Nuevas metodologías de análisis basadas en E-Nose para detectar el deterioro microbiológico en emulsiones de alimentos conservados naturalmente

Abstract

Los objetivos de esta tesis doctoral son: A.- Estudiar la capacidad antimicrobiana de nuevos ingredientes naturales de origen vegetal, ricos en polifenoles y obtenidos sin procesos intensivos de concentración de componentes particulares (Natural Food Compound NFC), frente a levaduras alterantes y/o potencialmente patógenas en salsas y otras emulsiones alimentarias. B.- Aplicar una nueva tecnología de nariz electrónica (E-Nose) para lograr la detección temprana de levaduras alterantes y/o potencialmente patógenas en salsas. Para ello se investiga el modelado por nariz electrónica del crecimiento microbiano en diferentes emulsiones alimentarias para obtener una novedosa tecnología de determinación temprana de alteraciones microbiológicas que permita mejorar la seguridad alimentaria y también la rápida evaluación de nuevas formulaciones naturales, basadas en polifenoles vegetales, para prolongar la vida útil de las salsas y emulsiones alimentarias en general. La metodología empleada en esta tesis doctoral ha sido el análisis del espacio de cabeza de las muestras por cromatografía de gases con detector de masas (HS-GC-MS) junto con tratamiento estadístico de los datos por análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales ortogonales (OPLS-DA) en comparación con los datos obtenidos en microbiología clásica. Las conclusiones obtenidas son: A) La mezcla antimicrobiana estudiada (NFC), que contiene flavonoides obtenidos de extractos de Citrus y eneldo, cuyos componentes principales fueron naringenina, hesperetina, tangeritina, luteolina, apigenina y kaempferol en concentraciones entre 0.7 y 3.2%, presentó propiedades antifúngicas relevantes para C. metapsilosis en salsa ranchera.

B) Los conservantes naturales (NFC) permiten reemplazar los conservantes químicos tradicionales como el sorbato y el benzoato para el control de levaduras con las ventajas de poder ser utilizados en emulsiones alimentarias de etiqueta limpia, sin alterar significativamente las propiedades fisicoquímicas y sensoriales de los productos C) Se ha demostrado que el análisis HS-GC-MS junto al tratamiento estadístico de los datos por OPLS-DA es una alternativa viable a los métodos clásicos de recuento microbiano para la identificación y cuantificación de levaduras en emulsiones alimentarias, lo que reduce el tiempo y los costes significativamente.

The objectives of this doctoral thesis are: A.- Study the antimicrobial capacity of new natural vegetable ingredient rich in polyphenols and obtained without selective extraction of particular components (Natural Food Compound NFC), against altering and/or potentially pathogenic yeasts in sauces and other food emulsions.

B.- Apply a new electronic nose technology (E-Nose) to achieve the early detection of disturbing and/or potentially pathogenic yeasts in sauces. For this, the electronic nose modeling of microbial growth in different food emulsions is investigated to obtain a novel technology for early determination of microbiological alterations that allows improving food safety and also the rapid evaluation of new natural formulations, based on plant polyphenols, to extend the shelf life of sauces and food emulsions in general.

The methodology used in this doctoral thesis has been the analysis of the headspace of the samples by gas chromatography with mass detector (HS-GC-MS) together with statistical treatment of the data by orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS -DA) compared with data obtained in classical microbiology.

The conclusions obtained are:

A) The antimicrobial mixture studied (NFC), which contains flavonoids obtained from Citrus and dill extracts, whose main components were naringenin, hesperetin, tangeritin, luteolin, apigenin and kaempferol in concentrations between 0.7 and 3.2%, presented antifungal properties relevant to C metapsilosis in ranch sauce.

B) Natural preservatives (NFC) allow the replacement of traditional chemical preservatives such as sorbate and benzoate for yeast control with the advantages of being able to be used in clean-label food emulsions, without significantly altering the physicochemical and sensory properties of the products.

C) It has been shown that the HS-GC-MS analysis together with the statistical treatment of the data by OPLS-DA is a viable alternative to the classical methods of microbial counting for the identification and quantification of yeasts in food emulsions, which reduces the time and costs significantly.