Obiettivi formativi
Lo studente deve acquisire una conoscenza dei principali strumenti a disposizione nel settore della microbiologia predittiva. Deve dimostrare una visione critica delle potenzialità della microbiologia predittiva nel settore alimentare, dei campi di applicazione (formulazione nuovi prodotti, previsione shelf life, previsione sicurezza, HACCP, risk analysis, ecc.), dell'utilizzo dei principali strumenti disponibili. Deve inoltre essere in grado di interpretare, elaborare e discutere problematiche associate alla microbiologia degli alimenti. L’obiettivo finale è il raggiungimento di autonomia di giudizio, capacità comunicative e di apprendimento concordemente con quanto definito negli obiettivi specifici del Corso di Laurea Magistrale in Scienze e Tecnologie degli Alimenti e dell'area di apprendimento di microbiologia degli alimenti.
Prerequisiti
Conoscenze di base di microbiologia generale, microbiologia degli alimenti, matematica e statistica
Contenuti dell'insegnamento
La prima parte del corso tratta i concetti generali legati alla microbiologia predittiva, le applicazioni nell’ambito della microbiologia degli alimenti, le caratteristiche dei modelli. Nella seconda parte del corso vengono approfondite le conoscenze legate ai modelli primari e secondari. In particolare, per quanto riguarda i modelli primari, vengono descritte le cinetiche di crescita ed inattivazione, l’ equazione di Gompertz , il modello di Baranyi, il modello di Weibull. Tra i modelli secondari vengono approfonditi, mediante aspetti teorici ed applicativi, il modello di Ratkowski, i disegni sperimentali, le equazioni polinomiali. Si affrontano inoltre gli step caratteristici della procedura di analisi del rischio microbiologico. Nella parte conclusiva del corso viene affrontata la tematica dei challenge test di processo e di prodotto, con esempi applicativi. Vengono inoltre sottoposti agli studenti casi di ricerche applicate nell’ambito della microbiologia predittiva e dei challenge test.
Programma esteso
Cenni di microbiologia: la struttura della cellula microbica; la crescita microbica; il metabolismo cellulare.
Le origini della microbiologia predittiva, i primi modelli e settori di applicazione.
Definizione di modelli primari, secondari, terziari. Modelli probabilistici, cinetici, empirici, meccanicistici. Modelli strutturati e non strutturati.
I modelli primari. Modellazione della crescita (equazione di Gompertz, Modello di Baranyi). Modelli di sopravvivenza (lineari, curve bifasiche, modello di Weibull).
I modelli secondari. Modello di Ratkowsky. Disegni sperimentali. Equazioni polinomiali quadratiche.
I modelli terziari. Combase.
I challenge test: esempi applicati ai prodotti e ai processi.
Bibliografia
Fausto Gardini, Eugenio Parente. Manuale di microbiologia predittiva. Concetti e strumenti per l'ecologia microbica quantitativa. Springer Italia
Materiale didattico relativo alle lezioni.
Metodi didattici
Lezioni orali frontali. Discussione da parte degli studenti di "casi studio" con lo scopo di verificare il livello di apprendimento e la capacità di elaborazione critica. Lezioni di simulazioni di challenge test.
Modalità verifica apprendimento
Durante il corso, alcune lezioni saranno dedicate alla valutazione dello stato di apprendimento.
Alla fine del corso sarà sostenuto esame scritto con domande chiuse e aperte ed eventualmente approfondimento orale relativo alle domande non superate pienamente.
Lo studente dovrà dimostrare, con il linguaggio scientifico ed il lessico specifico della microbiologia predittiva, i concetti acquisiti.
Il superamento dell'esame e il voto finale saranno determinati assegnando alle differenti domande una percentuale definita del voto complessivo. Alcune domande dovranno essere necessariamente superate. L'insegnamento è integrato con l'insegnamento "Microbiologia industriale". Ai fini della valutazione finale le prove relative all'insegnamento di Microbiologia Industriale e Microbiologia Predittiva dovranno essere superate con almeno 18/30 e il voto di Microbiologia predittiva, nella valutazione finale, peserà per il 50%
Altre informazioni
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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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