%0 Journal Article
%T Microbiolog¨ªa predictiva: una ciencia en auge
%A Cristhian Yarce
%J -
%D 2013
%X En las ¨²ltimas dos d¨¦cadas, para el estudio de la microbiolog¨ªa de alimentos, se han incluido como herramientas de an¨¢lisis, el uso de la matem¨¢tica y la estad¨ªstica; tales conocimientos se combinan para desarrollar modelos matem¨¢ticos que describan la evoluci¨®n de los microorganismos en los alimentos [1]. Para los modelos predictivos hay una gran variedad de estudios aplicados en diferentes matrices e industrias alimenticias [2-4]; estos buscan determinar a priori las condiciones de proceso (pH, la temperatura, la actividad de agua, el tiempo de agitaci¨®n, entre otros), en las cuales hay activaci¨®n, desactivaci¨®n, crecimiento o muerte de los microorganismos que pueden ser perjudiciales tanto para el ser humano como para las propiedades organol¨¦pticas y nutricionales de un alimento [5, 6], de esta manera establecer puntos de control que eviten tales resultados [7, 8]. Los modelos matem¨¢ticos incluyen ecuaciones de diversos tipos como las polin¨®micas, logar¨ªtmicas, exponenciales, diferenciales, hasta llegar a modelos que incluyan ecuaciones de redes neuronales artificiales; tambi¨¦n se clasifican en modelos primarios, secundarios o terciarios; que despu¨¦s de ser consolidados y aplicados logran unas predicciones robustas y seguras; sobre el comportamiento de los microorganismos en alimentos [9]
%K Microbiolog¨ªa de alimentos
%K modelos predictivos
%K factores de crecimiento
%K redes neuronales
%K algoritmos matem¨¢ticos
%K superficies de respuesta
%K APPCC
%K seguridad alimentaria
%K an¨¢lisis de riesgos
%K PCC
%U http://csifesvr.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/195