European Farmhouse Brewing Yeasts Form a Distinct Genetic Group
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The brewing industry is constantly evolving, driven by the quest for novel flavors and fermentation characteristics that cater to evolving consumer preferences. This study explores the genetic and phenotypic diversity of European farmhouse yeasts, traditionally used in rural brewing practices and maintained outside of pure culture industrial yeast selection. We isolated landrace brewing yeast strains from diverse geographical locations across Europe, including Norway, Lithuania, Latvia, Russia, and also included African farmhouse brewing strains from Ghana. Our genomic analysis using long-read and short-read whole genome sequencing uncovered a genetically distinct group that diverges from industrial brewing yeasts. This group, which is closely related to ale brewing strains, is preliminarily named the “European Farmhouse” group and shows greater predicted admixture from Asian fermentation strains. Through genomic and phenotypic analyses, including flavor metabolite analysis via HS-GC-MS, sugar metabolite analysis via HPLC, and wort fermentation analysis, we found a broad spectrum of fermentation capabilities, from rapid and efficient fermentation to unique aroma and flavor compound profiles, potentially offering novel traits for brewing applications. This study highlights the importance of preservation of brewing cultural heritage knowledge and resources including yeast cultures. Key Points A large set of geographically diverse farmhouse brewing strains were characterized Norwegian and Baltic farmhouse brewing strains form a distinct genetic group Farmhouse strains show considerable diversity in fermentation and flavour formation
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».