Gıdalarda Mikrobiyal Gelişme Kinetiği
Özet
Bu bölümde gıdalardaki mikroorganizmaların gelişme kinetiği ve bu kinetiğe ait önemli parametreler ele alınmıştır. Bu parametreler mikroorganizmaların başlangıç sayısı, azami (maksimum) özgül gelişme hızı, uyum zamanı ve mikroorganizmaların ulaşabileceği azami sayıdır. Her bir parametrenin gelime kinetiği üzerinde etkisi ve sıcaklığın da bu parametreler üzerindeki etkisi değerlendirilmiştir. Ayrıca, ikilenme zamanı, bölünme sayısı ve bölünme hızı kavramları açıklanmıştır. Mikrobiyal gelişme verilerini tanımlamak için kullanılabilecek doğrusal olmayan bazı modeller anlatılmıştır. Bölüm içerisinde çözümlü örnekler ve bölüm sonunda da sorular yer almaktadır.
Referanslar
Amézquita A., Weller C.L., Wang L., Thippareddi H., Burson D.E. (2005). Development of an integrated model for heat transfer and dynamic growth of Clostridium perfringens during the cooling of cooked boneless ham. International Journal of Food Microbiology, 101: 123–144.
Baranyi, J., Roberts, T.A. (1994). A dynamic approach to predicting bacterial growth in food. International Journal of Food Microbiology, 23: 277–294.
Buzrul, S. (2024). Fen Bilimleri ve Mühendislik Uygulamalarında Deneysel Verilerin Matematik Modellerle Tanımlanması. Excel Uygulamalı Anlatım. Akademisyen Kitabevi, Ankara.
Buchanan, R.L., Whiting, R.C., Damert, W.C. (1997). When is simple good enough: a comparison of the Gompertz, Baranyi, and three-phase linear models for fitting bacterial growth curves. Food Microbiology, 14: 313–326.
Jarvis, B. (2016). Statistical Aspects of the Microbiological Examination of Foods. 3rd Edition, Academic Press, London,.
Lambert, R.J.W., Mytilinaios, I., Maitland, L., Brown, A.M. (2012). Monte Carlo simulation of parameter confidence intervals for non-linear regression analysis of biological data using Microsoft Excel. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 107: 155–163.
Nichols, D.S., Presser, K.A., Olley, J., Ross, T., McMeekin, T.A. (2002). Variation of branched-chain fatty acids marks the normal physiological range for growth in Listeria monocytogenes. Applied and Environmental Microbiology 68: 2809–2813.
Oscar T.P. (2002). Development and validation of a tertiary simulation model for predicting the potential growth of Salmonella typhimurium on cooked chicken. International Journal of Food Microbiology, 76:177–190.
Öksüz, H., Buzrul, S. (2020). Monte Carlo analysis for microbial growth curves. Journal of Microbiology, Biotechnology and Food Sciences, 10: 418–423.
Öksüz, H., Buzrul, S. (2021). Mikroorganizmaların büyüme eğrilerini tanımlamak için Excel tabanlı, kullanıcı dostu, ücretsiz bir araç: ÖK-BUZ GRoFiT. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi 18: 521–532.
Özçelik, F., Halkman, A.K., Bağder-Elmacı, S. (2019). Mikroorganizma gelişmesi. Halkman, A.K. (Ed.) Gıda Mikrobiyolojisi içinde. Başak Matbaacılık ve Tanıtım Hizmetleri Ltd., ISBN: 978-605-245-683-5, pp. 23–60, Ankara.
Peleg, M. (2006). Advanced Quantitative Microbiology for Food and Biosystems: Models for Predicting Growth and Inactivation. CRC Press, Boca Raton, FL.
Peleg, M., Corradini, M.G. (2011). Microbial growth curves: What the models tell us and what they cannot. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 51: 917–945.
Ratkowsky, D.A. (2004). Model fitting and uncertainty. McKellar, R.C., Lu, X. (Eds.) Modeling Microbial Responses in Food içinde. CRC Press, pp. 151–196, Boca Raton FL.
van Boekel, M.A.J.S., Zwietering, M.H. (2007). Experimental design, data processing and model fitting in predictive microbiology. Brul, S., Van Gerwen, S., Zwietering, M.H. (Eds.) Modelling Microorganisms in Food içinde. Woodhead Publishing Ltd., pp. 22–43, Cambridge.
van Boekel, M.A.J.S. (2008). Kinetic modeling of reactions in foods. CRC Press, Boca Raton FL.
Zwietering, M.H., Jongenburger, I., Rombouts, F.M., Van’t Riet. K. (1990). Modelling of the bacterial growth curve. Applied and Environmental Microbiology, 56: 1875–1881.
Referanslar
Amézquita A., Weller C.L., Wang L., Thippareddi H., Burson D.E. (2005). Development of an integrated model for heat transfer and dynamic growth of Clostridium perfringens during the cooling of cooked boneless ham. International Journal of Food Microbiology, 101: 123–144.
Baranyi, J., Roberts, T.A. (1994). A dynamic approach to predicting bacterial growth in food. International Journal of Food Microbiology, 23: 277–294.
Buzrul, S. (2024). Fen Bilimleri ve Mühendislik Uygulamalarında Deneysel Verilerin Matematik Modellerle Tanımlanması. Excel Uygulamalı Anlatım. Akademisyen Kitabevi, Ankara.
Buchanan, R.L., Whiting, R.C., Damert, W.C. (1997). When is simple good enough: a comparison of the Gompertz, Baranyi, and three-phase linear models for fitting bacterial growth curves. Food Microbiology, 14: 313–326.
Jarvis, B. (2016). Statistical Aspects of the Microbiological Examination of Foods. 3rd Edition, Academic Press, London,.
Lambert, R.J.W., Mytilinaios, I., Maitland, L., Brown, A.M. (2012). Monte Carlo simulation of parameter confidence intervals for non-linear regression analysis of biological data using Microsoft Excel. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 107: 155–163.
Nichols, D.S., Presser, K.A., Olley, J., Ross, T., McMeekin, T.A. (2002). Variation of branched-chain fatty acids marks the normal physiological range for growth in Listeria monocytogenes. Applied and Environmental Microbiology 68: 2809–2813.
Oscar T.P. (2002). Development and validation of a tertiary simulation model for predicting the potential growth of Salmonella typhimurium on cooked chicken. International Journal of Food Microbiology, 76:177–190.
Öksüz, H., Buzrul, S. (2020). Monte Carlo analysis for microbial growth curves. Journal of Microbiology, Biotechnology and Food Sciences, 10: 418–423.
Öksüz, H., Buzrul, S. (2021). Mikroorganizmaların büyüme eğrilerini tanımlamak için Excel tabanlı, kullanıcı dostu, ücretsiz bir araç: ÖK-BUZ GRoFiT. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi 18: 521–532.
Özçelik, F., Halkman, A.K., Bağder-Elmacı, S. (2019). Mikroorganizma gelişmesi. Halkman, A.K. (Ed.) Gıda Mikrobiyolojisi içinde. Başak Matbaacılık ve Tanıtım Hizmetleri Ltd., ISBN: 978-605-245-683-5, pp. 23–60, Ankara.
Peleg, M. (2006). Advanced Quantitative Microbiology for Food and Biosystems: Models for Predicting Growth and Inactivation. CRC Press, Boca Raton, FL.
Peleg, M., Corradini, M.G. (2011). Microbial growth curves: What the models tell us and what they cannot. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 51: 917–945.
Ratkowsky, D.A. (2004). Model fitting and uncertainty. McKellar, R.C., Lu, X. (Eds.) Modeling Microbial Responses in Food içinde. CRC Press, pp. 151–196, Boca Raton FL.
van Boekel, M.A.J.S., Zwietering, M.H. (2007). Experimental design, data processing and model fitting in predictive microbiology. Brul, S., Van Gerwen, S., Zwietering, M.H. (Eds.) Modelling Microorganisms in Food içinde. Woodhead Publishing Ltd., pp. 22–43, Cambridge.
van Boekel, M.A.J.S. (2008). Kinetic modeling of reactions in foods. CRC Press, Boca Raton FL.
Zwietering, M.H., Jongenburger, I., Rombouts, F.M., Van’t Riet. K. (1990). Modelling of the bacterial growth curve. Applied and Environmental Microbiology, 56: 1875–1881.
