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000127259 005__ 20230907110836.0
000127259 037__ $$aTAZ-TFG-2023-2708
000127259 041__ $$aspa
000127259 1001_ $$aArbiol Martínez, Ismael
000127259 24200 $$aIntra-specific variability in Salmonella fitness within the gastrointestinal tract.
000127259 24500 $$aVariabilidad intra-específica en la supervivencia de Salmonella en el tracto gastro-intestinal.
000127259 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2023
000127259 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000127259 520__ $$aLos microorganismos del género Salmonella son responsables de la segunda enfermedad zoonótica más frecuente en humanos en la Unión Europea, después de la campylobacteriosis. Una de las claves de su éxito evolutivo es que este patógeno ha desarrollado múltiples mecanismos de resistencia, como la respuesta de tolerancia al ácido (ATR), para combatir las condiciones ácidas a las que se expone durante su infección en el tracto digestivo. Sin embargo, todavía se desconocen muchos de los factores que condicionan su supervivencia, y el modo en que lo hacen.<br />Por este motivo, el objetivo del presente Trabajo de Fin de Grado fue desarrollar un modelo que permitiera predecir la inactivación de Salmonella en condiciones gástricas simuladas y que integrara los principales factores que la determinen, incluyendo la variabilidad intraespecífica en resistencia.<br />En primer lugar, se determinaron qué compuestos (azúcares, grasas, proteínas, ácidos…) afectaban en mayor medida a la supervivencia de Salmonella en las condiciones gástricas simuladas. Una vez establecido esto se obtuvieron las gráficas de supervivencia en diferentes condiciones (pH, acidez titulable, concentración de almidón y cepa utilizada) y se modelizaron utilizando el modelo de Geeraerd. A partir de estos resultados se generaron dos modelos secundarios que lograban predecir los parámetros del modelo (duración del hombro; Sl de Shoulder Length y “tiempo de reducción decimal; valor D) de diversas cepas de Salmonella (Typhimurium SL1344, Kentucky, Senftenberg 775W y SE4396) en función de dichas condiciones. Estos modelos se integraron en la ecuación de Geeraerd, obteniendo así un nuevo modelo terciario que se validó usando alimentos reales (zumo de naranja, carne, pescado y yema de huevo) para así comprobar la precisión de sus predicciones.<br /><br />
000127259 521__ $$aGraduado en Biotecnología
000127259 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000127259 700__ $$aCebrián Auré, Guillermo$$edir.
000127259 700__ $$aGuillén Morer, Silvia$$edir.
000127259 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bProducción Animal y Ciencia de los Alimentos$$c
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