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Scientific
Publications - Work Done by Microbiology Reader
Elena Barco Alcala, [Elaboration of predictive models of microbial growth for Escherichia coli O157:H7. Cooked meat product validation], Elaboración de modelos predictivos de crecimiento microbiano para Escherichia coli O157:H7. Validación en productos cárnicos cocidos, (Spanish), Resúmenes de Tesis Doctorales / Curso Académico 2000-01 SUMMARY En este trabajo se ha realizado un modelo predictivo de
crecimiento de E. coli O157: H7 mediante medidas automatizadas en Bioscreen C y
su validación en productos cárnicos cocidos. El modelo se realizó en Caldo
Triptona Soja controlando las siguientes variables: temperatura (9-21ºC),
concentración de NaCl (0-8%) y NaNO2 (0-200 ppm), pH (4.5-8.5) y condiciones de
aerobiosis/anaerobiosis. A partir de estos datos se elaboraron las curvas de
crecimiento y se estimaron los parámetros cinéticos de tasa máxima de
crecimiento y fase de adaptación mediante las ecuaciones de Gompertz y la de
Baranyi y Roberts. Esta última opción nos proporcionó un menor error y mejor
ajuste de los datos. Se observó que la temperatura, el NaCl y el pH fueron, en
este orden, las variables más influyentes en el desarrollo de E. coli O157: H7
y que la concentración de NaNO2 y la condición de anaerobiosis/ aerobiosis no
ejercieron una influencia importante. Con los parámetros de crecimiento
estimados se elaboraron los modelos secundarios, utilizando dos técnicas
diferentes: la forma tradicional de respuesta en superficie y utilizando redes
neuronales artificiales, como nueva alternativa a los métodos convencionales de
predicción del crecimiento microbiano. En ambos casos se han utilizado, por un
lado los parámetros de crecimiento obtenidos directamente a partir de los datos
de absorbancia, y porotro lado los obtenidos transformando previamente los datos
de absorbancia en recuentos microbianos a través de una curva de calibración.
En todos los casos las redes neuronales han demostrado un menor error al
predecir la respuesta microbiana que los modelos de respuesta en superficie.
Tras la elaboración de los modelos se ha llevado a cabo la validación de
éstos en tres etapas y valiéndose de representaciones gráficas e índices de
sesgo y precisión de Ross. En primer lugar se realizó la validación
matemática, enfrentando las estimaciones del modelo con resultados de
crecimiento de E. coli O157: H7 bajo condiciones adicionales no incluidas en el
modelo, que evidenciaron una correlación satisfactoria. Tras esta validación
se estableció una relación entre los parámetros de crecimiento obtenidos
directamente de absorbancia y mediante su traducción en recuentos, tras lo cual
se propuso un tercer modelo, que se incluyó en las siguientes fases de
validación. En segundo lugar se realizó la validación con los programas
informáticos Food MicroModel y Pathogen Modeling Program que confirmaron la
fiabilidad de nuestros modelos. Por último, la validación en el producto se
llevó a cabo comparando nuestras predicciones con la evolución de E. coli
O157: H7 en productos cárnicos cocidos (jamón cocido, pechuga de pavo y
fiambre de pollo) inoculados en el laboratorio y otros datos obtenidos de la
bibliografía. Se demuestra y confirma que el tercer modelo es capaz de predecir
de forma segura el comportamiento de E. coli O157: H7 en un alimento real, por
lo que se escogió este modelo como el más adecuado. Estos resultados nos
confirman que la técnica utilizada para la elaboración de los modelos es
óptima y comparable a técnicas tradicionales y más laboriosas como el
recuento en placa, pero con la ventaja de obtener un gran número de datos que
son necesarios en la microbiología predictiva. Finalmente, se ha realizado un
ejemplo de aplicación de los modelos predictivos en la Valoración del Riesgo
del consumo de un producto cárnico cocido, con el cual se demuestra la valiosa
aportación de los modelos predictivos en el Análisis de Riesgos.
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Last modified: May 25, 2005
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