MICROBIOLOGÍA PREDICTIVA El modelamiento en la microbiología de alimentos empezó en 1920 con el desarrollo de métodos para calcular los valores D (tiempo de reducción decimal), z (grados necesario para que la curva atraviese un ciclo log) que predicen el tiempo de muerte térmica de un microorganismo y c (concentración de microorganismos) con el fin de asegurar que los alimentos estuvieran libres del riesgo de envenenamiento por el microorganismo. Antes del advenimiento de las computadoras personales, los modelos simples eran los más desarrollados, pero, al ver la importancia de encontrar modelos más avanzados estos equipos fueron muy utilizados. Para explicar lo anterior, en la investigación clásica, la recolección de datos representaban gráficos de crecimiento o inactivación para uno o máximo dos factores. Esto se volvió un problema creciente cuando tres o más factores estaban envueltos y éstos a la vez variaban, situación en la cual los programas desarrollados por computador facilitaron y facilitan la interrelación de múltiples factores. Con la ayuda de la estadística se puede estimar los rangos de error lo cual puede informar al usuario sobre la precisión de la estimación. El objetivo de la Microbiología Predictiva de alimentos es describir matemáticamente el crecimiento o inactivación de un microorganismo capaz de deteriorar un alimento (entiéndase por deterioro a los daños en las características organolépticas, sanitarias y demás que influyan en la inocuidad del mismo) bajo condiciones específicas del medio ambiente. Estas condiciones del medio incluyen factores intrínsecos (como por ejemplo pH, actividad de agua) y factores extrínsecos (temperatura, presión atmosférica, entre otros). Una numerosa lista de factores indudablemente afectan el crecimiento de un microorganismo, pero, en la mayoría de los alimentos sólo unos pocos ejercen gran parte del control en la inactivación o crecimiento del mismo. A saber, temperatura, pH, actividad de agua o sal, nitrito de sodio, ácido orgánico y atmósferas aerobias o anaerobias. Un modelo matemático es, por consiguiente, un conjunto de suposiciones (posiblemente no explícitas) algunas de las cuales pueden ser formuladas por ecuaciones (diferenciales). Biológicamente hablando, el sistema real es extremadamente complejo, por lo que es inevitable incluir simplificaciones en el modelo. Los modelos utilizados en varias disciplinas como la biotecnología o microbiología de alimentos deben diferir entre si sólo en las simplificaciones utilizadas para cada uno de ellos. En síntesis, la microbiología predictiva en alimentos es un campo de estudio que combina elementos de microbiología, matemáticas y estadística para desarrollar modelos que describan y predigan el crecimiento o muerte de microorganismos bajo condiciones específicas. El proceso de modelado consiste en las siguientes etapas: 3.1 Planteamiento La especificación del problema es la fase previa mas importante en el diseño experimental para la generación del modelo. El tipo de modelado requerido va a estar determinado por el microorganismo en cuestión y la clase de problema que causa. Los factores a considerar en el planeamiento son: · Variables independientes y su rango de valores. · Preparación del inóculo: Deben ser inóculos estandarizados · Variables de respuesta: Velocidad de crecimiento o muerte, probabilidad. La variable de respuesta usualmente se transforma matemáticamente a fin de obtener un mejor ajuste del modelo a los datos. · Sistema experimental: Los sistemas experimentales utilizados son usualmente líquidos, ya sea un medio de laboratorio o un sistema modelo de aliemento. Revisión Bibliográfica 20 3.2 Colección y análisis de datos Para la cantidad de datos, debe haber más puntos experimentales que parámetros a estimar. La cantidad de datos debe distinguir las fases de crecimiento que están sujetas a estudio. En un cultivo batch, se distinguen las siguientes fases de crecimiento: · Fase exponencial: la célula muestra su mayor velocidad de crecimiento posible. · Fase estacionaria: A medida que la población crece se acumulan metabolitos tóxicos. Cuando la concentración de estos es suficientemente alta, se produce también muerte y lísis celular. En esta fase, la velocidad de crecimiento es similar a la de la muerte teniendo en cuenta que se siguen acumulando toxinas. · Fase de muerte: Es cuando la velocidad de lísis y muerte supera la de crecimiento.

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Our client, Chris, trying on his almost-done* Arcane Green Lantern helmet! Be sure to look for him in the full gear at Pax East this year!
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*still needs some tpaint touch-ups on the bottom, and i might add another layer of varnish just in case. Also Josh needs to add in a little more padding in the inside since Chris’ head is slightly smaller than Josh’s

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