Actividad antimicrobiana del extracto de Spirulina platensis sobre bacterias mesófilas y psicrófilas totales de filete de tilapia fresco

Nov 14, 2023

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 13081 (2023) Citar este artículo

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La espirulina platensis tiene una amplia gama de actividades, en particular propiedades antibacterianas contra patógenos alimentarios. Este estudio investiga la actividad antibacteriana del extracto de S. platensis sobre bacterias aeróbicas mesófilas y psicrofílicas totales. Los resultados se compararon mediante análisis estadístico y los valores del modelo predichos utilizando modelos basados ​​en inteligencia artificial, como los modelos de redes neuronales artificiales (ANN) y sistemas de inferencia neurodifusa adaptativa (ANFIS). La extracción de espirulina se realizó mediante el método de congelación-descongelación con una concentración de 0,5, 1 y 5% p/v. Antes de la aplicación del extracto, se analizó la carga microbiana inicial de los filetes y los resultados se utilizaron como control. Después de la aplicación, el análisis se realizó a las 1, 24 y 48 h de almacenamiento a 4 °C. Con base en el resultado del análisis estadístico, la actividad antimicrobiana de los extractos de S. platensis sobre TMAB de filetes frescos de tilapia a las 1, 24 y 48 h usando EA fue de 2,5 log10 UFC/g durante la etapa de control a 1,8, 1,1 y 0,7 log10 UFC/g. g respectivamente, mientras que EB y CE fueron de 2,1 y 2,2 log10 UFC/g en el control a 1,5, 0,8, 0,5 log10 UFC/g y 1,23, 0,6 y 0,32 log10 UFC/g respectivamente en el intervalo de horas especificado. De manera similar, los tres extractos sobre TPAB fueron de 2,8 log10 UFC/g en el tiempo de control a 2,1, 1,5 y 0,9 en EA, mientras que el uso de EB reduce de 2,8 log10 UFC/g a 1,9, 1,3 y 0,8 log10 UFC/g a 1, 24. y 48 h respectivamente. Aunque EC presentó la reducción de 1,9 log10 UFC/g a 1,4, 1 y 0,5 log10 UFC/g. Esto fue respaldado por la predicción de los modelos ANN y ANFIS.

Los productos del mar son altamente perecederos y su calidad cambia rápidamente después de la cosecha, esto se debe a la temperatura que permite el crecimiento de patógenos transmitidos por los alimentos y microorganismos que los deterioran y reduce la vida útil de los alimentos1. Los investigadores, el sector alimentario, los consumidores y los profesionales de la salud han estado prestando mucha atención a diversos métodos de conservación de productos del mar en los últimos años. Se han investigado minuciosamente varios conservantes naturales de diversas fuentes, como el quitosano de origen animal, aceites esenciales y extractos de plantas de origen vegetal, bacterias del ácido láctico y bacteriocinas de fuentes microbiológicas y ácidos orgánicos de diversas fuentes. prometedor para su uso en sistemas de productos pesqueros1.

Los estudios de respaldo también demostraron que el ácido cítrico natural y el ácido láctico junto con el hielo inhiben el crecimiento bacteriano y mejoran la calidad de los filetes de pescado fresco de merluza y gallo, y esos conservantes naturales se consideraron una buena estrategia para aumentar el valor de mercado y ofrecer productos frescos de calidad. producto de filetes de pescado al consumidor2. La mezcla de nisina y extracto de semilla de uva sirve como agente antimicrobiano en el control e inhibición de Listeria monocytogenes en filetes de camarón listos para el consumo3.

La espirulina es otro importante conservante natural y agente antimicrobiano para bacterias y hongos patógenos alimentarios, incluidos los microorganismos resistentes a los medicamentos. La espirulina es conocida como complemento alimenticio, colorante natural y buena fuente de metabolitos secundarios bioactivos, incluidos compuestos fenólicos3,4.

A nivel mundial, la espirulina se identifica y toma por sus grandes valores nutricionales, ingredientes importantes en el desarrollo de nuevos alimentos funcionales, alto contenido de ficocianina, excelente remedio para la salud para muchos trastornos5,6,7, ayuda en enfermedades no transmisibles8,9, para el desarrollo de alimentos funcionales y agente antioxidante con larga vida útil del producto10,11.

El deterioro de los productos pesqueros ocurre inmediatamente cuando salen del agua natural como resultado de la actividad de las enzimas, la oxidación y debido a microorganismos patógenos y de deterioro12,13. En todo el mundo, el deterioro de los alimentos es muy alto: el 25% del suministro mundial de alimentos y el 30% de los productos pesqueros se estropean y se desechan debido a microorganismos indeseables14. De modo que la conservación de los alimentos se convierte en una cuestión importante en la industria alimentaria para mantener su calidad, frescura y aumentar la vida útil del producto y reducir los riesgos para la salud pública. En consonancia con esto, esos productos pesqueros altamente perecederos se conservaban tradicionalmente utilizando diferentes métodos, entre ellos salazón, secado al sol, ahumado, fermentación, enlatado, enfriamiento, congelación y adición de productos químicos14. Tsironi et al.13 respaldan esta idea y recientemente la introducción de nuevas tecnologías novedosas para el procesamiento de pescado también es una buena solución, incluidos métodos como la alta presión hidrostática, la deshidratación osmótica, la luz pulsada de alta intensidad y el envasado atmosférico modificado y otros métodos combinados. Pero esto también tiene algunas limitaciones, como que algunos microorganismos patógenos resisten después del procesamiento, por ejemplo los lactobacilos psicrotolerantes, y también algunas técnicas de procesamiento se vieron afectadas en las propiedades nutricionales y sensoriales del producto pesquero13.

Aún así, los investigadores siguen buscando y centrándose en diferentes extractos naturales de diferentes fuentes, incluida el alga espirulina. Junto con esto, muchos estudios recientes demostraron que los compuestos extraídos del alga espirulina mostraron buenos resultados en el control de microorganismos patógenos alimentarios y sirven como conservantes y activadores antimicrobianos en pescado y productos pesqueros4,15,16,17.

Por otro lado, los modelos basados ​​en Inteligencia Artificial (IA) se utilizan actualmente en muchos sistemas de producción para evaluar, simular y pronosticar el proceso y la interacción de numerosos factores de entrada y salida. Metekia et al.17 estudiaron el efecto de los medios de crecimiento de espirulina sobre compuestos fenólicos utilizando modelos basados ​​en Inteligencia Artificial; ANFIS y ANN junto con SWLR. Y los investigadores descubren que los compuestos fenólicos totales tenían una alta correlación positiva con los medios de crecimiento y que ANFIS y SWLR ofrecen una predicción excelente que el modelo ANN. Por lo tanto, se planeó este estudio actual para evaluar la eficiencia antimicrobiana del extracto de S. platensis en filetes de pescado fresco de tilapia mediante el uso de modelos basados ​​en inteligencia artificial.

El alga verde azulada fresca S. platensis fue traída de la Universidad de Çukurova, Adana, Turquía. La biomasa lista de Spirulina platensis se almacenó a -18 °C en un congelador para el siguiente paso de extracción en el Departamento de Higiene y Tecnología de los Alimentos de la Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad del Cercano Oriente dentro de paquetes higiénicos. La extracción de Espirulina se realizó mediante el método de congelación-descongelación basado en Tan et al.18 con algunas modificaciones en las concentraciones. Se pesaron 0,5, 1 y 5 g de Espirulina congelada con 100 ml de agua destilada esterilizada para cada grupo de soluciones y se asignaron como Extracto A (EA), Extracto B (EB) y Extracto C (EC). Una maceración de las células con degradación de proteínas y extracción de polisacáridos desempeñará un papel antimicrobiano sobre las bacterias patógenas. Se utilizó el ángulo Hu para valorar el color azul del extracto de espirulina19,20. Mantener la biomasa fresca de espirulina en el congelador a - 18 °C durante 2 h; es la etapa de congelación (primer paso). En el segundo paso, se pesaron 0,5, 1 y 5 g de biomasa de espirulina del material congelado y se colocaron en botellas etiquetadas y esterilizadas, luego se midieron y se agregaron 100 ml de agua destilada. Luego, las botellas se mezclaron ligeramente durante unos minutos, se mantuvieron en un baño de agua a 25 °C y se cubrieron con una lámina de aluminio para crear un ambiente oscuro para el proceso de extracción durante 24 h. Después de 24 h, el sobrenadante se separó y se almacenó a +4 °C. Mire la Fig. 1 que muestra el diagrama de flujo para el estudio experimental de la actividad antimicrobiana de extractos de S. platensis en filetes de pescado fresco de tilapia.

Diagrama de flujo para el estudio experimental de la actividad antimicrobiana de extractos de S. platensis en filetes de pescado fresco de tilapia.

Se compraron veinticinco peces frescos enteros de tilapia del Nilo (Oreochromis niloticus) en el mercado de pescado de Nicosia y se diseccionaron y filetearon, cada uno con 50 g de peso. Los filetes de pescado preparados se colocaron en placas estériles donde también se aplicaron los extractos a las muestras. Antes de la aplicación del extracto de cada filete fresco tomamos y analizamos el recuento de microbiota inicial y lo tomamos como control. Enumeración. Cada muestra de filetes fue tratada con extractos de espirulina codificados como concentraciones de EA, EB y EC con concentraciones de 0,5, 1 y 5 p/v, respectivamente. A lo largo del experimento se proporcionaron condiciones asépticas y se utilizó alcohol/llama para esterilizar todos los materiales que entraron en contacto con las muestras. Se comparó el análisis microbiano; Recuento viable total en placa de Bacterias Aerobias Mesófilas Totales (TMAB) y Aerobias Psicrófilas Totales (TPAB) antes y después de los tratamientos de aplicación del extracto de Spirulina platensis. Los filetes de pescado se almacenaron en refrigerador a 4 °C y después de 1, 24 y 48 h se realizaron análisis microbiológicos para evaluar la actividad antimicrobiana de los extractos.

Se pesaron 5 g de muestras de filetes de tilapia antes del tratamiento y después del tratamiento de cada muestra en un frasco de vidrio estéril junto con 45 ml de soluciones de diluyente de recuperación máxima (MRD) en un homogeneizador y se realizaron diluciones en serie de 1:1021. Las bacterias aeróbicas mesófilas totales (TMAB) y las bacterias aerobias psicrófilas totales (TPAB) se enumeraron en agar para recuento en placa (PCA) después de la incubación a 37 °C durante 48 h de TMAB y a 10 °C durante 7 días. Los resultados se expresaron como log10 UFC/g22.

Se utilizaron la red neuronal artificial (ANN), el sistema de inferencia neurodifusa adaptativa (ANFIS) y estadísticas descriptivas para analizar y comparar las actividades antibacterianas de los extractos de alga espirulina sobre TMAB y TPAB de filetes de pescado fresco de tilapia. El Sistema de Inferencia Neurodifusa Adaptativa (ANFIS) se utiliza en inteligencia artificial para estimar varios tipos de problemas. El ANFIS se compone de dos capas fundamentales: redes de alimentación directa y redes multicapa adaptativas. Nuevamente, las redes de retroalimentación utilizan instrucciones difusas de tipo Takagi-Sugeno para incluir variables de entrada-salida. Los componentes fundamentales del diseño en el sistema de base de datos difuso son el difuso y el defuzzificador. Las funciones de membresía utilizadas en lógica difusa incluyen la conversión de valores de entrada en datos difusos. Los nodos que sirven como funciones de membresía ayudan a modelar el vínculo entre entradas y salidas. Por lo tanto, el trabajo de nodos como función de conexión permite modelar la relación entre el esquema de entradas y salidas. Hay muchos tipos distintos de funciones de conexión, como la triangular, sigmoidea, gaussiana y trapezoidal17,23. Hay dos consideraciones esenciales en la técnica que se deben tener en cuenta tanto desde la disposición de entrada como de salida, en primer lugar las dos variables de los datos de entrada 'x' e 'y' del FIS y una salida 'f', un Sugeno de primer orden. difuso y por regla general sigue la siguiente fórmula.

donde \({\mathrm{A}}_{1}\),\({\mathrm{B}}_{1},{\mathrm{A}}_{2},{\mathrm{B}} Las restricciones _{2}\) son funciones de pertenencia para x e y, y las entradas \({p}_{1},{q}_{1},{r}_{1,}{p}_{2} ,{q}_{2},{r}_{2,}\) son parámetros de la función de salida. La construcción y el diseño de ANFIS siguen una disposición de red neuronal de cinco capas17.

Uno de los ejemplos más utilizados de una ANN que ayuda en la operación y solución de sistemas no lineales es la red neuronal de perceptrón multicapa (MLP). Varios académicos creen que este estimador se reconoce comúnmente en comparación con otros tipos de RNA. La red neuronal Multilayer Perceptron (MLP) se construye de manera similar a otros modelos ANN convencionales, utilizando capas de entrada y salida, entre ellas una capa de entrada oculta23.

Como algoritmo de aprendizaje, el algoritmo de Levenberg-Marquardt se usa comúnmente para corregir y minimizar la variación entre los valores medidos y proyectados. Hasta que los resultados previstos sean evidentes, los procedimientos de formación se realizan repetidamente. El MLP comprende una entrada, una o más capas ocultas y capas de salida, como una ANN24 convencional. Junto con esto, las consideraciones en el conjunto de datos de entrada fueron las concentraciones de extractos de espirulina EA, EB y EC (0,5, 1 y 5) p/v y la carga microbiana inicial como microorganismo de control (log10 UFC/g) y la consideración de los datos de salida. fue el resultado obtenido por la actividad antimicrobiana de la Espirulina o la reducción microbiana utilizando extractos de Espirulina a las 1, 24 y 48 h (log10 UFC/g), el diagrama de flujo del estudio se muestra arriba en la Fig. 1.

donde N es el número total de nodos en la capa superior del nodo, i; wji es el peso entre los nodos i y j en la capa superior; xj define la salida derivada del nodo j; wi0 es la polarización en el nodo i, y yi describe la señal de entrada del nodo i que cruza a través de la función de transferencia.

Los datos provienen de los resultados de un estudio experimental de laboratorio del Departamento de Tecnología e Higiene de los Alimentos de la Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad del Cercano Oriente, Nicosia, Chipre. En este análisis, la carga microbiana inicial antes del tratamiento como carga microbiana de control antes del tratamiento (UFC log10/g) y los resultados de cada muestra tratada se tomaron como variables de entrada. La reducción de la carga bacteriana total después del tratamiento en el intervalo de tiempo especificado, es decir, 1, 24 y 48 h (UFC log10/g), se tomó como variables de salida en el análisis y modelado de este estudio.

La precisión del rendimiento de cualquier tipo de estudio basado en datos generalmente se determina comparando los valores proyectados con los valores medidos. Para estimar los modelos se utilizó el coeficiente de determinación (DC) como bondad de ajuste, el coeficiente de correlación (CC) y dos errores estadísticos, el error cuadrático medio (RMSE) y el error cuadrático medio (MSE)17.

donde N, \({Y}_{obsi}\), \(\overline{Y }\) y \({Y}_{comi}\) son el número de datos, los datos observados, el valor promedio de los datos observados y valores calculados, respectivamente.

El objetivo básico de un esquema basado en datos es preparar datos para modelos basados ​​en agujas funcionales para un conjunto de valores específico con el fin de proporcionar predicciones precisas y consistentes de conjuntos de datos desconocidos. En este método normalmente se ignoran los valores de sobreajuste o las actividades laborales aceptables. Como resultado, se utilizaron diferentes métodos de verificación, validación cruzada y prueba en la etapa de respaldo, como validación cruzada k-fold, retención; dejar uno fuera, y así sucesivamente. El beneficio más fundamental de la herramienta de prueba k veces es que los conjuntos de verificación y trabajo son autodeterminantes en cada punto. Como se indicó anteriormente, los datos se dividen en dos grupos: 75 por ciento para entrenamiento y 25 por ciento para pruebas, siendo importante también la validación cruzada k veces. Otro punto importante a mencionar sobre este proceso son los métodos de validación de datos que utilizamos23. El conjunto de datos consta de 25 ocurrencias para cada una de las variables.

El estudio se realizó con filetes de pescado fresco desde una perspectiva de higiene y seguridad alimentaria, por lo que no hubo participación del paciente ni del público en este estudio.

La espirulina platensis muestra actividad antimicrobiana contra muchas bacterias y hongos patógenos25 gracias a sus ingredientes bioactivos funcionales, incluidos los fitoquímicos fenólicos26. Los compuestos antimicrobianos que se encuentran en los exudados de cianobacterias incluyen polifenoles, ácidos grasos, glicolípidos, terpenoides, alcaloides y especialmente la C-ficocianina. En pequeñas concentraciones, la ficocianina actúa eficazmente contra muchos patógenos27. En este estudio experimental, se encontraron tres concentraciones diferentes de extractos de Spirulina platensis, la actividad antimicrobiana de EA, EB y EC sobre las bacterias aeróbicas mesófilas totales (TMAB) fueron diferentes según el análisis estadístico, la concentración de los extractos como el uso de EA, la reducción fue de 2,5 log10 UFC/ g durante la etapa de control a 1,8, 1,1 y 0,7 log10 UFC/g a las 1, 24 y 48 h respectivamente, mientras que usando EB se reduce de 2,1 log10 UFC/g a 1,5, 0,8 y 0,5 log10 UFC/g a las 1, 24 y 48 h respectivamente. Aunque EC presentó la reducción de 2,2 log10 UFC/g en el tiempo de control a 1,23, 0,6 y 0,32 log10 UFC/g en el intervalo de horas especificado respectivamente, consulte los detalles en la Tabla 1.

En el análisis ANOVA unidireccional de la actividad antimicrobiana de los extractos de espirulina en TMAB con un valor F de 77,05; Valor p: 7,33E−37, que ronda 0 y F crítico: 2,64. Como el estadístico F es mayor que el valor crítico F, la prueba es significativa. Y P ≤ 0.05 entonces rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la hipótesis alternativa, es decir, los extractos de Spirulina platensis tuvieron un papel de actividad antimicrobiana sobre los microorganismos que deterioran los filetes de pescado fresco; Es decir, los extractos de espirulina tuvieron una actividad antimicrobiana significativa en comparación con el control sobre TMAB. La actividad antimicrobiana de los extractos de S. platensis sobre el TMAB también fue respaldada por el gráfico de líneas, el gráfico de barras y el gráfico de radar como se muestra en las Figs. 2 y 3 a continuación, la CE tuvo un mejor papel antimicrobiano que la EB y la EA en el control e inhibición de TMAB. Mientras que el modelo ANN predijo la actividad de los tres S. platensis extraídos de EA, EB y EC, la actividad antimicrobiana en TMAB se analizó y simuló en el tiempo especificado de 1, 24 y 48 h.

La espirulina promedio extrae la actividad antimicrobiana en TMAB usando un gráfico de barras en diferentes tiempos.

La espirulina promedio extrae la actividad antimicrobiana en TMAB y TPAB utilizando un gráfico de radar en diferentes duraciones de tiempo.

Junto con esto, el modelado ANN promedio general de la actividad antimicrobiana de los extractos de espirulina en TMAB fue de 1,71, 1,13, 0,71 log10 UFC/g usando EA, y 1,68, 0,91, 0,52 log10 UFC/g usando EB y 1,23, 0,55, 0,3 log10 UFC/g. g usando EC respectivamente. Esto también está respaldado por el análisis de regresión de los tres extractos en las etapas de entrenamiento, validación y prueba del modelo ANN, como EA con R = 0,9228, 0,8408, 0,9419 respectivamente. Mientras que EB sobre TMAB tuvo buena correlación con R = 0,90974 en la etapa de entrenamiento, R = 0,8904 en la etapa de validación y R = 0,9244 en la etapa de prueba. Mientras que EC también tuvo una buena correlación con R = 0,8712 en la etapa de entrenamiento, R = 0,9409 en la etapa de validación y R = 0,9586 en la etapa de prueba. Además, el modelo ANFIS anticipó que la actividad antimicrobiana de los extractos de S. platensis (EA, EB y EC) sobre TMAB fue de 1,78, 1,20, 0,74 log10 UFC/g usando EA, y 1,55, 0,83, 0,51 log10 UFC/g usando EB y 1,40, 0,66, 0,39 log10 UFC/g usando EC a las 1, 24 y 48 h respectivamente. En ambos modelos, el MSE y el RMSE estuvieron entre 0 y 0,5. Otro estudio también respalda este hallazgo con ambos modelos, es decir, ANN y ANFIS produjeron las mejores predicciones con los hallazgos experimentales28.

Mientras que los extractos de S. platensis, EA, EB y EC tenían actividad antimicrobiana media contra TPAB analizada estadísticamente y la actividad antimicrobiana fue de 2,8 log10 UFC/g en el tiempo de control a 2,1, 1,5 y 0,9 en EA, mientras que el uso de EB reduce de 2,8 log10 UFC/g a 1,9, 1,3 y 0,8 log10 UFC/g a las 1, 24 y 48 h respectivamente. Aunque EC presentó la reducción de 1,9 log10 UFC/g a 1,4, 1 y 0,5 log10 UFC/g en el intervalo de horas especificado respectivamente, consulte la Tabla 2. En el análisis ANOVA unidireccional de los extractos de espirulina, la actividad antimicrobiana tuvo un valor F. : 52,90, valor P: 2,09E−27 que está alrededor de 0 y F-crítico 2,65. La prueba es significativa, es decir, el extracto de S. platensis mostró un buen resultado antimicrobiano sobre TPAB, la EC tuvo un papel antimicrobiano superior que EB y EA contra TPAB como se presenta en las Figs. 3 y 4 a continuación, mírelo. En otro estudio, el compuesto fenólico del extracto de alga espirulina controla las bacterias grampositivas y negativas4,29.

La espirulina extrae la actividad antimicrobiana en la reducción de TPAB mediante un gráfico de barras.

El modelado ANN de la actividad antimicrobiana de los extractos de espirulina sobre TPAB fue de 2,27, 1,72, 0,95 log10 UFC/g usando EA, y 2,03, 1,45, 0,86 log10 UFC/g usando EB y 1,64, 1,20, 0,58 log10 UFC/g usando EC a 1 , 24 y 48 h respectivamente. Esto también está respaldado por el análisis de regresión en las etapas de entrenamiento, validación y prueba con EA de R = 0,9359, 0,8962, 0,9141 respectivamente. Mientras que EB sobre TPAB tuvo una correlación de R = 0,8866, 0,9248, 0,9579 en las etapas de entrenamiento, validación y prueba respectivamente. Aunque EC obtiene mejores resultados y buena correlación en las etapas de entrenamiento, validación y prueba con R = 0,9604, 0,9535 y 0,9763 respectivamente. Mientras que MSE y RMSE estuvieron entre 0 y 0,2. Además, el modelo ANFIS proyectó el papel antimicrobiano de los extractos de S. platensis (EA, EB y EC) sobre TPAB con un modelado promedio general de 2,53, 1,85, 1,02 log10 UFC/g por EA, y 1,90, 1,36, 0,76 log10 UFC/g. g usando EB y 1,71, 1,20, 0,60 log10 UFC/g usando EC a 1, 24 y 48 h respectivamente. Yolmeh et al.28 informaron sobre otro estudio de respaldo. Un estudio de respaldo informó que una concentración de 1% v/w de extractos de microalgas (Spirulina platensis y Chlorella vulgaris) controla el crecimiento bacteriano y extiende la vida útil de la sardina almacenada al vacío y refrigerada durante tres años. días y Spirulina platensis mostraron un papel antibacteriano superior a Chlorella vulgaris29. Mientras que en otro ensayo la concentración mínima de inhibidor de la concentración antimicrobiana de espirulina fue de 8 y 16 mg/ml para las bacterias E. coli y S. aureus respectivamente30.

En otro estudio, el extracto de alga espirulina que utiliza metanol, acetona y hexano y nanopartículas de selenio desarrollado por el experimento de Bacillus subtilis demostró que el extracto de espirulina en metanol produjo una alta cantidad total de compuestos fenólicos con un buen papel antimicrobiano y antioxidante que otros extractos. Y su actividad antibacteriana era activa tanto en bacterias grampositivas como negativas y también sobre organismos fúngicos como actividad antifúngica, incluidas las especies Candida y Aspergillus15. Mientras que otro estudio mostró que los compuestos fenólicos del salvado de raza fermentado y la especie de espirulina LEB-18 inhibieron el crecimiento de hongos en un 39,8 y 20,2% respectivamente, y la ocratoxina A en un 40,2 y 29% respectivamente (Christ-Ribeiro et al.16). Un estudio más proporcionó que los modelos ANFIS presentaron resultados superiores en comparación con otros modelos como ANN31.

En general, el estudio demostró que los extractos de Spirulina platensis EA, EB y EC tenían una buena eficiencia de actividad antimicrobiana activa (reducción del recuento) en los microorganismos específicos del filete de pescado fresco TMAB y TPAB. Esto fue respaldado por el análisis detallado de las estadísticas descriptivas, la predicción del modelo ANN y ANFIS. Además, en toda la actividad experimental hubo diferencias significativas entre la carga bacteriana inicial (el control) y los tratamientos.

En general, el extracto EC de S. platensis da resultados superiores que EB y EA. Además, EB también fue mejor que EA en este estudio. Entonces, cuando la concentración de espirulina aumenta de 0,5 a 1 y 5% p/v, su actividad antimicrobiana también aumentó y mejoró el control de los microorganismos que deterioran los filetes de pescado fresco. Tanto el modelo ANN como el ANFIS dan buenos resultados de predicción sobre el papel de los extractos de S. platensis con diferentes concentraciones (0,5, 1 y 5% p/v) de actividad antimicrobiana en TMAB y TPAB. Por lo tanto, el alga espirulina podría ser una tecnología de compuestos bioactivos naturales sostenibles que ha surgido desde alimentos hasta otros mariscos y conservantes de rellenos de pescado para uso futuro. Como recomendación, es mejor que otros investigadores se centren en S, los compuestos bioactivos de platensis, el mecanismo de actividad antimicrobiana y sus compuestos químicos que son responsables de la actividad. Además, se debe experimentar un procedimiento repetido de congelación/descongelación con extracción de ficobiliproteínas con diferente concentración.

Todos los datos generados y/o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo publicado y sus archivos de información complementaria.

Aspergillus flavus

Inteligencia artificial

Sistema adaptativo de inferencia neurodifusa

Red neuronal artificial

Artrospira platensis

Control

Escherichia coli

Extraer A

Extracto B

Extracto C

Hora u horas

Log10 unidad formadora de colonias por gramo

Perceptrón multicapa

Diluyente de máxima recuperación

Error cuadrático medio

Funcion de base radial

Error cuadrático medio

Metodología de superficie de respuesta

Estafilococo aureus

Espirulina platensis

Regresión lineal paso a paso

Bacterias aeróbicas mesófilas totales.

Bacterias aerobias psicrófilas totales (TPAB)

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Este estudio fue parte del Ph.D. estudio de tesis, que está patrocinado y financiado por el Ministerio de Educación y el Ministerio de Agricultura de Etiopía, por lo que se les reconoce su apoyo financiero y patrocinio del estudio. Además, la Universidad de Çukurova, Adana (Turquía), también fue reconocida por proporcionar algas verdiazules (Spirulina platensis) envasadas, frescas y congeladas, para este estudio.

Esta investigación no recibió ninguna subvención específica de agencias de financiación del sector público, comercial o sin fines de lucro.

Ministerio de Agricultura, Oficina de Alimentación y Nutrición, Oficina de Calidad y Seguridad Alimentaria, Apartado de Correos. 62347, Addis Abeba, Etiopía

Wubshet Asnake Metekia

Departamento de Tecnología e Higiene de los Alimentos, Facultad de Medicina Veterinaria, Universidad del Cercano Oriente, 99138, Nicosia, Chipre

Beyza Hatice Ulusoy

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

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El primer autor, Wubshet Asnake Metekia, diseñó la propuesta, realizó el trabajo de laboratorio, analizó los datos utilizando modelos estadísticos y basados ​​en inteligencia artificial y escribió el manuscrito principal del texto. Mientras que el segundo autor, Beyza Hatice Ulusoy, revisó la propuesta y apoyó en el trabajo de laboratorio y también revisión de textos manuscritos, comentarios y enriquecimiento del trabajo.

Correspondencia a Wubshet Asnake Metekia.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Metekia, WA, Ulusoy, BH Actividad antimicrobiana del extracto de Spirulina platensis sobre bacterias mesófilas y psicrófilas totales de filete de tilapia fresco. Representante científico 13, 13081 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-40260-z

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Recibido: 20 de septiembre de 2022

Aceptado: 08 de agosto de 2023

Publicado: 11 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-40260-z

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