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Dernière mise à jour : Mai 2021

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Thèse de Ngoc-Du Luong (2017-2020)

Ngoc-Du Luong
Mieux comprendre l’altération microbiologique de saucisses fraîches au travers du prisme de la modélisation (Directrice de thèse : Sandrine Guillou, Co-directrice : Jeanne-Marie Membré et Louis Coroller : co-encadrant)

La thèse est intégrée à un projet national labellisé par l'Agence National de Recherche française (ANR), le projet Redlosses coordonné par Secalim.

Résumé :

Le développement des bactéries pendant le stockage est une cause majeure de l’altération de la viande. Comprendre le lien entre les activités bactériennes et l’évolution de l’altération est difficile en raison de la complexité de l’écosystème alimentaire et nécessite l’intégration des données expérimentales variées. Cette thèse porte sur le développement d’outils statistiques et la modélisation de données hétérogènes issues d’analyses sensorielles, microbiologiques et physico-chimiques, en vue de mieux appréhender l’altération de saucisses fraîches de porc et de volaille. Quatre modèles différents ont été développés. Un modèle à effet mixte permet d’explorer les effets du temps de stockage et des stratégies de maîtrise mises en place au niveau industriel (formulation en lactate et atmosphère protectrice). Un modèle bayésien décrit l’évolution du pH des produits. Trois approches    de régression multivariée évaluent le lien entre microbiote initial et dynamique de l’altération. Enfin, une approche d’intégration de données multi-block établit des liens de causalité entre le microbiote, le volatilome et les profils sensoriels.
Ces modèles ont confirmé le caractère dynamique des réponses associées à l’altération. La formulation et l’atmosphère protectrice se sont avérées avoir un effet différent selon le type de viande et la réponse étudiée. Le modèle multi-block a permis d’identifier des espèces bactériennes à l’origine de molécules volatiles responsables de perceptions sensorielles. La progression vers la prédiction de l’altération à partir de données microbiologiques nécessitera d’explorer encore davantage ces modèles adaptés au traitement de données complexes.

Valorisation :

  • Luong, N.-D. M., J.-M. Membré, L. Coroller, M. Zagorec, S. Poirier, S. Chaillou, M.-H. Desmonts, D. Werner, V. Cariou and S. Guillou 2021. Application of a path-modelling approach for deciphering causality relationships between microbiota, volatile organic compounds and off-odour profiles during meat spoilage. International Journal of Food Microbiology 348: 109208. https://doi.org/10.1016/j.ijfoodmicro.2021.109208. Ranking du JCR: Q1 (JCR® 2019). 
  • Luong, N.-D. M., L. Coroller, M. Zagorec, J.-M. Membré and S. Guillou 2020. Spoilage of chilled fresh meat products during storage: A quantitative analysis of literature data. Microorganisms 8(8). Ranking du JCR: Q2 (JCR® 2019). https://doi.org/10.3390/microorganisms8081198.
  • Luong, N.-D. M., S. Jeuge, L. Coroller, C. Feurer, M.-H. Desmonts, N. Moriceau, V. Anthoine, S. Gavignet, A. Rapin, B. Frémaux, E. Robieu, M. Zagorec, J.-M. Membré and S. Guillou 2020. Spoilage of fresh turkey and pork sausages: Influence of potassium lactate and modified atmosphere packaging. Food Research International 137: 109501. Ranking du JCR: Q1 (JCR® 2019). https://doi.org/10.1016/j.foodres.2020.109501.
  • Poirier, S., N.-D. M. Luong, V. Anthoine, S. Guillou, J.-M. Membre, N. Moriceau, S. Reze, M. Zagorec, C. Feurer, B. Fremaux, S. Jeuge, E. Robieu, M. Champomier-Verges, G. Coeuret, E. Cauchie, G. Daube, N. Korsak, L. Coroller, N. Desriac, M.-H. Desmonts, R. Gohier, D. Werner, V. Loux, O. Rue, M.-H. Dohollou, T. Defosse and S. Chaillou 2020. Large-scale multivariate dataset on the characterization of microbiota diversity, microbial growth dynamics, metabolic spoilage volatilome and sensorial profiles of two industrially produced meat products subjected to changes in lactate concentration and packaging atmosphere. Data in brief 30: 105453-105453. Ranking du JCR: https://10.1016/j.dib.2020.105453.