Extraction of individual phenolic acids during vinification of Cabernet Sauvignon grape variety
Notice bibliographique
Résumé
During winemaking, different classes of phenolic compounds are extracted from the solid parts of the grapes and processed into wine. Various factors can affect the extraction and final content in the wine, e.g. grape variety, temperature, vinification technique, maceration, yeast and enzyme addition, etc. In this study, the focus was on certain phenolic acids (caffeic acid, vanillic acid, phydroxybenzoic acid, protocatechuic acid and ellagic acid), which are among the most important non-flavonoids of grape berries. The wine was obtained after prolonged maceration during the spontaneous and inoculated fermentation of Cabernet grapes. Two fermentations were carried out, one spontaneous and one inoculated, and the maceration lasted 0, 3, 5, 7, 14 and 21 days respectively. The grape must be inoculated with the yeast strain Saccharomyces cerevisiae (BDX, Lallemand, Canada) and K2S2O5 (10 g per 100 kg) was added in both vinifications. The wine samples were prepared for LC-MS/MS analysis by solid phase extraction. An exponential increase was observed for all phenolic acids measured. Among these compounds, phydroxybenzoic acid required only 3 days for its maximum extraction (1.0485 mg/l) during BDX vinification. In contrast, spontaneous vinification required 8 days of maceration for maximum extraction. The highest extraction value for caffeic acid was achieved on the 12th day of maceration at 5.831 mg/l in spontaneous fermentation. Inoculated vinification contributed to higher extraction values for vanillic and protocatechuic acid than spontaneous vinification. For ellagic acid, maximum extraction was observed at the end of the maceration period (day 21). This study offers a perspective for future research and practical application in the wine industry with the aim of obtaining wine with high phenolic content.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».