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Enregistrement W4319297784 · doi:10.3390/foods12030673

Opportunities and Challenges of Understanding Community Assembly in Spontaneous Food Fermentation

2023· review· en· W4319297784 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFoods · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and ForestryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAlberta InnovatesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésFermentationBiologyMicrobial population biologyBiotechnologyFermentation in food processingAdaptation (eye)NicheStarterBiochemical engineeringFood scienceBacteriaEcologyGeneticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spontaneous fermentations that do not rely on backslopping or industrial starter cultures were especially important to the early development of society and are still practiced around the world today. While current literature on spontaneous fermentations is observational and descriptive, it is important to understand the underlying mechanism of microbial community assembly and how this correlates with changes observed in microbial succession, composition, interaction, and metabolite production. Spontaneous food and beverage fermentations are home to autochthonous bacteria and fungi that are naturally inoculated from raw materials, environment, and equipment. This review discusses the factors that play an important role in microbial community assembly, particularly focusing on commonly reported yeasts and bacteria isolated from spontaneously fermenting food and beverages, and how this affects the fermentation dynamics. A wide range of studies have been conducted in spontaneously fermented foods that highlight some of the mechanisms that are involved in microbial interactions, niche adaptation, and lifestyle of these microorganisms. Moreover, we will also highlight how controlled culture experiments provide greater insight into understanding microbial interactions, a modest attempt in decoding the complexity of spontaneous fermentations. Further research using specific in vitro microbial models to understand the role of core microbiota are needed to fill the knowledge gap that currently exists in understanding how the phenotypic and genotypic expression of these microorganisms aid in their successful adaptation and shape fermentation outcomes. Furthermore, there is still a vast opportunity to understand strain level implications on community assembly. Translating these findings will also help in improving other fermentation systems to help gain more control over the fermentation process and maintain consistent and superior product quality.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,633
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,270 · 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