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A L I M E N T A T I O N
A G R I C U L T U R E
E N V I R O N N E M E N T
Séminaire Ecologie et Dynamique des populations Avignon 24-01-08
Dynamique des populations de pathogènes dans la chaîne
alimentaire
F. Carlin, MH Guinebretière, C. Nguyen-the
UMR SQPOV Avignon
A L I M E N T A T I O N
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E N V I R O N N E M E N T
1. Contexte sécurité microbiologique des aliments2. Évaluer les dynamiques des populations de pathogènes3. Un élément du risque (=probabilité)4. Micro-organismes soumis à des phases de Xion et de
survie5. Paramètres de survie et de croissance
- propres aux micro-organismes- fonction de facteurs environnementaux (température pH aw)- Microbiologie prévisionnelle
6. Connaître leur diversité- Hétérogénéité des populations de pathogènes- Quand les plus virulents sont-ils les plus abondants ?
Objectifs
A L I M E N T A T I O N
A G R I C U L T U R E
E N V I R O N N E M E N T
Bactérie pathogène de l’homme, agent de TIAThermorésistance (spores) et capacité de croissance au froidUn danger pour les produits pasteurisés et conservés sous chaîne du froid- Inactivation partielle lors de la cuisson- Croissance ralentie mais possible dans la chaîne du froidDiversité génétique établie à Avignon
B. cereus et nouveaux produits alimentaires
A L I M E N T A T I O N
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E N V I R O N N E M E N T
Groupes génétiques de Bacillus cereus
II III IV V VI VII
Domaine de croissance
(7-40°C)(15-
45°C)(10-
45°C)(8-40°C) (5-37°C)
(20-50°C)
Résistance chaleur
+ ++ ++ ++ + +++
Association à TIA
Oui (D) Oui (E)Oui (E,
D)Oui (D) Non Oui (D)
Virulence + + + + - ++
Chaîne alimentaire
légume cru
Lavage
Cuisson
Broyage
Chauffage
Mélange
Pasteurisation
Refroidissement
Attente avant pasteurisation
Conservation frigorifique en usine
Partitionnement
Transport frigorifique
Magasin
Voiture
Conservation domestique
Ajout d’ingrédient (poudre de lait et amidon)
CROISSANCEINACTIVATION
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A G R I C U L T U R E
E N V I R O N N E M E N T
1. Données- travaux Avignon- Données industrielles- Littérature scientifique- Littérature « grise »- Avis d’experts
2. Modèles- de survie et de croissance
3. Simulation de Monte-Carlo (ou réseaux Bayesiens)
4. Collaboration avec INRA met@risk
Données - Modèles
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Exemple 1. Effet cuisson
A
VI: 48.3%
VII: 0.3%
(a)II: 50.5%
V: 0.3% III: 0.3%IV: 0.3%
BVII: 13%
VI: 13.1%
V: 0.2%
IV: 7.1%
III: 11.7%
(a)II: 54.9%
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Exemple 2. Exposition des consommateursPrévalence
(%)sortie usine
Log cfu/g (CI 95 %)
Fin conservationLog cfu/g (CI 95 %)
II 19 [-2.6;-0.8] [-2.6;6.7]
III 37 [-2.6;-1.1] [-2.6;0]
IV 82 [-2.6;-0.6] [-2.6;1.7]
V 0,1 [-2.6;-2.6] [-2.6;3.4]
VI 0,1 [-2.6;-2.3] [-2.6;7.8]
VII 0,6 [-2.6;-2.1] [-2.6;-2.1]
Tous 100 [-2.6;-0.5] [-2.6;3.5]
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E N V I R O N N E M E N T
1. Analyse de sensibilité- Quels facteurs les plus importants
2. Quels facteurs peuvent conduire à l’émergence ?- facteurs environnementaux (évolution des procédés)- facteurs écologiques- facteurs génétiques
3. Efficacité de la recherche
Perspectives en écologie microbienne
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