dc.contributor.advisor | Soccol, Carlos Ricardo, 1953- | pt_BR |
dc.contributor.other | Parada, Jose Luiz | pt_BR |
dc.contributor.other | Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Bioprocessos e Biotecnologia | pt_BR |
dc.creator | Portella, Augustus Caeser Franke | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-05-28T16:50:16Z | |
dc.date.available | 2024-05-28T16:50:16Z | |
dc.date.issued | 2007 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1884/14824 | |
dc.description | Orientador: Carlos Ricardo Soccol | pt_BR |
dc.description | Coorientador: José Luiz Parada | pt_BR |
dc.description | Inclui apêndice | pt_BR |
dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Processos Biotecnológicos. Defesa: Curitiba, 2007 | pt_BR |
dc.description | Inclui bibliografia e anexos | pt_BR |
dc.description.abstract | Resumo: Neste trabalho são apresentados estudos e aplicações de um modelo estatístico para avaliar o crescimento e inibição de microrganismos patogênicos pelos metabólitos exógenos presentes nos sobrenadantes do cultivo de bactérias ácido-láticas. O trabalho envolveu a interação entre diferentes áreas do conhecimento, biotecnologia, matemática e estatística, com maior foco na metodologia de análise do crescimento microbiano com a utilização de sistemas computacionais cujo objetivo é simular as decisões preditas que poderão ser tomadas por especialistas em processo biotecnológicos. São apresentados os métodos de definição do problema, modelagem qualitativa e quantitativa, e avaliação. Os estudos de modelagem e avaliação foram realizados com o auxílio de uma parte experimental desde a inoculação até a contagem dos microrganismos. São apresentados como resultados a rede Bayesiana construída sobre os dados obtidos e um modelo que determina a probabilidade de sobrevivênc ia de microrganismos patogênicos em diferentes condições de atividade de água, pH, temperatura e concentração de inibidores em função do tempo, para a aplicação das técnicas estatísticas de análise de sobrevivência e o emprego de redes Bayesianas para inferência dos resultados, visando estimação e/ou predição da vida de prateleira e a segurança dos alimentos. | pt_BR |
dc.description.abstract | Abstract: In this work are presented studies and application of statistical modelfor evaluate the growth and inhibition of pathogenic microorganisms byexogen metabolits presented in broth of latic acid bacteria. The workinvolved the interaction between different areas of knowledge,biotechnology, mathematics and statistics, with bigger focus in themethodology of analysis of microrganism growth using computationalsystems whose objec tive is to s imulate the predic ted dec is ions thatthey could be taken by biotechnological spec ial is t s in proces s . Themethods of problem definition, qual itative and quantitativemodel ing, and evaluation are presented. The s tudies of model ingand evaluation had been carried through with the aid of anexperimental part s ince the inoculation unti l the counting of themicroorganism. They are presented as resulted the Bayesian netcons truc ted on the gotten data and a model that determines theprobabi l it y of sur v ival of pathogenic microorganism in differentconditions of water ac tiv it y , inhibitor pH, temperature andconcentration in func tion of the time, for the technique s tatis tic s ofanaly s is of sur v ival with Bayes ian approach, aiming es timationand/or predic t the shelf l ife and safet y of Food. | pt_BR |
dc.format.extent | xvii, 106f. : il., grafs., tabs ; 30cm. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language | Português | pt_BR |
dc.relation | Disponível em formato digital | pt_BR |
dc.subject | Lactobacilo | pt_BR |
dc.subject | Escherichia coli | pt_BR |
dc.subject | Listeria | pt_BR |
dc.subject | Estafilococos aureos | pt_BR |
dc.subject | Tecnologia quimica | pt_BR |
dc.title | Modelagem do efeito antagônico de Lactobacillus sobre Escherichia coli, Listeria monocytogenes e Staphylococcus aureus pela análise de sobrevivência com enfoque Bayesiano | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |