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

Gil de Prado, Elena and Rivas, Eva María and Silóniz Jiménez, María Isabel and Lleó García, Lourdes (2012). Utilización del análisis hiperespectral como método para la detección de levaduras en alimentos deteriorados. In: "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.

Description

Title: Utilización del análisis hiperespectral como método para la detección de levaduras en alimentos deteriorados
Author/s:
  • Gil de Prado, Elena
  • Rivas, Eva María
  • Silóniz Jiménez, María Isabel
  • Lleó García, Lourdes
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: V Congreso de Estudiantes Universitarios de Ciencia, Tecnología e Ingeniería Agronómica
Event Dates: 08/05/2012 - 08/05/2013
Event Location: E. T. S. I. Agrónomos Madrid
Title of Book: Libro de Actas del V Congreso de Estudiantes Universitarios de Ciencia, Tecnología e Ingeniería Agronómica
Date: 2012
Subjects:
Faculty: E.U.I.T. Agrícolas (UPM)
Department: Ciencia y Tecnología Aplicadas a la Ingeniería Técnica Agrícola [hasta 2014]
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

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.

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Item ID: 20706
DC Identifier: http://oa.upm.es/20706/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:20706
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 01 Oct 2013 09:18
Last Modified: 21 Apr 2016 23:29
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