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アフラトキシンを産生できるアスペルギルスフラバスの感染は、ピーナッツセーフストレージの大きな問題です。Aspergillus Flavusの熱不活性化動態は、効果的な熱処理プロセスを設計するために不可欠です。この研究では、4つの水活動（AW）レベル（0.720、0.783、0.846、および0.921）でのピーナッツカーネル粉におけるアスペルギルスフラバスの熱不活性化動態を、各AWの3つの温度で、熱更新時間加熱ブロックシステムを使用して研究しました。一次動態モデルとワイブルモデルが装備されています。Aspergillus Flavusの熱耐性に対する加熱速度の影響も調査されました。結果は、ワイブル分布モデルが、1次動態モデルの（0.866〜0.980）と比較して、0.954から0.996の測定係数が優れていることを示しました。不活性化曲線で上向きの凹面が見つかり、尾部効果を示しています。モデルパラメーター（D、Δ、およびP）は、修正されたBigelow方程式で推定され、あらゆる温度およびAWでのアスペルギルスフラバスの生存曲線を予測しました。1°C/minを超える高加熱速度でのアスペルギルスフラバスの耐熱性の低下は、食品産業のピーナッツを低温殺菌するために高速熱プロセスを開発することが好ましいことを示唆しています。累積致死時間モデルを適用して、アスペルギルスフラバスの熱速度に基づいて産業加熱プロセスを設計するためのケーススタディが提示されました。
アフラトキシンを産生できるアスペルギルスフラバスの感染は、ピーナッツセーフストレージの大きな問題です。Aspergillus Flavusの熱不活性化動態は、効果的な熱処理プロセスを設計するために不可欠です。この研究では、4つの水活動（AW）レベル（0.720、0.783、0.846、および0.921）でのピーナッツカーネル粉におけるアスペルギルスフラバスの熱不活性化動態を、各AWの3つの温度で、熱更新時間加熱ブロックシステムを使用して研究しました。一次動態モデルとワイブルモデルが装備されています。Aspergillus Flavusの熱耐性に対する加熱速度の影響も調査されました。結果は、ワイブル分布モデルが、1次動態モデルの（0.866〜0.980）と比較して、0.954から0.996の測定係数が優れていることを示しました。不活性化曲線で上向きの凹面が見つかり、尾部効果を示しています。モデルパラメーター（D、Δ、およびP）は、修正されたBigelow方程式で推定され、あらゆる温度およびAWでのアスペルギルスフラバスの生存曲線を予測しました。1°C/minを超える高加熱速度でのアスペルギルスフラバスの耐熱性の低下は、食品産業のピーナッツを低温殺菌するために高速熱プロセスを開発することが好ましいことを示唆しています。累積致死時間モデルを適用して、アスペルギルスフラバスの熱速度に基づいて産業加熱プロセスを設計するためのケーススタディが提示されました。
Infection of Aspergillus flavus, which can produce aflatoxin, is a major problem for peanut safe storage. Thermal inactivation kinetics of Aspergillus flavus is essential to design an effective heat treatment process. In this study, thermal inactivation kinetics of Aspergillus flavus in peanut kernel flour at four water activity (aw) levels (0.720, 0.783, 0.846, and 0.921) with three temperatures for each aw was studied using a thermal-death-time heating block system and fitted with first-order kinetic and Weibull models. The influence of heating rates on thermotolerance of Aspergillus flavus was also investigated. The results showed that the Weibull distribution model had better coefficient of determination from 0.954 to 0.996, as compared to that (from 0.866 to 0.980) of the first-order kinetic model. An upward concavity was found with the inactivation curve, indicating a tailing effect. Model parameters (D, δ, and p) were estimated with the modified Bigelow equations to predict survival curves of Aspergillus flavus at any temperature and aw. The reduced heat resistance of Aspergillus flavus at high heating rates above 1 °C/min suggests that developing fast thermal processes is preferred for pasteurizing peanuts in food industry. A case study was presented for applying the cumulated lethal time model to design the industrial heating process based on the thermal kinetics of Aspergillus flavus.
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