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Enregistrement W7016187690

Yeast communities of Nova Scotia wine grapes : characterization and implications for winemaking

2024· article· en· W7016187690 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSaint Mary's University Institutional Repository (Saint Mary's University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMount Saint Vincent University
Mots-clésWinemakingNova scotiaWineYeastVineyard
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wine grapes host a community of yeasts that reflects the unique geography, climate, and \nmanagement of a vineyard. After grapes are crushed to produce must, a dynamic succession of yeasts takes place as fermentation unfolds. Initially, many basidiomycete and ascomycete species may be abundant, before one or few fermentative ascomycete yeasts, most often Saccharomyces cerevisiae (Desm.) Meyen 1838, become dominant and complete the fermentation. However, all yeasts contribute to the chemistry of a fermentation via interactions with each other and by using nutrients, secreting enzymes, and producing aromatic compounds. The cumulative result is the distinctive aroma and body of the wine. Despite the importance of yeast communities during fermentation, wine grape yeasts in Nova Scotia have yet to be evaluated. This emerging wine region generates >$245 M/year, supports >1100 jobs, and stimulates tourism. Therefore, the \nyeast communities of L’Acadie blanc grapes, a cool-climate hybrid cultivar, were characterized using high throughput sequencing. Considering rising demand for sustainable products, vineyards using organic and conventional cultivation practices were sampled. Yeast communities in musts were composed of predominantly basidiomycete yeasts and were significantly different among vineyard sites and between cultivation practices. One organic vineyard was selected for further analysis using two sequencing platforms (Illumina MiSeq and PacBio) to address biases and evaluate changes following spontaneous fermentation. Both S. cerevisiae and Saccharomyces uvarum Beij. 1898 were found to complete fermentations, but discrepancies in the proportions of these and Hanseniaspora uvarum (Niehaus) Shehata, Mrak and Phaff ex MT Sm 1956 were detected between the sequencing systems. Finally, considering their abundance, a \nreview of wine grape associated basidiomycete yeasts and their potential applications in \nwinemaking was conducted, highlighting known effects on wine aroma. Understanding the \ncomplexity of yeast diversity in wine musts and during fermentation can inform both vineyard management and winemaking.

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 enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,392

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,186 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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