Utilización del análisis hiperespectral como método para la detección de levaduras en alimentos deteriorados

Gil de Prado, Elena; Rivas, Eva María; Silóniz Jiménez, María Isabel y Lleó García, Lourdes (2012). Utilización del análisis hiperespectral como método para la detección de levaduras en alimentos deteriorados. En: "V Congreso de Estudiantes Universitarios de Ciencia, Tecnología e Ingeniería Agronómica", 08/05/2012 - 08/05/2013, E. T. S. I. Agrónomos Madrid. pp. 123-126.

Descripción

Título: Utilización del análisis hiperespectral como método para la detección de levaduras en alimentos deteriorados
Autor/es:
  • Gil de Prado, Elena
  • Rivas, Eva María
  • Silóniz Jiménez, María Isabel
  • Lleó García, Lourdes
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: V Congreso de Estudiantes Universitarios de Ciencia, Tecnología e Ingeniería Agronómica
Fechas del Evento: 08/05/2012 - 08/05/2013
Lugar del Evento: E. T. S. I. Agrónomos Madrid
Título del Libro: Libro de Actas del V Congreso de Estudiantes Universitarios de Ciencia, Tecnología e Ingeniería Agronómica
Fecha: 2012
Materias:
Escuela: E.U.I.T. Agrícolas (UPM)
Departamento: Ciencia y Tecnología Aplicadas a la Ingeniería Técnica Agrícola [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

La microbiología predictiva desarrolla modelos matemáticos que describen el comportamiento microbiano en alimentos. Su eficiencia es limita da en alimentos con algún grado de estructura, que son la mayoría, porque estos modelos están basados en datos experimentales obtenidos en cultivos líquidos, mucho más homogéneos. En este trabajo se evalúa la técnica de análisis hiperespectral como una nueva tecnología para la detección precoz de levaduras en alimentos sólidos mediante análisis de componentes principales. Las imágenes hiperespectrales (400-1000 nm) de placas de Petri inoculadas con Zygosaccharomyces rouxii Bch a diferentes tiempos, muestran que el primer componente discrimina entre el agar y las colonias, mientras que el segundo revela una mayor variabilidad en las colonias. Esta herramienta no invasiva caracteriza el estado de desarrollo, número y tamaño de las colonias, por lo que permitiría obtener datos para el aborar modelos más fiables para predecir el riesgo de deterioro y la vida útil de los alimentos.

Más información

ID de Registro: 20706
Identificador DC: http://oa.upm.es/20706/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:20706
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 01 Oct 2013 09:18
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 23:29
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