Directed evolution as an approach to increase fructose utilization in synthetic grape juice by wine yeast AWRI 796
Notice bibliographique
Résumé
In winemaking, slow or stuck alcoholic fermentation can impact processing efficiency and wine quality. Residual fructose in the later stages of fermentation can leave the wine 'out of specification' unless removed, which requires reinoculation or use of a more fructophilic yeast. As such, robust, fermentation efficient strains are still highly desirable to reduce this risk. We report on a combined EMS mutagenesis and Directed Evolution (DE) approach as a 'proof of concept' to improve fructose utilization and decrease fermentation duration. One evolved isolate, Tee 9, was evaluated against the parent, AWRI 796 in defined medium (CDGJM) and Semillon juice. Interestingly, Tee 9 exhibited improved fermentation in CDGJM at several nitrogen contents, but not in juice. Genomic comparison between AWRI 796 and Tee 9 identified 371 mutations, but no chromosomal copy number variation. A total of 95 noncoding and 276 coding mutations were identified in 297 genes (180 of which encode proteins with one or more substitutions). Whilst introduction of two of these, Gid7 (E726K) or Fba1 (G135S), into AWRI 796 did not lead to the fermentation improvement seen in Tee 9, similar allelic swaps with the other mutations are needed to understand Tee 9's adaption to CDGJM. Furthermore, the 378 isolates, potentially mutagenized but with the same genetic background, are likely a useful resource for future phenotyping and genome-wide association studies.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».