Author(s):
Duarte, Ricardo Franco 
; Mendes, Inês ; Castro, C. C. ; Silva, J. S. ; Xavier, A. L. ; Neves, J. Drumonde ; Oliveira, C. ; Martins, Rui C. ; Oliveira, J. M. ; Ferreira, António C. ; Schuller, Dorit
Date: 2011
Persistent ID: http://hdl.handle.net/1822/13468
Origin: RepositóriUM - Universidade do Minho
Subject(s): Saccharomyces cerevisiae;; Phenotyping; Genotyping; GC-MS; HPLC; Wine strain; Yeast collection; Spectroscopy
Description
The objective of the present work was to gain a deeper understanding of the phenotypic diversity of natural isolates of Saccharomyces cerevisiae, using high-throughput methods in combination with bioanalytical data. A S. cerevisiae strain collection was constituted comprising 187 strains from different geographical origins and technological uses. Some microsatellite alleles and phenotypes were identified as responsible for the highest strain variability. All strains were used for fermentation with white grapes must, and final fermentation products were analysed using fiber optics spectroscopy and bioanalytical quantification. Inter-strain aromatic profiles (primary fermentation products, higher alcohols, esters, fatty acids) were discriminated by HPLC and GC-MS. Relating the metabolic signature of the strains with phenotypic and genetic data by computational analysis is a pre-requisite to obtain a holistic overview of yeast pheno-metabolomics. O objectivo do presente trabalho consistiu em explorar a diversidade fenotípica de isolados naturais de Saccharomyces cerevisiae, através de métodos de alto débito combinados com dados bioanalíticos. Uma colecção de 187 estirpes de S. cerevisiae foi constituída com isolados de origens geográficas e aplicações tecnológicas diferentes. Alguns alelos de microssatélites e alguns fenótipos foram identificados como responsáveis pela grande variabilidade entre estirpes. Todas as estirpes foram usadas para fermentações em mosto de uvas brancas, e os produtos finais de fermentação foram analisados usando espectroscopia de fibra óptica e quantificação bioanalítica. Os perfis aromáticos entre estirpes (produtos de fermentação primários, álcoois superiores, esteres, ácidos gordos) foram descriminados por HPLC e GC-MS. A relação, através de abordagens computacionais, entre a assinatura metabólica das estirpes e os dados fenotípicos e genotípicos, é um pré-requisito para obter uma visão holística do feno-metaboloma da levedura.
