KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Sinop Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2016 / Cilt: 1 - Sayı: 2

Probiyotik Laktik Asit Bakterilerinin Staphylococcus aureus'a Karşı Antimikrobiyel Etkilerinin Farklı Matematiksel Modeller ile Analizi

Selin Kalkan
Sayfa
150–159
Yayın Tarihi
2016-12-31
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Fakat bu çalışmada kullanılan Staphylococcus aureus kolonilerinin inaktivasyonu için kuartik modelin uygun olduğu görülmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, probiyotik laktik asit bakterileri olan Lactobacillus rhamnosus ile Lactobacillus casei Shirota'nın sıvı besiyerindeki Staphylococcus aureus üzerindeki kombine antimikrobiyel etkisinin doğrusal (Basit Doğrusal, Kuadritik, Kübik ve Kuartik) ve doğrusal olmayan (Logistik, Richards, Gompertz) modellerle belirlenmesi ve antimikrobiyel etkiye bağlı olarak Staphylococcus aureus'un koloni sayısındaki değişimleri en iyi ifade edecek matematiksel modelin tespit edilmesi amaçlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaç doğrultusunda, Staphylococcus aureus Nutrient Broth (Merck) besiyerinde 37 oC'de 18-24 saat boyunca geliştirilip, konsantrasyonu 105-106 KOB/ml düzeyine getirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Fakat bu çalışmada kullanılan Staphylococcus aureus kolonilerinin inaktivasyonu için kuartik modelin uygun olduğu görülmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Probiyotik laktik asit bakterileri · Staphylococcus aureus · Matematiksel modelleme

Özet

Bu çalışmada, probiyotik laktik asit bakterileri olan Lactobacillus rhamnosus ile Lactobacillus casei Shirota'nın sıvı besiyerindeki Staphylococcus aureus üzerindeki kombine antimikrobiyel etkisinin doğrusal (Basit Doğrusal, Kuadritik, Kübik ve Kuartik) ve doğrusal olmayan (Logistik, Richards, Gompertz) modellerle belirlenmesi ve antimikrobiyel etkiye bağlı olarak Staphylococcus aureus'un koloni sayısındaki değişimleri en iyi ifade edecek matematiksel modelin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Staphylococcus aureus Nutrient Broth (Merck) besiyerinde 37 oC'de 18-24 saat boyunca geliştirilip, konsantrasyonu 105-106 KOB/ml düzeyine getirilmiştir. Antimikrobiyel etkinin tespiti için 106 KOB/ml düzeyindeki Lactobacillus rhamnosus ile Lactobacillus casei Shirota, sıvı besiyerindeki Staphylococcus aureus üzerine 50, 100, 150 ve 200 µl olarak ilave edilmiştir. Kombine probiyotik laktik asit bakterileri ilave edilen örnekler, Staphylococcus aureus koloni gelişimi üzerindeki antimikrobiyel etkinin tespiti amacıyla, 37 oC'de inkübasyona bırakılarak, 0, 4, 8, 12, 24, 36, 48, 60 ve 72. saatlerde Staphylococcus aureus sayımları yapılmıştır. Sayım sonuçlarına göre, beklenildiği gibi en yüksek antimikrobiyel etki 4. saatin sonunda toplam 200 µl Lactobacillus rhamnosus ile Lactobacillus casei Shirota ilavesiyle elde edilmiştir. Staphylococcus aureus üzerindeki antimikrobiyel etkiyi en iyi ifade eden model tespitinde belirleme katsayısı (R2) ile hata kareler ortalaması (HKO) istatistiklerinden yararlanılarak, yalnızca kuartik ve kübik modellerin uyumu birbirlerine oldukça benzer bulunmuştur. Fakat bu çalışmada kullanılan Staphylococcus aureus kolonilerinin inaktivasyonu için kuartik modelin uygun olduğu görülmektedir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kalkan, S. (2016). Probiyotik Laktik Asit Bakterilerinin Staphylococcus aureus'a Karşı Antimikrobiyel Etkilerinin Farklı Matematiksel Modeller ile Analizi. Sinop Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 1 - Sayı: 2, 150–159. https://ajindex.com/articles/415159

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Wijtzes T, De Wit J C, Huis In Veld H J, Van Riet K, Zwietering M H, 1995. Modelling bacterial growth of Lactobacillus curvatus as a function of acidity and temperature. Applied and Enviromental Microbiology, 61(7): 2533-2539
  2. Soboleva T K, Pleasants G, Roux G, 2000. Predictive microbiology and food safety. International Journal of Food Microbiology, 57: 183 – 192
  3. Keyvan E, Özdemir H, 2010. Prediktif mikrobiyoloji ve gıda endüstrisinde önemi. Elektronik Mikrobiyolojisi Dergisi, 8 (2): 11-25
  4. Oğuzhan P, Yangılar F, 2013. Gıdalarda mikroorganizma inaktivasyonunun modellemesi ve uygulaması. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 10(3): 54-58
  5. Arat Maden E, Altun C, 2012. Probiyotikler ve ağız sağlığı. Atatürk Üniv. Diş Hek. Fak. Derg., 22(3): 334-339
  6. Küçükçetin A, Milci S, 2008. Staphylococcus aureus ile kontamine olan peynirlerden kaynaklardan gıda zehirlenmeleri. Gıda, 33(3): 129-135
  7. Akbaş Y, Taşkın T, Demirören E, 1999. Farklı modellerin Kıvırcık ve Dağlıç erkek kuzularının büyüme eğrilerine uyumunun karşılaştırılması. Turkish J. Vet. and Anim. Sci., 23 (Supplement 3): 537-544
  8. Akbaş Y, Fırat M Z, Yakupoğlu Ç, 2001. Comparison of different models used in the analysis of repeated measurements in animal science and their SAS applications. Agricultural Information Technology Symposium, Sütçü İmam University, Agricultural Faculty, Kahramanmaraş, Türkiye
  9. Bayram B, Akbulut Ö, 2009. Esmer ve siyah alaca sığırlarda büyüme eğrilerinin doğrusal ve doğrusalolmayan modellerle analizi. Hayvansal Üretim, 50(2): 33-40
  10. Sağdıç O, Küçüköner E, Özçelik S, 2004. Probiyotik ve prebiyotiklerin fonksiyonel özellikleri. Atatürk Üniv. Ziraat Fak. Derg., 35 (3-4): 221-228
  11. Çon A H, Gökalp H Y, 2000. Production of bacteriocin-like metabolites by lactic acid cultures isolated from sucuk samples. Meat Science, 55: 89-96
  12. Aslım B, Beyatlı Y, Halkman K, 2000. Yoğurt starter kültür metabolitlerinin inhibisyon etkisi. Turk J Biol., 24: 65-78
  13. Chuayana J R, Ponce C V, Rivera M R B, Cabrera E C, 2003. Antimicrobial activity of probiotics from milk products. Phil. J. Microbiol. Dis., 32(2): 71-74
  14. Lee Y0 J, Jung B S, Kim K, Paik H, 2015. Predictive model for the growth kinetics of Staphylococcus aureus in raw pork developed using Integrated Pathogen Modeling Program (IPMP) 2013. Meat Science, 107: 20–25
  15. Çoksöyler N, 2006. Gıdalarda mikroorganizmaların inaktivasyonunun modellenmesi. Türkiye 9. Gıda Kongresi, Bolu, Türkiye. [1