Temporal and spatial dynamics within the fungal microbiome of grape fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wine fermentation is a highly complex and competitive environment, imposing harsh selective pressures on fungal community ecology and diversity. The composition of fungal communities inhabiting the surface of grapes will directly impact fermentation progression, wine quality, and contribute to the distinctiveness between wines from different geographical regions. Despite this, the extent of microbial community diversity between geographies, termed ‘microbial terroir,’ remains highly debated. We amassed a large survey of grape spontaneous ferments over six years, encompassing 3105 fungal microbiomes across 14 geographically separated grape-growing regions, and nine grape cultivars. Investigation into the biodiversity of these ferments identified that few high abundance genera form the core of the initial grape microbiome. In line with previous studies, various consistent taxa were linked to specific geographical locations and grape varieties. However, these taxa accounted for a small portion of the overall diversity in the dataset. Through unsupervised clustering, we identified three distinct community types in the grape fungal microbiome, each exhibiting variations in the abundance of key genera. Analysing ferments across temporal and spatial scales revealed significant differences in species richness and compositional heterogeneity between wineries and grape growing regions. However, microbial communities were transient between years in the same winery, regularly transitioning between the three broad community types. We then investigated microbial community composition throughout the fermentative process and observed that initial microbial community composition is predictive of the diversity during the early stages of fermentation, with Hanseniaspora uvarum detected as the main non- Saccharomyces species within this large cohort of samples. Our results help to formulate a clear understanding of the spatial and temporal characteristics of the grape juice fungal microbiome and suggest that these communities are mainly defined by the grape niche and in a minor way shaped by local environmental conditions.
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 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 ».