Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi&

Transkript

1 NamıkKemalÜniversitesi ISSN:1302*7050 TekirdağZiraatFakültesiDergisi JournalofTekirdagAgriculturalFaculty AnInternationalJournalofallSubjectsofAgriculture Cilt/Volume:10Sayı/Number:3Yıl/Year:2013

2 Sahibi/Owner NamıkKemalÜniversitesiZiraatFakültesiAdına OnBehalfofNamıkKemalUniversityAgriculturalFaculty Prof.Dr.AhmetİSTANBULLUOĞLU Dekan/Dean EditörlerKurulu/EditorialBoard Başkan/EditorinChief Prof.Dr.SelçukALBUT ZiraatFakültesiBiyosistemMühendisliğiBölümü DepartmentBiosystemEngineering,AgriculturalFaculty Üyeler/Members Prof.Dr.M.İhsanSOYSAL Zootekni/AnimalScience Prof.Dr.BülentEKER BiyosistemMühendisliği/BiosystemEngineering Prof.Dr.ServetVARIŞ BahçeBitkileri/Horticulture Prof.Dr.AslıKORKUT PeyzajMimarlığı/LandscapeArchitecture Prof.Dr.TemelGENÇTAN TarlaBitkileri/FieldCrops Prof.Dr.MüjganKIVAN BitkiKoruma/PlantProtection Prof.Dr.ŞefikKURULTAY GıdaMühendisliği/FoodEngineering Prof.Dr.AydınADİLOĞLU ToprakBilimiveBitkiBesleme/SoilScienceandPlantNutrition Prof.Dr.FatihKONUKCU BiyosistemMühendisliği/BiosystemEngineering Prof.Dr.SezenARAT TarımsalBiyoteknoloji/AgriculturalBiotechnology Doç.Dr.ÖmerAZABAĞAOĞLU TarımEkonomisi/AgriculturalEconomics Yrd.Doç.Dr.DevrimOSKAY TarımsalBiyoteknoloji/AgriculturalBiotechnology Yrd.Doç.Dr.HarunHURMA TarımEkonomisi/AgriculturalEconomics Yrd.Doç.Dr.M.RecaiDURGUT BiyosistemMühendisliği/BiosystemEngineering İndeksler/Indexingandabstracting CABItarafındanfull*textolarakindekslenmektedir/IncludedinCABI DOAJtarafındanfull*textolarakindekslenmektedir/Includedin DOAJ EBSCOtarafındanfull*textolarakindekslenmektedir/Includedin EBSCO FAOAGRISVeriTabanındaİndekslenmektedir/IndexedbyFAO AGRISDatabase INDEXCOPERNICUStarafındanfull*textolarakindekslenmektedir/ IncludedinINDEXCOPERNICUS TUBİTAK]ULAKBİMTarım,VeterinerveBiyolojiBilimleriVeri TabanıTVBBVT)Tarafındantaranmaktadır/IndexedbyTUBİTAK] ULAKBİMAgriculture,VeterinaryandBiologicalSciencesDatabase YazışmaAdresi/CorrespondingAddress TekirdağZiraatFakültesiDergisiNKÜZiraatFakültesi59030TEKİRDAĞ E*mail: Webadresi: Tel: ISSN:

3 DanışmanlarKurulu/AdvisoryBoard BahçeBitkileri/Horticulture Prof.Dr.KazımABAK ÇukurovaÜniv.ZiraatFak.Adana Prof.Dr.Y.SabitAĞAOĞLU AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Prof.Dr.JimHANCOCK MichiganStateUniv.USA Prof.Dr.MustafaPEKMEZCİ AkdenizÜniv.ZiraatFak.Antalya BitkiKoruma/PlantProtection Prof.Dr.MithatDOĞANLAR MustafaKemalÜniv.ZiraatFak.Hatay Prof.Dr.TimurDÖKEN AdnanMenderesÜniv.ZiraatFak.Aydın Prof.Dr.IvankaLECHAVA AgriculturalUniv.Plovdiv*Bulgaria Dr.EmilPOCSAI PlantProtectionSoilCons.ServiceVelence*Hungary GıdaMühendisliği/FoodEngineering Prof.Dr.YaşarHIŞIL EgeÜniv.MühendislikFak.İzmir Prof.Dr.FevziKELEŞ AtatürkÜniv.ZiraatFak.Erzurum Prof.Dr.AtillaYETİŞEMİYEN AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Prof.Dr.ZhelyazkoSIMOV UniversityofFoodTechnologiesBulgaria TarımsalBiyoteknoloji/AgriculturalBiotechnology Prof.Dr.HakanTURHAN ÇanakkaleOnsekizMartÜniv.ZiraatFak.Çanakkale Prof.Dr.KhalidMahmoodKHAWAR AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Prof.Dr.MehmetKURAN OndokuzMayısÜniv.ZiraatFak.Samsun Doç.Dr.TuğrulGİRAY UniversityofPuertoRico.USA Doç.Dr.KemalKARABAĞ AkdenizÜniv.ZiraatFak.Antalya Doç.Dr.MehmetAliKAYIŞ SelçukÜniv.ZiraatFak.Konya TarlaBitkileri/FieldCrops Prof.Dr.EsvetAÇIKGÖZ UludağÜniv.ZiraatFak.Bursa Prof.Dr.ÖzerKOLSARICI AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Dr.NurettinTAHSİN Agric.Univ.PlovdivBulgaria Prof.Dr.MuratÖZGEN AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Doç.Dr.ChristinaYANCHEVA Agric.Univ.PlovdivBulgaria TarımEkonomisi/AgriculturalEconomics Prof.Dr.FarukEMEKSİZ ÇukurovaÜniv.ZiraatFak.Adana Prof.Dr.HasanVURAL UludağÜniv.ZiraatFak.Bursa Prof.Dr.GamzeSANER EgeÜniv.ZiraatFak.İzmir Dr.AlbertoPOMBO ElColegiodelaFronteraNorte,Meksika TarımMakineleri/AgriculturalMachinery Prof.Dr.ThefanisGEMTOS AristotleUniv.Greece Prof.Dr.SimonBLACKMORE TheRoyalVet.Agr.Univ.Denmark Prof.Dr.HamdiBİLGEN EgeÜniv.ZiraatFak.İzmir Prof.Dr.AliİhsanACAR AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara TarımsalYapılarveSulama/FarmStructuresandIrrigation Prof.Dr.ÖmerANAPALI AtatürkÜniv.ZiraatFak.Erzurum Prof.Dr.ChristosBABAJIMOPOULOS AristotleUniv.Greece Dr.ArieNADLER MinistryAgr.AROIsrael Toprak/SoilScience Prof.Dr.SaitGEZGİN SelçukÜniv.ZiraatFak.Konya Prof.Dr.SelimKAPUR ÇukurovaÜniv.ZiraatFak.Adana Prof.Dr.MetinTURAN AtatürkÜniv.ZiraatFak.Erzurum Doç.Dr.PasgualeSTEDUTO FAOWaterDivisionItaly Zootekni/AnimalScience Prof.Dr.AndreasGEORGOIDUS AristotleUniv.Greece Prof.Dr.IgnacyMISZTAL BreedingandGeneticsUniversityofGeorgiaUSA Prof.Dr.KristaqKUME CenterforAgriculturalTechnologyTransferAlbania Dr.BrianKINGHORN TheIns.ofGeneticsandBioinf.Univ.ofNewEnglandAustralia Prof.Dr.IvanSTANKOV TrakiaUniv.Dept.OfAnimalSci.Bulgaria Prof.Dr.NihatÖZEN AkdenizÜniv.ZiraatFak.Antalya Prof.Dr.JozsefRATKY Res.Ins.AnimalBreed.andNut.Hungary Prof.Dr.NaciTÜZEMEN AtatürkÜniv.ZiraatFak.Erzurum

4 TekirdagZiraatFakültesiDergisi/JournalofTekirdagAgriculturalFaculty ) İÇİNDEKİLER/CONTENTS N.Tekel TürkiyeGapBölgesiKoyunYetiştiriciliğininBazıYapısalveTeknikÖzellikleri SomeofTheStructuralAndTechnicalFeaturesofSheepBreedinginTheGapRegionofTurkey... 1*10 C.Yücel,M.Avcı,N.Kılıçalp,M.R.Akkaya, LactobacillusBuchneriileSilolanmışBaklagil,BuğdaygilVeKarışımlarınınSilajÖzellikleri TheSilageCharacteristicsOfLegume,GrassesAndMixturesOfSiledWithLactobacillusBuchneri... 11*18 E.Gökyer BartınKentiVeArıtHavzasıÖrneğindePeyzajDeğişimiVeParçalılıkÜzerineBirAraştırma OnAResearchLandscapeChangeandFragmentationCaseStudy,BartınCityandArıtBasin... 19*28 N.KolumanDarcan),İ.Daşkıran,B.Şener EkstansifSistemdeYetiştirilenKeçilerdeSıcaklıkStresininT4Tiroksin),T3Triiyodotironin),KortizolHormonları ÜzerineEtkileri TheHeatStreesEffectOnT4Thyroxin),T3Triiodothyronine),CortisolHormonesOfGoatsİnRearingExtensive Systems... 29*36 C.Tölü,T.Savaş,İ.Y.Yurtman,B.H.Hakyemez,A.Gökkuş BuğdayHasılıVeDoğalMeraİleFarklıOtlatmaYoğunluklarınınSağmalKeçilerinBazıDavranışÖzelliklerineEtkisi TheEffectOfWheatAndNaturalPasturesAndOfDifferentGrazingİntensitiesOnSomeBehavioralTraitsOf LactatingGoats... 37*45 A.Sungur,H.Özcan DTPAveBCRArdışıkEkstraksiyonYöntemleriyleToprakÖrneklerindeAğırMetalAnalizi HeavyMetalsAnalysesintheSoilSamplesthroughDTPAandBCRSequentialExtractionProcedures... 46*53 P.Oğuzhan,F.Yangılar GıdalardaMikroorganizmaİnaktivasyonununModellemesiveUygulaması ModellingAndApplicationofTheInactivationofMicroorganism... 54*58 S.Adiloğlu,F.EryılmazAçıkgöz,AydınAdiloğlu TheEffectofIncreasingDosesofSulfurApplicationofSomeNutrientElements,VitaminC,ProteinContentsAnd BiologicalPropertiesofCanolaPlantBrassicaNapusL.) ArtanMiktarlardaKükürtUygulamasininKanolaBrassicaNapusL.)BitkisininBaziBesinElementi,VitaminC,Protein KapsamiVeBiyolojikÖzellikleriÜzerineEtkisi... 59*63 Ö.Sayı,L.Genç ÇanakkaleİliAraziKullanımveBitkiÖrtüsüDeğişimininUzaktanAlgılamaYardımıileBelirlenmesi DeterminationofLandUseAndLandCoverChangesinCanakkaleProvinceUsingRemoteSensing... 64*73 J.M.Kıyıcı,R.Koçyiğit,N.Tüzemen KlasikMüziğinSiyahAlacaSığırlardaSütVerimi,SütBileşenleriveSağımÖzelliklerineEtkisiDepolamaSüresive TheEffectofClassicalMusiconMilkProduction,MilkComponentsAndMilkingCharacteristicsofHolsteinFriesian... 74*81 B.Öztürk,E.Küçüker,O.Saraçoğlu,K.Y.YakupÖzkan 0900Ziraat KirazÇeşidininMeyveKalitesiVeBiyokimyasalİçeriğiÜzerineBüyümeyiDüzenleyiciMaddelerin Etkisi EffectofPlantGrowthRegulatorsonFruitQualityandBiochemicalContentof 0900Ziraat SweetCherryCultivar.. 82*89 G.Ş.Aydın,B.Büyükışık,A.Kocataş FarklıAzotKaynağınınNo3VeNh4)ZararlıDenizelDiyatomuThalassiosiraAlleniiTakanoBacillariophyceae) BüyümesiÜzerineEtkisi EffectsofdifferentnitrogenNO3veNH4)sourcesonthegrowthofharmfulmarinediatom:Thalassiosiraallenii TakanoBacillariophyceae)... 90*96 S.T.Rad,Ş.Kurt,S.Polatöz UseofInformationandCommunicationTechnologiesinRuralMersınTurkey);ProspectsForRuralDevelopment MersinKırsalındaSürdürülebilirKırsalKalkınmadaBilgiveİletişimTeknolojilerindenYararlanma... 97*106

5 Oğuzhan)ve)Yangılar,))2013)10)3)) Gıdalarda'Mikroorganizma'İnaktivasyonunun'Modellemesi've'Uygulaması' P.'Oğuzhan *'' ' F.'Yangılar' * ArdahanÜniversitesiMühendislikFakültesiGıdaMühendisliğiBölümü,Ardahan Gıda endüstrisinde enfeksiyona neden olan ve toksijenik mikroorganizmalarla bulaşan gıdaların tüketilmesinin engellenmesivesonyıllardabilinçlitüketicisayısındakiartış,gıdakorumayöntemlerineyönelimizorunlulukhaline getirmiştir.gıdamikrobiyolojisi,gıdaişlemevetaşımasırasındaeksikve\veyahatalıuygulamalarsonundagıdaları bozan,insanlarıhastalandıranmikroorganizmalarlailgilenmektedir.bunedenlepatojenmikroorganizmalarıntespiti halk sağlığı açısından tehlikelerin tanımlanması ve önlenmesi için bir çözüm yolu oluşturmaktadır ve böylece bu tekniklerle muhafaza edilen gıdaların raf ömrü uzatılabilecek, patojen mikroorganizmaların inaktivasyonu ile gıda güvenliği sağlanarak aynı zamanda uygulanan bu işlemlerle besin değeri kayıplarının en aza indirilmesi mümkün olacaktır. Mikrobiyal inaktivasyon gıdanın güvenliğini ve tazeliğini muhafaza etmeye yönelik bir uygulama olarak gıdakorumayöntemleriiçindeyeralmaktadır.buamaçla,klasikısılişlemuygulamalarıpastörizasyon,sterilizasyon vb.),vurguluelektrikselalanpef),iyonizeradyasyon,yüksekbasınç,ultrasoniksesdalgalarıveplazmasterilizasyon gibi farklı metotlar uygulanmaktadır. Mikrobiyal inaktivasyon modellemesi, gıda üretiminde güvenli ve etkili bir yöntemdir. Mikrobiyolojinin oldukça yeni olan bu uygulaması özellikle gıdalarda risklerin hesaplanması, mikroorganizmaların gelişimi, inaktivasyonu ve raf ömrü üzerinde başarılı sonuçlar teşkil edecektir. Bu tekniğin ülkemiz gıda endüstrisi açısından uygulamasının yaygınlaştırılması, gereken önemi kazanması için uygulama ve kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi ve bununda bilimsel araştırma ve endüstri uygulamaları ile desteklenmesi gerekmektedir. Anahtar'Kelimeler:'İnaktivasyonmodelleri,güvenligıda,mikroorganizma *BumakaleninözetiFoodMicro2012yayınlanmıştır. Modelling'And'Application'of'The'Inactivation'of'Microorganism'' Prevention of consuming contaminated food with toxic microorganisms causing infections and consideration of food protection and new microbial inactivation methods are obligatory situations. Food microbiology is mainly related with unwanted microorganisms spoiling foods during processing and transporting stages and causing diseases.determinationofpathogenmicroorganismsisimportantforhumanhealthtodefineandpreventdangers and elongate shelf life. Inactivation of pathogen microorganisms can provide food security and reduce nutrient losses.microbialinactivationwhichisusingmethodsoffoodprotectionsuchasfoodsafetyandfresh.withthis aim,variousmethodsareusedsuchasclassicalthermalprocessespasteurisation,sterilisation),pressuredelectrical field PEF), ionised radiation, high pressure, ultrasonic waves and plasma sterilisation. Microbial inactivation modellingisasecureandeffectivemethodinfoodproduction.anewmicrobiologicalapplicationcangiveuseful resultsforriskassessmentinfood,inactivationofmicroorganismsandimprovementofshelflife.applicationand controlmethodsshouldbedevelopedandsupportedbyscientificresearchandindustrialapplications. Keywords:'Inactivationmodelling,securefood,microorganism Giriş' Gıda mikrobiyolojisi; gıdalarda bozulma ve sağlık riski oluşturan mikroorganizmalar, fermentasyon mikrobiyolojisi, gıda kaynaklı mikroorganizmalar, gıdalarda mikroorganizmaların izolasyonu ve sayımı, gıda koruma yöntemleri ve gıda güvenliği gibi konular üzerinde dururken daha çok istenmeyen mikroorganizmaları konu alan bir bilimdalıdırerkmen,2010). Besinlerin bozulmalarının ve besin zehirlenmeley rinin başlıca sebebi mikroorganizmalardır. Bu nedenlemikroorganizmalarınkontrolü,gıdakalite ve güvenilirliği bakımından önemlidir. Bunun için besin endüstrisinde kullanılan gıda koruma metotlarıgenelliklemikroorganizmanınüremesini engellemek ya da mikrobiyal inaktivasyonu sağlamak amacıyla yapılmaktadır Mañas and Pagán,2005;ÖzlüveAtasever,2007).Buamaçla klasik ısıl işlem uygulamaları pastörizasyon, sterilizasyon vb.), vurgulu elektriksel alan PEF), iyonize radyasyon, yüksek basınç, ultrasonik ses dalgaları ve plazma sterilizasyon gibi farklı 54

6 metotlaruygulanmaktadırtülekvefilizay,2005; Sagdıcveark.,2008;Karadagveark.,2008). Modeller, uzun zaman alan kontrol testlerini yapmak yerine daha kısa sürede sonuç alınabilecek testlere imkân tanırken ekonomiklik açısındandafaydasağlamaktadır.diğerönemlibir özelliğidegıdakalitesininbelirlenmesindebilinen faktörlerin kullanılması ve geliştirilmesidir Wıjtezes ve ark., 1995). Modelleme teknikleri; mikroorganizma popülasyonlarının ve büyüme stratejilerinin tanımlanmasını sağlar. Modellemenin amacı, insan sağlığını tehdit eden muhtemelmikroorganizmaseviyesivebutehdidin nezamanoluşabileceğinintahminidirsobolevave ark.,2000;keyvanveozdemir,2010). Gıdalarınrafömrüvekalitesimikroorganizmaların büyümesi ile belirlenir. Mikrobiyal gelişme, su aktivitesia w )veasiditegibiiçfaktörler,sıcaklıkve oksijenin kullanılabilirliği gibi dış faktörlere bağlıdır. Son yıllarda mikroorganizma gelişmesini engellemek amacıyla çeşitli matematiksel modellergeliştirilmiştirzwieteringveark.,1990; IFST,1993;BaranyiandRoberts,1995;Burchanan ve ark., 1997; Wilbey, 1997; Van Impe ve ark., 2005). Gıdanın kalitesindeki zamanla meydana gelendeğişikliklerivegıdanınrafömrünüuzatmak amacıylamatematikselmodellerkullanılmaktadır. MatematikselmodellerpHdeğerivea w değerigibi çeşitli koşullar altında bulunan mikroorganizmalardan elde dilen bilgilerin matematiksel eşitliklere yerleştirilmesiyle oluşturulur. Mikroorganizma sayıları gıdanın üretiminde ve işlenmesindeki her aşamada gıdanın işlenme teknolojisine bağlı olarak değişiklikgösterebilirkeyvanveözdemir,2010). Gıda mikrobiyolojisi açısından önemli olan, mikroorganizmaların özellikle lag fazının veya log fazının kinetiğinin modellendirilmesidir. Gıdadaki mikroorganizma popülasyonunun lag fazında kalması sağlanılabilirse gıdanın raf ömrü uzatılabilir. Eğer mikroorganizma, büyüme fazına geçiyorsabudurumdadabüyümehızıgıdanınraf ömrünübelirlerolmez,1999;keyvanveozdemir, 2010). İnaktivasyon'Modellerinin'Gıda' Endüstrisinde'Kullanım'Alanları' İnaktivasyonalanındailkmodelçalışmaları1920'li yılların başlarında konservelerde sporların inaktivasyonunun tanımlanmasında kullanılmıştır Whiting, 1995; Coksöyler, 2006). Günümüzde inaktivasyon modelleri gıda endüstrisinde; et Oğuzhan)ve)Yangılar,))2013)10)3)) ürünlerinde üretimin değişik aşamalarında kesme, parçalama, soğutma, paketleme ve dağıtım), et ve süt ürünlerinde raf ömrünün belirlenmesinde, fermantasyonda kullanılacak olan starter kültürlerin kontrolünde, hedef mikroorganizmalarınüremesiiçinçevreşartlarının sağlanmasında, ürünlere uygulanan çeşitli işlemlerinoptimizasyonuaçısındanvekullanılacak katkı maddelerinin mikroorganizma üzerindeki etkilerinin tespitinde kullanılmaktadır Anonim, 2007). Modellerin'Sınıflandırılması'' Gıda mikrobiyolojisinde modeller matematiksel ifadelerdirvegıdakaynaklıbirmikroorganizmanın üremesi, hayatta kalması ve inaktivasyonunu tanımlamaktadırhuang,2012). a. Birincil'modeller'' Birincil modeller Gompertz, Lojistik, Richards, Schunte, Stannard, Baranyi vd.) normal olarak ortam parametrelerini içermezler. Esas olarak zamana bağlı olarak mikroorganizma sayısında değişimgösterirlererkmen,2010). b. İkincil'modeller' İkincil modeller Arhenius, Karekök, Tepki yüzey modeli vd.) esas olarak birincil modellerden elde edilen çoğalma veya inaktivasyon parametreleri k, D, µ vb.) üzerine ortam faktörlerinin sıcaklık, ph, a w, atmosfer bileşenleri, inhibitörler gibi) etkisinin ortaya konduğu veya ifade edildiği modellerdir. İkincil modeller o ortamda mikroorganizma gelişimine/inaktivasyonuna etki eden tüm faktörlerin modellenmesini sağlar Whiting,1995;Erkmen,2010). Bigelow'Modeli' BigelowtarafındangeliştirilenDvezdeğerlerinin hesaplanmasında kullanılan klasik bir metottur van Boekel, 2002). Bigelow modeli canlı kalanların zamana bağlı azalışını tanımlayan doğrusal bir modeldir Erkmen, 2010). Bigelow modelinde inaktivasyon hızı katsayının sıcaklıkla değişimi genellikle Arhenius denkliği ile açıklanmaktadır.budurumdaarheniusdenkliğiısıl işlemde inaktivasyon hızının canlı sayısının zamanabağlıdeğişimi,birincitipmodel),sıcaklığa bağlı değişimi yani ikinci tip modeli oluşturmaktadır. Termal ölüm eğrisinden hesaplanan z değeri de böyle bir modeldir Coksöyler,2006). 55

7 Arhenius'modeli' Arhenius denkliği bir takım sınırlamaların ve olabilecek hata kaynaklarının dikkate alındığı durumlarda belirli bir sıcaklık aralığındaki gıda bozulmalarını modellemek için kullanılabilmektedir. Bu modeller ise belirlenen aralık içerisinde herhangi bir sıcaklıktaki bozulma reaksiyon oranının ve gıdanın raf ömrünün deneme yapılmaksızın tahminini mümkün kılmaktadırzorbaveark.,2005). Baranyi'modeli' Sabitsıcaklıkşartlarıalıtındamikrobiyalgelişmeyi tanımlamak amacıyla kullanılan mekanistik bir modeldir Baranyi and Roberts, 1994, 1995; Huang, 2012). Baranyi modelinde sigmoid fonksiyonlarının kullanılmasının nedeni, mikroorganizmalarınbüyümeeğrilerinindörtfaza sahipolmasıdırmcdonaldandsun,1999). Gompertz'modeli' Gompertz modelleri de doğrusal olamayan modeller olarak kullanılmaktadır. Modellerin karşılaştırılmasında F testi ve R 2 değerleri kullanılır. Modellerin doğrulanması deneysel çalışmalarla, önceden yapılan çalışmaların sonuçları ile yapılabilir Coksöyler, 2006). Bu modelde, lag ve üreme zamanı gibi Gompertz parametreleri türetilerek yeniden formüle edilmektedirwhiting,1995). Weibull'modeli' Mikrobiyal ısı inaktivasyonu tanımlanmasında kullanılan bir modeldir. İlk olarak Weibull tarafından 1930 lu yıllarda materyalin dayanıklılığının istatistiksel analizi için geliştirilmiştir Erkmen, 2010). Bu modelde şekil β) ve skala α) olmak üzere iki parametre yer almaktadır van Boekel, 2002). Şekil parametresinde yaşam eğirisinin belirlenmesinde iki eğri kullanılmaktadır. Bu eğrilerden birinde inaktivasyoneğrisiaşağıdoğru,diğereğriyukarıya doğru konkavlık göstererek doğrusallıktan sapmaktadırpelegandcole,1998;fernandezve ark.,1999;peleg,1999;pelegandpenchina,2000; van Boekel, 2002; Coksöyler, 2006; Erkmen, 2010). Belehradek'Karekök)'Modeli' Karekökmodelinegöremikrobiyalgelişmehızının karekökü, minimum sıcaklığın üzerinde ve Oğuzhan)ve)Yangılar,))2013)10)3)) optimum sıcaklığın altında olmak kaydıyla sıcaklıklaorantılıdır.modelesasolarakbelahredek tarafından1930 luyıllardageliştirilmiştirerkmen, 2010;KeyvanveOzdemir,2010). Yapılan'Çalışmalar' Fernandez ve ark. 2007) tarafından yapılan bir çalışmada 0,99 dan 0.90 a kadar a w değerinin değiştiği şeker çözeltisinde Listeria) monocytogenes in ısıl direnci belirlenmiştir. Isıl ortamda su aktivitesine bağlı olarak yaşam eğrilerininşekilleribütünsıcaklıklardaçalışılmıştır. a w = 0.99 için yaşam eğrisi doğusal, a w = 0.96 için kısmen yukarıdoğruiçbukeyvea w =0.90ve0.93 için belirgin iç bukey şeklinde ortaya çıktığı vurgulanmıştır. Bu çalışmada, elde edilen yaşam eğrilerinin hepsi Weibull dağılımının geçerli olduğunu ve L.) monocytogenes in uygulanan sıcaklığa bağlı olarak ısı dayanıklılığı üzerine su aktivitesininetkiliolduğunugöstermiştir.' Osriphun ve ark. 2012) yapmış oldukları çalışmada, endüstriyel olarak haşlanmış tavuklarda Campylobacter) jejuni ile inaktivasyon modeliningeliştirilmesiincelenmiştir.bumodelc.) jejuni ile bulaştırılmış kasaplık karkasların seviyesini azaltmak amacıyla kasaplık piliç kesimhaneleri için belirleyici olarak kullanılabilmektedir. Koloni oluşturan birim açısından C.) jejuni) ortalama konsantrasyonları, haşlama su tanklarında ve karkas yıkama çözeltilerinde,sırasıyla2.90±0.07ve3.86±0.11log cfu/ml olarak saptanmıştır. Haşlama suyunda; haşlamatanksuyusıcaklığı,akışoranı,phvetotal katı değerleri sırasıyla 54.15±0,2 C, 172,0±8.4 L/min, 8.0±0.01 ve 2565±114.3 mg/l olarak gözlemlenmiştir. Haşlama sonrası, tahmin edilen değerinkarkaslardakic.)jejunisayısının54.15 Cve C sıcaklıklar için yaklaşık %12 ve %4 oranındaazaldığıbildirilmiştir. Wijtzes ve ark. 1995), Lactobacillus) curvatus un büyüme parametreleri üzerine sıcaklık, asitlik ve kombine etkilerini araştırmışlardır. Farklı sıcaklık ve asitide kombinasyonlarından büyüme parametreleri lag zamanı, spesifik büyüme oranı ve maksimum populasyon yoğunluğu) hesaplanmıştır.asiditeninetkisibazısabitsıcaklık değerlerinde gözlenmiştir. Elde edilen verilerden modeller oluşturulmuştur. Aynı sistemi sıcaklık içinde sağlamışlardır. Lag zamanı ölçümlerinde büyük sapmalar gösterdiğini ve bununla birlikte lag zaman modellerinin lag zaman boyutları tahminindekullanılabileceğinivurgulamışlardır. 56

8 Presser ve ark. 1998) tarafından yürütülen bir çalışmada Belehradek Karakök) metodu kullanılaraksıcaklık10y37 C),pH2.8Y6.9),laktik asit konsantrasyonu 0Y500 Mm) ve a w değeri 0,955Y0,999) değişken parametrelerinin Escherichia) coli nin büyüme büyümenin olduğu/büyümenin olmadığı) üzerine etkisi incelenmiştir. Laktik asitsiz ph nın 3.9 veya altındaki istisnai iki durumda laktik asit konsantrasyonunun 11 mm aşmadığı ve broth agarda E.) coli nin gelişmesinin gözlenmediği bildirilmiştir. Elde edilen verilerin %95 i bu modelin büyümenin olduğu/olmadığı durumlarda tahminedilebileceğiraporedilmiştir. Van Boekel 2002) klasik Bigelow metoduna alternatifolarakmikrobiyalvejatatifhücrelerinısı inaktivasyonunu belirlemek amacıyla Weibull modelinikullanıldığıçalışmada55örneğinikifarklı parametrenin şekil ve skala) sıcaklıkla ilişkisini incelemiştir. 7 örnekte şekil parametresinin sıcaklığa bağlı ve doğrusal olduğu, ancak diğer örneklerde sıcaklığa bağlı olmadığı ve doğrusal olmadığı vurgulamıştır. 39 örnekte şekil parametresiββ>1,aşağıdoğrukonkav)diğer14 örnekte β<1, yukarı doğru konkav) sadece iki örnekte ise β=1, doğrusal) olduğu belirtilmiştir. Bu çalışmada, Weibull modelinin klasik inaktivasyon modelinden gıda kalite ve güvenliğinin geliştirilmesinde, ısı inaktivasyon modelindedahaçoketkiliolduğuönermiştir. Walter ve ark. 2009) yaptıkları bir çalışmada; 4, 10ve35 o C dedepolanantazehindistancevizinde Listeria) monocytogenes in durumunu incelemişlerdir. Hindistan cevizinin suyu yeşil Hindistan cevizinden Cocos) nucifera) steril şartlarda ekstrakte edilmiş ve örnekler yaklaşık olarak 3 log 10 CFU/ml populasyonu sağlanılacak şekilde L. monocytogenes in 5 farklı suşu ile oluşturulan karışımda üçlü analize tabi tutulmuştur. Bakterinin kinetik parametreleri Baranyi modeli tarafından tespit edilmiş ve içecekteki bakteri durumunun belirlenmesi amacıyla Patojen model programıyla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, taze yeşil Hindistan cevizi suyunun 4 ve 10 o C deki buzdolabı sıcaklığında L. monocytogenes in canlılığı ve gelişmesinin uygun bir ortam olduğunu gösterirken, bu bakterinin gelişmesini engellemediğini göstermiştir. Sıcaklık 35 o C ye Kaynaklar' Anonim, Predictive Microbiology Information Portal. Erişim tarihi Oğuzhan)ve)Yangılar,))2013)10)3)) yaklaştığında lag zamanında azalma görülmüştür. BuçalışmailetazeyeşilhindistancevizisuyundaL.) monocytogenes in gelişmesinin 4 o C lik düşük sıcaklıktabirkaçgünsüreylekontroledilebileceğini göstermiştir. Lorentzenveark.2010)hazıryemekürünüolarak tuzlanıp kür edilerek suyu uzaklaştırılan morina balıklarında Listeria) innocua bakterisinin 4Y8 o C deki gelişme potansiyeli ve 55Y60 o C deki ısıl inaktivasyonunu incelemişlerdir. Sonuçlar L.) innocua bakterisinin yukarı doğru konkav ve doğrusalolmayanbireğriolduğunugöstermiştir. Gospavicveark.2008)çiftlikhayvanlarınınetine Pseudomonas spp. bakterisi inoküle etmişler ve aerobik şartlar altında gelişen Pseudomonas spp. bakterisinin büyüme eğrilerini kullanarak değişik sıcaklık şartları altında 2Y20 o C) birincil modellerden iki modeli Baranyi ve Modifiye Gompertz) kullanmışlardır. Diğer bir uygulamada da ikincil model olan Ratkowski Karekök) modelini uygulamışlardır. Bu örneklerin raf ömrünün tahmininde ikincil metodunda uygulanan bu modellere alternatif olarak kullanılabileceğinibildirmişlerdir. Jaoustre ve ark. 2011) Fransansız hastanesinde pişirilip dağıtılan soslu sığır eti ürünlerinde Clostridium) perfinges bakterisinin ısıl olmayan şartlar altında gelişmesinin tahmini için olasılık modellerini kullanmışlardır. Model parametreleri çeşitli çalışmalardaki farklı verilerden elde etmişlerdir.bayesianmodelinin;üreme,lagfazıve ölme süreleri boyunca yapılan çalışmada uygulanabilirbirmodelolduğunubelirtmişlerdir. Sonuç' Gıda endüstrisinde, gıdaların kalitesinin belirlenmesinde,değerlendirilmesindeveözellikle raf ömrünün tespitinde bilimsel ve genel olarak kabul edilmiş yaklaşımlarla çok ilerlemeler kaydedilmiştir.ancakbumodellerindoğrulanması deneysel çalışmalarla, önceden yapılan çalışmaların sonuçları ile mümkün olabilir. Bu tekniğin ülkemizde uygulanabilirliği için geliştirilmesi ve bilim ışığı altında araştırmaların yapılıp endüstriyel alandaki uygulamalar ile desteklenmesigerekmektedir. Baranyi,J.andT.A.Roberts,1994.Adynamicapproach to predicting bacterial growth in food. International JournalofFoodMicrobiology,23:277Y

9 Baranyi, J. and T.A. Roberts, Mathematics of predictivefoodmicrobiology.internationaljournalof FoodMicrobiology,26:199Y218. Burchanan, R.L., M.H. Golden and J.G. Philips, Expanded models for nonythermal inactivation of Listeria monocytogenes. J Appl. Microbiol. 82: 567Y 577. Coksöyler, N Gıdalarda mikroorganizmaların inaktivasyonunun modellenmesi. Türkiye 9. Gıda Kongresi,Bolu,24Y26Mayıs2006,s633Y636. Erkmen, O Gıda Mikrobiyolojisi. Efil Yayınevi, 2. Baskı,Ankara544p. Fernandez, A., C. Salmeron, P. S. Fernandez and A. Martinez, Application of a frequency distribution model to describe the thermal inactivationoftwostrainsofbacillus)cereus.trends. Foods Sci. Technol., 10, 158, Peleg, M. On calculating Sterility in thermal and nonythermal preservationmethods.foodres.int.,32,271. Fernandez,A.,M.Lopez,S.Bernardo,S.CondonandJ. Raso, Modelling thermal inactivation Listeria) monocytogenesinsucrosesolutionsofvariouswater activities.foodmicrobiology,24:372y379. Gospavic, R., J. Kreyenschmidt, S. Bruckner, V. Popov and N. Haque, Mathematical modelling for growth of Pseudomonas) spp. İn poultry under variable temperature conditions. International JournalofFoodMicrobiology,127:290Y297. Huang, L Optimization of a new mathematical model for bacterial growth. Food Control Acccepted). IFST, ShelfYlife of foodsyguidelines for its determination and prediction. Institute of Food ScienceandTechnology,London,78p. Jaloustre, S., M. Cornu, E. Morelli, V. Noel, M.L. DelignetteYMuller, Bayesian modelling of Clostridium) perfinges growth in beefyinysauce products.foodmicrobiology,28:311y320. Karadag, A, P., Y. Omeroglu ve S. Saner, Gıda muhafazasında yeni teknolojilerin kullanımı. Erişim tarihi ). Keyvan,E.veH.Ozdemir,2010.Prediktifmikrobiyoloji ve gıda endüstrisinde önemi. Elektronik MikrobiyolojisiDergisi,82):11Y25. Lorentzen, G., E. Yttersad, R.L. Olsen and T. Skjerdal, Thermal inactivation and growth potential of Listeria) innocula in rehydrated saltycured cod preparedforreadyytoyeatproducts.foodcontrol,21: Mañas,P.andR.Pagán,2005.Microbialinactivationby new technologies of food preservation, a review. JournalofAppliedMicrobiology,98, McDonald, K. and D.W. Sun, Predictive food microbiology for the meat industry: A review. InternationalJournalofFoodMicrobiology,52:1 27. Olmez,H.K.1999.PrediktifMikrobiyoloji. GıdaDergisi. 46Y48. Osriphun, S., P. Tuitemwong, W. Koetsinchai and K. Tuitemwong, Model of inactivation of Campylobacter) jejuni in poultry scalding. Journal of FoodEngineering,110:38Y43. Oğuzhan)ve)Yangılar,))2013)10)3)) Ozlu, H. ve M. Atasever, Gıda Teknolojisinde Kullanılan Yüksek Basınç Sistemleri ve Mikroorganizmalar Üzerine Yüksek Basıncın Etkisi. AtatürkÜniversitesiVet.Bil.Derg.2007,22)58Y74. Peleg,M.,1999.Oncalculatingsterilityinthermaland nonythermal preservation methods. Food Research International,32:271Y278. Peleg, M. and M.B. Cole, Reinterpretation of Microbial Survival Curves. Critical Reviews in Food ScienceandNutrition,385):353Y380. Peleg,M.andC.M.Penchina,2000.ModelingMicrobial Survival during Exposure to a Lethal Agent with Varying Intensity. Critical Reviews in Food Science andnutrition,402):159y172. Presser, K.A., T. Ross and D.A. Ratkowsky, Modelling the growth limits growth/no growth interface) of Escherichia) coli as a function of temperature,ph,lacticacidconcentrationandwater activity. Applied and Enviromental Microbiology, 645):1773Y1779. Sagdıc, O., L. Ekici, H. Yetim, Gıdaların Muhafazasında Yeni Mikrobiyal İnaktivasyon Metotları.Türkiye10.GıdaKongresi,Erzurum,21Y23 Mayıs2008,Erzurum,s949. Soboleva, T.K., G. Pleasants and G. Roux, Predictive microbiology and food safety. InternationalJournalofFoodMicrobiology,57: Tülek, Y. ve G. Filizay, Gıda endüstrisinde kullanılan yüksek hidrostatik basınç sistemleri. PamukkaleÜniversitesiMühendislikBilimleriDergisi, VanBoekel,M.A.J.S.2002.OntheuseofWeibullmodel to describe thermal inactivation of microbial vegetative cells. International Journal of Food Microbiology,74:139Y159. Van Impe, J.F., F. Poschet, A.H. Geeraerd, and K.M. Vereecken,.2005.Towardsanovelclassofpredictive microbial growth models. International Journal of FoodMicrobiology,100:97Y105. WalterE.H.M.,D.Y.Kabuki,L.M.R.Esper,A.S.S.Anaand A.Y. Kuaye, Modelling the growth of Listeria) monocytogenesinfreshgrencoconutcocos)nucifera L.)water.FoodMicrobiology,26: Whiting, R.C Microbial Modelling in Foods. CriticalReviewsinFoodScienceandNutrition,36): Wijtzes,T.,J.C.DeWit,H.J.HuisInVeld,K.VanRietand M.H.Zwietering,1995.Modellingbacterialgrowthof Lactobacillus) curvatus as a function of acidity and temperature. Applied and Enviromental Microbiology,617):2533Y2539. Wilbey, R.A Estimating shelfylife. International JournalofDairyTechnology,502):64Y67. Zorba, M., K. Demirag ve G. Ova, Gıdaların bozulmakinetiğiverafömrütahminlememodelleri. AkademikGıdaDergisi,16:17Y22. Zwietering, M.H., I. Jongenburger, F.M. Rombouts, K. Van't Riet, Modeling of the bacterial growth curve. Applied and Environmental Microbiology 56,