![\"\"](\"https:\/\/longchangextracts.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/1-25-650x433.png\")
<\/p>\nLa vida \u00fatil de los alimentos no s\u00f3lo afecta al disfrute sensorial de los consumidores, sino que tambi\u00e9n concierne a su salud y seguridad, y est\u00e1 relacionada con la reputaci\u00f3n, la marca y los beneficios econ\u00f3micos de los fabricantes de alimentos. Predecir y calcular con precisi\u00f3n la vida \u00fatil de los productos en condiciones de almacenamiento especificadas es la garant\u00eda y el compromiso de los fabricantes con la calidad y la eficacia de los alimentos durante el per\u00edodo de circulaci\u00f3n, lo que puede proporcionar una base eficaz para la formulaci\u00f3n de estrategias de almacenamiento, circulaci\u00f3n y distribuci\u00f3n de productos, y tambi\u00e9n puede proporcionar una referencia para la posibilidad de ampliar a\u00fan m\u00e1s la vida \u00fatil.<\/p>\n
La vida \u00fatil de un alimento es el periodo durante el cual la calidad del alimento se mantiene en las condiciones de almacenamiento indicadas, normalmente el periodo de tiempo durante el cual el alimento es aceptable para el consumo en t\u00e9rminos de propiedades f\u00edsicas, qu\u00edmicas, microbiol\u00f3gicas o sensoriales. Existen dos escenarios posibles en funci\u00f3n de las caracter\u00edsticas del producto.
\nEl primero es el \"periodo de consumo seguro\", principalmente para alimentos perecederos, despu\u00e9s del \"periodo de consumo seguro\", es probable que suponga una amenaza directa para la salud humana en un corto periodo de tiempo, el alimento se considera inseguro, no se puede vender ni consumir;
\nEl segundo caso es el de \"consumo preferente\", la fecha en la que el alimento conserva sus caracter\u00edsticas espec\u00edficas (incluidas las caracter\u00edsticas de calidad como el aspecto, el olor, la textura, el sabor, etc.) cuando se almacena adecuadamente (EU1169\/2011).
\nEn la actualidad, el t\u00e9rmino est\u00e1ndar utilizado en China es \"vida \u00fatil de los alimentos\", y en el art\u00edculo 15 (3) de las \"Medidas de Supervisi\u00f3n y Administraci\u00f3n de Etiquetado de Alimentos (Borrador para Comentarios)\" emitido el 23 de septiembre de 2020, \"la fecha de calidad puede ser marcada por\" comer (beber) antes de \u00d7\u00d7\u00d7 mes \u00d7\u00d7 d\u00eda de \u00d7\u00d7\u00d7 A\u00f1o \u00d7\u00d7 mes \u00d7\u00d7 d\u00eda de \u00d7\u00d7\u00d7 a\u00f1o \u00d7\u00d7 \", etc\". Indica que la futura \"fecha de caducidad de los alimentos\" incluir\u00e1 el concepto de vida \u00fatil de los alimentos.
\nEste art\u00edculo se centrar\u00e1 en las normas y reglamentos pertinentes sobre la vida \u00fatil de los alimentos, resumir\u00e1 el m\u00e9todo de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil basado en el principio de deterioro de la calidad, y analizar\u00e1 los problemas existentes en la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica del modelo de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil existente combinado con la base de investigaci\u00f3n anterior, con el fin de proporcionar una cierta base para que los fabricantes de alimentos eval\u00faen, dise\u00f1en y verifiquen la vida \u00fatil de los alimentos.
\nEstado de las normas y reglamentaciones sobre vida \u00fatil y caducidad de los alimentos
\nEn la actualidad, no existe una norma universal para la definici\u00f3n de la fecha de caducidad o de consumo preferente de los alimentos en los distintos pa\u00edses. La norma ISO 16779:2015 estipula que la fecha de consumo preferente de los alimentos es la fecha l\u00edmite para que los productos comercializados mantengan su calidad declarada en condiciones de almacenamiento especificadas, es decir, antes de esta fecha, la calidad del producto sigue siendo completamente satisfactoria; Y la fecha de caducidad es la fecha de caducidad en la que se mantiene la calidad segura del alimento en condiciones de almacenamiento especificadas, despu\u00e9s de la cual el producto puede no tener los atributos de calidad com\u00fanmente esperados por los consumidores, es decir, despu\u00e9s de esta fecha, el alimento no debe considerarse comercializable.
\nCuadro 1 Normas y reglamentos sobre vida \u00fatil de los alimentos en distintos pa\u00edses<\/p>\n
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Modelos y aplicaciones comunes de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil de los alimentos
\nLa fecha de caducidad que figura actualmente en las etiquetas de los productos alimenticios y bebidas suele ofrecer a los consumidores una gu\u00eda aproximada de la vida \u00fatil del producto en las condiciones establecidas de procesado, envasado, transporte y almacenamiento.
\nSin embargo, en la cadena de vida real del producto, los cambios en las condiciones de almacenamiento, los da\u00f1os sufridos por el envase a causa del transporte y otros factores pueden hacer que la vida \u00fatil real del producto sea m\u00e1s corta o m\u00e1s larga que la prevista, con los consiguientes problemas relacionados con la seguridad alimentaria y el desperdicio.
\nLos avances en la predicci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de la vida \u00fatil son, por tanto, fundamentales para mejorar la seguridad, fiabilidad y sostenibilidad del suministro de alimentos.
\nEn el m\u00e9todo de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil, es crucial elegir el modelo din\u00e1mico y la tecnolog\u00eda de an\u00e1lisis de datos adecuados, que puedan predecir con mayor exactitud la vida \u00fatil del producto en funci\u00f3n del cambio de las condiciones ambientales, y que tambi\u00e9n puedan supervisarse en tiempo real. En este art\u00edculo se revisa el m\u00e9todo de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil basado en el principio de deterioro de la calidad.
\nEn los \u00faltimos a\u00f1os, estudiosos nacionales y extranjeros han utilizado modelos din\u00e1micos para estudiar los cambios de calidad de productos c\u00e1rnicos, verduras, frutas, etc., y predecir su vida de almacenamiento, y han obtenido buenos resultados.
\nMediante el an\u00e1lisis de los principales factores que afectan al cambio de la calidad del producto, se determinan los indicadores clave del final de la vida \u00fatil, y se forma el sistema del m\u00e9todo de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil basado en el principio de deterioro de la calidad.
\nEl cambio de la calidad de los alimentos viene determinado por los factores internos de las propiedades de calidad Ci (como la concentraci\u00f3n, el pH, la actividad del agua, etc.) y los factores ambientales externos Ej (como la temperatura, la humedad relativa, el envasado, etc.). El deterioro de la calidad alimentaria puede expresarse como: rQ=f(Ci,Ej). El deterioro de la calidad de los alimentos suele incluir el deterioro de la calidad qu\u00edmica, la din\u00e1mica de crecimiento microbiano y los fallos sensoriales de los alimentos.
\n1. El deterioro de los alimentos se debe principalmente a reacciones qu\u00edmicas, por lo que el modelo cin\u00e9tico de deterioro de la calidad qu\u00edmica se utiliza generalmente para predecir la vida \u00fatil.
\nEl modelo cin\u00e9tico de desintegraci\u00f3n de la masa qu\u00edmica m\u00e1s utilizado es el modelo de Arrhenius.
\nEl modelo de Arrhenius se aplica a los alimentos que se destruyen f\u00e1cilmente por reacci\u00f3n qu\u00edmica, como la oxidaci\u00f3n de las grasas, la reacci\u00f3n de Maillard y la desnaturalizaci\u00f3n de las prote\u00ednas.
\nEn general, cuanto m\u00e1s alta es la temperatura, m\u00e1s r\u00e1pida es la velocidad de reacci\u00f3n qu\u00edmica, lo que significa que m\u00e1s r\u00e1pido decae la calidad del producto. El modelo Q10 se centra en la influencia de la temperatura en la vida \u00fatil, lo que conduce a una baja precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n. En el modelo de Arrhenius, el concepto de Q10 se utiliza para determinar la sensibilidad de la temperatura a la reacci\u00f3n.
\nLa p\u00e9rdida de vida \u00fatil de un alimento A suele evaluarse midiendo el cambio en el \u00edndice de masa caracter\u00edstico A a lo largo del tiempo t, que suele expresarse como f(A)=k(T)t, donde f(A) es la funci\u00f3n de masa del alimento y k es la constante de velocidad de reacci\u00f3n.
\nLa constante de velocidad es la funci\u00f3n exponencial inversa de la temperatura absoluta T, dada por la expresi\u00f3n de Arrhenius Arrhenius, k=kAexp(-ea \/RT), donde kA es una constante, EA es la energ\u00eda de activaci\u00f3n de la reacci\u00f3n que controla la p\u00e9rdida de masa, y R es la constante universal de los gases. De acuerdo con la siguiente ecuaci\u00f3n de ajuste, puede calcularse la calidad del producto al final del estante: -d [A]\/dt=k[A]n, -d [B]\/dt=k '[B]n', donde k y k 'son las constantes de velocidad de cambio de calidad; n y n 'son el orden de reacci\u00f3n; d[A]\/dt y d\/dt son las velocidades de cambio de calidad. La p\u00e9rdida del \u00edndice qu\u00edmico A (como nutrientes o sabores caracter\u00edsticos) o del \u00edndice qu\u00edmico no deseado B (composici\u00f3n de olores o contenido de pigmentos que se desvanecen) es un modo de orden cero si se satisface Un ajuste lineal de A o B al tiempo t; Si se satisface el ajuste lineal entre las semilogmas de A o B y t, se trata de un modelo de primer orden. Si se satisface Un ajuste lineal de 1\/A o 1\/B a t, es un modo de segundo orden.
\nLa descomposici\u00f3n microbiana es una de las principales formas de deterioro de los alimentos, especialmente en el caso de los productos frescos o m\u00ednimamente procesados refrigerados.
\nLos microorganismos pueden provocar el deterioro de los alimentos o causar enfermedades de transmisi\u00f3n alimentaria. Los estudios han demostrado que el deterioro de los alimentos causado por microorganismos se debe principalmente a las actividades de los organismos espec\u00edficos de deterioro (OES) en el almacenamiento de alimentos, y la flora microbiana no es est\u00e1tica, y cambia con los factores internos y los factores ambientales externos de los diferentes tipos de alimentos. Su tendencia de crecimiento es un factor importante para predecir la vida \u00fatil de los alimentos.
\nLa vida \u00fatil puede definirse como el tiempo transcurrido desde el inicio del almacenamiento hasta que los SSO alcanzan un determinado nivel m\u00e1ximo. Las empresas de producci\u00f3n y transformaci\u00f3n deben realizar pruebas de vida \u00fatil para determinar cu\u00e1ndo se produce el deterioro, y deben verificar eficazmente la tendencia de crecimiento de los microorganismos pat\u00f3genos, utilizando una investigaci\u00f3n cient\u00edfica s\u00f3lida para evaluar el riesgo potencial de sus alimentos.
\nExisten muchos modelos relacionados con la temperatura en la literatura para describir el crecimiento microbiano y se han desarrollado una serie de herramientas de software para predecir el crecimiento de determinados microorganismos en los alimentos, sin embargo, s\u00f3lo unos pocos son aplicables a la predicci\u00f3n real de la vida \u00fatil.
\nExisten cuatro modelos comunes de primer orden de la din\u00e1mica microbiana: Modelo lineal, modelo log\u00edstico, modelo de Gompertz y modelo de Baranyi y Roberts. El modelo Gompertz es la piedra angular de la microbiolog\u00eda predictiva. El sistema PMP (Pathogen Modeling Program) desarrollado por el Departamento de Agricultura de EE.UU. y el sistema Food Micromodel (FM) desarrollado por el Departamento de Agricultura, Alimentaci\u00f3n y Pesca del Reino Unido utilizan ambos la funci\u00f3n Gompertz como modelo principal.
\n3. Sensory Predictive shelf life models Sensory Predictive shelf life methods Ya en las d\u00e9cadas de 1980 y 1990, Taoukis et al. describieron los principios y m\u00e9todos para realizar pruebas eficaces de vida \u00fatil acelerada (ASLT).
\nEn el m\u00e9todo ASLT, la temperatura es el par\u00e1metro clave para determinar el da\u00f1o alimentario, ya que cuanto m\u00e1s alta es la temperatura, m\u00e1s r\u00e1pido se da\u00f1a el alimento.
\nLa relaci\u00f3n entre la temperatura y la velocidad de deterioro puede expresarse mediante la ecuaci\u00f3n de Arrhenius. En general, existen dos clases principales de pruebas que pueden utilizarse con este fin: las pruebas diferenciales (especialmente las comparaciones pin-wise, las pruebas de doble tri\u00e1ngulo -generalmente en pruebas controladas de variaci\u00f3n de diferencias- y las pruebas triangulares) y las pruebas que utilizan escalas adecuadas (caracter\u00edsticas o alg\u00fan atributo espec\u00edfico).
\nEn la actualidad, el m\u00e9todo de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil sensorial m\u00e1s utilizado en el pa\u00eds y en el extranjero es el an\u00e1lisis de riesgos de Weibull, que es un m\u00e9todo pr\u00e1ctico, que combina eficazmente el principio de ASLT y los m\u00e9todos sensoriales y aporta mejoras.
\nLa funci\u00f3n de probabilidad de Weibull se utiliza ampliamente para describir fen\u00f3menos de fallo en ingenier\u00eda, y fue propuesta por Gacula y Kubala para las pruebas de vida \u00fatil. El principio del m\u00e9todo es que la relaci\u00f3n entre la tasa de da\u00f1o acumulativa y el tiempo de conservaci\u00f3n reflejado por el rechazo del producto por el consumidor es la siguiente: lgt=lgH\/\u03b2+ LG-\u03b1 : t es el tiempo \/d de descubrimiento del nuevo alimento estropeado; H es la tasa de riesgo acumulativa \/%; \u03b1 es el par\u00e1metro de distribuci\u00f3n de Weibull de escala; Beta es el par\u00e1metro de distribuci\u00f3n de Weibull de forma.
\nWahyuni et al. estudiaron la predicci\u00f3n de la vida \u00fatil de pasteles brownie adoptando el m\u00e9todo de ensayo de vida \u00fatil acelerada (ASLT) combinado con el modelo de Arrhenius.
\nEn este estudio, se utilizaron tres cambios de temperatura de almacenamiento de 20\u2103, 30\u2103 y 40 \u2103, y se seleccion\u00f3 el \u00e1cido tiobarbit\u00farico (TBA) como \u00edndice de cambio para el seguimiento.
\nSeg\u00fan las investigaciones de Ketaren, los cambios en nutrientes como la grasa durante el almacenamiento provocan el enranciamiento de los alimentos, y los productos de oxidaci\u00f3n aldeh\u00eddos pueden formar compuestos coloreados con TBA. El valor de TBA se utiliza para indicar el grado de oxidaci\u00f3n, y la cantidad de TBA es el factor m\u00e1s importante para determinar el grado de da\u00f1o del aceite.
\nLos resultados experimentales mostraron que el valor de TBA aumentaba con el aumento de la temperatura de almacenamiento, y la vida \u00fatil del brownie se estim\u00f3 mediante la ecuaci\u00f3n de Arrhenius, es decir, con el aumento de la temperatura (20\u2103, 30\u2103, 40 \u2103), la vida \u00fatil del producto era de 1,57, 4,9 y 14 d\u00edas, respectivamente.
\nNashi et al. realizaron un estudio sobre la vida \u00fatil de las caracter\u00edsticas del sabor de las bebidas de grano de avena tras el tratamiento instant\u00e1neo a temperatura ultraelevada, y los \u00edndices de evaluaci\u00f3n incluyeron la mezcla de sabores adversos, el n-hexal y el PVG. El m\u00e9todo de evaluaci\u00f3n adopt\u00f3 la cromatograf\u00eda de sustancias de sabor, y se cre\u00f3 un equipo de evaluaci\u00f3n sensorial para puntuar la aceptabilidad del sabor. Los resultados experimentales mostraron que cuando el contenido de n-hexal era de 3 a 5 veces superior al valor inicial, mejoraba la calidad del sabor de la bebida de cereales de avena. El sabor de la bebida de cereales de avena es inaceptable.
\nHU et al. estudiaron los cambios de calidad y la vida \u00fatil de los huevos incrustados con quitosano durante el almacenamiento, y midieron los cambios de calidad de los huevos incrustados durante el almacenamiento a 5\u2103, 20\u2103 y 35 \u2103 respectivamente. Se analiz\u00f3 el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson del valor de Hough, la densidad y el aumento porcentual del di\u00e1metro de la c\u00e1mara para establecer un modelo de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil basado en la ecuaci\u00f3n de Arrhenius.
\nLos resultados mostraron que la calidad de los huevos disminuy\u00f3 con la extensi\u00f3n del tiempo de almacenamiento. El entorno de almacenamiento a alta temperatura (20\u2103 y 35 \u2103) que a baja temperatura (5 \u2103) tiene un efecto significativo en el deterioro de la calidad. El coeficiente de correlaci\u00f3n entre la calidad de la yema de huevo y la unidad de Hough es el m\u00e1s alto, que puede ser utilizado como un \u00edndice importante para predecir la vida \u00fatil. De acuerdo con la ley de variaci\u00f3n de la calidad del huevo, se puede establecer el modelo din\u00e1mico de primer orden de la yema de huevo.
\nEl coeficiente R2 del ajuste de la curva entre el valor predicho y el valor medido fue de 0,982 5, y el error relativo medio P fue de 9,32%, inferior a 10%. Se describi\u00f3 la relaci\u00f3n din\u00e1mica entre la calidad de la yema de huevo y la temperatura.
\nAl mismo tiempo, bas\u00e1ndose en el modelo din\u00e1mico, se determin\u00f3 el modelo de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil del huevo de quitosano basado en el coeficiente de la yema. El error relativo medio es de 7,6%, inferior a 10%, lo que indica que el modelo de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil del huevo basado en el cambio de calidad de la yema es viable.
\nLiu Hong et al. demostraron que, en la actualidad, la determinaci\u00f3n de la vida \u00fatil en la industria china de alimentos y bebidas se basa principalmente en el m\u00e9todo de referencia, es decir, en el valor emp\u00edrico para determinar, y carece de m\u00e9todos de ensayo cient\u00edficos y est\u00e1ndar. El modelo Q10 es un m\u00e9todo muy utilizado para acelerar las pruebas destructivas en China, que estudia principalmente el efecto de la temperatura en la calidad del producto durante el almacenamiento.
\nRen Yani et al. utilizaron el m\u00e9todo ASLT para predecir la vida \u00fatil del pan blando. Las temperaturas experimentales se fijaron en la temperatura normal de 20\u2103, 37\u2103 y 47 \u2103, y la humedad relativa fue de 60%. Los autores analizaron los resultados de las pruebas a 37\u2103 y 47 \u2103 mediante el valor \u00e1cido, el valor de per\u00f3xido y los \u00edndices microbianos (n\u00famero total de colonias, moho y Escherichia coli) de los productos, combinados con los resultados de la evaluaci\u00f3n sensorial y el modelo Q10. La vida \u00fatil del pan blando se calcula en condiciones de almacenamiento a temperatura normal.
\nEn los \u00faltimos a\u00f1os, algunos modelos cin\u00e9ticos y de crecimiento microbiano se han ido aplicando gradualmente a la predicci\u00f3n de la vida \u00fatil de los productos en China. Hu Yunfeng et al. estudiaron el modelo din\u00e1mico del cambio de calidad de la harina de arroz fresca y h\u00fameda a diferentes temperaturas de almacenamiento, y aplicaron el modelo de Arrhenius para predecir su vida \u00fatil. Los resultados muestran que el coeficiente de ajuste del valor azul cl\u00e1sico de la harina de arroz fresca y h\u00fameda es alto, y el modelo basado en el valor azul cl\u00e1sico como objetivo de predicci\u00f3n tiene un peque\u00f1o error emp\u00edrico.
\nCheng Xiaofeng et al. estudiaron la predicci\u00f3n de la vida \u00fatil de galletas comprimidas y seleccionaron el m\u00e9todo ASLT combinado con el modelo de Arrhenius para la predicci\u00f3n. En condiciones de temperatura de almacenamiento acelerada, se determin\u00f3 el cambio del valor \u00e1cido de las galletas comprimidas. Se observ\u00f3 que el cambio del valor \u00e1cido era evidente, lo que concordaba con el modelo cin\u00e9tico de primer orden. Se estableci\u00f3 la ecuaci\u00f3n de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil de las galletas comprimidas y se calcul\u00f3 la vida \u00fatil de los productos a 45 \u2103.
\nProblemas y sugerencias en el estudio de la vida \u00fatil en China
\n1. La investigaci\u00f3n actual sobre la vida \u00fatil abarca pocos tipos de productos, sobre todo alimentos listos para el consumo;
\n2. Muchos tipos de productos nacionales en las normas actuales carecen del dise\u00f1o de la calidad del producto, especialmente los indicadores de seguridad no alimentaria (indicadores de salud), pero en la circulaci\u00f3n real de los productos b\u00e1sicos, la calidad del producto a menudo cambia antes que los indicadores de seguridad alimentaria, lo que resulta dif\u00edcil determinar el final de la vida \u00fatil del producto.
\nPor ejemplo, al llevar a cabo el experimento de vida \u00fatil de los productos de barras de frutos secos, el esquema experimental de los productos de barras de frutos secos se dise\u00f1\u00f3 tomando como referencia el esquema experimental de estabilidad de vida \u00fatil basado en condiciones de temperatura del ap\u00e9ndice B de la Gu\u00eda general para la vida \u00fatil de los alimentos T\/CNFIA 001-2017. De acuerdo con los datos de referencia, el experimento acelerado se dise\u00f1\u00f3 seg\u00fan Q10=4, utilizando muestras a temperatura ambiente (25 \u2103), muestras aceleradas (condiciones de almacenamiento de 35 y 45 \u2103, 75%RH) y muestras de control (condiciones de almacenamiento de 4 \u2103). El producto se llev\u00f3 a cabo de acuerdo con GB 7099-2015 \"Food Safety National Standard pasteler\u00eda y pan\", de acuerdo con los requisitos pertinentes de la norma. Se compararon y evaluaron los \u00edndices fisicoqu\u00edmicos (valor de acidez, valor de per\u00f3xido), microbiol\u00f3gicos (n\u00famero total de colonias, n\u00famero de mohos, n\u00famero de coliformes) y sensoriales (prueba de diferencia, prueba de aceptaci\u00f3n del consumidor).
\nLos resultados experimentales mostraron que bajo las condiciones aceleradas de 35\u2103 y 45 \u2103, el valor \u00e1cido y el valor de per\u00f3xido no excedieron el valor l\u00edmite est\u00e1ndar dentro de 320 d\u00edas despu\u00e9s de la conversi\u00f3n de d\u00edas de almacenamiento a temperatura normal, y los resultados de la prueba microbiana tambi\u00e9n fueron calificados, lo cual fue muy inferior a los requisitos l\u00edmite de la norma. Por lo tanto, el Q10 del producto no puede determinarse mediante la prueba del valor \u00e1cido o del valor de per\u00f3xido, y la vida \u00fatil del producto puede evaluarse mediante el valor \u00e1cido o el valor de per\u00f3xido.
\nSeg\u00fan los resultados experimentales de la prueba de tres puntos de evaluaci\u00f3n sensorial, en el intervalo de confianza de P\u22640,05, el producto en la condici\u00f3n de aceleraci\u00f3n de 35 \u2103 presentaba la diferencia m\u00e1s evidente entre la muestra de control y el producto cuando los d\u00edas de almacenamiento alcanzaban los 270 d\u00edas a temperatura normal, pero la muestra de control no presentaba ninguna diferencia significativa, y la diferencia entre el producto en almacenamiento continuo y la muestra de control no se ampliaba. Cuando los d\u00edas de almacenamiento a temperatura ambiente alcanzaron los 270 d bajo la condici\u00f3n acelerada de 45 \u2103, hubo una diferencia significativa entre la muestra y la muestra de control. Seg\u00fan este experimento, la vida \u00fatil del producto a temperatura ambiente deber\u00eda ser de unos 270 d (9 meses).
\nLos resultados de la evaluaci\u00f3n de la aceptaci\u00f3n sensorial mostraron que en la condici\u00f3n de aceleraci\u00f3n de 35 \u2103, ning\u00fan \u00edndice no alcanz\u00f3 el requisito m\u00ednimo de aceptaci\u00f3n de 3,5 puntos durante el per\u00edodo de prueba (convertido a 320 d\u00edas de almacenamiento a temperatura normal). Bajo la condici\u00f3n de 45 \u2103 de aceleraci\u00f3n, los productos con 450 d\u00edas de almacenamiento a temperatura ambiente no pueden alcanzar el requisito m\u00ednimo de aceptaci\u00f3n de 3,5 puntos, excepto el \u00edndice de adherencia. Seg\u00fan este experimento, la vida \u00fatil del producto a temperatura ambiente deber\u00eda ser de unos 450 d\u00edas (15 meses).
\nTres m\u00e9todos experimentales diferentes han obtenido resultados de pruebas de vida \u00fatil completamente diferentes, y los indicadores f\u00edsicos y qu\u00edmicos no se superan, el sensorial ha aparecido puntuaci\u00f3n inaceptable.
\n3. En el caso de los productos similares en grano (como el arroz, los fideos, etc.) y otros productos agr\u00edcolas primarios transformados, debido a la falta de indicadores indicativos (f\u00edsicos y qu\u00edmicos, microbianos) o indicadores indicativos del deterioro de la calidad de los productos intermedios (como el valor de los \u00e1cidos grasos), la vida \u00fatil del producto es escasa.
\nEn vista de los problemas mencionados y de muchas categor\u00edas de alimentos nacionales, el per\u00edodo de prueba de la vida \u00fatil es largo, y los datos de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil de diferentes categor\u00edas de alimentos no son s\u00f3lidos. Se sugiere aumentar la investigaci\u00f3n sobre la predicci\u00f3n de la vida \u00fatil de diferentes alimentos y productos agr\u00edcolas procesados primarios, fortalecer la investigaci\u00f3n sobre los indicadores de deterioro de la calidad relacionados, y mejorar la estabilidad y la referibilidad de los datos de predicci\u00f3n de la vida \u00fatil. Al mismo tiempo, en combinaci\u00f3n con el modelo ASLT, se mide la vida \u00fatil despu\u00e9s de obtener Q10 mediante una prueba multitemperatura, y se mejora la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n de la vida \u00fatil.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00bfCu\u00e1les son los modelos habituales y los casos de aplicaci\u00f3n de la predicci\u00f3n de la vida \u00fatil de los alimentos? La vida \u00fatil de los alimentos no s\u00f3lo afecta al disfrute sensorial de los consumidores, sino que tambi\u00e9n afecta a su salud y seguridad, y est\u00e1 relacionada con la reputaci\u00f3n, la marca y los beneficios econ\u00f3micos de los fabricantes de alimentos. Predecir y calcular con precisi\u00f3n la vida \u00fatil [...]<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46],"tags":[],"yoast_head":"\n