Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Kajak, K" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Charakterystyka jakosci technologicznej, sensorycznej i trwalosci miesa wieprzowego o zroznicowanej koncowej wartosci pH
Characteristics of technological quality, sensorial and shelf-life of pork with different pH
Autorzy:
Kajak, K
Przybylski, W.
Jaworska, D.
Rosiak, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/827471.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Technologów Żywności
Tematy:
trwalosc przechowalnicza
bezpieczenstwo zywnosci
jakosc sensoryczna
jakosc technologiczna
mieso wieprzowe
ocena sensoryczna
pH
Opis:
Celem pracy była analiza cech technologicznych, sensorycznych oraz trwałości mięsa pochodzącego od tuczników w zależności od pH końcowego. Badania przeprowadzono na materiale 50 tuczników pochodzących z krzyżowania loch mieszańców ras polskiej białej zwisłouchej i wielkiej białej polskiej z knurami hybrydami P76-PenArLan. Po uboju określono zawartość mięsa w tuszy oraz parametry charakteryzujące jakość mięsa bezpośrednio w próbkach mięśnia longissimus dorsi pobieranych za ostatnim żebrem. Określono: wartość pH po 45 min, 24 i 48 godz. od uboju, jasność barwy w 48. i 96. godz. post mortem w systemie CIE L*a*b*, wyciek naturalny i wskaźnik wydajności technologicznej „Napole”. Jakość sensoryczną mięsa (surowego i po obróbce termicznej) określono po 48 i 96 godz. od uboju metodą skalowania. W dniu uboju (0) oraz po 3, 6, 9, 12 i 15 dniach przechowywania mięsa wykonano analizy mikrobiologiczne w kierunku ogólnej liczby drobnoustrojów (OLD). Badaną grupę tuczników podzielono na 2 podgrupy: pierwszą grupę stanowiły tuczniki o pH24 poniżej 5,5 (36%), natomiast drugą tuczniki o pH24 powyżej 5,5. Mięso tuczników o niższym pH24 charakteryzowało się większym wyciekiem (o 2,4%), wyższą wartością składowej barwy b* w 48 godz. i składową a* w 96 godz., niższą marmurkowatością oraz wyższą akceptowalnością sensoryczną mięsa surowego. Uzyskano również wysoką zależność między pH mięsa a OLD (r = 0,74**).
The aim of this study was to analyze technological characteristics, sensorial features and shelf life of meat from fatteners with different ultimate pH. The research study was based on a sample of 50 fatteners from the crossbreeding of Polish Landrace x Polish Large White with hybrids boars P76-PenArLan. After slaughter amount meat in carcass and other characteristics of raw meat from the Longissimus muscle taken from behind the last rib were analyzed. In the samples of meat pH of the meat after 45 minutes, 24 hrs and 48 hrs following slaughter, lightness of colour in 48 hrs and 96 hrs post mortem in the CIE L*a*b* system, natural drip, technological yield were determined. The sensory quality of raw and cooked meat after 48 hrs and 96 hrs post mortem was evaluated. In the day of slaughter and after 3, 6, 9, 12 and 15 days of storage microbiological analysis (total plate count) were done. Analyzed sample of fatteners on two groups were divided: fatteners with pH24 below 5,5 (36%) and second group fatteners with pH24 was above 5,5. Meat from fatteners described by pH24 < 5,5 characterized higher drip loss (2,4%), higher parameter b* of colour in 48 hrs and parameter a* in 96 hrs and higher acceptability of raw meat compared to group of fatteners with pH24 ≥ 5,5. Relationships between pH of meat and total plate count were found (r = 0,74**). Obtained results indicated further research on quality of culinary meat.
Źródło:
Żywność Nauka Technologia Jakość; 2007, 14, 1; 26-34
1425-6959
Pojawia się w:
Żywność Nauka Technologia Jakość
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Szacowanie wzrostu i przeżywalności bakterii probiotycznych, psujących i patogennych w żywności z wykorzystaniem prognostycznej bazy danych (ProgBaz SGGW)
Estimation of growth and survival of probiotic, spoilage and pathogenic bacteria in food using prognostic database (ProgBaz SGGW)
Autorzy:
Rosiak, E.
Kolozyn-Krajewska, D.
Goryl, A.
Jalosinska, M.
Kajak-Siemaszko, K.
Trzaskowska, M.
Zielinska, D.
Twardowska, I.
Rutkowski, S.
Gemba, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2130196.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Technologów Żywności
Tematy:
mikrobiologia zywnosci
mikrobiologia prognostyczna
bakterie probiotyczne
bakterie saprofityczne
bakterie patogenne
przezywalnosc bakterii
wzrost bakterii
modele prognostyczne
prognozowanie mikrobiologiczne
prognostyczne bazy danych
ProgBaz
Opis:
Prognozowanie mikrobiologiczne polega na założeniu powtarzalności odpowiedzi populacji drobnou- strojów na zadane czynniki środowiska produktu żywnościowego. Na podstawie danych empirycznych pochodzących z doświadczeń mikrobiologicznych opracowywane są modele prognostyczne jako progra- my komputerowe bądź bazy danych dostępne on-line. Celem pracy było utworzenie bazy danych modeli prognostycznych bakterii potencjalnie probiotycz- nych, saprofitycznych i patogennych w formie użytecznego dla odbiorcy końcowego narzędzia zainstalo- wanego na serwerze SGGW pod nazwą ProgBaz SGGW. Materiał do badań stanowiły matematyczne modele wzrostu i przeżywalności bakterii saprofitycznych (psychrotrofów, Pseudomonas spp., drożdzy i pleśni) i patogennych: Salmonella spp., Staphylococcus aureus, Listeria monocytogenes (mikroflory niekorzystnej) oraz potencjalnie probiotycznych szczepów z rodzaju Lactobacillus (mikroflory korzyst- nej). Modele opracowano w Zakładzie Higieny i Zarządzania Jakością Żywności Wydziału Nauk o Ży- wieniu Człowieka i Konsumpcji SGGW w Warszawie, w latach 1997 - 2008. ProgBaz jest dostępny na stronie głównej SGGW w Warszawie w zakładce Gospodarka oraz na stro- nie Wydziału Nauk o Żywieniu Człowieka i Konsumpcji SGGW w zakładce Nauka i Usługi. Użytkownik może dokonać oszacowania wzrostu lub przeżywalności drobnoustrojów w czasie pod wpływem czynni- ków środowiskowych (temperatury, poziomu NaCl, poziomu NaNO2, dodatku inuliny) w następujących produktach: modelowym produkcie z mięsa rozdrobnionego, produktach rynkowych mlecznych, mięsnych i warzywnych. Oprócz prognozy wzrostu możliwe jest uzyskanie informacji na temat cech populacji (λ, μ, GT, N) oraz w przypadku modelu walidowanego – jakości prognoz. Są to informacje pozwalające osza- cować bezpieczeństwo produktu oraz jego termin przydatności do spożycia. ProgBaz może być stosowany do oceny ryzyka mikrobiologicznego żywności, opracowywania planów bezpieczeństwa żywności, ogra- niczania marnotrawstwa żywności, projektowania nowych produktów oraz stanowić narzędzie edukacyjne i szkoleniowe.
Źródło:
Żywność Nauka Technologia Jakość; 2019, 26, 3; 49 - 59
1425-6959
Pojawia się w:
Żywność Nauka Technologia Jakość
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies