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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: MODELAGEM MATEMÁTICA DO CRESCIMENTO DE LISTERIA MONOCYTOGENES EM QUEIJO BRANCO FATIADO: UMA ABORDAGEM UTILIZANDO O SOFTWARE MICRORISK LAB
metadata.dc.creator: Santos, Aline Nunes dos
metadata.dc.contributor.advisor1: Martins, Wiaslan Figueiredo
metadata.dc.contributor.referee1: Pinto, Ellen Godinho
metadata.dc.contributor.referee2: Severo, Danielle de Sousa
metadata.dc.description.resumo: O queijo é um derivado lácteo pronto para consumo susceptível ao crescimento de diversos micro-organismos deteriorantes e patogênicos, dentre os últimos destaca-se Listeria monocytogenes. Essa bactéria pode entrar em ambientes de processamento de queijos por meio do leite cru e aderirem às superfícies de contato com alimentos e formarem biofilmes, que são difíceis de eliminar, podendo resultar em contaminação cruzada do queijo. Nesse contexto, objetivou-se, neste trabalho, modelar o crescimento de L. monocytogenes em fatias de queijo branco sob diferentes condições isotérmicas de armazenamento, utilizando o software Microrisk Lab. Os dados de crescimento de L. monocytogenes nas temperaturas entre 5 °C e 25 °C de armazenamento foram adquiridos da pesquisa de Uhlich e colaboradores (2006), publicada no Journal of Food Safety, disponíveis na base de dados ComBase. O modelo de Baranyi e Roberts foi ajustado às curvas de crescimento utilizando o MicroRisk Lab, disponível online. De acordo com os resultados, pode-se afirmar que o modelo apresentou ótimo desempenho para descrever o crescimento de L. monocytogenes em fatias de queijo branco nas cinco temperaturas avaliadas, com valores de R2 ≥ 0,978. Os modelos secundários representaram bem a influência da temperatura na velocidade específica máxima de crescimento, com melhor valor de coeficiente de determinação para o modelo do tipo Arrhenius (R2 = 0,994). Além disso, foi possível realizar duas simulações do crescimento de L. monocytogenes, utilizando o ComBase, em duas diferentes condições de oscilação de temperatura (5-10-15-20 °C e 25-20-15-10 °C), aplicando a equação diferencial do modelo de Baranyi e Roberts. Pode-se verificar que o modelo foi capaz de descrever o comportamento microbiano, utilizando o modelo secundário do tipo Arrhenius. Enquanto as predições utilizando o ComBase apresentou um comportamento mais próximo do simulado neste trabalho para a condição de oscilação partindo de temperaturas elevadas. No entanto, dados experimentais são necessários para validar o modelo preditivo em condições não isotérmicas de armazenamento. Assim, pode-se concluir que a aplicação de modelos preditivos e softwares de fácil utilização podem ser usados para orientar os proprietários de restaurantes, estabelecimentos e indústrias de laticínios, para preparar e armazenar adequadamente o queijo fresco fatiado e outros produtos relacionados para evitar o crescimento de L. monocytogenes.
Abstract: Cheese is a ready-to-eat dairy product susceptible to the growth of various deteriorating and pathogenic microorganisms, among which Listeria monocytogenes stand out. This bacterium can enter cheese processing environments through raw milk and adhere to food contact surfaces and form biofilms, which are difficult to eliminate and may result in cheese cross-contamination. In this context, the objective of this work was to model the growth of L. monocytogenes in slices of white cheese under different isothermal storage conditions using the MicroRisk Lab software. Data on the L. monocytogenes growth at temperatures between 5 °C and 25 °C of storage were acquired from research by Uhlich et al. (2006), published in the Journal of Food Safety, available on the ComBase database. The Baranyi and Roberts model was fitted to growth curves using the MicroRisk Lab, available online. According to the results, it can be stated that the model performed well to describe the growth of L. monocytogenes in white cheese slices at the five evaluated temperatures, with R2 values ≥ 0.978. The secondary models well represented the influence of temperature on the maximum specific growth velocity, with a better coefficient of determination value for the Arrhenius-type model (R2 = 0.994). Furthermore, it was possible to carry out two simulations of the growth of L. monocytogenes, using ComBase, in two different conditions of temperature oscillation (5-10-15-20 °C and 25-20-15-10 °C), applying the differential equation of the Baranyi and Roberts model. It can be verified that the model was able to describe the microbial behavior, using the secondary model of the Arrhenius type. While the predictions using ComBase presented a behavior closer to the one simulated in this work for the oscillation condition starting from high temperatures. However, experimental data are needed to validate the predictive model under non-isothermal storage conditions. Thus, it can be concluded that the application of predictive models and user-friendly software can be used to guide owners of restaurants, establishments, and dairy industries, to properly prepare and store sliced fresh cheese and other related products to prevent growth from L. monocytogenes.
Keywords: Patógeno
Segurança de alimentos
Microbiologia preditiva
metadata.dc.subject.cnpq: CIENCIAS AGRARIAS::CIENCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS::CIENCIA DE ALIMENTOS::MICROBIOLOGIA DE ALIMENTOS
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Instituto Federal Goiano
metadata.dc.publisher.initials: IF Goiano
metadata.dc.publisher.department: Campus Morrinhos
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/3258
Issue Date: 30-Sep-2022
Appears in Collections:Tecnologia em Alimentos

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