Resumen

Este documento reúne una serie de ponencias sintetizadas presentadas en un evento que congregó a procesadores de alimentos, investigadores innovadores y científicos jóvenes. La conferencia propuso abordar los cambios globales que los modeladores predictivos y los asesores de riesgos están enfrentando en el campo de la calidad y la seguridad alimentaria.

Los siguientes son los principales tópicos tratados:

• Modelos predictivos para seguridad y calidad microbiana de alimentos: patógenos (bacterias, levaduras y mohos), contaminación de alimentos, crecimiento microbiano, inactivación microbiana, modelado de dinámica compleja microbiana (interacciones microbianas, influencia de la estructura de los alimentos, biopelículas, recontaminación, contaminación cruzada)
• Recolección de datos para microbiología predictiva: mejoras en técnicas invasivas de adquisición de datos, métodos no invasivos para adquisición de datos
• Avances en métodos y modelos para microbiología predictiva: preprocesamiento y análisis de datos, métodos computacionales, modelos matemáticos, métodos estadísticos, bases de datos, modelado de omics y biología de sistemas, enfoques interdisciplinarios
• Aplicación de microbiología predictiva a la industria de alimentos y gestores de riesgos: predicción de calidad y seguridad alimentarias, tiempo de vida, evaluación a la exposición, herramientas de apoyo para toma de decisiones, evaluación cuantitativa de riesgo microbiológico, gestión de riesgos

• Materias:Biotecnología Tecnología Ciencias biológicas
• Subjects:Biotechnology Technology Life Sciences
• Palabras claves:ciencias biológicas, biotecnología, biotecnología microbiana, microbiología industrial, microbiología de alimentos, calidad microbiológica, calidad de alimentos, seguridad alimentaria, microbiología predictiva, gestión de riesgos, recolección de datos, modelos predictivos
• Keywords:biological sciences, biotechnology, microbial biotechnology, industrial microbiology, food microbiology, microbiological quality, food quality, food safety, predictive microbiology, risk management, data collection, predictive models