Thèse soutenue

Étude biométrique de la réponse d'une population bactérienne à une variation défavorable de température ou de pH : applications en microbiologie prévisionnelle alimentaire

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Auteur / Autrice : Sophie Bréand
Direction : Jean-Pierre Flandrois
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences
Date : Soutenance en 1998
Etablissement(s) : Lyon 1
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Pierre Flandrois

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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La réponse, en termes dynamiques, d'une population bactérienne à l'acidification de son milieu de culture ou à une hausse de la température a été modélisée. La réponse à la baisse du pH est une phase de mortalité. La modélisation de la mortalité d'Escherichia coli, a permis de détecter une relation simple entre la constante de dissociation de l'acide utilisé et les paramètres de la mortalité. Cette relation pourrait devenir un outil pour le choix des acides les plus "naturels" à ajouter à la composition d'un aliment. La réponse à une hausse de température est composée d'une phase de mortalité suivie, pour les survivants, d'un temps de latence et d'une croissance exponentielle ne dépendant pas des caractéristiques de la hausse de température. Une évolution biphasée du temps de latence a été observée alors que dans la littérature seule l'augmentation du temps de latence a été citée. L'évolution biphasée du temps de latence indique que l'allongement du traitement thermique n'est pas forcément sécuritaire puisqu'il peut induire une recroissance précoce des survivants au sein d'un aliment. Deux modèles ont été définis pour décrire la mortalité et l'évolution biphasée du temps de latence induites par une hausse de température appliquée à Escherichia coli et Listeria monocytogenes. La construction de ces deux modèles a permis de proposer une réduction du temps de traitement thermique en minimisant le nombre de survivants et en maximisant leur temps de latence à la recroissance. De nouvelles voies pour définir le traitement modéré des aliments peuvent ainsi être proposées à partir de la modélisation de la réponse d'une population bactérienne à une variation environnementale