Modelagem preditiva do crescimento/morte de Saccharomyces cerevisiae em co-cultura com Lactobacillus fermentum em mosto de caldo de cana-de-açucar

• Main Author: Alvarenga, Veronica Ortiz 1983-
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2008
• Subjects: Saccharomyces cerevisiae; Lactobacillus fermentum; Fermentação alcoolica; Microbiologia preditiva; Co-cultura; Alcohol fermentum; Predictive microbiology; Coculture
• Online Access: ALVARENGA, Veronica Ortiz. Modelagem preditiva do crescimento/morte de Saccharomyces cerevisiae em co-cultura com Lactobacillus fermentum em mosto de caldo de cana-de-açucar. 2008. 227p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/255403>. Acesso em: 11 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/255403

Orientador: Pilar Rodriguez de Massaguer === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos === Made available in DSpace on 2018-08-11T05:21:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alvarenga_VeronicaOrtiz_M.pdf: 2142918 bytes, checksum: 08f3a593a106f67edd1807d169d7e116 (MD5) Previous issue date: 2008 === Resumo: No Brasil e em outros países, a fermentação alcoólica é realizada sem esterilização do caldo de cana-de-açúcar que constitui um ótimo substrato para o crescimento microbiano tornando-se, assim, inevitável à presença de contaminantes. Estes apresentam-se como os principais responsáveis pela redução no rendimento e produtividade da fermentação. Esta pesquisa teve por objetivo predizer os parâmetros de crescimento (taxa de crescimento (m), tempo de adaptação (l) e população máxima (Rg)) da Saccharomyces cerevisiae e Lactobacillus fermentum, quando cultivados individualmente ou em co-cultura através da aplicação dos modelos primários de crescimento de Baranyi & Roberts (1994) e Gompertz modificado (Zwietering et al, 1991). Em função de variações de temperatura (28 ¿ 32ºC) e concentração de inóculo de L. fermentum (101 ¿108 UFC/mL), mantendo-se fixo o nível de inóculo de S. cerevisiae em 106 UFC/mL. Para a modelagem primária foi ajustado, também, o modelo quase-químico. Para a construção deste modelo, foi utilizado o software Matlab versão 7.5. A inoculação das culturas foi realizada em mosto de cana-de-açúcar clarificado industrialmente, e ajustado a 21.5ºBrix. O material foi tratado termicamente a 121ºC por 40 minutos e mantido congelado a ¿20ºC até a realização dos ensaios. Foram adicionados 200 mL de mosto, em elernmeyeres de 500mL esterilizados. Para o ajuste do inóculo da levedura foi realizada a contagem da suspensão em Câmara de Neubauer e para o lactobacilo o ajuste foi realizado com o auxílio do Densimat¿ (BioMérieux, S.A., France). Os ensaios de fermentação foram conduzidos em incubadora com agitação contínua de 120 rpm (New Brunswick Scientific, Model G-27, U.S.A.) e temperatura controlada. Para cada ensaio realizado com a cultura mista, foram conduzidos outros dois ensaios da mesma forma e com o mesmo substrato para as culturas puras de S.cerevisiae e L. fermentum. Os dados obtidos foram ajustados com o software DmFit para os modelos de Baranyi e Roberts (1994) e Gompertz modificado (Zwietering et al 1991). Não houve diferença significativa (p<0,10) para l, m e Rg da levedura e para l e m. No entanto, para Rg do lactobacilo houve diferença significativa entre a cultura pura e mista. Quando a levedura atinge a fase estacionária o lactobacilo teve sua taxa de crescimento incrementada de sua população máxima aumentou relevantemente no final da fase estacionária da levedura. O modelo de Baranyi e Roberts descreveu melhor a fase de adaptação dos microrganismos. Já o modelo quase-químico apesar de descrever crescimento/declínio não modela adequadamente o plateau da fase estacionária, quando ele acontece. O modelo secundário da população máxima do lactobacilo em função da temperatura de fermentação e nível de inóculo demonstrou que o nível de inóculo e sua interação com a temperatura foram significativos ao nível de 10% de significância. O índice de viabilidade da levedura pura foi afetada por mudanças na temperatura. Porém, para a cultura mista, com o tempo de fermentação fixo (21 horas) o nível de contaminaçao pelo lactobacilo foi altamente significante. O melhor indice de viabilidade foi observado para L=103UFC/mL e temperatura de fermentação a 25oC. Nas condições estudadas foi observado um máximo na produção de etanol quando a temperatura de fermentação foi 28oC e o nível de inóculo de lactobacilo de 105UFC/mL. O efeito quadrático da temperatura de fermentação foi mais significativo (p<0,10) que o nível de contaminação do lactobacilo na produção máxima de etanol. Os modelos determinados neste estudo poderão servir para posterior otimização de processos fermentativos na indústria sucroalcooleira === Abstract: In Brazil and other countries around the World, the sugar cane must fermentation for alcohol production is carried out without sterilization of the sugar cane juice, being an excellent medium for the multiplication of undesirable contaminants. Among the contaminants of sugar cane must, Lactobacillus fermentum can be considered one of the most relevant being able to cause the flocculation of yeasts and to reduce ethanol yield and productivity of the fermentation. This research aimed to predict the growth parameters lag time (l), specific growth rate (m) and maximum population (Rg) of Saccharomyces cerevisiae and Lactobacillus fermentum in individual and cocultures. Predictive modeling of microorganisms growth in co-culture and pure culture was done through the application of primary growth models of Baranyi and modified Gompertz, varying temperature (24 ¿ 32ºC) and inoculum concentration of L. fermentum (101 ¿ 108 CFU/mL) with a fixed inoculums level of S. cerevisiae (106 CFU/mL). For the primary modeling it was also, adjusted the quase-chemical model for the construction of this model Matlab software version 7.5 was used. The inoculation of the cultures was carried out in sugar cane must industrially clarified and adjusted to 21.5ºBrix, heat treated must (121ºC per 40 minutes) were inoculated with the yeast and lactobacilli, the adjustment of the inoculum was done respectively by counting the suspension in Neubauer chamber and Densimat (BioMérieux, S.a., France). For each assay carried out with the mixed culture, two others tests with pure culture were done for comparison of growth parameters. The fermentation assays were conducted in an incubator with continuous agitation (120rpm) (New Brunswick Scientific, Model G 27, U.S.A.) and controlled temperature. From the data obtained, the growth parameters were determined through the adjustment of the data with DMFIT software for Baranyi and Roberts and Modified Gompertz. No siginificant diference (p<0.10) was found for l,m and Rg for the yeast in pure culture neither for l and m for Lactobacillus fermentum, but for lactobacilli Rg was significantly different for pure a coculture. When the yeast reached the stationary phase the lactobacilli growth rate was increased and its stationary phase it was observed after ward. Baranyi and Roberts¿s model best described lag phase was expected. The quasichemical model even though it describes growth/decline it does not model the stationary plateau. The secondary model for the maximum population of the lactobacilli as function of fermentation temperature and inocullum level showed that this last variable was significant and its interaction with temperature (p< 0.10). For the pure culture temperature was significant on the viability index. But for mixed culture for a fixed fermentation time (21h) the lactobacilli level of contamination was highly significant. Best IV was observed for L=103UFC/mL and T=25oC. When the maximum ethanol production was modeled for T, L independent variables. The temperature was significant a maximum was observed at T=28oC, L=105UFC/mL. These two models are practical application for the alcoholic fermentation industry === Mestrado === Mestre em Ciência de Alimentos