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Enregistrement W4319457664 · doi:10.1139/cjm-2022-0213

Effects of <i>Daqu</i> properties on the microbial community and their metabolites in fermented grains in Baijiu fermentation system

2023· article· en· W4319457664 sur OpenAlexvenueno aff
Fengjiao Mao, Jun Huang, Rongqing Zhou, Hui Qin, Suyi Zhang, Xiaobo Cai, Chuanfeng Qiu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFermentationFood scienceBrewingStarterLactobacillusFlavorLactic acidChemistryFermentation starterCaproic AcidFermentation in food processingBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Daqu is the natural starter for Nong-flavor Baijiu brewing. The effects of Daqu properties on the microbial community succession and their metabolites in fermented grains (FG) during Baijiu brewing were determined. These results showed that the effect of Daqu on the bacterial communities was stronger than that of the fungal communities. Compared with the conventional Daqu (DZ), Taikong (TK), and Qianghua (QH), Daqu significantly enhanced the content of volatile metabolites (especially esters) and ethanol when they were used, respectively, for FG fermentation. In the second round of fermentation, the relative abundance of Lactobacillus decreased, the content of lactic acid decreased, and that of caproic acid increased. In particular, the abundance of Lactobacillus was also reduced by 20% in FGs of the second round when TK Daqu was used than that in the respective first round. Partial least squares structural equation model analysis also showed that physicochemical parameters and Daqu properties significantly affected FG community structure and metabolism. This study provides a theoretical basis for further study on the effect of high-quality Daqu on the quality of fresh Baijiu and lays an important theoretical foundation for the stabilization of the Baijiu fermentation system based on Daqu.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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