Estimation of the Microbiological Quality of Meat using Rapid and Non-Invasive Spectroscopic Sensors

© 2020 The Author(s). This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License. For more information, see https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.Spectroscopic methods in tandem with machine learning methodologies have attracted considerable research interest for the estimation of food quality. The objective of this study was the evaluation of Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and multispectral imaging (MSI) coupled with appropriate machine learning regression algorithms for assessing meat microbiological quality. For this purpose, minced pork patties were stored aerobically and under modified atmosphere packaging (MAP) conditions, at isothermal and dynamic temperature conditions. At regular time intervals during storage, samples were subjected to (i) microbiological analysis, (ii) FTIR measurements and (iii) MSI acquisition. The collected FTIR data were processed by feature extraction methods to reduce dimensionality, and subsequently Support Vector Machines (SVM) regression models were trained using spectral features (FTIR and MSI) to estimate microbiological quality of meat (microbial population). The regression models were evaluated with different experimental replicates using distinct meat batches. The performance of the models was evaluated in terms of correlation coefficient (r), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and residual prediction deviation (RPD). The RMSE values for the microbial population estimation models using FTIR were 1.268 and 1.024 for aerobic and MAP storage, respectively. The performance in terms of RMSE for the MSI-based models was 1.144 for aerobic and 0.923 for MAP storage, while the combination of FTIR and MSI spectra resulted in models with RMSE equal to 1.146 for aerobic and 0.886 for MAP storage. The experimental results demonstrated the potential of estimating the microbiological quality of minced pork meat from spectroscopic data.Peer reviewe

Microbiological and Metagenomic Analysis to Assess the Effect of Container Material on the Microbiota of Feta Cheese during Ripening

The aim of the present study was to assess the influence of ripening container’s material on the bacterial diversity of Feta cheese PDO (Protected Designation of Origin). The microbiota of fresh and mature cheese produced in plastic and stainless steel container was monitored by microbial enumeration and 16s rRNA gene sequencing. According to the obtained results, lactic acid bacteria (LAB) was the dominant microbiota of fresh and mature cheese. Metagenomics data revealed that fresh cheese was dominated by Lactococcus followed by members of Enterobacteriaceae family and Pseudomonas. Similarly, Lactococcus was the most abundant genus detected in mature cheese (54 days and 120 days), regardless of the container’s material. In both fresh and mature cheese, species of Pseudomonas, Streptococcus, Acinetobacter, Lactobacillus, Flavobacterium, and Carnobacterium were detected. The abundance of Enterobacteriaceae, Moraxellaceae and Pseudomonadaceae in mature cheese ripened in stainless steel container seems to be numerically reduced after 120 days of storage compared to the cheese ripened in plastic container but not significant differences were observed (p > 0.05). In conclusion, metagenomic analysis suggests that ripening container’s material does not affect the microbial community responsible for the ripening of feta cheese PDO

Microbiological Quality Assessment of Chicken Thigh Fillets Using Spectroscopic Sensors and Multivariate Data Analysis

Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR) and multispectral imaging (MSI) were evaluated for the prediction of the microbiological quality of poultry meat via regression and classification models. Chicken thigh fillets (n = 402) were subjected to spoilage experiments at eight isothermal and two dynamic temperature profiles. Samples were analyzed microbiologically (total viable counts (TVCs) and Pseudomonas spp.), while simultaneously MSI and FT-IR spectra were acquired. The organoleptic quality of the samples was also evaluated by a sensory panel, establishing a TVC spoilage threshold at 6.99 log CFU/cm2. Partial least squares regression (PLS-R) models were employed in the assessment of TVCs and Pseudomonas spp. counts on chicken’s surface. Furthermore, classification models (linear discriminant analysis (LDA), quadratic discriminant analysis (QDA), support vector machines (SVMs), and quadratic support vector machines (QSVMs)) were developed to discriminate the samples in two quality classes (fresh vs. spoiled). PLS-R models developed on MSI data predicted TVCs and Pseudomonas spp. counts satisfactorily, with root mean squared error (RMSE) values of 0.987 and 1.215 log CFU/cm2, respectively. SVM model coupled to MSI data exhibited the highest performance with an overall accuracy of 94.4%, while in the case of FT-IR, improved classification was obtained with the QDA model (overall accuracy 71.4%). These results confirm the efficacy of MSI and FT-IR as rapid methods to assess the quality in poultry products

Εφαρμογή σύγχρονων ταχέων αναλύσεων και ανάπτυξη μοντέλων εκτίμησης της αλλοίωσης νωπού και επεξεργασμένου κρέατος πουλερικών

Non-invasive rapid methods have been introduced over the years in the assessment of food quality and they have been well established in the food industry in the context of technological evolution as consumers’ demands for high quality and safety foods constantly increases. In the present thesis, rapid spectroscopic and biomimetic sensors have been investigated for their potential to accurately assess quality in different poultry products (chicken breast and thigh fillets, chicken marinated souvlaki and chicken burger). Multispectral Imaging (MSI), Fourier Transform Infrared spectroscopy (FT-IR) and electronic nose (E-nose) were employed (individually and in combination) in tandem with multivariate data analysis for the assessment of the microbiological quality and the spoilage level in chicken samples, as well as in the determination of the “time from slaughter”. For this purpose, different batches of chicken samples were subjected to storage experiments including both isothermal and dynamic temperature conditions and analyzed microbiologically to determine the population dynamics of the indigenous microbiota. In parallel, spectroscopic data were acquired through MSI and FT-IR instrumental analysis, whereas the volatile fingerprint of samples during storage was recorded by means of an E-nose. Regression and classification (linear and nonlinear) models assessing poultry meat quality were developed and validated with data from independent experiments (different batch/season of slaughter, dynamic temperature conditions of storage or different analysts). Moreover, ensemble methods and data fusion were performed to the existing data in an attempt to enhance the predictive performance of the developed models. Furthermore, the safety of poultry meat with special focus on Campylobacter spp. presence and survival in stored marinated chicken at refrigeration temperatures was explored via predictive modeling and molecular analysis.In chapter 2, MSI analysis was implemented on an industrial scale in chicken products for the assessment of their quality. For this purpose, chicken breast fillets, thigh fillets, marinated souvlaki and burger were analyzed microbiologically for the enumeration of TVCs and Pseudomonas spp., while MSI spectral data were acquired at the same time points as for microbiological analysis. Partial Least Squares Regression (PLS-R) models were developed based on MSI data for the determination of the “time from slaughter” parameter for each product type. Results showed that PLS-R models could predict accurately the time from slaughter in all products with the chicken thigh model providing the lowest RMSE value (0.160), followed by the chicken burger model (RMSE= 0.285).In chapter 3, FT-IR and MSI spectroscopic methods were evaluated for their efficacy to assess spoilage on the surface of chicken breast fillets in tandem with multivariate data analysis. Briefly, stored samples of chicken breast fillets at isothermal conditions (0, 5, 10, 15 οC) were analyzed microbiologically for the enumeration of TVCs and Pseudomonas spp. and also by FT-IR and MSI sensors. Multivariate data analysis was performed via two software platforms (a commercial software and a publicly available developed platform) by applying several machine learning models for the estimation of TVCs and Pseudomonas spp. population of the surface of the samples. The performance of the obtained models was assessed by intra batch and independent batch testing. PLS-R models from the commercial software predicted TVCs with RMSE values of 1.359 and 1.029 log CFU/cm2 for MSI and FT-IR analysis, respectively. Moreover, RMSE values for Pseudomonas spp. model were 1.574 log CFU/cm2 for MSI data and 1.078 log CFU/cm2 for FT-IR data. From the implementation of the in-house sorfML platform, ANN models developed with MSI data provided the lowest RMSE values (0.717 log CFU/cm2) for intra-batch testing, while least-angle regression (lars) models developed with FT-IR data demonstrated RSME values of 0.904 and 0.851 log CFU/cm2 in intra-batch and independent batch testing, respectively.In chapter 4, FT-IR and MSI spectral data were employed in combination with machine learning classification models for the evaluation of spoilage in chicken breast fillets. In this context, chicken breast samples were subjected to storage experiments using eight isothermal (0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35 oC) and two dynamic temperature profiles for up to 480 h. At pre-determined intervals, samples were analyzed microbiologically for the enumeration of TVCs, while in parallel MSI and FT-IR instrumental analysis was performed. In addition, sensory analysis was undertaken by 14- member untrained panel for the assessment of fresh and spoiled samples. Based on the outcome of sensory analysis (threshold of spoilage: TVCs = 6.2 log CFU/cm2), samples were divided in two quality classes, namely fresh and spoiled. Eight machine learning models (single-based and ensemble) were developed with MSI and FT-IR spectral data for the detection of spoilage, whereas their performance was validated by an independent data set from the two dynamic temperature profiles. MSI analysis and subspace ensemble provided the highest overall accuracy (64.8 %), while this combination demonstrated also acceptable values of specificity and sensitivity (69.7 %). On the contrary, FT-IR spectral data presented slightly better performance with Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA), as the samples were classified correctly with an overall accuracy of 67.6 %.In chapter 5, FT-IR and MSI rapid techniques were employed for the assessment of the microbiological quality in chicken thigh fillets via qualitative and quantitative machine learning models. For this purpose, chicken thigh fillets were stored at eight isothermal (0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35 oC) and two dynamic temperature profiles and analyzed microbiologically for the determination of TVCs and Pseudomonas spp., whereas MSI and FT-IR spectral data were acquired at the same time points. Samples were also evaluated by a sensory panel which established a TVC spoilage threshold at 6.99 log CFU/cm2. PLS-R models were implemented for the estimation of TVCs and Pseudomonas spp. counts on chicken’s surface. Moreover, classification models (LDA, QDA, SVMs, QSVMs) were developed for the discrimination of samples in two quality classes (fresh vs. spoiled). PLS-R models coupled to MSI data predicted TVCs and Pseudomonas spp. counts satisfactorily, with RMSE values of 0.987 and 1.215 log CFU/cm2, respectively. SVM model developed with MSI data exhibited the highest performance with an overall accuracy of 94.4%, while in the case of FT-IR, acceptable classification was obtained with the QDA model (overall accuracy 71.4%).In chapter 6, FT-IR, MSI and E-nose have been explored individually and in combination via data fusion for their efficacy in the evaluation of quality in marinated chicken souvlaki. In brief, chicken marinated souvlaki samples were subjected to storage experiments at both isothermal and dynamic temperature conditions. During storage, microbiological analyses were performed for the determination of the population dynamics of TVCs and Pseudomonas spp. in parallel with FT-IR, MSI and E-nose analyses. PLS-R and SVM-R models were developed and validated for the estimation of TVCs on chicken marinated souvlaki. Furthermore, three classification models (LDA, LSVM and QSVM) were investigated for the classification of stored samples in 2 and 3 quality classes (fresh vs spoiled; fresh, semi-fresh and spoiled). The developed models were externally validated with data obtained by six different analysts and three different batches of marinated souvlaki. The PLS-R models developed on MSI and FT-IR/MSI spectral data provided the best predictions of TVCs, with RMSE values of 0.998 and 0.983 log CFU/g, respectively. Moreover, for SVM models developed on MSI and FT-IR/MSI data, the population of TVCs was efficiently predicted with RMSE being 0.973 and 0.999 log CFU/g, respectively. For the classification models with 3 quality classes, the overall accuracy was calculated below 60 % in all cases. On the contrary, for the 2-class models, FT-IR/MSI spectral data analyzed by CSVM model exhibited overall accuracy of 87.5 %, followed by MSI data analyzed by LSVM model providing overall accuracy of 80 %. Finally, middle level data fusion of FT-IR to MSI was proven as a promising alternative for the assessment of quality in this poultry product. In chapter 7, the survival of Campylobacter spp. was investigated after inoculation of six strains (four Campylobacter coli strains and two Campylobacter jejuni strains) in chicken marinated souvlaki. Moreover, the microbial growth of the indigenous microbiota of the inoculated and non-inoculated chicken marinated souvlaki was examined. Inoculated and non-inoculated chicken marinated souvlaki samples were stored at three different isothermal conditions (0, 5, and 10 oC) and a dynamic temperature profile. At predetermined intervals, inoculated and non-inoculated samples were microbiologically analyzed for the enumeration of TVCs, Pseudomonas spp., anaerobic bacteria and Campylobacter spp. A one-step modelling approach was employed for chicken marinated souvlaki (inoculated and non-inoculated) for the determination of the kinetic parameters of growth for TVCs and Pseudomonas spp. Model validation was performed with an independent dataset derived from a dynamic temperature profile storage experiment. Further on, survival models predicting Campylobacter spp. counts during low storage temperatures were developed and assessed. Molecular analysis via Random amplified polymorphic DNA PCR (RAPD-PCR) was conducted with isolates obtained from three time points during the experiments. The developed models for TVCs and Pseudomonas spp. in inoculated and non-inoculated samples exhibited RMSE values lower than 0.941 log CFU/g. Campylobacter spp. survived despite the barrier of the low storage temperature where a decline of 1.5 log CFU/g was observed. From the survival models, the highest accuracy was provided by the Weibull model at 5 oC with RSME values of 0.112 log CFU/g. Molecular results confirmed that both C. coli and C. jejuni strains could survive during low temperature storage experiments with the exception of 5 oC, where only C. coli could be retrieved.Η ραγδαία αύξηση της τεχνολογίας και η απαίτηση των καταναλωτών για ποιοτικά και ασφαλή τρόφιμα έχει οδηγήσει τα τελευταία χρόνια στην ανάπτυξη και εφαρμογή ταχέων σύγχρονων αναλυτικών μεθόδων που έχουν ως στόχο της έγκαιρη ανίχνευση της υποβάθμισης της ποιότητας στα τρόφιμα. Στην παρούσα διατριβή μελετήθηκε η αποτελεσματικότητα των ταχέων, μη επεμβατικών τεχνικών της φασματοσκοπίας υπέρυθρου με μετασχηματισμό Fourier (FT-IR), της πολυφασματικής απεικόνισης (MSI) και της ηλεκτρονικής μύτης (Ε-nose) στην εκτίμηση της ποιότητας σε διάφορα προϊόντα κοτόπουλου. Οι τεχνικές αυτές εφαρμόστηκαν σε συντηρημένα δείγματα από φιλέτο στήθος κοτόπουλου, φιλέτο μπούτι κοτόπουλου, μαριναρισμένο κοτόπουλο και μπιφτέκι κοτόπουλου, και σε συνδυασμό με πολυμεταβλητή ανάλυση δεδομένων (multivariate data analysis) αναπτύχθηκαν και επικυρώθηκαν μοντέλα εκτίμησης του μικροβιακού πληθυσμού, της ποιότητας καθώς και του χρόνου από την σφαγή στα εν λόγω δείγματα. Ποσοτικά και ποιοτικά (γραμμικά και μη γραμμικά) μοντέλα αναπτύχθηκαν μετά από τη συσχέτιση των μικροβιολογικών, οργανοληπτικών και των δεδομένων που προήλθαν από τους αισθητήρες. Η επικύρωση των εν λόγω μοντέλων, πραγματοποιήθηκε με δεδομένα που συλλέχθηκαν από ανεξάρτητα πειράματα συντήρησης προϊόντων κοτόπουλου σε ενδιάμεσες θερμοκρασιακές συνθήκες ή σε δυναμικά χρονο- θερμοκρασιακά προφίλ, όπου η περίοδος σφαγής, η παρτίδα καθώς και ο αναλυτής διέφεραν. Πέρα από την ανάπτυξη και επικύρωση μεμονωμένων μοντέλων ανά αισθητήρα διερευνήθηκε επίσης και η επίδοση μοντέλων που είτε συνδύαζαν διαφορετικούς αλγόριθμους εκμάθησης (ενοποίηση, ensemble), είτε βασίζονταν στη συγχώνευση των δεδομένων από διαφορετικούς αισθητήρες (συγχώνευση δεδομένων, data fusion) για τη ανάπτυξη ενός ενιαίου μοντέλου πρόβλεψης της ποιότητας. Επιπλέον, εκτός από την εκτίμηση της ποιότητας στα προϊόντα κοτόπουλου εξετάστηκε και η συμπεριφορά του παθογόνου μικροοργανισμού Campylobacter spp. σε δείγματα μαριναρισμένου σουβλάκι κοτόπουλου που συντηρήθηκε υπό ψύξη.Ειδικότερα, στο κεφάλαιο 2, η μέθοδος της πολυφασματικής απεικόνισης (Multispectral imaging, MSI) εφαρμόστηκε σε βιομηχανικές εγκαταστάσεις, παράλληλα με τη γραμμή παραγωγής σε τέσσερα είδη από προϊόντα κοτόπουλου: φιλέτο στήθος κοτόπουλου, φιλέτο μπούτι κοτόπουλου, μαριναρισμένο σουβλάκι κοτόπουλου και μπιφτέκι κοτόπουλου. Δείγματα από διαφορετικές παρτίδες παραγωγής αναλύθηκαν μικροβιολογικά ενώ παράλληλα ελήφθησαν φασματοσκοπικά δεδομένα με τη χρήση του εγκατεστημένου στην παραγωγή οργάνου πολυφασματικής απεικόνισης. Τα μικροβιολογικά αποτελέσματα συσχετίστηκαν με τα αντίστοιχα φασματοσκοπικά δεδομένα για την ανάπτυξη μοντέλου εκτίμησης του χρόνου από την σφαγή (time to slaughter) μέσω της γραμμικής παλινδρόμησης με τη μέθοδο μερικών ελαχίστων τετραγώνων (Partial-least Squares Regression, PLS-R). Η επίδοση των ανεπτυγμένων μοντέλων ήταν υψηλή σε όλες τις κατηγορίες προϊόντων, με τα μοντέλα εκτίμησης του χρόνου από τη σφαγή για το φιλέτο μπούτι κοτόπουλου και το μπιφτέκι κοτόπουλου να παρουσιάζουν την μικρότερη ρίζα μέσου τετραγωνικού σφάλματος (Root Mean Squared Error, RMSE) κατά την επικύρωση, με τιμή ίση με 0,160 και 0,285 αντιστοίχως. Στο κεφάλαιο 3, εξετάστηκε η αποτελεσματικότητα των μεθόδων FT-IR και MSI για την ανάπτυξη μοντέλων εκτίμησης της μικροβιακής αλλοίωσης στην επιφάνεια φιλέτου από στήθος κοτόπουλου. Για το σκοπό αυτό, δείγματα συντηρήθηκαν σε τέσσερις ισοθερμοκρασιακές συνθήκες (0, 5, 10, 15 οC) και ανά τακτά χρονικά διαστήματα αναλύονταν για την εκτίμηση του μικροβιολογικού τους φορτίου (Ολική Μεσόφιλη Χλωρίδα, ΟΜΧ και Pseudomonas spp.), ενώ παράλληλα στα ίδια χρονικά σημεία ελήφθησαν φάσματα FT-IR και MSI. Από τα αποτελέσματα των αναλύσεων αυτών αναπτύχθηκαν μοντέλα (γραμμικά και μη γραμμικά) για την εκτίμηση του πληθυσμού της OMX και του βακτηρίου Pseudomonas spp. με τη χρήση ενός εμπορικού λογισμικού προγράμματος ανάλυσης δεδομένων καθώς επίσης και με τη χρήση μίας διαδικτυακής πλατφόρμας επεξεργασίας δεδομένων. Η επικύρωση των μοντέλων πραγματοποιήθηκε με τον διαχωρισμό των φασματοσκοπικών δεδομένων σε αναλογία 70/30 (ανάπτυξη/επικύρωση), ενώ επιπλέον πραγματοποιήθηκε και εξωτερική επικύρωση (πρόβλεψη) με διαφορετική παρτίδα δειγμάτων κοτόπουλου. Κατά την εφαρμογή του εμπορικού προγράμματος ανάλυσης δεδομένων, η εκτίμηση της ΟΜΧ μέσω του μοντέλου PLS-R παρουσίασε τιμή RMSE κατά την πρόβλεψη ίση με 1,359 και 1,029 log CFU/cm2, για τα δεδομένα της MSI και της FT-IR ανάλυσης αντιστοίχως. Για την εκτίμηση των βακτηρίων του γένους Pseudomonas μέσω των φασματοσκοπικών δεδομένων της MSI, η τιμή RMSE της πρόβλεψης ήταν ίση με 1,574 log CFU/cm2, ενώ μέσω της ανάλυσης FT-IR η αντίστοιχη τιμή RMSE υπολογίστηκε σε 1,078 log CFU/cm2. Σε ότι αφορά στα μοντέλα που προέκυψαν μέσω της διαδικτυακής πλατφόρμας sorfML, το μοντέλο που παρουσίασε τη μικρότερη τιμή RMSE κατά την πρόβλεψη (0,717 log CFU/cm2) ήταν αυτό που αναπτύχθηκε με τη χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων (Artificial Neural Networks, ANN) μέσω των δεδομένων της πολυφασματικής απεικόνισης (MSI) και την επικύρωση με δείγματα από την ίδια παρτίδα. Αντιθέτως, το μοντέλο least-angle regression (lars) προσαρμόστηκε καλύτερα στα φασματοσκοπικά δεδομένα από την ανάλυση FT-IR ) εμφανίζοντας τιμές RMSE ίσες με 0,904 και 0,851 log CFU/cm2 κατά την επικύρωση με δείγματα από την ίδια και διαφορετική παρτίδα αντιστοίχως.Στο κεφάλαιο 4, εφαρμόστηκαν οι ταχείες μέθοδοι FT-IR και MSI σε περισσότερα δείγματα και παρτίδες φιλέτου από στήθος κοτόπουλου για την ανάπτυξη ποιοτικών μοντέλων εκτίμησης της αλλοίωσης των δειγμάτων. Όμοια με την πειραματική διαδικασία του κεφαλαίου 3, δείγματα φιλέτου από στήθος κοτόπουλου συντηρήθηκαν σε οχτώ ισοθερμοκρασιακές συνθήκες συντήρησης και δύο δυναμικά χρονο-θερμοκρασιακά προφίλ. Κατά τη δειγματοληψία, τα δείγματα αναλύονταν μικροβιολογικά, φασματοσκοπικά (FT-IR και MSI) ενώ παράλληλα πραγματοποιήθηκε οργανοληπτική αξιολόγηση των δειγμάτων από ομάδα 14 ατόμων για την εκτίμηση του βαθμού αλλοίωσής τους (φρέσκο και αλλοιωμένο). Με βάση τα αποτελέσματα του οργανοληπτικού ελέγχου ορίστηκε το όριο μικροβιολογικής αλλοίωσης και τα δείγματα χωρίστηκαν σε δύο κατηγορίες ποιότητας (φρέσκο και αλλοιωμένο). Εν συνεχεία, οκτώ μοντέλα μηχανικής μάθησης (μεμονωμένα και συνδυασμοί τους) αναπτύχθηκαν για κάθε κατηγορία φασματοσκοπικής μεθόδου και επικυρώθηκαν με δεδομένα από ανεξάρτητα πειράματα συντήρησης σε δυναμικά θερμοκρασιακά προφίλ. Ο συνδυασμός της πολυφασματικής απεικόνισης (MSI) με το ενοποιημένο μοντέλο subspace παρουσίασε το μεγαλύτερο ποσοστό συνολικής ακρίβειας (64,8 %). Αντιστοίχως, αποδεκτή ήταν και η επίδοση κατά την εφαρμογή του μοντέλου της διακριτικής ανάλυσης με τη μέθοδο μερικών ελαχίστων τετραγώνων (Partial Least Squares- Discriminant Analysis, PLS-DA) στα δεδομένα από τη φασματοσκοπία FT-IR, όπου το ποσοστό της συνολικής ακρίβειας ανήλθε σε 67,6 %.Στο κεφάλαιο 5, φιλέτο από μπούτι κοτόπουλου αναλύθηκε με όμοια πειραματική διαδικασία με τα κεφάλαια 3 και 4, ωστόσο τα φασματοσκοπικά δεδομένα FT-IR και MSI αξιοποιήθηκαν για την ανάπτυξη ποσοτικών και ποιοτικών μοντέλων εκτίμησης της μικροβιακής ποιότητας στην επιφάνεια του φιλέτου από μπούτι κοτόπουλο. Επίσης, όπως και στο κεφάλαιο 4, κατά τη δειγματοληψία πραγματοποιήθηκε και οργανοληπτική αξιολόγηση των δειγμάτων κατά συντήρηση, τα αποτελέσματα της οποίας καθόρισαν ως όριο μικροβιακής αλλοίωσης στο συγκεκριμένο προϊόν την τιμή 6,99 log CFU/cm2 για την ΟΜΧ. PLS-R μοντέλα εφαρμόστηκαν στα φασματοσκοπικά δεδομένα από τις τεχνικές FT-IR και MSI για τον ποσοτικό προσδιορισμό της OMX και του βακτηρίου Pseudomonas spp. Επιπρόσθετα, αναπτύχθηκαν ποιοτικά μοντέλα (Linear Discriminant Analysis, LDA; Quadratic Discriminant Analysis, QDA; Support Vector Machines, SVM; Quadratic Support Vector Machines, QSVM) για τον διαχωρισμό των δειγμάτων σε δύο κατηγορίες ποιότητας (φρέσκο και αλλοιωμένο) με βάση το όριο που προσδιορίστηκε από την οργανοληπτική αξιολόγηση των δειγμάτων. Η εκτίμηση του πληθυσμού της ΟΜΧ και των βακτηριών του γένους Pseudomonas μέσω της τεχνικής MSI και του μοντέλου PLS-R ήταν ικανοποιητική, με τιμές RMSE κατά την επικύρωση 0,987 και 1,215 log CFU/cm2 αντιστοίχως. Η εφαρμογή του μοντέλου SVM στα φασματοσκοπικά δεδομένα της τεχνικής MSI παρουσίασε την καλύτερη επίδοση με ποσοστό συνολικής ακρίβειας κατάταξης των δειγμάτων στις δύο κατηγορίες ποιότητας που ανήλθε σε 94,4%. Ικανοποιητική κρίθηκε επίσης η χρήση του μοντέλου QDA στα φασματοσκοπικά δεδομένα της τεχνικής FT-IR, με ποσοστό συνολικής ακρίβειας κατά την ταξινόμηση των δειγμάτων σε κλάσεις ποιότητας ίσο με 71,4%.Στο κεφάλαιο 6, εκτός από την εφαρμογή των φασματοσκοπικών μεθόδων FT-IR και ΜSI, εξετάστηκε και η αποτελεσματικότητα της ηλεκτρονικής μύτης (E-nose) στην εκτίμηση της ποιότητας δειγμάτων από μαριναρισμένο σουβλάκι κοτόπουλο. Για τον σκοπό αυτό, τα δείγματα συντηρήθηκαν σε τρία ισοθερμοκρασιακά και σε ένα δυναμικά χρονο- θερμοκρασιακό προφίλ ψύξης. Ανά τακτά χρονικά διαστήματα, τα συντηρημένα δείγματα αναλύονταν μικροβιολογικά για την απαρίθμηση της ΟΜΧ και του βακτηρίου Pseudomonas spp., ενώ παράλληλα ελήφθησαν φασματοσκοπικά δεδομένα (FT-IR και MSI) και ταυτόχρονα πραγματοποιήθηκε καταγραφή του πτητικού αποτυπώματος των δειγμάτων μέσω της ηλεκτρονικής μύτης (E-nose). Μοντέλα PLS-R and SVM-R αναπτύχθηκαν και επικυρώθηκαν για τον προσδιορισμό της OMX στα μαριναρισμένα δείγματα, για κάθε όργανο ξεχωριστά καθώς και συνδυαστικά. Επιπλέον, διερευνήθηκε η δυνατότητα ταξινόμησης των δειγμάτων σε τρεις (φρέσκο, αποδεκτό, αλλοιωμένο) ή δυο (φρέσκο, αλλοιωμένο) κατηγορίες ποιότητας, με την εφαρμογή ποιοτικών μοντέλων (LDA, LSVM, CSVM) που αναπτύχθηκαν είτε με τα δεδομένα του κάθε οργάνου ξεχωριστά είτε συνδυαστικά. Η επικύρωση όλων των μοντέλων πραγματοποιήθηκε με δεδομένα από ανεξάρτητα πειράματα συντήρησης των δειγμάτων κοτόπουλου από τρεις διαφορετικές παρτίδες που ελήφθησαν από διαφορετικό αναλυτή (έξι αναλυτές συνολικά). Σε ότι αφορά στα μοντέλα PLS-R για την εκτίμηση της OMX, η χρήση φασματοσκοπικών δεδομένων από την τεχνική MSI παρουσίασε την καλύτερη επίδοση με τιμή RMSE κατά την πρόβλεψη ίση με 0,998 log CFU/g, ενώ ο συνδυασμός δεδομένων από δύο φασματοσκοπικές μεθόδους FT-IR/MSI παρουσίασε επίσης καλή επίδοση με τιμή RMSE κατά την πρόβλεψη ίση με 0,983 log CFU/g. Ομοίως, τα μοντέλα SVM που αναπτύχθηκαν με τα φασματοσκοπικά δεδομένα της πολυφασματικής απεικόνισης (MSI) και του συνδυασμού FT-IR/MSI παρουσίασαν ικανοποιητική επίδοση με τιμές RMSE κατά την πρόβλεψη ίσες με 0,973 και 0,999 log CFU/g, αντιστοίχως. Κατά την επικύρωση των ποιοτικών μοντέλων κατηγοριοποίησης των δειγμάτων σε τρεις κλάσεις, η συνολική ακρίβεια ήταν μικρότερη από 60 %, για όλες τις εξεταζόμενες περιπτώσεις. Αντιθέτως, για τα μοντέλα των δυο κλάσεων, το μοντέλο CSVM που αναπτύχθηκε με τα δεδομένα που προήλθαν από το συνδυασμό των τεχνικών FT-IR/MSI εμφάνισε ποσοστό συνολικής ακρίβειας κατάταξης των δειγμάτων στις δύο κλάσεις 87,5 %, ενώ η ανάπτυξη του μοντέλου LSVM με τα δεδομένα της τεχνικής MSI παρουσίασε ποσοστό ταξινόμησης των δειγμάτων στη σωστή τους κλάση 80 % στο στάδιο της πρόβλεψης. Η συνδυαστική χρήση των φασματοσκοπικών δεδομένων των μεθόδων FT-IR και MSI αποδείχθηκε ως μία αποτελεσματική εναλλακτική λύση για την εκτίμηση της ποιότητας στο συγκεκριμένο προϊόν.Στο κεφάλαιο 7, μελετήθηκε η ασφάλεια ενός επεξεργασμένου προϊόντος κοτόπουλου σχετικά με τον παθογόνο μικροοργανισμό του γένους Campylobacter που συναντάται συχνά στο κοτόπουλο. Για τ

Assessment of the Microbial Spoilage and Quality of Marinated Chicken Souvlaki through Spectroscopic and Biomimetic Sensors and Data Fusion

Fourier-transform infrared spectroscopy (FT-IR), multispectral imaging (MSI), and an electronic nose (E-nose) were implemented individually and in combination in an attempt to investigate and, hence, identify the complexity of the phenomenon of spoilage in poultry. For this purpose, marinated chicken souvlaki samples were subjected to storage experiments (isothermal conditions: 0, 5, and 10 °C; dynamic temperature conditions: 12 h at 0 °C, 8 h at 5 °C, and 4 h at 10 °C) under aerobic conditions. At pre-determined intervals, samples were microbiologically analyzed for the enumeration of total viable counts (TVCs) and Pseudomonas spp., while, in parallel, FT-IR, MSI, and E-nose measurements were acquired. Quantitative models of partial least squares–Regression (PLS-R) and support vector machine–regression (SVM-R) (separately for each sensor and in combination) were developed and validated for the estimation of TVCs in marinated chicken souvlaki. Furthermore, classification models of linear discriminant analysis (LDA), linear support vector machine (LSVM), and cubic support vector machines (CSVM) that classified samples into two quality classes (non-spoiled or spoiled) were optimized and evaluated. The model performance was assessed with data obtained by six different analysts and three different batches of marinated souvlaki. Concerning the estimation of the TVCs via the PLS-R model, the most efficient prediction was obtained with spectral data from MSI (root mean squared error—RMSE: 0.998 log CFU/g), as well as with combined data from FT-IR/MSI (RMSE: 0.983 log CFU/g). From the developed SVM-R models, the predictions derived from MSI and FT-IR/MSI data accurately estimated the TVCs with RMSE values of 0.973 and 0.999 log CFU/g, respectively. For the two-class models, the combined data from the FT-IR/MSI instruments analyzed with the CSVM algorithm provided an overall accuracy of 87.5%, followed by the MSI spectral data analyzed with LSVM, with an overall accuracy of 80%. The abovementioned findings highlighted the efficacy of these non-invasive rapid methods when used individually and in combination for the assessment of spoilage in marinated chicken products regardless of the impact of the analyst, season, or batch

Spoilage assessment of chicken breast fillets by means of Fourier transform Infrared spectroscopy and Multispectral Image Analysis

The objective of this research was the evaluation of Fourier transforms infrared spectroscopy (FT-IR) and multispectral image analysis (MSI) as efficient spectroscopic methods in tandem with multivariate data analysis and machine learning for the assessment of spoilage on the surface of chicken breast fillets. For this purpose, two independent storage experiments of chicken breast fillets (n=215) were conducted at 0, 5, 10, and 15 oC for up to 480 h. During storage, samples were analyzed microbiologically for the enumeration of Total Viable Counts (TVC) and Pseudomonas spp. In addition, FT-IR and MSI spectral data were collected at the same time intervals as for microbiological analyses. Multivariate data analysis was performed using two software platforms (a commercial and a publicly available developed platform) comprising several machine learning algorithms for the estimation of the TVC and Pseudomonas spp. population of the surface of the samples. The performance of the developed models was evaluated by intra batch and independent batch testing. Partial Least Squares- Regression (PLS-R) models from the commercial software predicted TVC with root mean square error (RMSE) values of 1.359 and 1.029 log CFU/cm2 for MSI and FT-IR analysis, respectively. Moreover, RMSE values for Pseudomonas spp. model were 1.574 log CFU/cm2 for MSI data and 1.078 log CFU/cm2 for FT-IR data. From the implementation of the in-house sorfML platform, artificial neural networks (nnet) and least-angle regression (lars) were the most accurate models with the best performance in terms of RMSE values. Nnet models developed on MSI data demonstrated the lowest RMSE values (0.717 log CFU/cm2) for intra-batch testing, while lars outperformed nnet on independent batch testing with RMSE of 1.252 log CFU/cm2. Furthermore, lars models excelled with the FT-IR data with RMSE of 0.904 and 0.851 log CFU/cm2 in intra-batch and independent batch testing, respectively. These findings suggested that FT-IR analysis is more efficient than MSI to predict the microbiological quality on the surface of chicken breast fillet

Microbiota of Chicken Breast and Thigh Fillets Stored under Different Refrigeration Temperatures Assessed by Next-Generation Sequencing

Chicken is one of the most widely consumed meats worldwide. The exploration of the bacterial diversity of chicken meat may provide new insights into the chicken-associated microbiome that will lead to moderation of food spoilage or safety. This study was undertaken to explore the bacterial communities of chicken breast and thigh fillets stored at refrigeration (0 °C and 5 °C) and slightly abuse (10 °C) temperatures for 5 days through conventional cultural methods along with next-generation sequencing (NGS) analysis. Total viable counts (TVC), Brochothrix thermosphacta, Pseudomonas spp., and lactic acid bacteria (LAB) were enumerated, while the bacterial communities were mapped through 16S rRNA gene amplicon sequencing. Chicken breast and thigh fillets possessed a complex bacterial structure that incorporated a total of >200 Operational Taxonomic Units (OTUs) at the genus level. The core microbiota of fresh samples consisted of Acinetobacter, Brochothrix, Flavobacterium, Pseudomonas, Psychrobacter, and Vibrionaceae (family). These genera persisted until the end of storage in >80% of samples, except Psychrobacter and Flavobacterium, while Photobacterium was also identified. Hierarchical clustering showed a distinction of samples based on storage time and chicken part. Conventional plate counting with growth media commonly used in spoilage studies did not always correspond to the microbial community profiles derived from NGS analysis, especially in Pseudomonas, Acinetobacter, Photobacterium, and Vibrionaceae. Results of the present study highlight Photobacterium and Vibrionaceae, in general, as potent chicken meat spoilers and suggest the necessity to combine classical microbiological methods along with NGS technologies to characterize chicken meat spoilage microbiota