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Enregistrement W4387661494 · doi:10.1128/aem.01141-23

Unlocking the secrets of peptide transport in wine yeast: insights into oligopeptide transporter functions and nitrogen source preferences

2023· article· en· W4387661494 sur OpenAlexaff
Hidde Yaël Berg, Georg Arju, Carmen Becerra-Rodríguez, Virginie Galéote, Ildar Nisamedtinov

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensLallemand (Canada)
Organismes subventionnairesEesti Teadusagentuur
Mots-clésOligopeptidePeptideTripeptideSaccharomyces cerevisiaeBiochemistryTransporterAmino acidYeastHydrolysateChemistryBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Oligopeptides from grape must represent a secondary source of nitrogen for yeasts to grow and carry out fermentation. Saccharomyces cerevisiae takes up oligopeptides from the environment through multiple oligopeptide transporters with different peptide length specificities. However, due to difficulties associated with the qualitative and quantitative measurement of peptides in natural matrices, peptide transporter specificities have been mostly researched in single peptide environments. Using a peptide mapping method, we monitored the relative consumption of peptides derived from a protein hydrolysate by a set of CRISPR-Cas9-engineered S. cerevisiae wine strains to study oligopeptide transporters from the Opt and Fot families. Results show that Opt2 can import peptides containing three to at least seven amino acid residues, which is a broader peptide length specificity than previously reported, while Opt1 activity was not sufficient to support growth on peptides as nitrogen source. Fot1, Fot2, and Fot3, previously referred to as di-tripeptide transporters in S. cerevisiae wine strains, could also import tetrapeptides. The consumption order of peptides was determined by the peptide length as higher chain length peptides were taken up by Opt2 only after most di-tetrapeptides were depleted from the media. Altogether, Fot and Opt2 activity assured completion of the fermentation process without necessarily requiring ammonia or free amino acids. Analysis of peptide transporter gene expression during fermentation showed an effect of SO 4 2− not only on OPT1 but also on FOT and supported the assumption of a possible interplay between Fot and Opt2 activities. IMPORTANCE Limited nitrogen supply can prevent the completion of alcoholic fermentation. Supplementation through peptides as an alternative, natural source of nitrogen for yeast offers an interesting solution for this issue. In this work, the S. cerevisiae peptide transporters of the Opt and Fot families were studied. We demonstrated that Fot and Opt2 have a broader peptide length preference than previously reported, enabling yeasts to acquire sufficient nitrogen from peptides without requiring additional ammonia or amino acids to complete fermentation. On the contrary, Opt1 was unable to consume any peptide in the given conditions, whereas it has been described elsewhere as the main peptide transporter for peptides longer than three amino acid residues in experiments in laboratory conditions. This controversy signifies the need in applied sciences for approaching experimental conditions to those prevalent in the industry for its more accurate characterization. Altogether, this work provides further evidence of the importance of peptides as a nitrogen source for yeast and their consequent positive impact on fermentation kinetics.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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