MicroFit: um software gratuito para desenvolvimento e ajuste de modelos matemáticos de crescimento bacteriano
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Brazilian Journal of Food Technology |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1981-67232014000400329 |
Resumo: | A conservação de alimentos é uma das práticas mais antigas apropriadas pela humanidade, entretanto as infecções alimentares ainda despontam como uma gravíssima questão de saúde pública em todo o mundo, levando a óbito milhares de pessoas todos os anos. Nesse contexto, os modelos de predição microbiológica surgem como uma importante ferramenta para aferição da segurança alimentar e avaliação do risco de contaminação de alimentos. Os parâmetros de predição do comportamento microbiano proporcionam um caminho rápido e relativamente econômico para obtenção de estimativas confiáveis sobre crescimento, inativação e sobrevivência durante a atividade de micro-organismos nos alimentos, de acordo com as condições de estocagem. Apesar da importância dos modelos de predição, as dificuldades de utilização e resolução dos mesmos, por consistirem de equações não lineares e sem solução analítica, impedem sua ampla utilização. A baixa disponibilidade de programas eletrônicos para análise de dados microbiológicos, bem como a falta de ferramentas que permitam a criação de modelos ou o ajuste de parâmetros de uma forma rápida e fácil são outros entraves ao uso dos modelos de crescimento microbiológico. Diante desse problema, esse artigo tem por objetivo descrever o processo de desenvolvimento de um software concebido para permitir o ajuste, criação e comparação de modelos microbiológicos de crescimento de bactérias. A partir do uso de ferramentas comumente empregadas nesse tipo de estudo e das necessidades não contempladas por elas, foi desenvolvido um programa autônomo, gratuito, dotado de uma interface objetiva e com mecanismos capazes de criar e avaliar facilmente modelos preditivos. Espera-se que o software desenvolvido neste trabalho possa facilitar a análise de dados do comportamento microbiano em alimentos e o controle de possíveis repercussões para o consumidor final. |
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