Ecological diversity and associated volatilome of typical mountain Caciotta cheese from Italy
Notice bibliographique
Résumé
Traditional products are particularly appreciated by consumers and among these products, cheese is a major contributor to the Italian mountainous area economics. In this study, shotgun metagenomics and volatilomics were used to understand the biotic and abiotic factors contributing to mountain Caciotta cheese typicity and diversity. Results showed that the origin of cheese played a significant role; however, curd cooking temperature, pH, salt concentration and water activity also had an impact. Viral communities exhibited higher biodiversity and discriminated cheese origins in terms of production farms. Among the most dominant bacteria, Streptococcus thermophilus showed higher intraspecific diversity and closer relationship to production farm when compared to Lactobacillus delbrueckii. However, despite a few cases in which the starter culture was phylogenetically separated from the most dominant strains sequenced in the cheese, starter cultures and dominant cheese strains clustered together suggesting substantial starter colonization in mountain Caciotta cheese. The Caciotta cheese volatilome contained prominent levels of alcohols and ketones, accompanied by lower proportions of terpenes. Volatile profile not only demonstrated a noticeable association with production farm but also significant differences in the relative abundances of enzymes connected to flavor development. Moreover, correlations of different non-homologous isofunctional enzymes highlighted specific contributions to the typical flavor of mountain Caciotta cheese. Overall, this study provides a deeper understanding of the factors shaping typical mountain Caciotta cheese, and the potential of metagenomics for characterizing and potentially authenticating food products.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».