Novel uses of attenuated total reflectance infrared microspectroscopy combined with multivariate analysis in food processing

Abstract

El objetivo general de esta tesis fue demostrar la aplicación de la microespectroscopía del infrarrojo cercano (ATR-IRMS) combinada con análisis multivariante (soft independent modeling of class analogy) como una técnica analítica rápida, simple y robusta para obtener información clave cuando diversas tecnologías emergentes fueron utilizadas para producir emulsiones alimentarias o inactivar microorganismos. En la primera parte de la tesis, ATR-IRMS se utilizó para detectar si la proteína de suero de leche utilizada como emulsificante, estuvo implicada en los fenómenos de ensuciamiento detectados en las superficies de las membranas utilizadas para producir emulsiones de aceite de girasol en agua. Esta técnica también se utilizó para detectar fácilmente qué protocolo de limpieza aplicado para reducir el proceso de ensuciamiento era el más eficaz. En la segunda parte de la tesis, ATR-IRMS combinada con el análisis multivariado fue la técnica clave para detectar que estructuras celulares del patógeno E. coli O157:H7 fueron principalmente afectadas cuando se utilizaron tratamientos térmicos y campos eléctricos pulsantes de alta intensidad aplicados a pH 4.0 y 7.0 para inactivar esta bacteria. Los modelos de calibración construidos con los datos espectrales y los valores de los ciclos de inactivación de E. coli O157:H7 obtenidos con medios nutritivos y selectivos, mostrando una buena correlación y el potencial de ser utilizados para predecir las bacterias lesionadas por estas dos tecnologías.

The overall objective of this thesis was to demonstrate the application of attenuated total reflectance infrared microspectroscopy (ATR-IRMS) combined with multivariate analysis (soft independent modeling of class analogy) as a rapid, simple and robust analytical technique to obtain more insight when several emerging technologies are applied to produce food emulsions or inactivate microorganisms. In the first part of the thesis, ATR-IRMS was used to detect if whey protein was involved on the fouling phenomena detected to membrane surfaces used to produce sunflower oil and water emulsions. This technique was also evaluated to easily detect which cleaning protocol used to reduce the fouling was the most effective between those tasted. In the second part of the thesis, ATR-IRMS combined with multivariate analysis was the key technique to detect the E. coli O157:H7 cell structures mainly affected by heat and pulsed electric fields treatments applied at pH 4.0 and 7.0. Calibration models were built up with the IR data and E. coli O157:H7 log cycles of inactivation showing good correlation and potential to be used to predict injured bacteria.