Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "prognozowanie mikrobiologiczne" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    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
    Tytuł:
    Zastosowanie metod prognozowania mikrobiologicznego do modelowania wzrostu mikroflory saprofitycznej w produktach miesnych utrwalonych lizozymem w formie dimeru
    Autorzy:
    Rosiak, E
    Kolozyn-Krajewska, D
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/826249.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Technologów Żywności
    Tematy:
    bezpieczenstwo zywnosciowe
    zapewnienie jakosci
    bakterie saprofityczne
    zywnosc
    prognozowanie mikrobiologiczne
    Pseudomonas
    modelowanie wzrostu
    badania mikrobiologiczne
    technologia zywnosci
    przetwory miesne
    mikrobiologia zywnosci
    mikroflora saprofityczna
    prognozowanie
    mikroorganizmy
    utrwalanie zywnosci
    modele matematyczne
    lizozym
    food safety
    quality assurance
    saprophytic bacteria
    food
    microbiological forecasting
    growth modelling
    microbiological test
    food technology
    meat product
    food microbiology
    saprophytic microflora
    prognosis
    microorganism
    food preservation
    mathematical modelling
    lysozyme
    Opis:
    Celem badań było opracowanie matematycznych modeli wzrostu ogólnej liczby drobnoustrojów oraz saprofitycznych bakterii z rodzaju Pseudomonas spp. w modelowych produktach mięsnych utrwalonych lizozymem. Badania mikrobiologiczne wykonano klasycznymi metodami płytkowymi. Do uzyskanych danych empirycznych dopasowano funkcje s-kształtne (Gompertza i logistyczną) oraz funkcje wielomianowe stopnia drugiego i trzeciego. Szacowania parametrów funkcji pierwszorzędowych dokonano z wykorzystaniem procedur iteracyjnych, wyznaczających najmniejszą wartość sumy kwadratów różnicy błędu pomiędzy wartościami empirycznymi i teoretycznymi. Szacowania parametrów modeli zbiorczych dokonano klasyczną metodą najmniejszych kwadratów. Na podstawie modeli pierwszorzędowych uzyskano parametry kinetyczne opisujące rozwój badanych grup drobnoustrojów. Modele zbiorcze pozwoliły określić wpływ badanych czynników środowiskowych na populację drobnoustrojów.
    The objective of the work was to develop mathematical models of growth in the total plate count of bacteria and of saprophytic Pseudomonas spp. bacteria in model meat products preserved using lysozyme in the form of a dimer. The microbiological experiment was carried out by a traditional plate method. The experimental data were adapted to the first order models (the Gampertz and logistic functions) and to the response surface models (RSM). The Marquardt algorithm was used to evaluate parameters of the Gompertz and logistic functions. The least square method was used to assess parameters of the polynomial functions. Results of the first order models were kinetics parameters of the growth: lag time duration, growth rate, generation time, and density of population. The influence of environmental factors on the growth in the bacteria population was determined on the basis of RSM.
    Źródło:
    Żywność Nauka Technologia Jakość; 2003, 10, 4; 5-25
    1425-6959
    Pojawia się w:
    Żywność Nauka Technologia Jakość
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie wzrostu liczby komórek Listeria monocytogenes w serku wiejskim
    Predicting growth of Listeria monocytogenes cell count in cottage cheese
    Autorzy:
    Kowalik, J.
    Lobacz, A.
    Tarczynska, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/826572.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Technologów Żywności
    Tematy:
    serek wiejski
    zanieczyszczenia mikrobiologiczne
    Listeria monocytogenes
    komorki bakterii
    wzrost komorek
    prognozowanie
    modele matematyczne
    bezpieczenstwo zywnosci
    Opis:
    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 objective of the research study was to develop mathematical models of the growth of number of Listeria monocytogenes rods in cottage cheese. In the study, a primary Baranyi and Roberts model and a secondary Ratkowsky model were applied. The experimental data made it possible to construct prognostic models. A mean square error (MSE), bias (Bf), and accuracy (Af) factors were calculated and applied to assess the goodness-of-fit of the constructed models. Based on the predictions obtained, a mathematical and graphical validation was performed of the tertiary Combase Predictor (CP) model, which was based on the modified microbiological culture media; its usefulness was confirmed to predict the behaviour of bacteria of the species L. monocytogenes in cottage cheese. Then, using CP, possible technological errors were analyzed as was the break of the cold chain while distributing cottage cheese. It was proved that the changes in the composition and temperature during the production and distribution had a high impact on the microbiological stability and safety of the product.
    Źródło:
    Żywność Nauka Technologia Jakość; 2013, 20, 4
    1425-6959
    Pojawia się w:
    Żywność Nauka Technologia Jakość
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Obliczeniowe prognozowanie wzrostu mikrogrzybów w budynkach mieszkalnych
    Computational fungus growth prediction in residential buildings
    Autorzy:
    Radon, J.
    Gryc, A.
    Sadlowska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/40164.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    budynki jednorodzinne
    budynki mieszkalne
    grzyby
    modele matematyczne
    prognozowanie
    termomodernizacja
    wzrost mikroorganizmow
    zanieczyszczenia mikrobiologiczne
    fungi
    mathematical model
    microbial pollution
    microorganism growth
    prediction
    residential building
    single-family house
    thermomodernization
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Architectura; 2009, 08, 1-2
    1644-0633
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Architectura
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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