Aplicaciones de la Microbiología Predictiva en la industria

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    20h

La Microbiología Predictiva hace uso de modelos matemáticos que permiten describir el efecto de las condiciones industriales y ambientales en los microorganismos patógenos, deteriorativos y los usados en bioprocesos que son de interés en la industria de alimentos. Con las técnicas de microbiología tradicional se obtienen resultados específicos de la muestra analizada reflejando de forma muy parcial la realidad del proceso asociado a dicha muestra; al aplicar modelos predictivos es posible conocer la respuesta de los microorganismos a los cambiantes, heterogéneos factores, condiciones industriales y logísticos a los que son sometidos los productos alimenticios. De esta forma se pueden predecir objetivamente dichas respuestas y permite ser más asertivos y oportunos en la toma de decisiones en la industria.

Información importante

Earlybird:

A tener en cuenta

Entender los modelos predictivos microbianos más utilizados, y sus niveles. Aprender a aplicar las herramientas de la microbiología predictiva, como ComBase, PMP, GInaFit, y otros software de predicción. Conocer la interacción de

Microbiólogos, ingenieros de alimentos, y profesionales de carreras afines con conocimientos básicos de microbiología, que se desempeñen en las áreas de aseguramiento de calidad, investigación y desarrollo, en el sector público y privado, y estudiante

Certificado de participación

Presentaciones magistrales y sesiones de discusión grupal sobre los aspectos teóricos de los temas programados. Lecturas dirigidas sobre la aplicación de modelos predictivos. Discusión de casos de estudio con información real sobr

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2022
2019

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Materias

  • Microbiología
  • Ecología
  • Tecnología de barreras
  • Fisiología Microbiana
  • Control microbiano

Profesores

Bernardo Mauricio Clavijo Dueñas

Bernardo Mauricio Clavijo Dueñas

Profesor

Programa académico

Introducción y antecedentes.
Generalidades de fisiología microbiana:
Reproducción microbiana.
Crecimiento celular.
Crecimiento de poblaciones.
Factores intrínsecos y extrínsecos del crecimiento.
Ecología microbiana.
Tecnología de barreras.
Expresiones matemáticas para el crecimiento:
Curva de crecimiento.
Parámetros cinéticos: velocidad máxima de crecimiento, tiempo de latencia, población máxima, transiciones entre fases.
Estimación de los parámetros cinéticos.
Cinética de inactivación:
Efectos generales de factores extrínsecos.
Modelos de inactivación térmica.
Implicaciones y usos de los parámetros cinéticos de inactivación (D, z y FT).
Integradores tiempo-temperatura.
Modelos matemáticos predictivos:
Modelos primarios (logístico, Gompertz, Baranyi, otros).
Modelos secundarios (tipo Arrhenuis, Ratkowsky, otros).
Modelos probabilísticos.
Software predictivos disponibles.
Validación de modelos.
Aplicaciones:
Validación de procesos térmicos.
Estimación de crecimiento de patógenos.
Impacto de la formulación del producto en el control microbiano.
Estimación y evaluación de la vida útil de los alimentos. Evaluación y optimización de bioprocesos (rendimiento de biomasa y metabolitos).

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