Modelagem Matemática do Crescimento de Microrganismos em Alimentos

Authors

  • W.S. Robazza
  • J.T. Teleken
  • G.A. Gomes

DOI:

https://doi.org/10.5540/tema.2010.011.01.0101

Abstract

Este trabalho teve por objetivo estimar o efeito que diferentes regimes de temperatura exercem sobre o crescimento de microrganismos em alimentos. Para tal fim, foi desenvolvido um modelo matemático que consiste de um sistema composto por duas equações diferenciais de primeira ordem, os quais descrevem diferentes aspectos do crescimento de populações. A temperatura foi incluída através do modelo da raiz-quadrada, o qual é utilizado com frequência na microbiologia e expressa a dependência da taxa de crescimento dos microrganismos com a temperatura. Foram avaliados regimes de temperatura isotérmicos e regimes dinâmicos, nos quais a temperatura variava com o tempo. Dados experimentais de crescimento de Pseudomonas em leite num regime isotérmico foram ajustados ao modelo e forneceram bom ajuste indicando que o modelo consegue reproduzir com boa precisão o crescimento deste microrganismo. Não foi possível avaliar o modelo para regimes dinâmicos da temperatura pela indisponibilidade de dados experimentais devido à dificuldade de realização de tais experimentos. Entretanto, foram feitas simulações com perfis teóricos de temperatura, os quais podem fornecer indícios importantes do crescimento de microrganismos em situações mais realísticas de coleta, transporte e armazenagem de alimentos nos quais há uma grande flutuação da temperatura.

References

J. Baranyi, A. Métrisa, Y. Le Marc, A. Elfwing, A. Ballagi, Modelling the variability of lag times and the first generation times of single cells of E. coli, International Journal of Food Microbiology, 100 (2005), 13–19.

F. Devlieghere, J. Debevere, J. Van Impe, Concentration of predict carbon dioxide in the water-phase as a parameter to model the effect of a modified atmosphere on microrganisms, International Journal of Food Microbiology, 43 (1998), 105–113.

B.D.G.M. Franco, M. Landgraf, “Microbiologia dos Alimentos”, São Paulo, Atheneu, 2007.

L. Gianuzzi, A. Pinotti, N. Zaritzky, Mathematical modeling of microbial growth in packaged refrigerated beef at different temperature, International Journal of Food Microbiology, 39 (1998), 101–110.

R.C. McKellar, X. Lu, “Modeling Microbial Response in Food”, CRC Press, Boca Raton, Florida, 2004, 344p.

T.A. McMeekin, M.B. Olley, T. Ross, D.A. Ratkowsky, “Predictive Microbiology: Theory and Application”, Researches Studies, p. 1-86, 1993.

S.M.K. Nakashima, D.S. André, B.D.G.M. Franco, Revisão: aspectos básicos da microbiologia preditiva, Brazilian Journal of Food Technology, 3 (2000), 41–51.

M. Peleg, M.G. Corradini, M.D. Normand, The logistic (Verhulst) model for sigmoid microbial growth curves revisited, Food Research International, 40(2007), 808–818.

D.A. Ratkowsky, R.K. Lowry, T.A. McMeekin, A.N. Stokes, R.E. Chandler, Model for bacterial culture growth rate throughout the entire biokinetic temperature range, Journal of Bacteriology, 154, No. 3 (1983), 1222–1226.

D.A. Ratkowsky, J. Olley, T.A. McMeekin, A. Ball, Relationship between temperature and growth rate of bacterial cultures, Journal of Bacteriology, 54, No. 1 (1982), 1222–1226.

P. Walstra, J.T.M. Wouters, T.J. Geurts,“Dairy Science and Technology”, CRC Press, Boca Raton, Florida, 2006, 690p.

C.P. Winsor, The Gompertz curve as a growth curve, Proceedings of the National Academy of Sciences, 18 No. 1 (1931), 01–08.

Published

2010-06-01

How to Cite

Robazza, W., Teleken, J., & Gomes, G. (2010). Modelagem Matemática do Crescimento de Microrganismos em Alimentos. Trends in Computational and Applied Mathematics, 11(1), 101–110. https://doi.org/10.5540/tema.2010.011.01.0101

Issue

Section

Original Article