Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3924> Repositorio UAN
Repositorio UANComunidades y ColeccionesTitulosMateriasAutoresFecha de publicacion
Mi CuentaAccederRegistro
Mi CuentaAccederRegistro
| Título : | Predictive microbiology: a rising science Microbiología predictiva: una ciencia en auge |
| metadata.dc.creator: | Yarce, Cristhian J. |
| Palabras clave : | Microbiología de alimentos;modelos predictivos;factores de crecimiento;algoritmos matemáticos;superficies de respuesta;APPCC;seguridad alimentaria;análisis de riesgos;PCC;Food microbiology;predicitve models;rising factors;APPCC;food security;risk analysis;PCC |
| Descripción : | In recent years, researchers on food microbiology started to use mathematical and statistical tools more frequently. These tools are important to obtain a mathematical model able to describe the evolution of microorganisms in food. Researchers have applied the models to food industries in order to determine a priori the process conditions that lead to the activation and deactivation of microorganisms. It is worth noting that microorganisms can be harmful both to consumers as well as the food´s nutritional properties. Therefore, determining the susceptible conditions is important to prevent the consequences. The mathematical models frequently used include polynomials, logarithmic, exponential and differential equations. I distinguish three classes: primary models, secondary and tertiary. These models are important for reaching robust and reliable predictions regarding the behavior of microorganisms in food. This article presents a revision of microbiological predictive models, applied to the food field. The models presented often use the most studied parameters in predictive microbiology: temperature and pH. En las últimas dos décadas, para el estudio de la microbiología de alimentos, se han incluido como herramientas de análisis, el uso de la matemática y la estadística; tales conocimientos se combinan para desarrollar modelos matemáticos que describan la evolución de los microorganismos en los alimentos [1]. Para los modelos predictivos hay una gran variedad de estudios aplicados en diferentes matrices e industrias alimenticias [2-4]; estos buscan determinar a priori las condiciones de proceso (pH, la temperatura, la actividad de agua, el tiempo de agitación, entre otros), en las cuales hay activación, desactivación, crecimiento o muerte de los microorganismos que pueden ser perjudiciales tanto para el ser humano como para las propiedades organolépticas y nutricionales de un alimento [5, 6], de esta manera establecer puntos de control que eviten tales resultados [7, 8]. Los modelos matemáticos incluyen ecuaciones de diversos tipos como las polinómicas, logarítmicas, exponenciales, diferenciales, hasta llegar a modelos que incluyan ecuaciones de redes neuronales artificiales; también se clasifican en modelos primarios, secundarios o terciarios; que después de ser consolidados y aplicados logran unas predicciones robustas y seguras; sobre el comportamiento de los microorganismos en alimentos [9]. |
| URI : | http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3924 |
| Otros identificadores : | http://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/351 |
| Editorial : | UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO |
| Aparece en las colecciones: | INGE@UAN |
Ficheros en este ítem:
No hay ficheros asociados a este ítem.
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.