Biochemisch-physiologisdle Untersuchungen an Traubenbeeren III. Stoffwechsel von zugeführten 14C-Verbindungen und die Bedeutung des Säure-Zucker-Metabolismus für die Reifung von Traubenbeeren

Zum Studium des Stoffwechsels reifender Traubenbeeren führten wir traubentragenden Trieben und isolierten Trauben zunächst in Dunkelversuchen 1.4-  14C-Weinsäure, uniform markierte  14C-Glucose und  14C-Glutaminsäure sowie 1- 14C-Acetat zu. In Mitt. II (2) haben wir über die Verteilung und Veratmung dieser Verbindungen berichtet. Zur Charakterisierung des Stoffwechsels der markierten Verbindungen haben wir die Fraktionen Beerenextrakte chromatographisch in die Stoffgruppen Neutralstoffe (Zucker), organische Säuren, Aminosäuren und weiter in Einzelsubstanzen aufgetrennt und deren Radioaktivität gemessen. In gleicher Weise sind auch die Beerenextrakte der Versuche mit isolierten Trauben nach Zufuhr von 3-14C-Äpfelsäure und nach Fixierung von  14CO2 im Hellen und Dunkeln aufgearbeitet und untersucht worden.Äpfel- und Weinsäure haben voneinander verschiedene Stoffwechselwege. Aus Glucose und Glutaminsäure entstehen wenig Weinsäure und vergleichsweise viel Äpfelsäure, während aus Acetat hauptsächlich Äpfelsäure gebildet wird. Unter den experimentellen Bedingungen wurde Weinsäure ausschließlich veratmet, wogegen Äpfelsäure neben der Veratmung markierte Metabolite aller 3 Stoffgruppen bildet. Aus Äpfelsäure werden wie aus Acetat und Glutaminsäure in den Dunkelversuchen Zucker gebildet; im Hellversuch ist die Zuckerbildung aus Äpfelsäure stark vermehrt. Unter Berücksichtigung der bevorzugten Bildung von Säuren bei der C02-Dunkelfixierung und von Zuckern während der C02-Hellfixierung werden die Bildungsmechanismen für Säuren und Zucker diskutiert. Die Umwandlung von Säuren in Zucker in reifenden Traubenbeeren ist damit sichergestellt. Die Versuche mit 14C-Verbindungen werden weitergeführt

Radio-gaschromatographische Untersuchung der Stoffwechselleistungen von Hefen (Sacchiaromyces und Schizosaccharomyces) in der Bildung von Aromastoffen

Vergleichende Untersuchungen der Aromastoffe von Trauben, Traubenmosten, Weinen und Modellgärversuchen mit Hilfe leistungsfähiger Trenn- und Nachweismethoden (Gaschromatographie) hatten den Nachweis der besonderen Leistung der Hefegärung in der Bildung zahlreicher und mengenmäßig hervortretender Aromakomponenten erbracht. 'Quantitativ durchgeführte und ausgewertete Modellgärversuche weisen darauf hin, daß Kohlenhydrate als wichtigste Nährstoffquelle der Hefen das Kohlenstoffgerüst für die Hauptprodukte der alkoholischen Gärung, ein gewisses Reservoir an Metaboliten und Energie zur Verfügung stellen. Dabei trat die Bedeutung von N-Verbindungen für die Leistung von Hefen in der Bildung von sog. Gärungsnebenprodukten, den eigentlichen Aromastoffen, deutlich hervor. Ammoniumsalze und Aminosäuren vermögen den Hefestoffwechsel in der Bildung von A,romastoffen stark zu beeinflussen; sie gehen - wie Modellgärversuche mit Nährmedien unter konstanten Bedingungen gezeigt haben - bezüglich der Bildung von Gärungsnebenprodukten mit einer definierbaren „ b i o c h e m i s c h e n  W e r t i g k e i t " in die Stoffwechsel der Hefen ein. Speziell ausgearbeitete radio-gaschromatographische Methoden erlaubten, die quantitativen Untersuchungen mit 14C-Verbindungen fortzusetzen. Dabei ergeben sich Maßzahlen, die zur Klärung der Frage beitragen, inwieweit Haupt- und Nebenwege der alkoholischen Gärung ineinandergreifen und in welchem Ausmaß Gärungsnebenprodukte sowohl aus dem Kohlenstoffgerüst von Zuckern und Säuren als auch aus dem der Aminosäuren gebildet werden. Die Ergebnisse werden anhand der Literatur eingehend diskutiert. Die Beeren verschiedener Reben enthalten in Abhängigkeit von Sorte und Reife - die Reife wird durch zahlreiche Außenfaktoren beeinflußt - oft bei vergleichbaren Zucker- und Säuregehalten eine stark unterschiedliche Aminosäurenzusammensetzung. In Anbetracht der Bedeutung der N-Verbindungen eines Traubenmostes für die Bildung von Aromastoffen während der Hefegärung unterscheiden wir zwischen der „Zuckerreife" und der „physiologischen Reife" der Traubenbeeren. Letztere ist besonders rbei Keltertrauben durch eine optimale Ausbildung der Inhaltsstoffe gekennzeichnet, die den Hefestoffwechsel im Sinne eines physiologisch günstigen Aromas zu beeinflussen vermögen. Damit sind die dargestellten Ergebnisse von Belang für die Auswahl von Reben-Neuzuchten, die für die Weinbereitung besonders geeignet sind

Multi-Scale Stochastic Simulation of Diffusion-Coupled Agents and Its Application to Cell Culture Simulation

Many biological systems consist of multiple cells that interact by secretion and binding of diffusing molecules, thus coordinating responses across cells. Techniques for simulating systems coupling extracellular and intracellular processes are very limited. Here we present an efficient method to stochastically simulate diffusion processes, which at the same time allows synchronization between internal and external cellular conditions through a modification of Gillespie's chemical reaction algorithm. Individual cells are simulated as independent agents, and each cell accurately reacts to changes in its local environment affected by diffusing molecules. Such a simulation provides time-scale separation between the intra-cellular and extra-cellular processes. We use our methodology to study how human monocyte-derived dendritic cells alert neighboring cells about viral infection using diffusing interferon molecules. A subpopulation of the infected cells reacts early to the infection and secretes interferon into the extra-cellular medium, which helps activate other cells. Findings predicted by our simulation and confirmed by experimental results suggest that the early activation is largely independent of the fraction of infected cells and is thus both sensitive and robust. The concordance with the experimental results supports the value of our method for overcoming the challenges of accurately simulating multiscale biological signaling systems

BioSimulators: a central registry of simulation engines and services for recommending specific tools

Computational models have great potential to accelerate bioscience, bioengineering, and medicine. However, it remains challenging to reproduce and reuse simulations, in part, because the numerous formats and methods for simulating various subsystems and scales remain siloed by different software tools. For example, each tool must be executed through a distinct interface. To help investigators find and use simulation tools, we developed BioSimulators (https://biosimulators.org), a central registry of the capabilities of simulation tools and consistent Python, command-line and containerized interfaces to each version of each tool. The foundation of BioSimulators is standards, such as CellML, SBML, SED-ML and the COMBINE archive format, and validation tools for simulation projects and simulation tools that ensure these standards are used consistently. To help modelers find tools for particular projects, we have also used the registry to develop recommendation services. We anticipate that BioSimulators will help modelers exchange, reproduce, and combine simulations

Generation of flavors and fragrances through biotransformation and de novo synthesis

Flavors and fragrances are the result of the presence of volatile and non-volatile compounds, appreciated mostly by the sense of smell once they usually have pleasant odors. They are used in perfumes and perfumed products, as well as for the flavoring of foods and beverages. In fact the ability of the microorganisms to produce flavors and fragrances has been described for a long time, but the relationship between the flavor formation and the microbial growth was only recently established. After that, efforts have been put in the analysis and optimization of food fermentations that led to the investigation of microorganisms and their capacity to produce flavors and fragrances, either by de novo synthesis or biotransformation. In this review, we aim to resume the recent achievements in the production of the most relevant flavors by bioconversion/biotransformation or de novo synthesis, its market value, prominent strains used, and their production rates/maximum concentrations.We would like to thank the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT) under the scope of the strategic funding of UID/BIO/04469 unit, COMPETE 2020 (POCI-01-0145FEDER-006684), and BiotecNorte operation (NORTE-01-0145FEDER-000004) funded by the European Regional Development Fund under the scope of Norte2020—Programa Operacional Regional do Norte.info:eu-repo/semantics/publishedVersio