Analysis of microbial community diversity and physicochemical factors in pit mud of different ages based on high-throughput sequencing
Notice bibliographique
Résumé
In this study, Illumina MiSeq/NovaSeq high-throughput sequencing technology was used to sequence the terminal DNA fragments of microbial communities in Wuliangye pit mud. The results showed that there were 5 dominant bacterial phyla and 13 dominant bacterial genera in the pit mud, which belonged to 4 phyla, mainly Firmicutes. There were 3 dominant fungal phyla and 5 dominant fungal genera in cellar mud, which belonged to 2 phyla and concentrated in Ascomycota. According to the statistical data, the low pH value cellar pool is more conducive to the enrichment of acid-resistant or acid-biased bacteria, which is the key to flavor formation. In addition, the components of ammonium nitrogen, available phosphorus and available potassium in pit mud need to be replenished in time. In addition, sampling time, fermentation time, temperature, and other external environments also have certain effects on microbial diversity and abundance in the pit. With the use of cellars, various types of microorganisms are constantly evolving to adapt to the environment inside the pits. The succession rule of microbe in pit mud was preliminarily revealed, which provided the basis for improving the quality and technical development of Wuliangye.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».