Перспективы оценки микробиологических показателей сырого молока с применением химических газовых сенсоров

Введение: Молоко представляет собой сложную смесь жиров, белков, углеводов, витаминов и минеральных веществ в доступной форме, благодаря чему в нем могут быстро развиваться как нативные, так и посторонние микроорганизмы. Поэтому разработка быстрых способов оценки микробиологических показателей молока и молочных продуктов является важной задачей.

Цель: сравнительная оценка микробиологических и физико-химических показателей сырого молока с результатами анализа его газовой фазы с применением массива химических газовых сенсоров для разработки экспрессного способа определения безопасности молока. 

Материалы и методы: Эксперимент проводили с образцами сырого молока, полученного в нескольких хозяйствах от коров различных пород. Определяли стандартные физико-химические показатели по ГОСТ (содержание жира, белка, сухих веществ, титруемую кислотность) и микробиологические показатели (КМАФАнМ, содержание дрожжей и плесени) методом посева на питательные среды, а также идентификацию выросших на них микроорганизмов с помощью секвенирования по Сэнгеру с биоинформатическим анализом. Проводили анализ газовой фазы проб молока с помощью пьезокварцевых сенсоров с композитными покрытиями в статическом режиме сорбции с обработкой сигналов методом главных компонент. 

Результаты: Определены физико-химические и микробиологические показатели проб сырого молока, а также идентифицированы микроорганизмы и фаза микрофлоры молока из каждого хозяйства. По результатам предварительного тестирования сенсоров в парах летучих соединений установлено, что они характеризуются высокой чувствительностью и различной селективностью к веществам, выделяемым посторонней микрофлорой проб сырого молока. Проведено сопоставление сигналов сенсоров и определенных показателей. Показано, что по форме «визуальных отпечатков» пробы различаются, что соответствует изменениям физико-химических и микробиологических показателей образцов молока. 

Выводы: Оценка взаимосвязи результатов анализа газовой фазы проб молока и микробиологических показателей методом главных компонент позволила установить, что с помощью массива химических сенсоров возможно разделение проб молока с различным уровнем бактериальной обсемененности. Это позволяет сократить продолжительность микробиологического анализа посредством замены рутинных методов.

1. Пономарев, А. Н., Мельникова, Е. И., Богданова, Е. В. (2018). Молочная сыворотка как сырьевой ресурс для производства пищевых ингредиентов. Молочная промышленность, 7, 38-39.

2. Шуба, А. А., Кучменко, Т. А., & Умарханов, Р. У. (2023). Оценка возможности прогноза и регуляции сорбционных свойств композитных покрытий пьезокварцевых сенсоров. Сорбционные и хроматографические процессы, 23 (4), 630-641. https://doi.org/10.17308/sorpchrom.2023.23/11571

3. Afreen, A., Ashraf, A., & Chaudhry, A. (2022). Assessment of microbiological quality of raw milk and identification of pathogenic bacteria: microbiological quality of raw milk. Pakistan BioMedical Journal, 5 (5), 88–93. https://doi.org/10.54393/pbmj.v5i5.469

4. Al-Attabi, Z. H., Ehsan, S., & Rahman, M. S. (2021). Quality assessment of milk by sensory and instrument methods. In: Khan, M.S., Shafiur Rahman, M. (eds) Techniques to Measure Food Safety and Quality. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-68636-9_16

5. Bekuma, A., & Galmessa, U. (2018). Review on hygienic milk products practice and occurrence of mastitis in cow’s milk. Agricultural Research & Technology: Open Access Journal, 18 (2), e556053. https://doi.org/10.19080/ARTOAJ.2018.18.556053

6. Biçer, Y., Ezgi Telli, A., Sönmez, G., Telli, N., & Uçar, G. (2021). Comparison of microbiota and volatile organic compounds in milk from different sheep breeds. Journal of Dairy Science, 104 (12), 12303-12311. https://doi.org/10.3168/jds.2021-20911

7. Boor, K. J., Wiedmann, M., Murphy, S., & Alcaine S. (2017). A 100-Year Review: Microbiology and safety of milk handling. Journal of Dairy Science, 100 (12), 9933-9951. https://doi.org/10.3168/jds.2017-12969

8. Chramostová, J., Hanuš., O., Klimešová, M., Němečková, I., Roubal, P., Kopecký, J., Jedelská, R., & Nejeschlebová, L. (2016). Proteolysis in raw milk in relation to microbiological indicators. Czech Journal of Food Sciences, 34 (4), 306-312. https://doi.org/10.17221/64/2016-CJFS

9. Esbensen, K. H., Guyot, D., Westad, F., & Houmoller, L. P. (2002). Multivariate data analysis: in practice: an introduction to multivariate data analysis and experimental design. CAMO AS publ.

10. Eugster, E., & Jakob, E. (2019). Pre-treatments of Milk and their Effect on the Food Safety of Cheese. Milk Science International, 72 (8), 45-52.

11. Galaby, S., Maharik, N., & Khalifa, M. I. (2021). Prevalence of some deteriorating microorganisms in raw milk and some locally made cheese. New Valley Veterinary Journal, e245155271 https://doi.org/10.21608/nvvj.2021.205838

12. Ghafouri, P., Kasaei, B., Aghili, S., Monirvaghefi, A., Hosseini, A. M., Amoozegar, H., & Mirfendereski, G. (2023). Application of nanobiosensors in detection of pathogenic bacteria: an update. Research in Biotechnology and Environmental Science, 2(4), 65-74. https://doi.org/10.58803/rbes.v2i4.22

13. Guetouache, M., Guessas, B., & Medjekal, S. (2014). Composition and nutritional value of raw milk. Issues in Biological Sciences and Pharmaceutical Research, 2(10), 115-122. http://dx.doi.org/10.15739/ibspr.005

14. He, X. P., Zou, B. J., Qi, X. M., & Yi, Ch. (2019). Methods of isothermal nucleic acid amplification-based microfluidic chips for pathogen microorganism detection. Yi Chuan, 41 (7), 611-624. https://doi.org/10.16288/j.yczz.19-051

15. Heng, W. S., Jadhav, S. R., Ueland, M., & Shellie, R. A. (2023). Rapid detection of Escherichia coli in dairy milk using static headspace-comprehensive two-dimensional gas chromatography. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 415, 2535–2545 https://doi.org/10.1007/s00216-022-04485-7

16. Hettinga, K. A., van Valenberg, H. J. F., Lam, T. J. G. M., & van Hooijdonk, A. C. M. (2008). Detection of mastitis pathogens by analysis of volatile bacterial metabolites. Journal of Dairy Science, 91 (10), 3834-3839. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0941

17. Holeva, M. C., Morán, F., Scuderi, G., González, A., López, M. M. (2019). Development of a real-time PCR method for the specific detection of the novel pear pathogen Erwinia uzenensis. PLOS ONE, 14 (7), e0219487. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0219487

18. Iacumin, L., & Comi G. (2021). A survey of a blown pack spoilage produced by Clostridium perfringens in vacuum–packaged wurstel. Food Microbiology, (94), e103654. https://doi.org/10.1016/j.fm.2020.103654

19. Kennang, A., Gagnon, M., LaPointe, G., Chouinard, Y., & Roy, D. (2022). Graduate Student Literature Review: Farm management practices: Potential microbial sources that determine the microbiota of raw bovine milk. Journal of Dairy Science, 105 (9). https://doi.org/10.3168/jds.2021-21758

20. Kuchmenko, T, Menzhulina, D, & Shuba, A. (2022). Noninvasive detection of bacterial infection in children using piezoelectric e-nose. Sensors, 22 (21), e8496. https://doi.org/10.3390/s22218496

21. Kuchmenko, T., Shuba, A., Umarkhanov, R., & Chernitskiy, A. (2021). Portable electronic nose for analyzing the smell of nasal secretions in calves: toward noninvasive diagnosis of infectious bronchopneumonia. Veterinary Sciences, 8 (5), 74. https://doi.org/10.3390/vetsci8050074

22. Kumar, N., Kumar, V., Waheed, S. M., & Pradhan, D. (2021). Efficacy of reuterin and bacteriocins nisin and pediocin in the preservation of raw milk from dairy farms. Food Technology &Biotechnology, 58 (4), 359-369. https://doi.org/10.17113/ftb.58.04.20.6728

23. Lepe-Balsalobre, E., Rubio-Sánchez, R., Ubeda, C. & Lepe, J. A. (2022). Volatile compounds from in vitro metabolism of seven Listeria monocytogenes isolates belonging to different clonal complexes. Journal of Medical Microbiology, 71 (6). https://doi.org/10.1099/jmm.0.001553

24. Li, D., Liu, L., Huang, Q., Tong, T., Zhou, Y., Li, Z., Bai, Q., Liang, H., & Chen, L. (2021). Recent advances on aptamer-based biosensors for detection of pathogenic bacteria. World Journal of Microbiology and Biotechnology, 37 (3), e45. https://doi.org/10.1007/s11274-021-03002-9

25. Li, H., Geng, W., Zhang, M., He, Z., Haruna, S. A., Ouyang, Q., & Chen, Q. (2022). Qualitative and quantitative analysis of volatile metabolites of foodborne pathogens using colorimetric-bionic sensor coupled robust models. Microchemical Journal, 177, e107282. https://doi.org/10.1016/j.microc.2022.107282

26. Liu, S., Zhao, J., Guo, Y., Ma, X., Sun, C., Cai, M., Chi, Y., & Xu, K. (2022). Application of ATP-based bioluminescence technology in bacterial detection: a review. Analyst, 26, 148(15), 3452-3459. https://doi.org/10.1039/d3an00576c

27. Lu, M., Shiau, Y., Wong, J., Lin, R., Kravis, H., Blackmon, T., Pakzad, T., Jen, T., Cheng, A., Chang, J., Ong, E., Sarfaraz, N., & Sun Wang, N. (2013). Milk spoilage: methods and practices of detecting milk quality. Food and Nutrition Sciences, 4, 113-123. http://dx.doi.org/10.4236/fns.2013.47A014

28. Patil-Joshi, A., Rangaswamy, B. E., & Apte-Deshpande, A. (2021). Paper-based PCR method development, validation, and application for microbial detection. Journal of Genetic Engineering & Biotechnology, 19, e37. https://doi.org/10.1186/s43141-020-00110-1

29. Quigley, L., O'Sullivan, O., Stanton, C., Beresford, T. P., Ross, R. P., Fitzgerald, G. F., & Cotter, P. D. (2013). The complex microbiota of raw milk. FEMS Microbiology Reviews, 37 (5), 664–698. https://doi.org/10.1111/1574-6976.12030

30. Reis, M. G., Harris, P., Berry, C., Nguyen, H., Maclean, P., & Weeks, M. (2020). Tracking changes in volatile components and lipids after homogenisation and thermal processing of milk. International Dairy Journal, 103, e104624. https://doi.org/10.1016/j.idairyj.2019.104624

31. Ropero-Vega, J. L., Albiares-Sánchez, L. J., León-Sánchez, W. R., Valdivieso-Quintero, W., & Flórez-Castillo, J. M. (2022). Detection of pathogenic E. coli by electrochemical biosensors based on aptamers designed by bioinformatic tools. Chemical Engineering Transactions, 93, 283-288. https://doi.org/10.3303/CET2293048

32. Rubio-Sánchez, R., Lepe-Balsalobre, E., Ubeda, C., & Lepe-Jiménez, J. A. (2024). Volatile biomarkers of Gram-positive bacteria of clinical relevance as a tool for infection diagnosis. International Microbiology. https://doi.org/10.1007/s10123-024-00511-z

33. Sayerbrey, G. (1964). Messung von plattenschwingungen sehr kleiner amplitude durch lichtstrommodulation. Zeitschrift Fuer Physik, 178, 457-471.

34. Shuba, A., Kuchmenko, T., & Menzhulina, D. (2021). Drift compensation of the electronic nose in the development of instruments for out-of-laboratory analysis. Chemistry Proceedings, 5(1), 68. https://doi.org/10.3390/CSAC2021-10464

35. Soumitra, B., & Shanker, L. S. (2017). Recent Trends in Milk Processing-A Short Review. Approaches in Poultry, Dairy & Veterinary Sciences, 2(1), e000527. https://doi.org/10.31031/APDV.2017.02.000527

36. Srivastava P., & Prasad D. (2023). Isothermal nucleic acid amplification and its uses in modern diagnostic technologies. Biotech, 13, e200. https://doi.org/10.1007/s13205-023-03628-6

37. Wang, Y., Nan, X., Zhao, Y., Jiang, Y. L., Wang, M., Wang, H., Zhang, F., Xue, F., Hua, D., Liu, J., Yao, J., & Xiong, B. (2021). Rumen microbiome structure and metabolites activity in dairy cows with clinical and subclinical mastitis. Journal of Animal Science and Biotechnology, 12, e36. https://doi.org/10.1186/s40104-020-00543-1

38. Zastempowska, E., Grajewski, J., & Twarużek, M. (2016). Food-borne pathogens and contaminants in raw milk – a review. Annals of Animal Science, 16 (3), 623-639. https://doi.org/10.1515/aoas-2015-0089