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MICROBIOLOGÍA DE ALIMENTOS
Microbiología Predictiva de los Alimentos
Javier D' Gallardo
28 Marzo, 2022
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Tabla de Contenidos
Hola, colegas en este artículo trataremos un tema muy especial (al menos para mí) que es la microbiología predictiva, está es un área de investigación en la que el conocimiento microbiano y matemático se combina para el desarrollo de modelos matemáticos que describen la evolución microbiana en los alimentos.
Microbiología Predictiva y Sus Métodos
La idea subyacente básica de la microbiología predictiva es que el comportamiento de los microorganismos es determinista y puede predecirse a partir del conocimiento del propio microorganismo y de su entorno inmediato.
Para la mayoría de los productos alimenticios, una combinación de los principales factores ambientales (temperatura, Aw, pH, atmósfera y antimicrobianos) previene o retrasa el crecimiento microbiano.
Existen dos métodos principales para el estudio cuantitativo de obstáculos combinados: a través de modelos que describen el efecto combinado de factores individuales y mediante el modelado de factores compuestos utilizando superficies de respuesta o enfoque polinomial.
Existen dos métodos principales para el estudio cuantitativo de obstáculos combinados: a través de modelos que describen el efecto combinado de factores individuales y mediante el modelado de factores compuestos utilizando superficies de respuesta o enfoque polinomial.
Concepto Gamma
La hipótesis Gamma (Zwietering et al., 1996) establece que los procesos inhibidores afectan el crecimiento microbiano independientemente y que se combinan de manera multiplicativa, excepto cuando se produce sinergia o antagonismo entre los factores.
Además, el concepto Gamma sugiere que al comprender el efecto de factores individuales, cada uno por ejemplo descrito por un modelo Cardinal, pueden combinarse en forma de “factores Gamma ” o relaciones entre el crecimiento observado y el crecimiento desinhibido.
La interacción entre los factores ambientales se describe como un término independiente que no requiere ningún parámetro adicional. El concepto Gamma es también el único método para emplear los resultados de la prueba de desafío en la simulación de crecimiento adicional. Por último, el concepto lambda (grupo de Mafart, 2002, 2005),
Enfoque polinomial
Los modelos de respuesta superficial describen variables por regresiones múltiples. Estos tienen la ventaja de ser fáciles de producir, pero carecen de una visión mecanicista.
Una peculiaridad de los modelos de respuesta superficial es que los términos cruzados de las funciones polinomiales se usan a menudo para proponer la presencia de interacciones entre los parámetros, por ejemplo, términos que significan interacciones entre temperatura y concentración de sal o entre temperatura y niveles de nitrito.
De hecho, este es uno de los problemas con tales modelos – son funciones de ajuste puramente empíricas sin justificación mecanicista; sin embargo, los términos cruzados se consideran a menudo para mostrar efectos interactivos.
Además, estos modelos proporcionan información determinista con poca o ninguna indicación de variabilidad o incertidumbre.
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