Microbiología predictiva aplicada en la industria alimentaria

• Autor: Farias Morales, Ricardo Gabriel de Jesús
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de Frontera
• Repositorio: UNFS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unf.edu.pe:123456789/360
• Enlace del recurso: https://repositorio.unf.edu.pe/handle/123456789/360
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Microbiología Predictiva; Modelos Matemáticos; Industria Alimentaria; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.01

La microbiología predictiva es una herramienta que se utlliza para predecir el crecimiento y la inactivación de microorganismos en los alimentos, se basa en modelos matemáticos, es decir ecuaciones que permiten conocer distintos parámetros respecto al comportamiento de bacterias y hongos. Su importancia radica sobre todo en 2 cosas: disminuir los tiempos de espera en cuanto a los análisis microbiológicos tradicionales y los costos por realizar estas pruebas. El objetivo de este trabajo de investigación es establecer el estado actual de la microbiología predictiva en la industria alimentaria. Para ello se revisó fuentes bibliográficas virtuales (revistas y artículos de investigación, repositorios y tesis) y se procedió a seleccionar y extraer la información mediante tablas. Los modelos de microbiología de acuerdo a la cantidad y tipo de variable pueden ser primarios, se encuentran cinética de primer orden y modelos de Weibull que han sido modificados, estos modelos son para describir la inactivación microbiana, mientras que el modelo de Baranyi y Roberts, Gompertz modificado, logístico, son para el crecimiento microbiano; modelos secundarios como Superficie de respuestas, Ratkowsky, Davey se aplican en general al crecimiento microbiano y los modelos terciarios como ComBase, FSSP, entre otros, agrupan tanto los modelos primarios y secundarios en un software que facilita el manejo de esta herramienta; por otra parte las aplicaciones de la microbiología predictiva puede ser para estimar la vida útil, diseñar un nuevo producto, el análisis de riesgos y peligros, entre otros.