PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2015 | nr 1 | 26--32
Tytuł artykułu

Application of Predictive Microbiological Tools for Assuring the Health Safety of Food

Warianty tytułu
Wykorzystanie narzędzi mikrobiologii prognostycznej w zapewnieniu bezpieczeństwa zdrowotnego żywności
Języki publikacji
EN
Abstrakty
Celem pracy była ocena możliwości wykorzystania dostępnych aplikacji prognozujących zachowanie drobnoustrojów w aspekcie zagwarantowania bezpieczeństwa zdrowotnego żywności na przykładzie sera typu feta. Materiał porównawczy uzyskano z dwóch platform dostępnych bezpłatnie online: Combase Predictor (CP) oraz WaMa Predictor (WMP), działających w oparciu m.in. o model pierwszorzędowy Baranyi i Roberts`a. Porównano krzywe wzrostu pałeczek Listeria monocytogenes uzyskane z aplikacji WMP (wyniki pochodzą z badań prowadzonych na produktach spożywczych) oraz CP (wyniki pochodzą z badań na syntetycznych pożywkach). W aplikacji CP zdefiniowano wejściowe parametry fizykochemiczne sera feta: pH 4,5 oraz zawartość NaCl 5%. Analizując prognozy zachowania L. monocytogenes uzyskane w aplikacji CP, zaobserwowano przeszacowanie wzrostu komórek tego patogenu, co jednoznacznie pozwala na zachowanie "marginesu bezpieczeństwa" i wykorzystanie aplikacji w szacowaniu ryzyka mikrobiologicznego. (abstrakt oryginalny)
EN
This paper evaluates the use of available predictive program applications to predict microbial behaviour in food safety based on the example of feta-type cheese. The comparative material was obtained from two free-of-charge online platforms: Combase Predictor (CP) and WaMa Predictor (WMP) operating based on, among other things, the primary model by Baranyi and Roberts. The growth curves for Listeria monocytogenes generated with the WMP application (the results from the studies on food products) and CP (the results from the studies on synthetic media) were compared. The input physical and chemical parameters of feta-type cheese were defined in the CP application: pH at 4.5 and the content of NaCl at 5%. By analyzing the predictions for L. monocytogenes behaviour generated in the CP application, an overestimation of the cell growth of this pathogen was observed, which explicitly allows for a "safety margin" and for using the application to estimate the microbiological risk. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
26--32
Opis fizyczny
Twórcy
  • University of Warmia and Mazury in Olsztyn
  • University of Warmia and Mazury in Olsztyn
Bibliografia
  • [1] Ustawa z dnia 30 października 2003 r. o zmianie ustawy o warunkach zdrowotnych żywności i żywienia oraz niektórych innych ustaw. Dz.U. 2003 nr 208, poz. 2020.
  • [2] Poumeyrol G., Rosset V., Morelli E. (2010) HACCP methodology implementation of meat pate hazard analysis in pork butchery. Food Control, 21, 1500-1506.
  • [3] Gorris L.G.M. (2005) Food safety objective. An integral part of food chain management. Food Control, 16 (9), 801-809.
  • [4] Rozporządzenie (WE) nr 178/2002 Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 28 stycznia 2002 r. ustanawiające ogólne zasady i wymagania prawa żywnościowego, powołujące Europejski Urząd ds. Bezpieczeństwa Żywności oraz ustanawiające procedury w zakresie bezpieczeństwa żywności. Dz. Urz. UE L 31/1, s. 1, z 01.02.2002.
  • [5] Virella G. (2000) Mikrobiologia i choroby zakaźne. Red. Heczko P.B., Wyd. Med. Urban & Partner, Wrocław, pp. 130-132.
  • [6] http://www.combase.cc/index.php/en/
  • [7] http://wamapredictor.uwm.edu.pl/WamaPredictor/
  • [8] Ross T. (1996) Indices for performance evaluation of predictive models in food microbiology. Journal of Applied Bacteriology, 81, 501-508.
  • [9] Dolatowski Z.J., Kołożyn-Krajewska D. (2008) Norma ISO 22000:2005 a HACCP w zapewnieniu bezpieczeństwa zdrowotnego mięsa i jego produktów. Gospodarka Mięsna, 3, 22-25.
  • [10] Galczak M. (2013) HACCP narzędziem codziennego doskonalenia. Przemysł Spożywczy, 67 (01), 33-35.
  • [11] Tarczyńska A.S., Kowalik J., Łobacz A. (2012) Modelowanie mikrobiologicznego bezpieczeństwa żywności. Przemysł Spożywczy, 66 (06), 35-38.
  • [12] McMeekin T.A., Ross T. (2002) Predictive microbiology: providing a knowledge-based framework for change management. International Journal of Food Microbiology, 78, 133-153.
  • [13] Pansiello P.J., Quantick P.C. (1998) Application of Food MicroModel predictive software in development of Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP) systems. Food Microbiology, 15, 422-439.
  • [14] Kowalik J., Łobacz A., Tarczyńska A.S., Ziajka S. (2009) Zastosowanie mikrobiologicznych modeli prognostycznych w produkcji bezpiecznej żywności. Medycyna Weterynaryjna, 65 (6), 381-384.
  • [15] Augustin J.C., Carlier V. (2000) Mathematical modeling of the growth rate and lag time for Listeria monocytogenes. International Journal of Food Microbiology, 56, 29-51.
  • [16] Danyluk M.D., Friedrich L.M., Schaffner D.W. (2014), Modeling the growth of Listeria monocytogenes on cut cantaloupe, honeydew and watermelon. Food Microbiology, 38, 52-55.
  • [17] Dalgaard P., Jorgensen L.V. (1998) Predicted and observed growth of Listeria monocytogenes in seafood challenge tests and in naturally-contaminated cold-smoked salmon. International Journal of Food Microbiology, 40, 105-115.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171384073

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.