MODELAGEM MATEMÁTICA DO CRESCIMENTO DE Lactobacillus viridescens SOB CONDIÇÕES NÃO-ISOTÉRMICAS

MODELAGEM MATEMÁTICA DO CRESCIMENTO DE Lactobacillus viridescens SOB CONDIÇÕES NÃO-ISOTÉRMICAS

TREMARIN, A.; COSTA, J. C. C. P.; LONGHI, D. A.; SILVA, A. P. R.; PAGANINI, C. C. M.; LAURINDO, J. B.; ARAGÃO, G. M. F.

Artigo:

As bactérias ácido lácticas (BAL) estão entre os principais grupos de microrganismos responsáveis pela deterioração de produtos cárneos refrigerados, embalados a vácuo e em atmosfera modificada. O crescimento das BAL pode ser predito por modelos matemáticos que descrevem a influência de diferentes fatores ambientais (como condições não-isotérmicas) sobre o crescimento microbiano. O objetivo deste trabalho foi obter um modelo matemático capaz de predizer o crescimento de Lactobacillus viridescens em condições não-isotérmicas de cultivo em meio MRS. As curvas de crescimento foram descritas pelo modelo de Baranyi e Roberts, e a dependência do parâmetro µmax com a temperatura foi descrita pelo modelo da raiz quadrada. O modelo proposto foi validado com dados experimentais de L. viridescens, com a temperatura variando de 5 a 11 ºC, e de 6 a 10 ºC a cada 24 h. Os resultados mostraram que foi possível predizer de forma segura, confirmado através dos índices estatísticos, o crescimento de L. viridescens em meio MRS em condições não-isotérmicas.

As bactérias ácido lácticas (BAL) estão entre os principais grupos de microrganismos responsáveis pela deterioração de produtos cárneos refrigerados, embalados a vácuo e em atmosfera modificada. O crescimento das BAL pode ser predito por modelos matemáticos que descrevem a influência de diferentes fatores ambientais (como condições não-isotérmicas) sobre o crescimento microbiano. O objetivo deste trabalho foi obter um modelo matemático capaz de predizer o crescimento de Lactobacillus viridescens em condições não-isotérmicas de cultivo em meio MRS. As curvas de crescimento foram descritas pelo modelo de Baranyi e Roberts, e a dependência do parâmetro µmax com a temperatura foi descrita pelo modelo da raiz quadrada. O modelo proposto foi validado com dados experimentais de L. viridescens, com a temperatura variando de 5 a 11 ºC, e de 6 a 10 ºC a cada 24 h. Os resultados mostraram que foi possível predizer de forma segura, confirmado através dos índices estatísticos, o crescimento de L. viridescens em meio MRS em condições não-isotérmicas.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/chemeng-cobeq2014-0575-24878-164495

Referências bibliográficas

• [1] BARANYI, J.; ROBERTS, T. A. A dynamic approach to predicting bacterial growth in food. International Jounal of Food Microbiology, v. 23, p. 277-294, 1994.
• [2] CARR, F. J.; CHILL, D.; MAIDA, N. The lactic bacteria a literature survey. Critical Reviews in Microbiology, v. 28, n. 4, p. 281-370, 2002.
• [3] Área temática: Engenharia e Tecnologia de Alimentos 6CAYRÉ, M. E.; VIGNOLO, G.; GARRO, O. Modeling lactic acid bacteria growth in vacuum-packaged cooked meat emulsion stored at three temperatures. Food Microbiology, v. 20, p. 561-566, 2003.
• [4] CORRADINI, M.; PELEG, M. Estimating non-isothermal bacterial growth in foods from isothermal experimental data. Journal of Applied Microbiology, v. 99, p. 187-200, 2005.
• [5] FRANÇOISE, L. Occurrence and role of lactic acid bacteria in seafood products. Food Microbiology, v. 27, p. 698-709, 2010.
• [6] KOUTSOUMANIS, K. P.; STAMATIOU, A.; SKANDAMIS, P.; NYCHAS, G. J. Development of a microbial for the combined effect of temperature and pH on spoilage of ground meat and validation of the model under dynamic temperature conditions. Applied and Environmental Microbiology, v. 71, p. 124-134, 2006.
• [7] LYHS, U.; BJORKROHT. Lactobacillus sakei curvatus is the prevailing lactic acid bacterium group in spoiled maatjes herring. Food Microbiology, v. 25, p. 529-533, 2008.
• [8] LONGHI, D. A.; DALCANTON, F.; ARAGÃO, G. M. F.; CARCIOFI, B. A. M.; LAURINDO, J. B. Assessing the prediction ability of different mathematical models for the growth of Lactobacillus plantarum under non-isothermal conditions. Journal of Theoretical Biology, v. 335, p. 88-96, 2013.
• [9] McMEEKIN, T. A.; OLLEY, J. N.; RATKOSWSKY, D. A.; ROSS, T. Predictive microbiology: towards the interface and beyond. International Journal of Food Microbiology, v. 73, p. 395-407, 2002.
• [10] NYCHAS, G. J. E.; SKANDAMIS, P. N.; TASSOU, C. C.; KOUTSOUMANIS, K. P. Meat spoilage during distribution. Meat Science, v. 78, p. 77-89, 2008.
• [11] PARK, S. W.; SOHN, K. H.; SHIN, J. H.; LEE, H. J. High hydrostatic pressure inactivation of Lactobacillus viridescens and its effects on ultrastructure of cells. International Journal of Food Science and Technology, v. 36, p. 775-781, 2001.
• [12] PEXARA, E. S.; METAXPOULOS, J.; DROSINOS, E. H. Evaluation of shelf life of cured, cooked, sliced turkey fillets and cooked pork sausages – piroski – stored under vacuum and modified atmosphere at + 4 and + 10 °C. Meat Science, v. 62, p. 33-43, 2002.
• [13] RATKOWSKY, D.; OLLEY, J.; MCMEEKIN, T.; BALL, A. Relationship between temperature and growth-rate of bacterial cultures. Journal of Bacteriology, v. 149, p. 1-5, 1982.
• [14] ROSS, T. Indices for performance evaluation of predictive models in food microbiology. Journal of Applied Bacteriology, v. 81, p. 501-508, 1996.
• [15] SPERBER, W. H.; DOYLE, M. P. Compendium of the microbiological spoilage of foods an beverages. London: Springer, 2009.
• [16] SWINNEN, I. A. M.; BERNAERTS, K.; GYSEMANS, K.; VANIMPE, J. F. Quantifying microbial lag phenomena due to a sudden rise in temperature: a systematic macroscopic study. International Journal of Food Microbiology, v. 100, p. 85-96, 2005.
• [17] VAN IMPE, J. F.; POSCHET, F.; GEERAERD, A. H.; VEREECKEN, K. M. Towards a novel class Área temática: Engenharia e Tecnologia de Alimentos 7of predictive microbial growth models. International Journal of Food Microbiology, v. 100, p. 97-105, 2005.
• [18] XANTHIAKOS, K.; SIMOS, D.; ANGELIDIS, A.; NYCHAS, G.; KOUTSOUMANIS, K. Dynamic modeling of Listeria monocytogenes growth in pasteurized milk Journal of Applied Microbiology, v. 100, p. 1289-1298, 2006.
• [19] ZWIETERING, M. H.; WIT, J. C.; CUPPERS, H. G. A. M.; VAN’T RIET, K. Modeling of Bacterial Growth with Shifts in Temperature. Applied and Environmental Microbiology, v. 60, n. 1, p. 204-213, 1994.
• [20] ZURERA-CONSANO, G.; GARCÍA-GIMENO, R. M.; RODÍGUEZ-PÉREZ, M. R.; HERVÁS-MARTÍNES, C. Validation an artificial neural network model of Leuconostoc mesenteroides in vacuum packaged sliced cooked meat products for shelf life estimation. Food Control, v. 17, p. 429-438, 2006.

Como citar:

TREMARIN, A.; COSTA, J. C. C. P.; LONGHI, D. A.; SILVA, A. P. R.; PAGANINI, C. C. M.; LAURINDO, J. B.; ARAGÃO, G. M. F.; "MODELAGEM MATEMÁTICA DO CRESCIMENTO DE Lactobacillus viridescens SOB CONDIÇÕES NÃO-ISOTÉRMICAS", p-3725-3732. In: Anais do XX Congresso Brasileiro de Engenharia Química - COBEQ 2014 [= Blucher Chemical Engineering Proceedings, v.1, n.2]. São Paulo: Blucher, 2015.
ISSN 23591757, DOI 10.5151/chemeng-cobeq2014-0575-24878-164495