Predictive model of microorganism mesophiles in processed meat products during storage under fluctuating temperatures
Modelo predictivo de microorganismos mesófilos en productos cárnicos procesados durante almacenamiento bajo temperatura variable
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URI: http://hdl.handle.net/10818/51087Visitar enlace: http://www.scielo.org.co/sciel ...
ISSN: 0012-7353
DOI: 10.15446/dyna.v86n208.66777
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2019Resumen
The aim of this investigation was to develop a predictive model of microorganism mesophiles in processed meat products during storage under fluctuating temperatures between 1°C to 7°C to establish the shelf removal date of the products based on mesophiles limits established by Colombian Technical Standard NTC 1325 of 2008 for non-canned processed meat products. The variables used in the model were as follows: temperature, storage time and population of microorganisms at the beginning of storage. The S curve of the growth of the microorganisms was approximated by sections using a multivariate quadratic regression equation. The model achieved 91% accuracy for the prediction of the shelf removal date. In terms of practicality, the model offers a simpler alternative to traditional models for the prediction of microorganisms that require a greater amount of parameters and data. El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo predictivo de microorganismos mesófilos para productos cárnicos procesados almacenados a temperaturas variables entre 1 °C y 7°C para establecer la fecha de retiro del producto en anaquel en función del límite de microorganismos mesófilos establecido por la NTC 1325 de 2008 para productos cárnicos procesados no enlatados. Las variables usadas en el modelo fueron: temperatura, tiempo de almacenamiento y población de microorganismos mesófilos al inicio del almacenamiento. La curva S de crecimiento de los microorganismos fue aproximada por tramos mediante una ecuación de regresión cuadrática multivariable. El modelo logró una exactitud del 91% en la predicción de la fecha de retiro de anaquel. En términos de practicidad, el modelo nos ofrece una alternativa más simple a los modelos tradicionales de predicción de microorganismos que requieren una mayor cantidad de parámetros y datos
Palabras clave
Ubicación
Dyna, 86(208), 46-52.
Colecciones a las que pertenece
- Facultad de Ingeniería [506]