Pr

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La microbiologie prévisionnelle
Un outil pour Estimer la Durée de Vie des
Aliments (DLC) Assurer la qualité jusquà la
consommation
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Responsabilité industrielle

• Loi n93/949 ( 26 Juillet 1993)
•  les produits.doivent, dans des conditions
  normales dutilisation ou dans dautres
  conditions raisonnablement prévisibles par le
  professionnel, présenter la sécurité . et ne pas
  atteindre à la santé des personnes 

Pour déterminer lévolution des microorganismes
dans les aliments,deux solutions se présentent à
lindustriels - les expérimentations
microbiologiques . Bonne description du
comportement bactérien . Délai important de
réponse . Coût élevé, donc peu de conditions de
conservation étudiées - la microbiologie
prévisionnelle
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La croissance bactérienne
Principe de base de la microbiologie
prévisionnelle
La croissance dune population bactérienne est
parfaitement reproductible dans des conditions
environnmentales similaires
Log du nombre de Microorganismes
temps
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La croissance bactérienne
La modélisation seffectue en 2 étapes
1. Modélisation primaireConsiste à décrire le
nombre de microorganismes en fonction du temps
2. Modélisation secondaireConsiste à décrire les
paramètres du modèle primaire en fonction des
principaux facteurs environnementaux -
Température - pH - activité de leau -
conservateurs
Qualités recherchées dans lélaboration des
modèles - Qualité dajustement / indépendance,
normalité des résidus - Interprétabilité des
paramètres - Robustesse
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Etape 1 Modélisation primaire
Modélisation de lévolution de Biomasse au cours
du temps
Xmax
µmax
X0
lag
? Modèle de croissance primaire, proposé par
Rosso, 1995
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Etape 2 Modélisation secondaire
Impact de la température sur le taux de
croissance µmax
µopt
Valeurs cardinales Tmin - Topt - Tmax
Tmin
Topt
Tmax
Taux de croissance de E. coli en fonction de la
température
Rosso, 1995
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Etape 2 Modélisation secondaire
Paramètres caractéristiques de la croissance
Température
- Minimale (Tmin)- Optimale (Topt)- Maximale
(Tmax)
pH
- Minimal (pHmin)- Optimal (pHopt)
Aw
- Minimale (Awmin)- Optimale (Awopt)
- Concentration minimale inhibitrice (CMI)-
Paramètre de forme (a)
Inhibiteur (acide organique)
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Etape 2 Modélisation secondaire
Paramètres caractéristiques de la croissance
Température
- Minimale (Tmin)- Optimale (Topt)- Maximale
(Tmax)
gT
gpH
pH
- Minimal (pHmin)- Optimal (pHopt)
Paramètres propres auMicro-organismes
gaw
Aw
- Minimale (Awmin)- Optimale (Awopt)
gAH
- Concentration minimale inhibitrice (CMI)-
Paramètre de forme (a)
Inhibiteur (acide organique)
prise en compte de laliment Paramètre unique
µopt
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Etape 2 Modélisation secondaire
Si on considère tous les effets multiplicatifs,
alors un modèle global peut sécrire sous la
forme (Zwietering, 1992)
µmax µopt
µmax µopt ?(T)
µmax µopt ?(T) ?(aw)
µmax µopt ?(T) ?(aw) ?(pH)
g(AH)
4 facteursenvironnementaux
Prise en compte de leffet matrice
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Etape 2 Modélisation secondaire
Si on considère tous les effets multiplicatifs,
alors un modèle global peut sécrire sous la
forme (Zwietering, 1992)
µmax µopt
µmax µopt ?(T)
µmax µopt ?(T) ?(aw)
µmax µopt ?(T) ?(aw) ?(pH)
g(AH) g(interaction)
g(AH)
Prise en compte des interactions ? - Ré-estimer
les paramètres dans les zones dinteractions-
Ajouter un module g ne nécessitant pas de
paramètres supplémentaires
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Prise en compte de leffet  matrice 
Deux aliments ayant les mêmes caractéristiques
T, pH, aw, AH, ne vont pas forcément induire le
même développement microbien.
Une multitude de facteurs va intervenir sur la
croissance dun microorganisme, Les facteurs
ayant les effets majoritaires sont pris en compte
dans les modèles g, Tous les facteurs qui ne sont
pas modélisés sont intégrés dans le µopt
caractéristique de la matrice alimentaire
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Prise en compte de leffet  matrice 
Comment déterminer le µopt de laliment ?
Nécessite une cinétique de croissance sur cet
aliment
Consiste à inoculer un micro-organisme dans
laliment, puis déterminer le taux de croissance
dans des conditions données

• Courbes de référence

• Modèles secondaire

µopt
µmax
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Intervalles de confiance
Les intervalles de confiance doivent prendre en
compte - La variabilité biologique (entre les
souches dune même espèce) - Lincertitude des
modèles
Estimation de lincertitude des paramètres par
Bootstrap (souche par souche)
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Intervalles de confiance
Variabilité du paramètre Awmin entre les souches
Listeria monocytogenes
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Intervalles de confiance
Modélisation de la variance du modèle
Hétérogénéité de la variance
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Intervalles de confiance
Exemple de simulation de croissance de Listeria
monocytogenes 10C - pH6 - aw 0,99
1. Simulation de 1000 µmax
A partir des vecteurs de paramètres obtenus par
Bootstrap
2. Ajout de la variance du modèle
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Simulations de croissance
Croissance de Listeria dans du Saumon
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Simulations de croissance
Croissance de Listeria dans du Saumon
2 log en 13 j
2 log en 12 j
2 log en 8 j
2 log en 8 j
2 log en 4,5 j
2 log en 8 j
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Simulations de croissance
Croissance de Listeria dans du lait pendant une
fermentation lactique à 30C
Lc.lactis (?) L.innocua (?) pH (------)
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Applications industrielles
? Prévoir le taux de présence dun
micro-organisme à un instant de la vie dun
produit (fabrication, conditionnement,
distribution, consommation)
? Détermination de la durée de vie dun aliment
? Accompagner le développement dun nouveau
produit
? Quantifier leffet des facteurs(impact dune
acidification de 0,5 unité de pH?)
? Maitriser le développement bactérien par les
 bons  inhibiteurs
? Tester différents scénario de conservation ou
de formulation
? Aider à loptimisation de la formulation, dun
procédé
? Apporter des arguments aux clients, aux
distributeurs
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