Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 25

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 2 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 2 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
The growth of Listeria monocytogenes in pasteurized and UHT milk was evaluated under different temperatures (6, 9, 12, 15°C) during 5 days for pasteurized milk (shelf life of product) and 14 days for UHT milk. Both traditional plate count and impedimetric methods were used to enumerate colonies. DMFit 2.0 curve fitting program (Jozsef Baranyi, Institute of Food Research, Norwich, UK) was used to fit data by applying the Baranyi and Roberts model [4]. Observed growth rates were compared to predictions generated by Pathogen Modeling Program 7.0 (PMP) and Growth Predictor (GP). Graphic and mathematical validation of GP and PMP was performed, obtaining more or less acceptable values of mean square error (MSE), bias and accuracy factors. The study concluded that in order to improve the viability of predictive models to dairy products, studies with naturally contaminated products should be included in the development and validation of models with foodborne pathogens.
Rapid microbiological methods, which quickly evaluate the quality of food products, play an important role in food trade. Moreover, they are used in food safety assurance systems, e.g. HACCP. The article discusses a method based on the impedance phenomenon, its main basics, available impedance devices and the area of application of the impedimetric method in food microbiology and hygiene.
Celem badań było oszacowanie matematycznych modeli wzrostu liczby pałeczek Listeria monocytogenes w twarożku „cottage cheese”. W badaniach wykorzystano model pierwszorzędowy Baranyiego i Robertsa oraz drugorzędowy – Ratkowsky’ego. Dane eksperymentalne pozwoliły na konstrukcję modeli prognostycznych. Oceny dopasowania modeli dokonano poprzez wyliczenie błędu średniokwadratowego MSE, współczynników odchylenia (Af) i dokładności (Bf). Na podstawie uzyskanych prognoz wykonano walidację matematyczną i graficzną modelu trzeciorzędowego ComBase Predictor (CP), bazującego na zmodyfikowanych pożywkach mikrobiologicznych i stwierdzono jego przydatność do prognozowania zachowania bakterii z gatunku L. monocytogenes w twarożku. Wykorzystując CP, przeprowadzono analizę ewentualnych błędów procesów technologicznych i przerwania łańcucha chłodniczego podczas dystrybucji „cottage cheese”. Wykazano, że zmiany składu i temperatury podczas produkcji i dystrybucji mają duży wpływ na stabilność mikrobiologiczną i bezpieczeństwo produktu.
The improvement of the microbiological quality of food products on the Polish market is a result of the systematic introduction and improvement of food safety assurance systems. The present paper discusses tools of predictive microbiology, i.e. software packages included in ComBase (www.combase.cc). These tools allow for quantitative assessment of microbiological hazard, like the presence of food borne pathogens in dairy products. The example of predicting the growth of bacteria from the species of Yersinia enterocolitica in cottage cheese during a few stages of production is presented. Tools in the form of software packages predicting the growth of microorganisms enable supporting the food safety assurance systems at every stage of production.
The aim of the study was to (i) evaluate the behavior of Listeria monocytogenes in a commercially produced yogurt, (ii) determine the survival/inactivation rates of L. monocytogenes during cold storage of yogurt and (iii) to generate primary and secondary mathematical models to predict the behavior of these bacteria during storage at different temperatures. The samples of yogurt were inoculated with the mixture of three L. monocytogenes strains and stored at 3, 6, 9, 12 and 15°C for 16 days. The number of listeriae was determined after 0, 1, 2, 3, 5, 7, 9, 12, 14 and 16 days of storage. From each sample a series of decimal dilutions were prepared and plated onto ALOA agar (agar for Listeria according to Ottaviani and Agosti). It was found that applied temperature and storage time significantly influenced the survival rate of listeriae (p<0.01). The number of L. monocytogenes in all the samples decreased linearly with storage time. The slowest decrease in the number of the bacteria was found in the samples stored at 6°C (D-10 value = 243.9 h), whereas the highest reduction in the number of the bacteria was observed in the samples stored at 15°C (D-10 value = 87.0 h). The number of L. monocytogenes was correlated with the pH value of the samples (p<0.01). The natural logarithm of the mean survival/inactivation rates of L. monocytogenes calculated from the primary model was fitted to two secondary models, namely linear and polynomial. Mathematical equations obtained from both secondary models can be applied as a tool for the prediction of the survival/inactivation rate of L. monocytogenes in yogurt stored under temperature range from 3 to 15°C, however, the polynomial model gave a better fit to the experimental data.
The aim of the study was to determine the inactivation rates of Salmonella Enteritidis in commercially produced yogurt and to generate primary and secondary mathematical models to predict the behaviour of these bacteria during storage at different temperatures. The samples were inoculated with the mixture of three S. Enteritidis strains and stored at 5℃, 10℃, 15℃, 20℃ and 25℃ for 24 h. The number of salmonellae was determined every two hours. It was found that the number of bacteria decreased linearly with storage time in all samples. Storage temperature and pH of yogurt significantly influenced survival rate of S. Enteritidis (p < 0.05). In samples kept at 5℃ the number of salmonellae decreased at the lowest rate, whereas at 25°C the reduction in number of bacteria was the most dynamic. The natural logarithm of mean inactivation rates of Salmonella calculated from primary model was fitted to two secondary models: linear and polynomial. Equations obtained from both secondary models can be applied as a tool for prediction of inactivation rate of Salmonella in yogurt stored under temperature range from 5 to 25°C; however, polynomial model gave the better fit to the experimental data.
Zapewnienie bezpieczeństwa żywności jest podstawowym obowiązkiem każdego uczestnika łańcucha żywnościowego. Najważniejszym celem podejmowanych działań jest ochrona zdrowia i życia człowieka. Aby zrealizować ten cel, należy połączyć systemy zarządzania bezpieczeństwem żywności z celami zdrowia publicznego. Jest to możliwe dzięki zastosowaniu podejścia wykorzystującego analizę ryzyka. Działanie takich systemów wspiera mikrobiologia prognostyczna. Zaprezentowano przykładowe wyniki badań wzrostu liczby komórek Listeria monocytogenes w serze typu mozzarella oraz model pierwszorzędowy wg równania Baranyi i Robertsa. Przedstawiono także możliwości zastosowania prognozowania mikrobiologicznego w praktycznej realizacji działań związanych z zapewnianiem bezpieczeństwa żywności.
W artykule przedstawiono możliwości zagospodarowania serwatki kwasowej. Wysoka zawartość minerałów i kwasu mlekowego ogranicza możliwości jej wykorzystania. Do najbardziej powszechnych kierunków przetwarzania należy odzysk białka w procesach separacji membranowej. Zastosowanie nanofiltracji przed procesem suszenia rozpyłowego pozwala zoptymalizować proces produkcji serwatki kwaśnej w proszku i rozwiązuje problem wysokiej lepkości proszku. Wykorzystanie serwatki kwasowej do produkcji preparatów dla niemowląt jest możliwe dzięki znacznej demineralizacji podczas elektrodializy, zastosowanej jako pośredni etap przetwarzania serwatki przed suszeniem rozpyłowym. Prognozowany wzrost produkcji serwatki kwasowej w Polsce i na świecie rodzi konieczność badania nowych kierunków jej zagospodarowania i optymalizacji już istniejących.
The aim of the study was to determine a growth rate of Salmonella Enteritidis in cooked ham stored under different temperatures and to compare usefulness of the mathematical models for describing the microbiological data. The samples of cooked pork ham were inoculated with the mixture of three Salmonella Enteritidis strains and stored at 5°C, 10°C, 15°C for 21 d, and at 20°C and 25°C for 5 d. The number of salmonellae was determined at 10 periods of storage at each temperature. From each sample a series of decimal dilutions were prepared and plated onto Brilliant Green Agar. The plates were incubated at 37°C for 24-48 h under aerobic conditions. The colonies grown on culture media were counted, bacterial counts were multiplied by the appropriate dilutions, and number of bacteria (colony-forming units) was calculated. The bacterial counts were transformed into logarithms and analysed using IBM SPSS Statistics 20. The experiment was performed in five replicates. The obtained growth curves of bacteria were fitted to primary growth models, namely Gompertz, logistic, and Baranyi models. The goodness-of-fit test was evaluated by calculating mean square error and Akaike's criterion. Growth kinetics values from the modified Gompertz and logistic equations were calculated. It was found that in samples of ham stored at 5°C and 10°C for 21 d, the number of bacteria remained almost at the same level during storage. In samples stored at 15°C, 20°C, and 25°C growth of salmonellae was observed. It was found that logistic model gave in most cases the best fit to obtained microbiological data describing the behaviour of S. Enteritidis in cooked ham. The growth kinetics values calculated in this study from logistic equations can be used to predict potential S. Enteritidis growth in cooked ham stored at 15°C, 20°C, and 25°C.
Związki bioaktywne są substancjami chemicznymi występującymi w powszechnie spożywanej żywności, nie są niezbędne do zaspokojenia podstawowych potrzeb energetycznych i odżywczych organizmu, ale pozytywnie wpływają na poprawę stanu zdrowia ludzi. Substancje te wykazują działanie przeciwutleniające, proutleniające oraz działają jako inhibitory enzymów. Mleko jest źródłem bioaktywnych związków, które pozytywnie oddziałują na organizm człowieka i naturalnie występują w produktach pochodzenia zwierzęcego. Wysokowartościowe bioaktywne składniki znajdują się w podstawowych frakcjach mleka - tłuszczowej oraz wodno-białkowej. Rozwój przemysłu spożywczego w zakresie produkcji żywności funkcjonalnej spowodował zmiany w procesach produkcyjnych oraz technologicznych. W efekcie tych zmian pozyskiwanie substancji bioaktywnych umożliwiają procesy membranowe, które mogą być stosowane do rozdziału substancji biologicznie aktywnych. Do najczęściej wykorzystywanych zalicza się technikę mikrofiltracji (MF) - zarówno do separacji bakteryjnej, jak i rozdziału białek, w zależności od zastosowanej membrany do MF, a także ultrafiltracji (UF). Dzięki tym procesom uzyskuje się bioaktywne składniki takie jak laktoferyna czy kwas linolowy (CLA - ang. Conjugated Linoleic Acid).
Obserwuje się wzrost zachorowań wynikający z obecności drobnoustrojów chorobotwórczych w produktach spożywczych. Proces szacowania ryzyka umożliwia ocenę narażenia zdrowia człowieka na mikroorganizmy obecne w żywności. Narzędziem do ilościowej oceny zachowania drobnoustrojów w żywności są modele prognostyczne. Celem pracy była ocena przeżywalności bakterii Bacillus cereus w serach typu feta i mozzarella podczas przechowywania w temperaturze 3 - 15 ºC, przy użyciu impedymetrycznego systemu Bactrac oraz opracowanie wyników metodą mikrobiologii prognostycznej. Zastosowano aplikację DMFit i porównano parametry wzrostu z danymi uzyskanymi w programie prognostycznym ComBase Predictor (CP). Prognozy w CP pochodzą z danych uzyskanych na pożywkach mikrobiologicznych (zmodyfikowanych pod względem składu). Stwierdzono, że sery typu feta i mozzarella w przyjętych warunkach doświadczenia stanowiły dobrą pożywkę do rozwoju bakterii B. cereus. Uzyskane z doświadczeń oraz wyliczeń matematycznych modele wzrostu B. cereus podczas przechowywania serów typu feta i mozzarella różniły się od prognoz uzyskanych w programie CP. Parametrem wzrostu określającym bezpieczeństwo mikrobiologiczne serów typu feta i mozzarella był czas trwania lag fazy.
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 2 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.