Prognozowanie wzrostu i przezywalnosci bakterii probiotycznych w fermentowanym soku marchwiowym

• Autorzy: Trzaskowska M , Kolozyn-Krajewska D. , Goryl A.

Warianty tytułu

EN

Predicting the growth and survival of probiotic bacteria in fermented carrot juice

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy było skonstruowanie prognostycznych modeli wzrostu i przeżywalności bakterii potencjalnie probiotycznych w fermentowanym soku marchwiowym. Stwierdzono, że liczba bakterii Lactobacillus acidophilus CH-2, zastosowanych do fermentacji soku marchwiowego, utrzymywała się na wysokim poziomie przez cały badany okres przechowywania. Na podstawie badań empirycznych liczby bakterii potencjalnie probiotycznych w soku marchwiowym, skonstruowano modele prognostyczne, które w zadowalający sposób opisują wzrost i przeżywalność tych bakterii w badanym produkcie. Skonstruowane matematyczne modele wzrostu i przeżywalności bakterii probiotycznych fermentowanego soku marchwiowego umożliwiają szacowanie okresu przydatności do spożycia tego produktu, w zależności od warunków przechowywania.

EN

The objective of the research was to construct predictive models of growth and survival of potentially probiotic bacteria in a fermented carrot juice. It was found that the count of Lactobacillus acidophilus CH-2 bacteria used in the fermentation process of carrot juice remained at the same high level during the entire period of storing. On the basis of the empirical investigations into the count of potentially probiotic bacteria in the carrot juice, predictive models were constructed, which satisfactorily described the growth and survival of those bacteria in the product investigated. The constructed mathematical models of growth and survival of probiotic bacteria of the fermented carrot juice make it possible to estimate shelf life of the product studied in relation to its storage conditions.

Słowa kluczowe

PL

napoje fermentowane; soki warzywne; sok marchwiowy; bakterie kwasu mlekowego; bakterie probiotyczne; przezywalnosc mikroorganizmow; prognozowanie; mikrobiologia prognostyczna

• Wydawca: -
• Czasopismo: Żywność Nauka Technologia Jakość
• Rocznik: 2007
• Tom: 14
• Numer: 6
• Opis fizyczny: s.138-148,rys.,tab.,wykr.,bibliogr.

Twórcy

autor

Trzaskowska M

• Szkola Glowna Gospodarstwa Wiejskiego, ul.Nowoursynowska 159C, 02-776 Warszawa

autor

Kolozyn-Krajewska D.

autor

Goryl A.

Bibliografia

• [1] Breidt, F., Fleming, H. P.: Modeling of the competitive growth of Listeria monocytogenes and Lactococcus lactis in vegetable broth. Appl. Environ. Microbiol., 1998, 64 (9), 3159–3165.
• [2] Devlieghere, F., Debevere, J., van Impe, J.: Effect of dissolved carbon dioxide and temperature on the growth of Lactobacillus sake in modified atmospheres. Int. J. Food Microbiol., 1998, 41 (3), 231–238.
• [3] Devlieghere, F., van Belle, B., Debevere, J.: Shelf life of modified atmosphere packed cooked meat products: a predictive model. Int. J. Food Microbiol., 1999, 46 (1), 57–70.
• [4] Gianotti, A., Vannini, L., Gobbetti, M., Corsetti, A., Gardini, F., Guerzoni, M. E.: Modelling of the activity of selected starters during sourdough fermentation. Food Microbiol., 1997, 14 (4), 327–337.
• [5] Gomes, A. M. P., Vieira, M. M., Malcata, F. X.: Survival of probiotic microbial strains in a cheese matrix during ripening: simulation of rates of salt diffusion and microorganism survival. J. Food Eng., 1998, 36 (3), 281–301.
• [6] Gómez, N., García, D., Álvarez, I., Raso, J., Condón, S.: A model describing the kinetics of inactivation of Lactobacillus plantarum in a buffer system of different pH and in orange and apple juice. J. Food Eng. 2005, 70 (1), 7–14.
• [7] Kilimann, K., Hartmann, C., Delgado, A., Vogel, R., Ganzle, M.: A fuzzy logic-based model for the multistage high-pressure inactivation of Lactococcus lactis ssp. cremoris MG 1363. Int. J. Food Microbiol., 2005, 98 (1), 89–105.
• [8] Lee, Y.-K., Salminen, S.,: The coming of age of probiotics, Trends Food Sci. Technol., 1995, 6 (7), 241–245.
• [9] Malakar, P., Martens, D., Zwietering, M., Béal, C., van ’t Riet, K.: Modelling the interactions between Lactobacillus curvatus and Enterobacter cloacae: I. Individual growth kinetics. Int. J. Food Microbiol., 1999, 51 (1), 67–79.
• [10] Martens, D., Béal, C., Malakar, P., Zwietering, M., van ’t Riet, K.: Modelling the interactions between Lactobacillus curvatus and Enterobacter cloacae: II. Mixed cultures and shelf life predictions, Int. J. Food Microbiol., 1999, 51 (1), 53–65.
• [11] Mattila-Sandholm, T., Myllärinen, P., Crittenden, R., Mogensen, G., Fondén, R., Saarela, M.: Technological challenges for future probiotic foods. Int. Dairy J., 2002, 12 (2-3), 173–182.
• [12] McDonald, K., Sun, D.-W.: Predictive food microbiology for the meat industry: a review. Int. J. Food Microbiol., 1999, 52 (1-2), 1–27.
• [13] Rodrigo, D., Ruíz, P., Barbosa-Cánovas, G., Martínez, A., Rodrigo, M.: Kinetic model for the inactivation of Lactobacillus plantarum by pulsed electric fields. Int. J. Food Microbiol., 2003, 81 (3), 223–229.
• [14] Ross, T., McMeekin, T.: Predictive microbiology. Int. J. Food Microbiol., 1994, 23, 241–264.
• [15] Schaffner, D., Labuza, T.: Predictive mictrobiology: where are we and where are we going? Food Technol., 1997, 51, 95–99.
• [16] Schrezenmeir, J., de Vrese, M.: Probiotics, prebiotics, and synbiotics–approaching a definition. Am. J. Clin. Nutr., 2001, 73 (2), 361S–364.
• [17] Whiting, R. C.: Microbial modeling in foods. Crit. Rev. Food Sci. Nutr., 1995, 35, 467–494.
• [18] Vereecken, K., Devlieghere, F., Bockstaele, A., Debevere, J., van Impe, J.: A model for lactic acidinduced inhibition of Yersinia enterocolitica in mono- and coculture with Lactobacillus sakei. Food Microbiol. 2003 20 (6), 701–713.
• [19] Zwietering, M. H., Rombouts, F. M., van’t Riet, K.: Some aspects of modeling microbial quality of food. Food Control, 1993, 4 (2), 89–96.