Curs 2015-2016Aquest document descriu el treball de final de grau desenvolupat en el marc del Programa de Seguretat Alimentària de l’IRTA (Monells). L’objectiu principal d’aquest projecte va ser avaluar i comparar l’ús de diferents tipus de dades i eines per avaluar la capacitat de creixement de L. monocytogenes en productes carnis cuits llestos per al consum.
Aquest treball de final de grau descriu els resultats de l’anàlisi estadística de factors fisicoquímics de productes carnis llestos per al consum i de les taxes de creixement de L. monocytogenes obtingudes a partir de l’ús de models predictius del comportament microbià i a partir de bases de dades bibliogràfiques que contenen resultats de “challenge tests” en aquests tipus de productes. S’han utilitzat tres programes diferents amb models predictius (“PMP”, “ComBase Predictor” i “FSSP”) per obtenir la taxa de creixement de L. monocytogenes en 47 productes caracteritzats, utilitzant els resultats de la determinació analítica dels factors fisicoquímics com a “inputs” del model. S’han obtingut les taxes de creixement de L. monocytogenes dels “challenge tests” disponibles a les bases de dades bibliogràfiques, a partir de “ComBase Browser” (n=659) i dels articles científics descarregats de la plataforma “Science Direct” (n=204). Els resultats de l’anàlisi estadística dels factors fisicoquímics de productes comercials carnis llestos per al consum van indicar que el pH, l’àcid acètic i l’àcid làctic són factors fisicoquímics que afecten significativament el creixement de L. monocytogenes. També van suggerir que FSSP és el model predictiu que prediu unes taxes de creixement del bacteri més acurades, ja que és el model que té en compte un nombre més elevat de factors ambientals com a “inputs”. Quan es comparen les taxes de creixement obtingudes amb els models predictius amb aquelles obtingudes a partir de bases de dades bibliogràfiques, s’ha de tenir en compte la quantitat de cada factor fisicoquímic en el producte així com la temperatura d’emmagatzematge, ja que són factors que afecten significativament el creixement de L. monocytogenes.
La darrera conclusió derivada de l’estudi és que els models predictius són una eina molt útil ja que permet a l’usuari (p.e. indústria alimentaria) predir la vida útil segura del producte, alternant “inputs” (factors fisicoquímics) del model.The present document describes the work carried out within the framework of the final degree project, which has been performed at the Food Safety Program of the IRTA (Monells). The main objective of this project was to evaluate and compare the use of different type of data and tools to assess the growth capability of L. monocytogenes in RTE cooked meat products.
This final degree project describes the results of the statistical analysis of the physicochemical factors of ready-to-eat cooked meat products and of the L. monocytogenes growth rates obtained with microbiological predictive models and bibliographic databases that contain results from challenge tests in that type of products.
Three different software have been used for obtaining L. monocytogenes growth rates, from 47 characterized products, with microbiological predictive models: PMP, ComBase Predictor and FSSP using the analytical determination results of physicochemical factors as model inputs. L. monocytogenes growth rates from challenge test experiments available at bibliographic databases has been obtained from ComBase Browser (n=659) and scientific articles downloaded from the Science Direct portal (n=204). Results from the statistical analysis of the physicochemical factors of commercial cooked meat products indicate that pH, acetic and lactic acids are physicochemical factors that significantly affect L. monocytogenes growth. They also suggest, that FSSP is the predictive model which provides the most accurate L. monocytogenes growth rates as it is the most complex model taking into account a high number of environmental factors as inputs. When comparing growth rates obtained with predictive models from those obtained with bibliographic databases, it has to be taken into account the amount of the physicochemical factors in products as well as the temperature storage, as they are factors that significantly affect L. monocytogenes growth rates.
Last conclusion derived from the study is that microbiological predictive models are a useful tool due to they allow to user (e.g. food industry) to predict the safe shelf-life of product by toggling inputs (physicochemical factors) of the model
