Development of infrared spectroscopy for assessing bacterial quality in foods

Rapid and specific detection of foodborne bacteria that can cause food spoilage or illness associated to its consumption is an increasingly important task in food industry. Bacterial detection, identification, and classification are generally performed using traditional methods based on biochemical or serological tests and the molecular methods based on DNA or RNA fingerprints. However, these methodologies are expensive, time consuming and laborious. Infrared spectroscopy is a reliable, rapid, and economic technique which could be explored as a tool for bacterial analysis in the food industry. In this thesis it was evaluated the potential of IR spectroscopy to study the bacterial quality of foods. In Chapter 2, it was developed a calibration model that successfully allowed to predict the bacterial concentration of naturally contaminated cooked ham samples kept at refrigeration temperature during 8 days. In this part, it was developed the methodology that allowed the best reproducibility of spectra from bacteria colonies with minimal sample preparation, which was used in the subsequent work. Several attempts trying different resolutions and number of scans in the IR were made. A spectral resolution of 4 cm-1, with 32 scans were the settings that allowed the best results. Subsequently, in Chapter 3, it was made an attempt to identify 22 different foodborne bacterial genera/species using IR spectroscopy coupled with multivariate analysis. The principal component analysis, used as an exploratory technique, allowed to form distinct groups, each one corresponding to a different genus, in most of the cases. Then, a hierarchical cluster analysis was performed to further analyse the group formation and the possibility of distinction between species of the same bacterial genus. It was observed that IR spectroscopy not only is suitable to the distinction of the different genera, but also to differentiate species of the same genus, with the simultaneous use of principal component analysis and cluster analysis techniques. The utilization of IR spectroscopy and multivariate statistical analysis were also investigated in Chapter 4, in order to confirm the presence of Listeria monocytogenes and Salmonella spp. isolated from contaminated foods, after growth in selective medium. This would allow to substitute the traditional biochemical and serological methods that are used to confirm these pathogens and that delay the obtainment of the results up to 2 days. The obtained results allowed the distinction of 3 different Listeria species and the distinction of Salmonella spp. from other bacteria that can be mistaken with them. Finally, in chapter 5, high pressure processing, an emerging methodology that permits to produce microbiologically safe foods and extend their shelf-life, was applied to 12 foodborne bacteria to determine their resistance and the effects of pressure in cells. A treatment of 300 MPa, during 15 minutes at room temperature was applied. Gram-negative bacteria were inactivated to undetectable levels and Gram-positive showed different resistances. Bacillus cereus and Staphylococcus aureus decreased only 2 logs and Listeria innocua decreased about 5 logs. IR spectroscopy was performed in bacterial colonies before and after HPP in order to investigate the alterations of the cellular compounds. It was found that high pressure alters bands assigned to some cellular components as proteins, lipids, oligopolysaccharides, phosphate groups from the cell wall and nucleic acids, suggesting disruption of the cell envelopes. In this work, bacterial quantification and classification, as well as assessment of cellular compounds modification with high pressure processing were successfully performed. Taking this into account, it was showed that IR spectroscopy is a very promising technique to analyse bacteria in a simple and inexpensive manner.

Análise de tripletos e de repetições em estruturas primárias de DNA

O desenvolvimento de equipamentos de descodificação massiva de genomas veio aumentar de uma forma brutal os dados disponíveis. No entanto, para desvendarmos informação relevante a partir da análise desses dados é necessário software cada vez mais específico, orientado para determinadas tarefas que auxiliem o investigador a obter conclusões o mais rápido possível. É nesse campo que a bioinformática surge, como aliado fundamental da biologia, uma vez que tira partido de métodos e infra-estruturas computacionais para desenvolver algoritmos e aplicações informáticas. Por outro lado, na maior parte das vezes, face a novas questões biológicas é necessário responder com novas soluções específicas, pelo que o desenvolvimento de aplicações se torna um desafio permanente para os engenheiros de software. Foi nesse contexto que surgiram os principais objectivos deste trabalho, centrados na análise de tripletos e de repetições em estruturas primárias de DNA. Para esse efeito, foram propostos novos métodos e novos algoritmos que permitirem o processamento e a obtenção de resultados sobre grandes volumes de dados. Ao nível da análise de tripletos de codões e de aminoácidos foi proposto um sistema concebido para duas vertentes: por um lado o processamento dos dados, por outro a disponibilização na Web dos dados processados, através de um mecanismo visual de composição de consultas. Relativamente à análise de repetições, foi proposto e desenvolvido um sistema para identificar padrões de nucleótidos e aminoácidos repetidos em sequências específicas, com particular aplicação em genes ortólogos. As soluções propostas foram posteriormente validadas através de casos de estudo que atestam a mais-valia do trabalho desenvolvido.

Sistemas de informação para DNA microarrays

O projecto de sequenciação do genoma humano veio abrir caminho para o surgimento de novas áreas transdisciplinares de investigação, como a biologia computacional, a bioinformática e a bioestatística. Um dos resultados emergentes desde advento foi a tecnologia de DNA microarrays, que permite o estudo do perfil da expressão de milhares de genes, quando sujeitos a perturbações externas. Apesar de ser uma tecnologia relativamente consolidada, continua a apresentar um conjunto vasto de desafios, nomeadamente do ponto de vista computacional e dos sistemas de informação. São exemplos a optimização dos procedimentos de tratamento de dados bem como o desenvolvimento de metodologias de interpretação semi-automática dos resultados. O principal objectivo deste trabalho consistiu em explorar novas soluções técnicas para agilizar os procedimentos de armazenamento, partilha e análise de dados de experiências de microarrays. Com esta finalidade, realizou-se uma análise de requisitos associados às principais etapas da execução de uma experiência, tendo sido identificados os principais défices, propostas estratégias de melhoramento e apresentadas novas soluções. Ao nível da gestão de dados laboratoriais, é proposto um LIMS (Laboratory Information Management System) que possibilita a gestão de todos os dados gerados e dos procedimentos realizados. Este sistema integra ainda uma solução que permite a partilha de experiências, de forma a promover a participação colaborativa de vários investigadores num mesmo projecto, mesmo usando LIMS distintos. No contexto da análise de dados, é apresentado um modelo que facilita a integração de algoritmos de processamento e de análise de experiências no sistema desenvolvido. Por fim, é proposta uma solução para facilitar a interpretação biológica de um conjunto de genes diferencialmente expressos, através de ferramentas que integram informação existente em diversas bases de dados biomédicas.