Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

Microbiología predictiva, seguridad alimentaria, modelos predictivos, vida útil de los alimentos

CG5 Capacidad de análisis y síntesis,

CG8 Capacidad de gestión de la información,

Introducción a la Microbiología Predictiva

Modelos Primarios. Modelos matemáticos para describir el crecimiento y la inactivación bacteriana.

Modelos Secundarios. Principales modelos empleados para describir la dependencia de los parámetros de crecimiento de las variables ambientales. Concepto de la región de interpolación.

Modelos estocásticos y aplicación al Análisis de Peligros. Cuantificación de la probabilidad de riesgo. Simulación del crecimiento bacteriano como un proceso estocástico. Estudio de las distribuciones finales del tiempo necesario para alcanzar una concentración determinada y de la concentración microbiana en un momento determinado.

Modelización de la fase de latencia

Modelización de la dependencia de la tasa de inactivación térmica de la temperatura (Valor D y Z)

Pruebas estadísticas para evaluar y comparar modelos.  Pruebas t y F. Estudio de la significancia de los parámetros del modelo y el efecto de las variables ambientales. Aplicación para comparar la superficies de respuesta de dos bacterias en las mismas condiciones de crecimiento

Región de interpolación.  Descripción de la región de interpolación y extrapolaciones. Cálculo manual de la región de interpolación y usando la herramienta DMFit

Validación de modelos. Fuentes del error del modelo y descripción de los indicadores de exactitud/discrepancia y sesgo para estimar el error

Valor Z  para crecimiento con múltiples factores ambientales. Valor z para crecimiento como la inversa de la derivada parcial del modelo secundario con respecto al factor ambiental. Aplicación para estimar cuanto se debe modificar cada factor ambiental para causar el mismo efecto en el parámetro de crecimiento.

 Predicción (crecimiento) en condiciones fluctuantes. Uso de ecuaciones diferenciales para la predicción del crecimiento en condiciones fluctuantes. Resolución de la ecuación diferencial con el método de Runga Kutta

Modelos estocásticos y aplicación al Análisis de Peligros. Cuantificación de la probabilidad de riesgo. Simulación del crecimiento bacteriano como un proceso estocástico. Estudio de las distribuciones finales del tiempo necesario para alcanzar una concentración determinada y de la concentración microbiana en un momento determinado.

Programas informáticos: DM Fit, Growth Predictor y PMP ComBase