Gotti, Sylvie Bourassa, Arnaud Droit, Magali Déléris Bou, Sibylle Krieger, Stéphanie Weidmann, Jana Rudolf, Patrick Lucas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement
Mots-clésOenococcus oeniMalolactic fermentationWineFood scienceFermentationLactic acidBacteriaAroma of wineAcetaldehydeBiologyIndustrial microbiologyWine faultChemistryBiochemistryMicrobiologyEthanol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oenococcus oeni is the most resistant lactic acid bacteria species to the environmental stresses encountered in wine, particularly the acidity, presence of ethanol and phenolic compounds. Indigenous strains develop spontaneously following the yeast-driven alcoholic fermentation and may perform the malolactic fermentation whereby improving taste, aroma, and the microbial stability of wine. However, spontaneous fermentation is sometimes delayed, prolonged or incomplete. In order to better control its timing and quality, O. oeni strains are selected and developed to be used as malolactic starters. They are prepared under proprietary manufacturing processes to survive direct inoculation and are predominantly provided as freeze-dried preparations. In this study, we have investigated the physiological and molecular alterations occurring in O. oeni cells prepared by an industrial process that consists of preconditioning protocols and freeze-drying, and compared them to the same strain grown in a grape juice medium. We found that compared to cultured cells, the industrial production process improved survival under extreme conditions, i. e. at low pH or high tannin concentrations. In contrast, cultured cells resumed active growth more quickly and strongly than freeze-dried preparations in standard pH wines. A proteomic analysis showed that during the industrial production most non-essential metabolic processes are shut down and components of the general and the stringent stress response are upregulated. The presence of major components of the stress response facilitates protein homeostasis and physiological changes that further ensure the integrity of cells.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Food MicrobiologyMême sujetFermentation and Sensory AnalysisTravaux en français237 207