3 resultados para Identificação microbiana por DGGE

em Universidad Politécnica de Madrid


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La concentración de las fracciones de fibra en las muestras de contenido digestivo se asume como real, al no existir componente endógena para estas fracciones. Sin embargo, si las técnicas de aislamiento de estos residuos no permiten una extracción completa de los microorganismos adherentes podrían ocurrir errores de cierta importancia. En este trabajo se examina la contaminación microbiana ocurrida en el rumen en la fibra neutro (FND) y ácido (FAD) detergente y sus fracciones nitrogenadas (N-FND y N-FAD) de henos de ray-grass (HRG) y avena (HA), así como el efecto de su corrección sobre su degradabilidad efectiva (DE).

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La seguridad alimentaria de hortalizas de hoja puede verse comprometida por contaminaciones microbianas, lo que ha motivado la promoción mundial de normas de seguridad en la producción, el manejo poscosecha y el procesado. Sin embargo, en los últimos años las hortalizas han estado implicadas en brotes de Escherichia coli, Salmonella spp y Listeria monocytogenes, lo que obliga a plantear investigaciones que posibiliten la detección de contaminación por microorganismos con técnicas rápidas, no destructivas y precisas. La imagen hiperespectral integra espectroscopia e imagen para proporcionar información espectral y espacial de la distribución de los componentes químicos de una muestra. Los objetivos de este estudio fueron optimizar un sistema de visión hiperespectral y establecer los procedimientos de análisis multivariante de imágenes para la detección temprana de contaminación microbiana en espinacas envasadas (Spinacia oleracea). Las muestras de espinacas fueron adquiridas en un mercado local. Se sometieron a la inoculación mediante la inmersión en suspensiones con poblaciones iniciales de 5 ó 7 unidades logarítmicas de ufc de una cepa no patógena de Listeria innocua. Después de 15 minutos de inoculación por inmersión, las hojas fueron envasadas asépticamente. Se consideró un tratamiento Control-1 no inoculado, sumergiendo las espinacas en una solución tampón (agua de peptona) en lugar de en solución inoculante, y un tratamiento Control-2 en el que las hojas no se sometieron a ninguna inmersión. Las muestras se almacenaron a 8ºC y las mediciones se realizaron 0, 1, 3, 6 y 9 días después de inocular. Cada día se determinaron los recuentos microbianos y se adquirieron las imágenes con una cámara VIS-NIR (400-1000 nm). Sobre los gráficos de dispersión de los scores de PC1 y PC2 (análisis de componentes principales computados sobre las imágenes hiperespectrales considerando el rango de 500-940 nm) se reconocieron diferentes patrones que se identificaron con niveles de degradación; así se seleccionaron píxeles que conformaron las clases de no degradados, semi-degradados y degradados. Se consideraron los espectros promedio de cada clase para asignar los píxeles anónimos a una de las tres clases. Se calculó la distancia SAM (Spectral Angle Mapper) entre el espectro promedio de cada categoría y cada espectro anónimo de las imágenes. Cada píxel se asignó a la clase a la que se calcula la distancia mínima. En general, las imágenes con los porcentajes más altos de píxeles levemente degradados y degradados correspondieron a contenidos microbiológicos superiores a 5 unidades logarítmicas de ufc.

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The aim of this study was to compare automated ribosomal intergenic spacer analysis (ARISA) and denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) techniques to assess bacterial diversity in the rumen of sheep. Sheep were fed 2 diets with 70% of either alfalfa hay or grass hay, and the solid (SOL) and liquid (LIQ) phases of the rumen were sampled immediately before feeding (0 h) and at 4 and 8 h postfeeding. Both techniques detected similar differences between forages, with alfalfa hay promoting greater (P < 0.05) bacterial diversity than grass hay. In contrast, whereas ARISA analysis showed a decrease (P < 0.05) of bacterial diversity in SOL at 4 h postfeeding compared with 0 and 8 h samplings, no variations (P > 0.05) over the postfeeding period were detected by DGGE. The ARISA technique showed lower (P < 0.05) bacterial diversity in SOL than in LIQ samples at 4 h postfeeding, but no differences (P > 0.05) in bacterial diversity between both rumen phases were detected by DGGE. Under the conditions of this study, the DGGE was not sensitive enough to detect some changes in ruminal bacterial communities, and therefore ARISA was considered more accurate for assessing bacterial diversity of ruminal samples. The results highlight the influence of the fingerprinting technique used to draw conclusions on factors affecting ruminal bacterial diversity.