Modelagem matemática do crescimento de Lactobacillus viridescens sob condições não isotérmicas em presunto fatiado embalado a vácuo

Abstract

As bactérias ácido láticas (BAL) são consideradas responsáveis pela deterioração de produtos cárneos embalados a vácuo. A temperatura é um dos principais fatores que afetam a dinâmica microbiana e sua variação durante toda a cadeia de produção, distribuição e armazenamento de alimentos é significativa. Dessa forma, a utilização de modelos matemáticos capazes de descrever o comportamento microbiano considerando flutuações de temperatura pode ser muito útil na predição da vida útil de alimentos. O presente estudo avaliou o crescimento de Lactobacillus viridescens sob condições não isotérmicas em presunto fatiado e embalado a vácuo e a capacidade preditiva do modelo de Baranyi e Roberts utilizando parâmetros obtidos isotermicamente em meio de cultura MRS. O presunto foi caracterizado pelo pH, atividade de água e concentração de cloreto de sódio, os quais encontravam-se dentro da faixa ótima de desenvolvimento de BAL. Para a obtenção do crescimento da BAL, a peça de presunto fresca foi esterilizada, fatiada, inoculada com a bactéria e armazenada em estufa com temperatura controlada. Para a construção dos modelos secundários foram utilizados parâmetros primários obtidos isotermicamente em MRS, mediante ajuste do modelo de Baranyi e Roberts aos dados experimentais de crescimento deste microrganismo. Para avaliar a interferência dos modelos secundários na predição foram estudadas duas abordagens de construção dos mesmos: geral e específica. Como não houve constatação de fase lag em meio de cultivo, para todas as condições testadas ? é nulo, o modelo da raiz quadrada foi selecionado para descrever a dependência do parâmetro µ com a temperatura e o parâmetro ymáx foi representado por uma média, pois não sofreu significativa influência da temperatura. Os modelos matemáticos foram validados com dados de crescimento de Lactobacillus viridescens em presunto sob seis condições diferentes de temperatura e sua capacidade de predição foi avaliada por meio de índices estatísticos, mostrando que a abordagem geral de construção dos modelos secundários apresentou melhor desempenho preditivo, principalmente em condições de temperatura crescente, onde a predição foi segura. O modelo validado pode ser utilizado para estimar a vida útil de produtos cárneos submetidos a diferentes condições de temperatura.<br>

Abstract : The lactic acid bacteria (LAB) are considered the main spoilage microorganisms of vacuum packed meat products. The temperature is the main factor that affect the microbial dynamics and its variation during the production, distribution and storage of foods is significant. Thus, the use of mathematical models to describe the microbial behavior under temperature fluctuations can be very useful in predicting the product shelf life. This study assessed the growth of Lactobacillus viridescens in sliced ham under non isothermal conditions and the predictive ability of the Baranyi and Roberts model using parameters obtained isothermally in MRS growth media. The ham was characterized by pH, water activity and sodium chloride concentration, which were within the optimum range of BAL development. To obtain the LAB growth, fresh ham was sterilized, sliced, inoculated with bacteria and stored in a temperature-controlled incubator. For the construction of the secondary models were used primary parameters obtained isothermally in culture medium by fitting the Baranyi and Roberts model to the microorganism growth experimental data. To assess the effect of secondary models in the prediction were studied two construction approaches: general and specific. Since there was no lag phase observation in culture medium for all tested conditions ? is null, the square root model was selected to describe the dependence of µá with temperature and yá was represented by an average because it did not show significant influence of temperature. The mathematical models were validated with Lactobacillus viridescens growth data in ham under six different conditions of temperature and its predictive ability were assessed by statistical index, showing that the general approach for construction of secondary models presented better predictive performance, particularly in increasing temperature conditions, when the prediction was safe. The validated model can be used to estimate meat products shelf life under different temperature conditions.