Changes in microbial communities and their correlation with physicochemical properties during the fermentation of doenjang
Notice bibliographique
Résumé
Despite extensive research on doenjang fermentation, studies exploring the correlation between microbial dynamics and its quality attributes remain limited. This study was conducted to elucidate the relationship between microbial changes and physicochemical characteristics during the fermentation process of doenjang. During the fermentation period of doenjang, from day 0 to day 90, significant decreases were observed in moisture, pH, salinity, and monosaccharide levels such as glucose and fructose, while the contents of amino-type nitrogen (AN) and lactic acid increased. Analysis of microbial changes during the fermentation period of doenjang revealed that the proportions of Bacillus and Tetragenococcus increased as fermentation progressed, whereas the proportions of lactic acid bacteria, such as Enterococcus, Pediococcus, and Leuconostoc, decreased. Bacillus and Tetragenococcus exhibited similar correlation patterns with other variables. The microbial proportions of Bacillus and Tetragenococcus were positively correlated with AN and lactic acid content but negatively correlated with moisture, pH, salinity, and glucose content in doenjang. In contrast, the proportions of lactic acid bacteria such as Enterococcus, Pediococcus and Leuconostoc were negatively correlated with AN and lactic acid content, while showing positive correlations with moisture content, pH, salinity, and glucose content. These findings indicate a close correlation between microbial communities and quality characteristics during the fermentation of doenjang.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».