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乳品中含有丰富的营养物质,易被有害微生物污染,进而影响消费者身体健康。不同乳品由于自身属性、加工条件和所处环境的不同,被微生物污染的状况也不一样。预测微生物学可以根据微生物在乳品储藏、运输和加工技术条件下的生长存活情况,通过建立模型,判断其动态变化趋势,从而帮助科研人员和生产者有效评估和控制乳品安全,也为加工工艺改进提供信息。本文介绍了预测微生物学模型的分类及乳品安全方面常用的预测微生物学模型和数据测定方法,阐述了预测微生物学在控制乳品微生物风险中的应用,并针对预测微生物学在乳品安全领域应用中存在的问题进行了探讨,展望了其未来发展方向,旨在为保障乳品安全提供参考。 相似文献
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为了解预测食品微生物学的基本内容,综述了预测微生物学在食品中的应用.预测食品微生物学通过数学模型来预测微生物在不同环境条件下生长或死亡的数据.预测模型的分类有多种方法,根据微生物生长或失活的情况将预测模型分为生长模型和失活/存活模型.预测微生物模型已经广泛应用于食品安全质量管理和生产工艺中. 相似文献
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储粮中微生物的活动会引发粮食品质劣变,利用预测微生物学的研究方法,通过总结不同温度、湿度条件下微生物活动的变化规律,建立回归线性方程作为预测模型,可随时了解粮食中微生物的活动状况,确保储粮的品质和储藏安全。 相似文献
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预测微生物学在传统白酒酿造中的应用构想 总被引:1,自引:0,他引:1
预测微生物学是运用微生物学、工程数学以及统计学进行数学建模,并建立各种食品微生物在产品加工、贮藏和流通条件下的基础信息库,以及预测食品中微生物数量的动态变化规律,达到运用模型预测和描述特定食品中微生物的生长和死亡状况的目的。白酒酿造过程建立白酒微生物学资源数据库和预测微生物学数学模型,可探究制曲和发酵过程中各类微生物的变化规律及各种环境因素对酿酒微生物类群衍变的影响规律,提高白酒酿造工艺设计的最适化。(孙悟) 相似文献
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预测微生物学发展与水产品的安全控制 总被引:1,自引:0,他引:1
预测微生物学将食品微生物学与统计学结合起来,通过建立数学模型快速预测微生物的生长趋势,是控制水产品中微生物的良好方法,对于水产品的加工、生产的安全控制起到指导作用,同时对于货架期有合理的预测。预测微生物学将成为水产品安全控制的有力工具。 相似文献
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荧光定量PCR在预测微生物学中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
食品微生物是影响食品安全的重要因素之一,快速准确预测食品加工和贮存过程中的微生物变化对食品风险评估具有重要意义。本文首先介绍了荧光定量PCR技术的历史及其发展,着重介绍了荧光染料法和水解探针法的基本原理,讨论了其优缺点并对其应用进行总结和展望。然后介绍了预测微生物学的历史及其发展,同时对一二三级模型进行了归纳和分类,并讨论预测模型的意义及在食品领域研究所需要注意的问题。最后介绍了荧光定量PCR技术在预测微生物学中的应用,归纳了当前国内外研究的现状,并指出发展缓慢的可能原因,提出荧光定量PCR技术只停留在检测层面并没有很好用于预测微生物学模型的构建。通过本综述以期推动荧光定量PCR技术在预测微生物学领域的全面应用,进而推动预测微生物学的进一步发展。 相似文献
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预测微生物学是运用数学、工程学、统计学和微生物学建立数学模型,对食品中微生物的生长和残存进行定量分析。本文对国内外的预测软件进行简介,并介绍了预测微生物学在禽肉中的研究进展及质量安全控制中的应用。 相似文献
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Predictive Microbiology Coupled with Gas (O2/CO2) Transfer in Food/Packaging Systems: How to Develop an Efficient Decision Support Tool for Food Packaging Dimensioning 下载免费PDF全文
Estelle Chaix Olivier Couvert Carole Guillaume Nathalie Gontard Valerie Guillard 《Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety》2015,14(1):1-21
Coupling gas transfer with predictive microbiology is essential to rationally design modified atmosphere packaging (MAP) strategies to ensure and guarantee food safety. Nowadays, these strategies are generally empirically built and over?sized since packaging material with high barrier properties is often chosen by default even if such a high level of protection is not systematically required. Protection strategies could be improved using rational sizing based on quantitative analysis and mathematical modeling of mass transfer. This paper aims at reviewing the current knowledge available for developing such a tool and the further research needed. First there is a special focus on oxygen (O2) and carbon dioxide (CO2) solubility and diffusivity parameters, which are absolutely indispensable to accurately model mass transfer in MAP systems. Next, the current knowledge of the effect of O2/CO2 on the growth of microorganisms is explored with an emphasis on predictive microbiology. The last part points out the main bottlenecks and further research needed to be carried out in order to develop an efficient MAP modeling tool for food safety coupling O2/CO2 transfer and predictive microbiology. 相似文献
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Food spoilage by microorganisms is a major problem that can generate large economic losses to industries, making critical the application of technologies for predicting shelf life, aiming to obtain products with higher quality. The Lactic Acid Bacteria (LAB), including Lactobacillus viridescens, are among the main groups of microorganisms responsible for spoilage of refrigerated meat products, vacuum packed and under modified atmosphere. The growth of the LAB can be predicted by mathematical models, which describe the influence of various environmental factors (such as non-isothermal conditions) on microbial growth. The objective of this study was to obtain a mathematical model able to predict the growth of L. viridescens in non-isothermal conditions in culture medium (MRS broth). Six isothermal growth curves (at 4, 8, 12, 16, 20 and 30̊C) were described by Baranyi and Roberts model and the dependence of maximum specific growth rate (μmax) parameter on the temperature was described by square root secondary model. The model was validated using L. viridescens experimental data in the temperature ranging from 6 to 10°C and 5 to 11°C, changing every 12 and 24h, respectively. The results showed that it was possible to predict safely (bias factor greater than 1) the growth of L. viridescens in MRS broth under non-isothermal conditions. The observed prediction deviations may have been caused by abrupt temperature changes, generating intermediate adaptation phases. 相似文献