Esta disciplina es una ciencia cuantitativa que proporciona una evaluación objetiva de los efectos del procesado, la distribución y el almacenamiento en la calidad microbiológica y la inocuidad de productos alimenticios específicos. Esta ciencia utiliza modelos matemáticos y conocimiento específico de ciertos alimentos y microorganismos.
La microbiología de alimentos tradicional depende de la enumeración de microorganismos para determinar la vida útil, y de otros métodos de identificación como indicadores de inocuidad.
Un estudio diseñado para determinar los efectos de los factores de control individuales como la temperatura, el pH o la actividad acuosa en el crecimiento microbiano, sólo genera datos para esas circunstancias en particular.
Sin embargo, si algunos de los parámetros citados cambiaran, estos datos no servirían de mucho.
Además, aunque estos estudios generan gran cantidad de datos, su uso está limitado por el hecho de que no están todavía disponibles en una sola fuente.
Por ejemplo, podría registrarse el número de microorganismos en una muestra de carne molida mantenida a cierta temperatura y con composición conocida, para después poder usarse en otro estudio. Sin embargo, si la cantidad de humedad disponible en el producto cambia, estos datos registrados ya no serían válidos; el usuario tendría que generar entonces datos de la actividad de agua en diferentes rangos junto con la temperatura y cualquier otra variable involucrada, como los conservadores y el envase utilizados.
La microbiología de alimentos tradicional depende de la enumeración de microorganismos para determinar la vida útil, y de otros métodos de identificación como indicadores de inocuidad.
Un estudio diseñado para determinar los efectos de los factores de control individuales como la temperatura, el pH o la actividad acuosa en el crecimiento microbiano, sólo genera datos para esas circunstancias en particular.
Sin embargo, si algunos de los parámetros citados cambiaran, estos datos no servirían de mucho.
Además, aunque estos estudios generan gran cantidad de datos, su uso está limitado por el hecho de que no están todavía disponibles en una sola fuente.
Por ejemplo, podría registrarse el número de microorganismos en una muestra de carne molida mantenida a cierta temperatura y con composición conocida, para después poder usarse en otro estudio. Sin embargo, si la cantidad de humedad disponible en el producto cambia, estos datos registrados ya no serían válidos; el usuario tendría que generar entonces datos de la actividad de agua en diferentes rangos junto con la temperatura y cualquier otra variable involucrada, como los conservadores y el envase utilizados.
En contraste, estos mismos componentes pueden ser aplicados a modelos matemáticos diseñados para predecir el comportamiento y crecimiento microbiológico. Cuando se desarrolla un modelo, se debe validar comparándolo con los números generados de un análisis real.
Por medio de este proceso, los modelos de predicción han demostrado ser suficientemente confiables para generar estimaciones de la vida útil y la inocuidad de los alimentos.
De hecho, en muchos casos esto es todo lo que se requiere para un análisis de riesgos.
Por medio de este proceso, los modelos de predicción han demostrado ser suficientemente confiables para generar estimaciones de la vida útil y la inocuidad de los alimentos.
De hecho, en muchos casos esto es todo lo que se requiere para un análisis de riesgos.
| Referencias. |
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| http://www.acta.org.co/Pdf/MemoriasSimposio/12/12.pdf. http://www.insacan.org/racvao/ciclos/2/MICROBIOLOGIA.PDF | |
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