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System de prévisiondu comportement desmicro-organismes
dans les aliments
Sym’Previus :
System de prévision de l’impact des procédés et de
l’environnement sur les micro-organismes dans les aliments
Dominique Thuault
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System de prévisiondu comportement desmicro-organismes
dans les aliments
Modèle secondaire cardinal
µmax = µopt . γγγγ(T). γ(pH) . γ(aw) …
Paramètres propres au microorganisme
To pH aw acid
Tmin ToptTmax pHmin pHopt pHmax awmin awopt awmax alpha MIC
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dans les aliments
Modèle secondaire cardinal
µmax = µopt . γγγγ(T) . γ(pH) . γ(aw) …
Paramètres propres au microorganisme
Paramètre lié au couple microorganisme - aliment
2 aliments avec des T°, pH, aw, conservateurs identiques ne vont pas induire une même croissance microbienne.
µµopt opt 11 µµopt opt 22
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� Traitement de la variabilité
MicrobesEspècesSouches
Cellules
AlimentPhysico-chimie :
. pH
. activité de l’eau
. ConservateurVariabilité des paramètres de croissanceet de thermorésistance
Environnement de production
Variabilité de la contamination initiale (sortie usine)
. Qualité microbiologiquedes matières premières. recontamination
Distribution / Conservation. Chaîne du froid. Comportement consommateur
Variabilitédu stockage
Variabilité inter-lots
L’ Approche Probabiliste
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� Traitement de la variabilité
Autocontrôles :
. Matières premières
. Contrôles libératoires
Autocontrôles physico-chimiques :
. sur matières premières
. sur ligne de production
. sur produits finis
Effet propre de l’aliment :
. Données bibliographiques
. Tests de croissance
Paramètres croissance et thermorésistance :
. Étude en laboratoire
. Données bibliographiques
Suivi de chaîne du froid :
. 1/3 à 4°C + 2/3 à 8°C
. Suivis prévisibles
. Suivis réels (ANIA)
L’ Approche Probabiliste
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� Deux approches � Déterministe : « worst case approach» =
approche sécuritaire� Conditions de conservations prévisibles « extrêmes »� Taux de croissance fort
� Probabiliste « risk based approach »� Prise en compte des distribution de contamination, de
taux de croissance, de conservation
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Données nécessaires pour simuler une courbe de croissance ?
. Paramètres de croissance de l’espèce bactérienne
. Caractéristiques de l’aliment pour estimer µopt
. Contamination initiale
. Conditions de simulation (nouvelles conditions d’environnement)
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µopt
Cardinal values
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Cardinal values
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Distribution for productof 120g(+/-10)
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Conclusions
Courbes de croissance et densité de contamination sont calculés en tenant compte :
- du test de croissance (= courbe de reference). Prise en compte de la matrice alimentaire
- analyses physico-chimiques : variabilité. Prise en compte de la variabilité process et aliment
- analyses microbiologiques : dénombrement . Évaluation de la contamination initiale du produit
Sym’Previus permet d’estimer la durée de vie microbiologique en prenant en compte les contrôles microbiologiques industriels et la variabilité physico-chimique déterminés en industrie
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Sym’Previus :outil d’aide à la décision
� Estimation de la durée de vie microbiologique
� Interfaces croissance – non croissance - formulation de nouveaux produits surs
� Optimisation de process thermiques
- préservation des qualités organoleptiques- assure destruction thermique et sécurité sanitaire
� renforcer le plan HACCP - identification des dangers microbiologiques- prévision de CCP limites
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