Tipo de expresión:
Doctorado: Propuesta de dirección de tesis doctoral/temática para solicitar ayuda predoctoral ("Hosting Offer o EoI")

Ámbito:
Ciencias agrarias y agroalimentarias

Área:
Vida

Modalidad:
Ayudas para contratos predoctorales para la formación de doctores (antiguas FPI)

Referencia:
2023

Centro o Instituto:
CENTRO DE EDAFOLOGIA Y BIOLOGIA APLICADA DEL SEGURA

Investigador:
M.ISABEL GIL MUÑOZ

Palabras clave:
Seguridad alimentaria, patógenos alimentarios, contaminación microbiana, frutas y hortalizas, metagenómica, modelos matemáticos

PRE2023-Aproximación holística al estudio de Listeria monocytogenes en hortalizas frescas: identificación de los patrones de contaminación desde la producción al procesado (PID2022-141708OB-I00)

La contaminación microbiana de alimentos vegetales representa un riesgo importante para la salud. Listeria monocytogenes (Lm) es ubicua en entornos naturales como el suelo y el agua, y, lo que representa una amenaza tanto para los productores como para los procesadores. Las hortalizas de hoja pueden ser cultivadas en sistemas de agricultura controlada (CEA). Sin embargo, estos sistemas no evitan que puedan contaminarse. Las prácticas agrícolas inadecuadas son factores de riesgo durante la producción. Además, existen otras fuentes de contaminación asociadas al ambiente de procesado, como son los trabajadores y las superficies de trabajo y equipos. La identificación de los patrones de contaminación por Lm en hortalizas de hoja requiere una evaluación global de los entornos de producción y procesado. El uso de técnicas moleculares avanzadas como la PCR de viabilidad (viabilidad-qPCR), la secuenciación del genoma completo (WGS) y la metagenómica, serán herramientas imprescindibles para identificar las fuentes de brotes de toxiinfecciones alimentarias, la identificación de genes de virulencia, así como la presencia de genes de resistencia antimicrobiana. En LISTRATEGY, se propone un enfoque holístico de métodos de identificación y cuantificación que permitirán la identificación de patrones de contaminación de Lm mediante el uso de técnicas convencionales, moleculares avanzadas, análisis estadísticos y herramientas matemáticas in silico.
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