Continental-scale insights into the sugarbeet diffusion juice microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Bacterial contamination of raw diffusion juice poses unique challenges during the sugar extraction process. This study profiled bacterial communities by using full-length 16S rRNA amplicon sequencing and quantified the carbohydrate concentrations in raw diffusion juice samples received from sugar factory regions across the USA and Canada. Juice samples were collected at four time points during the 2021 and 2022 processing campaigns. Firmicutes was the dominant phylum from the raw diffusion juice samples collected during both campaigns and comprised 85.5% of total bacterial abundance. Lactic acid bacteria such as Leuconostoc and Lactobacillus were among the core genera which also dominated the bacterial community in raw diffusion juice. Positive correlations in the abundance of functionally and taxonomically related bacterial communities were identified. During the 2021 campaign, 44 bacterial genera were differentially abundant in raw diffusion juice extracted from sugarbeet roots in Periods 1 to 4. This number declined sixfold during the 2022 campaign to three genera. The concentration of raffinose in raw diffusion juice positively correlated to the relative abundance of Leuconostoc . Furthermore, an in vitro assay was performed to assess the growth dynamics of Leuconostoc mesenteroides in sucrose or raffinose-rich medium and observed the rapid consumption of both carbohydrates by this bacterium. This finding is important for deciphering microbial growth dynamics in raw diffusion juice that can be useful in minimizing sugar loss during the factory processing. IMPORTANCE Findings additionally provide baseline information that can be used to develop mitigation strategies that reduce losses due to microbial contamination of sucrose processing streams.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».