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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.9.2001.tde-27092021-114119
Document
Author
Full name
Suely Mitiko Kamei Nakashima
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2001
Supervisor
Committee
Franco, Bernadette Dora Gombossy de Melo (President)
Alterthum, Flavio
Landgraf, Mariza
Leitao, Mauro Faber de Freitas
Shimokomaki, Massami
Title in Portuguese
Aplicação da microbiologia preditiva para modelar o crescimento de bactérias mesófilas e láticas em salsichas
Keywords in Portuguese
Microbiologia de alimentos
Abstract in Portuguese
O desenvolvimento, validação e aplicação da microbiologia preditiva têm sido extensivamente revisados na última década. A microbiologia preditiva combina elementos da microbiologia, matemática e estatística, e associada à informações históricas do meio ambiente durante o processamento, distribuição e estocagem, fornece mais precisão sobre a segurança microbiológica e qualidade dos alimentos. O objetivo deste trabalho foi ajustar e validar um modelo matemático para descrever o comportamento da variação do número de bactérias mesófilas e láticas, em salsichas armazenadas sob refrigeração (4ºC e 8°C) e em condições de abuso de temperatura de estocagem (12ºC, 16ºC e 20ºC). Amostras de salsichas de diferentes lotes, provenientes de uma grande indústria de alimentos foram estocadas nessas temperaturas, retirando-se amostras em diferentes intervalos de tempo. As amostras foram então submetidas a análise microbiológica de contagem total de bactérias mesófilas e bactérias láticas. A partir dos resultados dessas análises foi ajustado o modelo de Gompertz modificado, utilizando o método de Gauss-Newton de regressão não linear. As equações ajustadas para bactérias mesófilas e láticas, respectivamente, foram: (Ver arquivo PDF).
Title in English
Aplicação da microbiologia preditiva para modelar o crescimento de bactérias mesófilas e láticas em salsichas
Keywords in English
Food microbiology
Abstract in English
The development, validation and application of the predictive microbiology have been extensive reviewed in the last decade. Predictive microbiology combine microbiology, mathematics and statistics elements, that associated with historical infonnations related to the environment during the process, distribution and storage, provide more precision about food microbioly safety and quality. The goal of this work was to fit and validate a mathematical model to describe the variation behavior of mesophiles and lactic acid bacterias number, present in sausages stored at refrigerated temperatures (4ºC and 8ºC) and at condition of abuse temperatures (12ºC, 16°C and 20ºC). Samples of different lots of sausage, from a large food industry, were stored at those temperatures, and sampled at different periods of storage. Then samples were analysed to detennine the number of mesophiles and lactic acid bacterias. The Gompertz modified equation was fit based on the results of the analyses, applying the Gauss-Newton method of non linear regression. The equations adjusted for mesophiles and lactic acid bacterias were the following: (See PDF file).
 
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Publishing Date
2021-09-27
 
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