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저자정보
Ji Yoon Kim (Gyeongsang National University) Eun Bi Jeon (Gyeongsang National University) Min Gyu Song (Gyeongsang National University) Shin Young Park (Gyeongsang National University)
저널정보
한국수산과학회 양식분과 한국수산과학회 양식분과 학술대회 2021 Conference on the Future Technology of Fisheries Science [3개 분과 공동개최]
발행연도
2021.4
수록면
176 - 176 (1page)

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Predictive models in food microbiology are used to predict growth or mortality of spoilage and pathogenic bacteria in diverse food products using mathematical and statistical tools that take into account the internal and external factors of the foods. The mathematical predictive growth models can determine the shelf life and safety of foods. Raw tuna is recognized as a premium quality seafood in Korea and Japan, and is a popular sashimi mainly eaten raw. However, in the case of seafood consumed raw, they are vulnerable to pathogenic microbial contamination and proliferation during distribution and storage. Especially, Aeromonas hydrophila has been isolated from seafood and has an ability to grow under refrigeration conditions. A. hydrophila has been attracted attention as an emerging human pathogen. Therefore, this study developed predictive growth models for Aeromonas hydrophila in raw tuna (Thunnus orientalis) as a function of cold storage temperatures (2, 5, 8, 11 and 15 ℃). At these storage temperature, primary models fit well (R<SUP>2</SUP>;0.97-0.98) with Baranyi model to obt ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-529-001944630