Selection of adjunct cultures for the ripening of plant cheese analogues
Notice bibliographique
Résumé
Fermentation contributes to the taste and odor of plant cheeses. The selection of functional cultures for the fermentation of plant cheeses, however, is in its infancy. This study aimed to select lactic acid bacteria for ripening of soy and lupin cheese analogues. Bacillus velezensis and B. amyloliquefaciens were used for germination of seeds to produce proteolytic enzymes; Lactococcus lactis and Lactiplantibacillus plantarum served as primary acidifying cultures. Levilactobacillus hammesii, Furfurilactobacillus milii, or Lentilactobacillus buchneri were assessed as adjunct cultures for the ripening of plant cheese. Growth of bacilli was inhibited at low pH. Both Lc. lactis and Lp. plantarum were inactived during plant cheese ripening. Cell counts of Lv. hammesii remained stable over 45 d of ripening while Ff. milii and Lt. buchneri grew slowly. Sequencing of full length 16S rRNA genes confirmed that the inocula the plant cheeses accounted for more than 98% of the bacterial communities. HPLC analysis revealed that Lt. buchneri metabolized lactate to acetate and 1,2-propanediol during ripening. Bacilli enhanced proteolysis as measured by quantification of free amino nitrogen, and the release of glutamate. LC-MS/MS analysis quantified kokumi-active dipeptides. The concentrations of γ-Glu-Leu, γ-Glu-Ile, and γ-Glu-Ala, γ-Glu-Cys in unripened cheeses were increased by seed germination but γ-Glu-Phe was degraded. Lt. buchneri but not Lv. hammesii or Ff. milii accumulated γ-Glu-Val, γ-Glu-Ile or γ-Glu-Leu during ripening, indicating strain-specific differences. In conclusion, a consortium of bacilli, acidification cultures and adjunct cultures accumulates taste- and kokumi-active compounds during ripening of plant cheeses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».