ADVANCED AND PREDICTIVE FOOD MICROBIOLOGY
cod. 1008425

Anno accademico 2024/25
2° anno di corso - Primo semestre
Docente
Giulia TABANELLI
Settore scientifico disciplinare
Microbiologia agraria (AGR/16)
Ambito
A scelta dello studente
Tipologia attività formativa
A scelta dello studente
48 ore
di attività frontali
6 crediti
sede:
insegnamento
in - - -

Obiettivi formativi

Lo scopo principale del corso è quello di comprendere e discutere il ruolo delle popolazioni microbiche negli alimenti in relazione alla sicurezza alimentare, di applicare criticamente alcuni approcci analitici per la valutazione del rischio in diversi tipi di alimenti, di comprendere i fattori coinvolti nella contaminazione, nell'adattamento e nella crescita o disattivazione microbica in relazione alla sicurezza alimentare. Inoltre, gli studenti acquisiranno le basi per l'applicazione di modelli matematici e procedure statistiche per la previsione della crescita microbica o della cinetica di morte negli alimenti, anche in relazione all'applicazione di processi nell'industria alimentare.

Abilità comunicative
Attraverso lezioni ed esercitazioni, lo studente acquisirà la terminologia tecnica relativa alla microbiologia avanzata e predittiva.

Capacità di apprendimento
Lo studente sarà in grado di applicare i principi e le conoscenze acquisite durante il corso nel campo delle tecnologie alimentari, dell'innovazione e della progettazione di prodotti/processi.

Prerequisiti

Non sono previsti corsi propedeutici obbligatori. Tuttavia, si consiglia vivamente di frequentare il corso di "Tecnologie alimentari e microbiologia" (primo anno di corso) e di conoscere i principi della microbiologia generale

Contenuti dell'insegnamento

Contaminazione e crescita microbica negli alimenti, ruolo delle dinamiche delle popolazioni microbiche nella sicurezza alimentare durante la produzione e la maturazione o conservazione, problematiche microbiche emergenti nella sicurezza alimentare e misure di controllo o mitigazione, fattori di controllo microbico e basi di microbiologia predittiva con modelli matematici per la crescita o la morte microbica.

Programma esteso

Contenuti del corso
- Conoscenza di base dei microrganismi e delle loro potenziali interazioni con l'ecosistema alimenti-uomo-ambiente;
- Principali fattori che influenzano il comportamento microbico nei sistemi alimentari;
- Contaminazione e rischio di crescita microbica negli alimenti: principali sistemi di controllo e gestione della crescita microbica nei processi di produzione alimentare e nei prodotti finiti o pronti al consumo;
- Problemi microbici emergenti nella sicurezza alimentare e misure di controllo o mitigazione;
- Bioconservazione
- Organizzazione di ecosistemi microbici complessi e loro caratteristiche di adattamento e resistenza; biofilm;
- Valutazione della shelf life microbiologica degli alimenti;

- Principi di microbiologia predittiva:
- Definizioni, obiettivi e sviluppo della microbiologia predittiva.
- Modelli primari per le curve di crescita microbica (equazione di Gompertz, modello di Baranyi, equazione logistica).
- Curve di morte microbica: dall'equazione lineare di Bigelow alla descrizione di una cinetica non lineare (modello logistico, equazione di Weibull).
- Uso di modelli secondari per valutare l'effetto dei fattori di controllo e delle variabili applicate
- Modelli probabilistici, equazione Logit.
- Modelli terziari

- Applicazioni pratiche (casi di studio) della microbiologia predittiva nel settore della ricerca e nell'industria alimentare:
- Produzione di molecole con potenziali effetti salutari o negativi (tossine) e studio dei fattori che ne regolano l'accumulo.
-Valutazione degli effetti degli antimicrobici e della loro influenza sulla cinetica di crescita e sulle curve di morte anche in associazione a un trattamento termico.
- Alterazioni microbiche di alimenti freschi o pronti al consumo e strategie per la loro stabilizzazione: valutazione della shelf life

Bibliografia

Appunti/slide di lezioni e articoli selezionati da varie riviste e conferenze.

Metodi didattici

L'insegnamento sarà svolto attraverso lezioni in aula (5 CFU) con l'ausilio di slide per la preparazione teorica, seminari specialistici e lezioni di formazione pratica (1 CFU).
Strumenti didattici
Slides per l'inquadramento teorico; articoli scientifici per gli approfondimenti; software specifici o modelli terziari per le lezioni di formazione pratica.

Modalità verifica apprendimento

La valutazione della preparazione dello studente sarà valutata con un esame orale basato su tre domande. Il primo argomento è scelto dallo studente. Il secondo argomento riguarda un tema specifico del corso. La terza domanda è volta a verificare la mentalità complessiva e le competenze acquisite dallo studente e la capacità di elaborare collegamenti trasversali tra gli argomenti considerati. Il voto finale è definito dalla media aritmetica della valutazione dei tre argomenti.

La conoscenza di argomenti della lezione limitata nel numero e/o nei contenuti, l'analisi critica non autonoma e la scarsa conoscenza della terminologia comportano una valutazione di 18-19.

Conoscenza di un numero limitato di argomenti della lezione e analisi critica non sempre autonoma, terminologia formalmente corretta corrisponderanno a valutazioni di 20-24.

La conoscenza degli argomenti della lezione, l'approccio critico autonomo, la capacità di discutere i legami tra gli argomenti della lezione e l'uso corretto della terminologia corrisponderanno a valutazioni di 25-29.

La conoscenza completa degli argomenti della lezione, la capacità di stabilire analisi critiche tra gli argomenti del corso e le loro connessioni e la padronanza della terminologia microbiologica porteranno all'eccellenza (30-30L).

Altre informazioni

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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile

Obiettivo 2. Porre fine alla fame, raggiungere la sicurezza alimentare e una migliore nutrizione e promuovere un'agricoltura sostenibile.
Obiettivo 3. Garantire una vita sana e promuovere il benessere per tutti a tutte le età.
Obiettivo 12. Garantire modelli di consumo e produzione sostenibili