BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kajak Katarzyna (Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie), Kołożyn-Krajewska Danuta (Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie)
Tytuł
Szacowanie okresu przydatności do spożycia produktów mięsnych za pomocą modeli prognostycznych
Assessment of the Shelf-Life of Meat Products Using Predictive Models
Źródło
Żywność: nauka - technologia - jakość, 2005, R. 12, nr 3 (44), Supl., s. 53-64, tab., rys., bibliogr. 10 poz.
Słowa kluczowe
Żywność, Mięso wołowe, Jakość mięsa, Mikrobiologia, Prognozowanie
Food, Beef meat, Meat quality, Microbiology, Forecasting
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Celem badań było opracowanie modeli prognostycznych umożliwiających szacowanie okresu przydatności do spożycia produktów mięsnych z rozdrobnionego mięsa wołowego. Utworzono liniowe modele z wyrazem wolnym wzrostu (ogólnej liczby drobnoustrojów) OLD [log jtk/g], zawierające wszystkie analizowane zmienne (dodatek NaCl i NaNO2, czas przechowywania i temperaturę) z zastosowaniem regresji liniowej oraz modele powierzchni odpowiedzi Gompertza i logistyczne wzrostu (ogólnej liczby drobnoustrojów) OLD [log jtk/g] z uwzględnieniem wpływu dodatku NaCl i NaNO2. Obliczenia wykonano nieliniową metodą najmniejszych kwadratów, za pomocą algorytmu Gaussa- Newtona. Na podstawie danych uzyskanych z analiz mikrobiologicznych opracowano liniowe modele ogólnej liczby drobnoustrojów (OLD), umożliwiające szacowanie okresu przydatności do spożycia produktów mięsnych, przede wszystkim w niskiej temperaturze przechowywania (5°C). Otrzymane, dobrze dopasowane statystycznie, modele powierzchni odpowiedzi Gompertza i logistyczne, w zadowalający sposób umożliwiają prognozowanie okresu przydatności do spożycia produktów mięsnych, przede wszystkim w zakresie wyższej temperatury przechowywania (15°C). (abstrakt oryginalny)

The objective of this paper was to construct and develop predictive models, the application of which it makes possible to assess the shelf-life of meat products produced of ground beet meat. There were constructed primary linear models with a free parameter of growth of the total viable count (TVC) [log cfu/g] containing all the analyzed variables (the addition of NaCl and NaNO2, storage time, and temperature); the said models were constructed using a linear regression, as well as Gompertz (G) and logistic (L) response surface models of the growth of total viable count (TVC) [log cfu/g] including the impact as exerted by NaCl and NaNO2 added. The computation was performed using a nonlinear least squares method supported by the Gauss-Newton algorithm. On the basis of the results obtained from the microbiological analyses performed, linear models of the total viable count (TVC) were developed; with those models, it was possible to assess the shelf-life of meat products, and, first of all, of those stored at a low temperature (5°C). The Gompertz and logistic surface response models obtained and statistically well fitted, enable manufacturers to satisfactorily predict the shelf-life of meat products, in particular of those stored at a higher storage temperature (15°C). (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Baird-Parker A. C.: Development of industrial procedures to ensure the microbiological safety of food. Food Contr., 1995, 1, 29-36.
  2. Baranyi J., Roberts T. A.: Mathematics of predictive food microbiology. Int. J. Food Microbiol., 1995, 2, 199-218.
  3. Fu B., Labuza T. P.: Shelf-life prediction: theory and application. Food Control 1993, 3, 125-133.
  4. Knøchel S., Gould G.: Preservation microbiology and safety: Quo vadis?. Trends Food Technol., 1995, 4, 127-131.
  5. McDonald K., Sun D.-W.: Predictive food microbiology for the meat industry: a review. Int. J. Food Microbiol., 1999, 1-2, 1-27.
  6. McMeekin T. A., Presser K., Ratkowsky D., Ross T., Salter M., Tienungoon S.: Quantifying the hurdle concept by modelling the bacterial growth/no growth interface. Int. J. Food Microbiol., 2000, 1-3, 93-98.
  7. Notermans S., in 't Veld P.: Microbiological challenge testing for ensuring safety of food products. Int. J. Food Microbiol., 1994, 1-2, 33-39.
  8. PN-A-82055-6:1994. Mięso i przetwory mięsne. Badania mikrobiologiczne. Oznaczanie ogólnej ilości drobnoustrojów.
  9. Ratkowsky D. A.: Principles of nonlinear regression modelling. J. Ind. Microbiol., 1993, 3-5, 195-199.
  10. Schaffner D. W., Labuza T. P.: Predictive microbiology: where are we, and where are we going? Food Technol., 1997, 4, 95.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
2451-0769
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu