Using the PCR method to identify foodborne pathogens and determine their prevalence in ukrainian food products of animal and plant origin

Збудники харчових захворювань спричиняють серйозні проблеми у сфері охорони здоров'я у кожній країні. У зв’язку з цим, мікробіологічне дослідження включено в управління безпечністю харчового ланцюга. Молекулярні методи і переважно полімеразна ланцюгова реакція (ПЛР) вважаються високочутливими, специфічними та швидкими методами виявлення збудників у сировині та продуктах харчування. У цьому дослідженні описано використання спеціально розроблених високоспрецифічних ПЛР-праймерів для виявлення 5 поширених і особливо небезпечних збудників харчових отруєнь і захворювань та встановлення рівня їхнього поширення в продовольчій продукції тваринного та рослинного походження. Дослідження включали ідентифікацію стійких до метициліну Staphylococcus aureus (MRSA) та Cronobacter spp. (E. sakazakii) із сирого молока, шига-токсинпродукуючої кишкової палички (STEC) з туш яловичих та свинячих, Bacillus cereus, Clostridium perfringens з різних видів рослинної та тваринної сировини і продуктів їх переробки – фруктів, овочів, ягід, сушених та консервованих продуктів, харчоконцентратів, напівконсервів. Всього було досліджено 397 зразків продовольчої продукції для виявлення цих збудників за допомогою класичних бактеріологічних методів та ПЛР. Встановлено, що в досліджуваній вітчизняній продукції тваринного та рослинного походження поширення харчових патогенів було наступним: Staphylococcus aureus (MRSA) та Cronobacterspp. (E. sakazakii) в сирому молоці корів у 6,5% та 19,4% випадків відповідно; шига-токсинпродукуючих кишкових паличок (STEC) з туш яловичих та свинячих у 8,1% та 5,7%; Bacillus cereus та Clostridium perfringens в різних видах рослинної та тваринної си ровини і продуктах її переробки становлять в середньому 27,5% та 7,7% відповідно. До переваг генетично-молекулярних методів, до яких відноситься ПЛР, слід віднести їх швидкість, а також специфічність ідентифікації мікроорганізмів за особливостями генетичних ділянок генів, які несуть інформацію про їх фактори патогенності. Встановлено, що швидкість визначення наведених патогенів при використанні ПЛР порівняно з класичними методами зростає щонайменше в 5–9 разів. Ці дані будуть корисними для оцінки мікробіологічного ризику та допоможуть органам влади розробити стратегії щодо зменшення ризику для здоров'я споживачів.Foodborne pathogens cause serious health problems in every country. That is why controlling the safety of the food chain includes microbiological tests. Molecular methods, mainly polymerase chain reaction (PCR), are considered highly sensitive, specific, and rapid to detect pathogens in raw materials and food. This study describes the use of specially designed and highly specific primers for PCR to detect 5 common and especially dangerous disease and food poisoning agents and to determine their occurrence in food of animal and plant origin. The studies included identifying methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) and Cronobacter spp. (E. sakazakii) found in raw milk, Shiga-toxin-producing Escherichia coli (STEC) from beef and pork carcasses, Bacillus cereus and Clostridium perfringens from various types of plant and animal raw materials and products of their processing (fruit, vegetables, berries, dried and preserved products, food concentrates, semi-preserved food). A total of 397 food samples have been investigated to detect these pathogens using classical bacteriological methods and PCR. The prevalence of foodborne pathogens in the studied products of animal and plant origin was as follows: Staphylococcus aureus (MRSA) and Cronobacterspp. (E. sakazakii) in raw cow’s milk in 6.5% and 19.4% of cases, respectively; Shiga-toxin-producing Escherichia coli (STEC) from beef and pork carcasses in 8.1% and 5.7%, respectively; Bacillus cereus and Clostridium perfringens from different plant and animal raw materials and their processing products averaged 27.5% and 7.7%, respectively. Molecular genetic methods, which the PCR method belongs to, have such advantages as rapidity and specificity of identifying microorganisms by the features of the genetic regions that carry information about their pathogenic factors. It has been found that by the PCR method, these pathogens are detected at least 5–9 times faster than by the classical methods. These data will be useful to assess the microbiological risk and will help the governmental authorities develop strategies to reduce risks to consumers’ healt

Formation of Biofilms on Dairy Equipment and the Influence of Disinfectants on Them

Scientific studies show that microbial biofilms formed on the surfaces of dairy equipment negatively affect safety of the finished products and constitute a danger to the human health. This is due to the fact that the biofilms, in addition to the saprophytic microflora, may contain pathogenic micro-organisms as well. The present paper reports results of the studies into composition of the microflora of dairy equipment and finished products, the process of biofilm formation on stainless steel with different surface roughness, with the effect of disinfectants on the planktonic and biofilm forms of bacteria determined.It was established that bacteria of the genera Bacillus, Lactobacillus and the Enterobacteriaceae family are most often isolated from dairy equipment and finished dairy products, with staphylococci, enterococci, streptococci, and pseudomonads isolated in a lesser degree. The isolated bacteria mainly form biofilms of high and medium density. It was found that the Escherichia coli biofilms of lower density form on the surface of stainless steel of brand AISI 321 with a surface roughness of 0.16 µm compared to the surface with a surface roughness of 0.63‒0.955 µm. This process takes place at a temperature of 17 °C, over 6‒24 hours, followed by the formation of a high-density biofilm regardless of the surface roughness. It was established that the disinfectant Argenvit proved to be inefficient for the biofilm and planktonic forms of bacteria. The disinfectants P3-ansep CIP, Eco chlor, Medicarine and Maxidez demonstrated bactericidal effect on the planktonic bacteria; they, however, did not act on the biofilm forms. The most effective disinfectant in terms of action on the bacteria in biofilms proved to be the disinfectant Р3-oxonia active-150 based on hydrogen peroxide and peracetic acid.Thus, the data obtained indicate that in order to efficiently sanitize dairy equipment, it is required to use the disinfectants that affect bacteria in the biofilms. This in turn will ensure production of safe dairy product

Construction of a Method for Predicting the Number of Enterobacteria in Milk Using Artifical Neural Networks

It is now established that artificial neural networks (ANNs) provide better simulation and prediction of the number of microorganisms in raw materials and foodstuffs. In this case, ANNs could be used as informative, Fast, and cost-effective means. According to the European requirements to food products, basic microbiological indicators are the total number of microorganisms and bacteria from the Enterobacteriaceae family, since they are most commonly associated with food-borne diseases and poisonings. The aim of this work was to devise a method for predicting the number of bacteria from the Enterobacteriaceae family in raw milk at its chilled storage and to estimate the predictive capability of ANN. Construction of the method included 4 stages. At the first stage, we examined the number of enterobacteria depending on the physical-chemical composition of raw milk, temperature and duration of storage in a refrigerator. At the second stage, we compiled a base of experimental data obtained from research models. At the next stage, we introduced the received database to ANN. And at the last stage we assessed effectiveness of the predicting technique. The constructed ANN consists of three layers: an input layer (5 parameters: milk storage temperature (4, 6, 8, and 10 °C), duration of milk storage (from 1 to 48 hours); the acidity of milk (17‒20 %), the fat content (3.2; 3.6; 4.0; 4.5 %) and protein content (2.9; 3.0; 3.3 %) in milk; hidden layers (with 30 neurons) and the output layer (the projected number of bacteria). In order to train and optimize the ANN, we used 1,200 experimental data, which revealed that the prediction had the highest rate of deviation of 2.497 % (or 370 bacterial cells per 1 ml). Thus, the devised predicting method could be used to predict the number of bacteria taking into consideration the complex of environmental variables in different food products. In addition, a given approach could be employed as artificial intelligence when assessing microbiological risks and for quick monitoring of food safety