Species identification and strain discrimination of fermentation yeasts <i>Saccharomyces cerevisiae</i> and <i>Saccharomyces uvarum</i> using Raman spectroscopy and convolutional neural networks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Reliable typing of yeast strains is of great importance to the alcoholic beverage industry to ensure a reliable fermentation process and high-quality products. Saccharomyces cerevisiae is the most used yeast species in wine, sake, and ale beer fermentation, whereas Saccharomyces uvarum is more commonly used for cider fermentation and, due to its cryotolerance, white wine production. We propose a promising method for species identification and strain discrimination of S. cerevisiae and S. uvarum using Raman spectroscopy in combination with convolutional neural networks (CNNs). Raman spectra collected from various S. cerevisiae and S. uvarum strains were accurately classified at the species level using random forest. Cultivation time and temperature did not significantly affect the spectral reproducibility and discrimination capability. An overall accuracy of 91.9% was achieved to discriminate 27 yeast isolates at the strain level using a CNN model. Raman-CNN further identified eight yeast isolates spiked in grape juice with an accuracy of 98.1%. Raman spectral signatures derived from diverse protein and lipid compositions may contribute to this discrimination. The proposed approach also precisely predicted the concentration of a specific yeast strain within a yeast mixture with an R 2 of 0.9913 and an average error of 4.09%. The entire analysis can be completed within 1 hour following cultivation and only requires simple sample preparation and low consumable cost. Taken together, Raman spectroscopy coupled with CNN is a robust, accurate, and reliable approach for typing of fermentation yeast strains. IMPORTANCE The use of S. cerevisiae and S. uvarum yeast starter cultures is a common practice in the alcoholic beverage fermentation industry. As yeast strains from different or the same species have variable fermentation properties, rapid and reliable typing of yeast strains plays an important role in the final quality of the product. In this study, Raman spectroscopy combined with CNN achieved accurate identification of S. cerevisiae and S. uvarum isolates at both the species and strain levels in a rapid, non-destructive, and easy-to-operate manner. This approach can be utilized to test the identity of commercialized dry yeast products and to monitor the diversity of yeast strains during fermentation. It provides great benefits as a high-throughput screening method for agri-food and the alcoholic beverage fermentation industry. This proposed method has the potential to be a powerful tool to discriminate S. cerevisiae and S. uvarum strains in taxonomic, ecological studies and fermentation applications.
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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 | 0,000 |
| 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 ».