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BIBTEX RIS

MicroFit: um software gratuito para desenvolvimento e ajuste de modelos matemáticos de crescimento bacteriano

2014; INSTITUTO DE TECNOLOGIA DE ALIMENTOS; Volume: 17; Issue: 4 Linguagem: Português

10.1590/1981-6723.6414

1981-6723

Alisson Amorim Siqueira, Paulo Gustavo Serafim de Carvalho, Marianne Louise Marinho Mendes, Ricardo Kenji Shiosaki,

Microbial Inactivation Methods

A conservação de alimentos é uma das práticas mais antigas apropriadas pela humanidade, entretanto as infecções alimentares ainda despontam como uma gravíssima questão de saúde pública em todo o mundo, levando a óbito milhares de pessoas todos os anos. Nesse contexto, os modelos de predição microbiológica surgem como uma importante ferramenta para aferição da segurança alimentar e avaliação do risco de contaminação de alimentos. Os parâmetros de predição do comportamento microbiano proporcionam um caminho rápido e relativamente econômico para obtenção de estimativas confiáveis sobre crescimento, inativação e sobrevivência durante a atividade de micro-organismos nos alimentos, de acordo com as condições de estocagem. Apesar da importância dos modelos de predição, as dificuldades de utilização e resolução dos mesmos, por consistirem de equações não lineares e sem solução analítica, impedem sua ampla utilização. A baixa disponibilidade de programas eletrônicos para análise de dados microbiológicos, bem como a falta de ferramentas que permitam a criação de modelos ou o ajuste de parâmetros de uma forma rápida e fácil são outros entraves ao uso dos modelos de crescimento microbiológico. Diante desse problema, esse artigo tem por objetivo descrever o processo de desenvolvimento de um software concebido para permitir o ajuste, criação e comparação de modelos microbiológicos de crescimento de bactérias. A partir do uso de ferramentas comumente empregadas nesse tipo de estudo e das necessidades não contempladas por elas, foi desenvolvido um programa autônomo, gratuito, dotado de uma interface objetiva e com mecanismos capazes de criar e avaliar facilmente modelos preditivos. Espera-se que o software desenvolvido neste trabalho possa facilitar a análise de dados do comportamento microbiano em alimentos e o controle de possíveis repercussões para o consumidor final.