Del 14 al 28 de agosto, la Facultad de Ciencias Quimicas de la Univesidad Nacional de Cordóba (UNC), con auspicio de la Asociación de Universidades Grupo Montevideo (AUGM), llevarán adelante este curso que estará a cargo de Verônica Ortiz Alvarenga, del Departamento de Alimentos, Facultad de Farmacia, Universidad Federal de Minas Gerais.
Dirección: María Gabriela Ortega-Dpto. de Cs. Fcéuticas. FCQ-UNC.
Coordinadora: Mariana Peralta- Dpto. de Cs. Fcéuticas. FCQ-UNC.
Carga de trabajo: 20 horas
Objetivos: La microbiología predictiva es una herramienta que permite conocer el comportamiento en un
rango de condiciones y combinaciones ambientales distintas, utilizando modelos matemáticos y
estadísticos. Así, se pretende evaluar cuantitativamente el comportamiento de microrganismos en los
alimentos, proporcionando herramientas para la toma de decisiones sobre el diseño y la composición de
nuevos productos y estimar su vida útil. Adicionalmente, algunos modelos matemáticos podrían ser
empleados para medicamentos.
Dirigido a: Profesionales y Estudiantes de Doctorado y Maestria de disciplinas relacionadas a Alimentos
y Medicamentos
Estructura curricular
Lunes – 4 horas
- Introducción a los conceptos básicos en microbiología predictiva
1.1.Definición y aplicación de los modelos
1.2.Desarrollo de modelos predictivos para microbiología
1.3.Diseño experimentales para desarrollo de modelos
1.4.Métodos de recuento de poblaciones microbianas
Martes – 4 horas - Modelos primarios de crecimiento microbiano
2.1.Modelo de Baranyi & Roberts
2.2.Modelo de Gompertz - Modelos primarios de inactivación microbiana
3.1.Modelos lineares
3.2.Modelos no-lineares - Modelos secundarios de crecimiento
4.1.Modelos raíz cuadrada
4.2.Modelos concepto gamma
4.3.Modelos interface multiplica/no multiplica - Modelos secundarios de inactivación
Miércoles – 4 horas
- Actividades prácticas – Dmfit e Ginafit
- Actividades prácticas – Excel
Jueves – 4 horas
- Modelos terciarios – teoría y practica
8.1.Combase
8.2.Dmfit
8.3.Ginafit
8.4.Microfit
8.5.Microbial response viewer
Viernes – 4 horas - Actividades prácticas para desarrollo de modelos predictivos.