Logran predecir problemas en el envasado de carne de vacuno a través del análisis de perfiles del microbioma y técnicas...

Un grupo de investigadores brasileños han diseñado una técnica para determinar posibles problemas en el envasado de la carne de vacuno al vacío, conocidos en inglés como blown pack, a través del análisis del microbioma mediante secuenciación de próxima generación (NGS) y machine learning. El estudio ha sido publicado en la revista científica International Journal of Food Microbiology. Para ello, envasaron muestras de carne al vacío, se almacenaron a 4 y 15 °C, y sus poblaciones se monitorearon con base en NGS a las 0 h y a los 7, 14, 21 y 28 días. El análisis realizado por los investigadores permitió la predicción del problema de envasado con base en la información del microbioma inicial en la carne de vacuno y las condiciones de almacenamiento, la identificación de la relación de diferentes géneros de bacterias asociados con el deterioro junto con la temperatura, que fueron consistentes con el análisis de abundancia diferencial, y estimar la relación de la temperatura y el blown pack. Identificaron la temperatura como el factor más influyente en la predicción del deterioro en el envasado al considerar los datos del microbioma desde el día cero. Además, el análisis SHAP de los modelos Random Forest y XGBoost, basado en la correlación de Spearman de OTU y la regresión lineal, calculada en función del tiempo, señaló a Peptoniphilus como el género bacteriano más importante, seguido de Hafnia y Peptostreptococcus Estudios adicionales podrían extender estos métodos a otros tipos de carne, cortes e incluir condiciones de almacenamiento adicionales, lo que permitiría un mejor modelado de la dinámica del microbioma asociada con el fenómeno del empaquetado por soplado.