Ementa:
Objetivo: Introduzir aspectos quantitativos da microbiologia de alimentos (modelagem preditiva e avaliação de risco) para prevenção da deterioração de alimentos.
Tópicos:
(1) Identificação dos principais grupos de microorganismos deteriorantes em alimentos e abordagem de suas diferentes formas de deterioração. Diferenciação entre deterioração por fungos (comuns vs. termoresistentes) e bactérias (esporuladas vs. não esporuladas)
(2) Introdução à microbiologia preditiva e a modelos matemáticos para comportamento microbiano
(3) Definição e caracterização de estudos de avaliação de risco de deterioração de alimentos. Diferenciação entre estudos de Avaliação Quantitativa de Risco Microbiano com foco em segurança de alimentos e em deterioração de alimentos
(4) Aplicação e demonstração de estudos de deterioração de risco em alimentos. Estudo de caso: Avaliação quantitativa do risco de deterioração de Aspergillus fischeri em purês de morango pasteurizados (teleomorfo Neosartorya fischeri)
Bibliografia:
Membré, J.M., Valdramidis, V., (Eds.), Modeling in food microbiology. From predictive microbiology to exposure assessment. ISTE Press Ltd and Elsevier Ltd, UK.
Santos, J.L.P., Membré, J-M., Jacxsens, L., Samapundo, S., Van Impe, J., Sant´Ana, A.S., Devlieghere, F. 2020. Quantitative microbial spoilage risk assessment (QMSRA) of pasteurized strawberry purees by Aspergillus fischeri (teleomorph Neosartorya fischeri). International Journal of Food Microbiology 333, 108781. McMeekin,T. A., Olley, J. N., Ross,T. and Ratkowsky, D. A., 1993. Predictive Microbiology: Theory and Application. Taunton, UK, Research Studies Press.
Poschet, F., Geeraerd, A.H., Scheerlinck, N., Nicolai, B.M., Van Impe, J.F., 2003. Monte Carlo analysis as a tool to incorporate variation on experimental data in predictive microbiology. Food Microbiol. 20, 285–295. Dantigny, P., Panagou, E.Z. 2013. Predictive Mycology Nova Science Publishers, Inc., New York. Dantigny, P., 2016. Relevant issues in predictive mycology. Curr. Opin. Food Sci.11, 29–33. Lammerding, A.M., 1997. An overview of microbial food safety risk assessment. J. Food Prot. 60 (11), 1420–1425. Jacxsens, L., Uyttendaele, M., De Meulenaer, B., 2016. Challenges in Risk Assessment: Quantitative Risk Assessment. Procedia Food Sci. 6, 23–30.
Membré, J.M., Boué, G., 2018. Quantitative microbiological risk assessment in food industry: Theory and practical application. Food Res. Int. 106, 1132–1139.
Rigaux, C., André, S., Albert, I., Carlin, F., 2014. International Journal of Food Microbiology Quantitative assessment of the risk of microbial spoilage in foods. Prediction of non-stability at 55 ° C caused by Geobacillus stearothermophilus in canned green beans. Int. J. Food Microbiol. 171, 119–128.
den Besten, H.M.W., Aryani, D.C., Metselaar, K.I., Zwietering, M.H., 2017. Microbial variability in growth and heat resistance of a pathogen and a spoiler: All variabilities are equal but some are more equal than others. Int. J. Food Microbiol. 240, 24-31.
Pouillot, R., Lubran, M.B., 2011. Predictive microbiology models vs. modeling microbial growth within Listeria monocytogenes risk assessment: what parameters matter and why. Food Microbiol. 28, 720–726. Gougouli, M., Koutsoumanis, K.P., 2017. Risk assessment of fungal spoilage: A case study of Aspergillus niger on yogurt. Food Microbiol. 65, 264-273.
Ano de Catálogo: 2020
Créditos: 1
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 48
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Eventual
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Não possui horários cadastrados.Docentes:
Reservas:
Não possui reservas.