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Enregistrement W6992529143

The Linkage of Yeast Metabolites, Produced Under Hyperosmotic Stress, to Cellular Cofactor Systems During Icewine Fermentation.

2022· other· en· W6992529143 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycerolYeastAcetic acidSaccharomyces cerevisiaeYeast in winemakingCofactorSugarWine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Icewine is a dessert wine of critical importance to the Canadian wine industry. The Icewine grapes are frozen on the vine, creating ice crystals, and subsequently concentrating the solutes in the juice. Icewine juice places yeast under increased osmotic stress, resulting in altered metabolism. This includes increased glycerol production, an internal osmolyte, and higher acetic acid production as they are linked to the cytosolic NAD+ and NADP+ cofactor systems. The yeast glycerol transporter Stl1p allows for glycerol uptake, lowering the production of glycerol and therefore acetic acid. Here we compare two Saccharomyces cerevisiae wine yeast strains, K1-V1116 wild type and K1-V1116 Δstl1, with Saccharomyces uvarum CN1, and relate the differences in metabolite production to the cofactor systems. To that end, starter cultures of each strain were established Icewine juice with samples collected at fixed intervals and assayed for acetic acid, glycerol, ethanol, acetaldehyde, sugar, and the NAD+/NADH and NADP+/NADPH cofactor systems. K1-V1116 wild-type, K1-V1116 Δstl1 knockout, and CN1 showed different kinetics of glycerol and acetic acid production. Although glycerol production per unit time did not vary among the three yeast strains, per unit sugar consumed, K1V1116 Δstl1 produced the most glycerol followed by CN1 and then K1-V1116. K1-V1116 Δstl1 was found to produce the highest amount of acetic acid as a function of sugar consumed compared to the wildtype. CN1 produced the lowest amount of acetic acid as a function of sugar despite producing higher glycerol than the K1 V1116 wild-type. While there was no statistical difference in the NAD(H) redox system ratios between the three yeast to account for the differences in glycerol and acetic acid production, S. uvarum CN1 showed statistically lower amounts of oxidized NADP+ to total NADP(H) compared to both of the S. cerevisiae K1 strains. These findings provide further insight about yeast metabolism under hyperosmotic stress.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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