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Enregistrement W4414199302 · doi:10.54987/jemat.v13i1.1110

Enhanced Cellulose Production in Kombucha SCOBY Through Microbial and Genetic Optimization

2025· article· en· W4414199302 sur OpenAlexfundno aff
Hussaini Adib Haslan, Murni Halim, Fadzlie Wong Faizal Wong, Zulfazli M. Sobri, Nor’Aini Abdul Rahman, Mohd Sabri Pak‐Dek, Yanty Noorzianna Abdul Manaf, Helmi Wasoh

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Microbiology and Toxicology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthUniversiti Putra Malaysia
Mots-clésAcetic acid bacteriaBacterial celluloseFermentationYeastCelluloseBacteriaLactic acidBioprocessLactobacillus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The symbiotic culture of bacteria and yeast (SCOBY) represents a dynamic microbial consortium that plays a fundamental role in kombucha fermentation. This complex system consists of acetic acid bacteria (AAB), lactic acid bacteria (LAB), and various yeast species whose synergistic interactions generate bioactive compounds including organic acids, polyphenols, and bacterial cellulose (BC). Within the SCOBY consortium, Komagataeibacter and Gluconobacter spp. (AAB) catalyze the oxidative conversion of ethanol to acetic acid, generating an acidic microenvironment that both inhibits competing microorganisms and promotes bacterial cellulose biosynthesis. LAB, including Lactobacillus and Pediococcus, enhance fermentation stability, probiotic potential, and biofilm structure through exopolysaccharide production and bacteriocin secretion. Yeasts like Saccharomyces cerevisiae and Zygosaccharomyces bailii metabolize sugars into ethanol and CO₂, supporting AAB activity and contributing to flavor complexity. Recent advances in biosynthesis research have identified over 200 microbial species in SCOBY, with high-throughput sequencing revealing key metabolic pathways. Genetic optimization of BC production involves the bcsABCD operon, which regulates cellulose synthase activity, with CRISPR and metabolic engineering enhancing yield and crystallinity (84-89%). Engineered strains of Komagataeibacter xylinus demonstrate improved BC properties, including nanofibrillar density (2-4 nm) and water retention (>99%). However, SCOBY’s industrial application faces challenges, including batch variability, environmental sensitivity, and inconsistent microbial profiles, necessitating precision fermentation with defined consortia for standardized production. Future research should focus on robust clinical validation of health claims and scalable bioprocessing techniques to harness SCOBY’s full potential in food, biotechnology, and biomedical applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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