Valorization of grape pomace by microbial fermentation: Composition, biological activities and potential applications for the food industry
Notice bibliographique
Résumé
Grape pomace is a rich source of nutrients and bioactive substances, including dietary fiber, (poly)phenols, and other phytochemicals. This review aims to highlight the current knowledge on microbial fermentation of grape pomace, composition and biological activities of fermented grape pomace and discuss the potential of using fermented grape pomace for the development of functional food ingredients, supplemented foods, and nutraceuticals. Fermentation of grape pomace using various microorganisms, including filamentous fungi, edible mushrooms, yeast, and lactic acid bacteria, has been shown to enhance the (poly)phenolic profile of grape pomace. Furthermore, bioactive microbial metabolites (postbiotics) such as gallic acid, pyrogallol, scopoletin and catechol, which were not detected in the initial pomace-based substrates or extracts, were produced through biotransformation. Biotransformed grape pomace has exhibited beneficial and enhanced biological properties such as antioxidant, anti-inflammatory, anti-cancer, and anti-steatotic activities. Microbial-based valorization of grape pomace offers a sustainable approach to producing novel food ingredients and nutraceuticals with valuable health benefits. • Microbial fermentation of grape pomace and (poly)phenols changes are discussed. • Filamentous fungi, yeast, and lactic acid bacteria effectively biotransform grape pomace. • Fermented grape pomace shows enhanced bioactivity and health-promoting properties. • Valorization reduces winery waste, enhances (poly)phenols, and yields postbiotics.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».