Show simple item record

Predictive shelf life model for the improvement of quality management in meat chains

dc.contributor.advisorPetersen, Brigitte
dc.contributor.authorBruckner, Stefanie
dc.date.accessioned2020-04-14T09:26:13Z
dc.date.available2020-04-14T09:26:13Z
dc.date.issued21.09.2010
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11811/4224
dc.description.abstractThe objective of this thesis was the development of a common predictive shelf life model for fresh pork and fresh poultry based on the growth of Pseudomonas sp. as specific spoilage organism (SSO). As an element of a decision support system the model should provide predictive information to improve quality management in meat chains. To define the relevant parameters of the shelf life model, the spoilage processes of both meat types were characterised and compared under constant and dynamic environmental conditions.
Altogether, 638 pork samples and 600 poultry samples were investigated in 42 time series. The growth of Pseudomonas sp. on fresh pork and fresh poultry was investigated at five different constant and nine dynamic temperature scenarios to quantify the influence of temperature on shelf life. Additionally, several intrinsic factors (pH-value, aw-value, Warner-Bratzler shear force, D glucose, L-lactic acid, fat and protein content) were analysed during storage at 4°C and correlated to the counts of Pseudomonas sp. The collected growth data have been the basis for the development of the common predictive shelf life model.
The results showed a good correlation between the counts of Pseudomonas sp. and the sensory characteristics under constant as well as dynamic temperature conditions. It was possible to determine a common spoilage level at 7.5 log10 cfu/g for both meat types which defines the end of shelf life based on the growth of Pseudomonas sp. Temperature was identified as the most important influencing factor on the growth of Pseudomonas sp. and thus on the shelf life of both meat types. The investigated intrinsic factors had only minor or no influence and were therefore not considered in the predictive shelf life model. Investigation of the influence of dynamic temperature conditions on shelf life of fresh pork and poultry revealed similar spoilage patterns for both meat types under dynamic temperature conditions with remarkable shelf life reductions of up to two days (up to over 30 %) caused by short temperature abuses at the beginning of storage.
Based on the results, a common predictive shelf life model was developed by combining the Gompertz and the Arrhenius model. The predictive information from the model can be used in specific situations of decision making, for example by optimising the storage management from the FIFO concept (First In, First Out) to the LSFO concept (Least Shelf life, First Out). Furthermore, the predictive model can be combined with risk assessment tools which enables the development of a range of novel comprehensive quality and cold chain management systems.
dc.description.abstractVorhersagemodell für die Bestimmung der Haltbarkeit zur Verbesserung des Qualitätsmanagements in Fleisch erzeugenden Ketten
Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung eines gemeinsamen Vorhersagemodells für die Bestimmung der Haltbarkeit von frischem Schweine- und Geflügelfleisch basierend auf dem Wachstum des Hauptverderbniserregers Pseudomonas sp. Als Teil eines Decision Support Systems stellt das Modell Informationen bereit, die zur Verbesserung des Qualitätsmanagements in Fleisch erzeugenden Ketten beitragen. Zur Ermittlung der Modellparameter erfolgte die Charakterisierung des Frischeverlustes beider Fleischsorten unter statischen und dynamischen Umweltbedingungen.
Für die Erstellung des Vorhersagemodells erfolgte die Untersuchung von insgesamt 638 Schweinekoteletts und 600 Geflügelbrustfilets in insgesamt 42 Zeitreihenmessungen. Das Wachstum des Hauptverderbniserregers Pseudomonas sp. wurde unter fünf konstanten sowie neun dynamischen Temperaturszenarien untersucht, um den Einfluss der Lagertemperatur auf die Haltbarkeit zu ermitteln. Die Analyse weiterer möglicher Einflussfaktoren auf das Wachstum von Pseudomonas sp. (pH-Wert, aw-Wert, Warner Bratzler Scherkraft, D-Glukosegehalt, L Milchsäuregehalt, Fettgehalt und Proteingehalt) erfolgte bei einer konstanten Lagertemperatur von 4°C. Die erhobenen mikrobiologischen Wachstumsdaten bildeten die Basis für die Entwicklung des Vorhersagemodells.
Die Eignung von Pseudomonas sp. als Frischeparameter für beide Fleischsorten wurde durch hohe Korrelationen mit den sensorischen Charakteristika unter konstanten und dynamischen Temperaturbedingungen bestätigt. Das Ende der Haltbarkeit wurde für beide Fleischsorten bei einer Keimzahl von 7,5 log10 KbE/g festgelegt. Als Haupteinflussfaktor auf den Frischeverlust bzw. das Wachstum von Pseudomonas sp. wurde die Lagertemperatur identifiziert, wohingegen die untersuchten intrinsischen Faktoren nur einen geringen bzw. keinen Einfluss auf das Wachstum von Pseudomonas sp. hatten. Daher fanden sie bei der Modellentwicklung keine weitere Berücksichtigung. Beide Fleischsorten zeigten ein vergleichbares Verderbsmuster unter dynamischen Temperaturbedingungen, wobei kurzzeitige Temperaturerhöhungen zu Beginn der Lagerung zu Haltbarkeitsverkürzungen von bis zu 2 Tagen (bis zu 30 %) führten.
Basierend auf den erhobenen Daten erfolgte die Entwicklung eines gemeinsamen prädikitiven Haltbarkeitsmodells durch Kombination zweier mathematischer Modelle (Gompertzmodell und Arrheniusmodell). Das entwickelte Modell ermöglicht die Vorhersage des Wachstums von Pseudomonas sp. und somit der Haltbarkeit von beiden Fleischsorten unter wechselnden Temperaturbedingungen. Die Haltbarkeitsvorhersagen des Modells können in spezifischen Entscheidungssituationen verwendet werden, um z.B. durch den schnelleren Vertrieb von Produkten mit kürzerer Haltbarkeitszeit das Lagermanagement zu optimieren. Des Weiteren ist eine Kombination mit Risikobewertungssystemen denkbar.
dc.language.isoeng
dc.rightsIn Copyright
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectModellierung
dc.subjectMikrobiologie
dc.subjectPseudomonas
dc.subjectTemperaturabhängigkeit
dc.subjectKühlkette
dc.subjectVerderb
dc.subjectSchweinefleisch
dc.subjectGeflügelfleisch
dc.subjectFrischeverlust
dc.subjectSpoilage
dc.subjectpredictive microbiology
dc.subjectcold chain
dc.subjectpork
dc.subjectpoultry
dc.subject.ddc630 Landwirtschaft, Veterinärmedizin
dc.titlePredictive shelf life model for the improvement of quality management in meat chains
dc.typeDissertation oder Habilitation
dc.publisher.nameUniversitäts- und Landesbibliothek Bonn
dc.publisher.locationBonn
dc.rights.accessRightsopenAccess
dc.identifier.urnhttps://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5N-22753
ulbbn.pubtypeErstveröffentlichung
ulbbnediss.affiliation.nameRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
ulbbnediss.affiliation.locationBonn
ulbbnediss.thesis.levelDissertation
ulbbnediss.dissID2275
ulbbnediss.date.accepted27.08.2010
ulbbnediss.fakultaetLandwirtschaftliche Fakultät
dc.contributor.coRefereeStamminger, Rainer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

The following license files are associated with this item:

InCopyright