Prædiktionsværktøj til risikovurdering og dokumentation af fødevaresikkerhed
Validerede prædiktive modeller for vækst og overlevelse af L. monocytogenes har stor værdi, når produktudviklere skal udvikle nye produkter og ændre på sammensætningen af eksisterende produkter, fx hvis saltindholdet skal mindskes i en smelteost. Brug af prædiktive modeller til at forudsige fødevaresikkerhed er omkostningseffektivt, og der er øget fokus på udvikling og validering af modeller hos både industrien og fødevaremyndighederne.
Af: Grith Mortensen
I projektet udvikles og valideres nye prædiktive modeller for vækst og vækstgrænse af Listeria monocytogenes således, at de kan bidrage til produktudvikling, risikovurdering og dokumentation af fødevaresikkerhed for mejeriprodukter. Eksisterende L. monocytogenes-vækstmodeller evalueres og udvides til at indeholde effekten af mejerispecifikke, antimikrobielle ingredienser/tilsætningsstoffer inklusiv bacteriociner. En innovativ og avanceret analytisk kemisk metodik (LC-MS/MS) anvendes til identifikation og påvisning af bacteriociner i fermenterede mejeriprodukter. De nye og validerede L. monocytogenes- modeller inkluderes i software med det formål at gøre dem lette at anvende for hele mejerisektoren.
Projekt: Januar 2016 - December 2018
Budget: 2.486.000 DKK
Finansiering: Mælkeafgiftsfonden, DTU Food, Fødevarestyrelsen særbevilling Listeria
Projektleder: Paw Dalgaard
Institution: Fødevareinstituttet, DTU
Deltagere: Veronica Martinez-Rios, Fødevareinstituttet, DTU
Jørn Smedsgaard, Fødevareinstituttet, DTU
Arla Foods amba
Publikationer og præsentationer
Startartikel om projektet publiceret i Mælkeritidende:
Peer-review artikler:
Veronica Martinez-Rios & Paw Dalgaard (2018). Prevalence of Listeria monocytogenes in European cheeses: A systematic review and meta-analysis. Food Control 84: 205-214
Konferencer, mv.:
Martinez-Rios, V. & Dalgaard, P. New term for the effect of temperature on pH-minvalues in cardinal parameter growth models for Listeria monocytogenes. Abstract accepteret ved d. 26. internationale ICFMH konference – FoodMicro 2018, Berlin.
Martinez-Rios, V., Jørgensen, M. Ø., Koukou, I., & Dalgaard, P., 2018. Expanded cardinal parameter model with terms for phosphates salts to predict growth of Listeria monocytogenes in spreadable cheeses. Abstract accepteret ved d. 26. internationale ICFMH konference – FoodMicro 2018, Berlin.
Martinez-Rios, V*., Kadhim, S., Dalgaard, P. (2017). Ny software kan forudse listeria i oste. Interview og online artikel på www.mejeri.dk, 8. december 2017, Aarhus.
Martinez-Rios, V*., Koukou, I., Jørgensen, M., Kadhim, S., Dalgaard, P. (2017). Predictive food microbiology tool for risk assessment and documentation of food safety (DAIRY-PREDICT). Præsentation af mid-term-reusltater ved Arla Innovation Center, 8. december 2017, Aarhus.
Martinez-Rios, V*., Koukou, I., Jørgensen, M., Kadhim, S., Dalgaard, P. (2017). Predictive microbiology for the dairy industry. Inviteret taler ved Shelf-life Mejeriprodukter seminar for Mejeriteknisk Selskab, 7. december 2017, Billund.
Paw Dalgaard (2017). Predictive modeling to improve and document safety of dairy products. Mundtlig præsentation på Nordic Dairy Congress 7.-9. juni 2017, København.
Veronica Martinez-Rios & Paw Dalgaard (2017). Prevalence of Listeria monocytogenes in European cheeses: A systemetic review and meta-analysis. Mundtlig præsentation på Nordic Dairy Congress 7.-9. juni 2017, København.
Læs om projektets resultater i slutrapporten
Grith Mortensen
Chefkonsulent, Branchesekretariat mejeri, Landbrug & Fødevarer/Skejby