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Previous issue date: 2017-06-12 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Bacillus cereus tem causado preocupação na indústria de alimentos, sendo que esse patógeno causa duas síndromes distintas que atingem os humanos, a diarreica é ocasionada que pelas toxinas não hemolítica (nhe), hemolítica (hbl) e citotoxina (cytk) e a emética, causada pela toxina denominada de cereulide. Estudar o comportamento de micro-organismos frente às várias mudanças dos parâmetros ambientais é fundamental para compreender e obter maiores conhecimentos do comportamento microbiano. Assim, modelos preditivos podem ser usados como ferramentas para descrever tais informações, além de prever o crescimento, sobrevivência e, ou inativação de micro-organismos na cadeia produtiva de alimentos. Com base nisso, esse trabalho consistiu em descrever matematicamente a multiplicação microbiana de 11 estirpes de B. cereus em função do pH (4,9; 5,5; 6,5; 7,0) e temperatura (15 oC, 25 oC, 32 oC e 37 oC), determinar as curvas de crescimento das 11 estirpes de B. cereus em caldo nutriente, modelar as curvas de crescimento determinandoo tempo de lag e a taxa de crescimento empregando o modelo primário de Baranyi e Roberts e modelar a taxa de crescimento e tempo de lag em função do pH e temperatura empregando os modelos secundários de Raiz Quadrada e Arrhenius–Davey modificado. O inóculo foi padronizado realizando leitura da densidade óptica (D.O) em espectrofotômetro no comprimento de onda de 630 nm, em que a absorbância foi ajustada para 0,100, equivalente a 1,0 x 10 8 UFC·mL -1 . Após o ajuste, foram feitas diluições em caldo BHI para a obtenção de 1,0 x 10 5 UFC·mL -1 . A multiplicação microbiana foi observada utilizando o equipamento Elisa com leitura de densidade óptica em 600 nm, até que todas as estirpes alcançassem a fase estacionária. Como resultados, foram obtidas 704 curvas para caracterizar o crescimento das estirpes. O modelo de Baranyi e Roberts (1994) ajustou bem os dados para todas as temperaturas estudadas com coeficiente de determinação (R 2 ) > 0,95. Pode ser observado neste trabalho que as maiores taxas de multiplicação ( máx ) acontecem nas temperaturas de 32 oC e 37 oC e nos valores de pH entre 6,5 e 7,0 e a 15 oC nota-se que a taxa de multiplicação foi menor e o tempo de permanência na fase lag ( ) foi maior. Foram obtidos bons ajustes do modelo secundário da Raiz Quadrada aos dados dos parâmetros máx em função da temperatura e do pH, com valores de R 2 maiores que 0,75, e menores que 0,96, para todos os casos. Com relação ao modelo secundário de Arrhenius–Davey modificado, os modelos podem ser considerados ótimos aos dados dos parâmetros em função da temperatura e do pH, apresentando valores de R 2 maiores que 0,88, e menores que 0,99. Portanto, observando o exposto acima, os modelos apresentados nesta pesquisa possuem boa confiabilidade para predizer os parâmetros de crescimento das diferentes estirpes de B. cereus. / Bacillus cereus has caused concern in the food industry, and this pathogen causes two distinct syndromes that affect humans, the diarrhea that is caused by non- hemolytic toxins, hemolytic (hbl) and cytotoxin (cytk) and emetics, caused by cereulide toxin. The study of the behavior of microorganisms in the face of various changes in environmental parameters is fundamental to understanding and gaining knowledge of microbial behavior. Thus, predictive models can be used as tools to describe such information, in addition to predicting the growth, survival, or inactivation of microorganisms in the food production chain. Based on this, this work consisted in describing mathematically the microbial multiplication of 11 strains of B. cereus as a function of pH (4.9, 5.5, 6.5, 7.0) and temperature (15 oC, 25 oC, 32 °C and 37 °C), determine the growth curves of the 11 strains of B. cereus in nutrient broth, model the growth curves determining lag time and growth rate using the Baranyi and Roberts primary model and model the rate of growth and lag time as a function of pH and temperature using the modified Secondary Root and Arrhenius- Davey models. The inoculum was standardized by reading the optical density (O.D.) in a spectrophotometer at the wavelength of 630 nm, where the absorbance was adjusted to 0.100, equivalent to 1.0 x 10 8 CFU • mL -1 . After adjustment, dilutions were made in BHI broth to obtain 1.0 x 10 5 CFU • mL -1 . Microbial multiplication was observed using the Elisa equipment with optical density reading at 600 nm until all strains reached the stationary phase. As results, 704 curves were obtained to characterize the growth of the strains. The model of Baranyi and Roberts (1994) fitted the data well for all temperatures studied with coefficient of determination (R2)> 0.95. It can be observed in this work that the highest multiplication rates ( max ) occur at temperatures of 32 °C and 37 °C and at pH values between 6.5 and 7.0 and at 15 °C it is noted that the multiplication rate was lower and the residence time in the lag ( ) phase was higher. Good adjustments of the secondary model of the Square Root were obtained for the parameters max as a function of temperature and pH, with R 2 values higher than 0.75 and less than 0.96 for all cases. With respect to the modified Arrhenius-Davey secondary model, the models can be considered optimal for the parameter data as a function of temperature and pH, with R 2 values greater than 0.88 and less than 0.99. Therefore, considering the above, the models presented in this research have good reliability to predict the growth parameters of the different strains of B. cereus.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/12987 |
Date | 12 June 2017 |
Creators | Vasconcelos, Anna Carolina Motta |
Contributors | Andrade, Nélio José de, Fernandes, Patrícia Érica, Peña, Wilmer Edgard Luera |
Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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