Analysis of Microbiota Persistence in Quebec’s Terroir Cheese Using a Metabarcoding Approach
Notice bibliographique
Résumé
Environmental short amplicon sequencing, or metabarcoding, is commonly used to characterize the bacterial and fungal microbiota of cheese. Comparisons between different metabarcoding studies are complicated by the use of different gene markers. Here, we systematically compare different metabarcoding molecular targets using V3-V4 and V6-V8 regions of the bacterial 16S rDNA and fungal ITS1 and ITS2 regions. Taxonomic profiles varied depending on the molecular markers used. Based on data quality and detection capacity of the markers toward microorganisms usually associated with the dairy environment, the ribosomal regions V3-V4 and ITS2 were selected and further used to evaluate variability in the microbial ecosystem of terroir cheeses from the province of Quebec in Canada. Both fungal and bacterial ecosystem profiles were described for 32 different ready-to-eat bloomy-, washed- and natural-rind specialty cheese varieties. Among them, 15 were studied over two different production years. Using the Bray-Curtis dissimilarity index as an indicator of microbial shifts, we found that most variations could be explained by either a voluntary change in starter or ripening culture composition, or by changes in the cheesemaking technology. Overall, our results suggest the persistence of the microbiota between the two years studied-these data aid understanding of cheese microbiota composition and persistence during cheese ripening.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».