Evaluación de tratamientos térmicos y desarrollo de modelos de inactivación por calor en bacterias esporuladas en alimentos

Zusammenfassung

Hoy en día existe una fuerte tendencia hacia el consumo de productos lo más naturales posibles, pero sin que por esto se reste calidad ni organoléptica, ni higiénica. En la industria agroalimentaria se aplica el tratamiento mínimo que asegure la conservación del producto pero que a su vez no altere el sabor, el aroma y otros atributos valorados por el consumidor. La industrial del zumo de naranja aplica tratamientos, si cabe más suaves, pues al tratarse de productos ácidos se considera que las bacterias esporuladas son incapaces de crecer y producir alteraciones. En este marco tiene especial importancia. Alicyclobacillus acidoterrestris, una bacteria esporulada capaz de germinar, crecer y causar alteración en productos con pH ácido. En esta tesis se ha evaluado la influencia del tipo de tratamiento en la termorresistencia de A.acidoterrestris y de otras bacterias alterantes. Se han simulado tratamientos industriales, consistentes en rampas de calentamiento y enfriamiento, más adecuados que los tradicionales tratamientos isotérmicos, para calcular valores de termorresitencia. También se han utilizado diferentes modelos para tratar de explicar el comportamiento de estas bacterias esporuladas frente al calor u otros factores que se pueden ser importantes (pH, concentración de NaCl). Se han utilizado, desde los modelos primarios para calcular los valores D y Z, hasta modelos de redes neuronales, muy útiles para predecir valores cuando existen varios factores influyentes, y es difícil cuantificar la importancia de cada uno de ellos. Los resultados obtenidos muestran que el tipo de tratamiento, isotérmico o no isotérmico, aplicado así como la velocidad de éste, influyen en la termorresistencia de A.acidoteerrestris y otros microorganismos esporulados. Además, los modelos terciarios sometidos a estudio son adecuados para predecir la inactivación de poros bacterianos, siendo los más precisos los basados en la distribución de Weibull y las redes