Titre :
Réduire l'incidence des maladies d'origine alimentaire par la lutte contre les salmonelles grâce aux réseaux d'intelligence artificielle (FooDSCAN)
Numéro de l’entente :
948226
Valeur d'entente :
197 500,00 $
Date d'entente :
1 oct. 2020 - 30 sept. 2022
Description :
La salmonelle est à l’origine de la majorité des épidémies d’origine alimentaire associées aux aliments à faible teneur en humidité. Les approches pour détruire la salmonelle dans les aliments à faible teneur en humidité sont conçues pour réduire leur concentration dans les aliments de 5 ordres de grandeur. Toutefois, dans certains cas, en raison des caractéristiques physiques et chimiques de l’aliment, une réduction de 5 log peut ne pas être possible. Dans ces cas, il faut démontrer que la concentration et le potentiel de croissance de la salmonelle sont suffisamment faibles pour qu’une réduction de 5 log ne soit pas nécessaire. Les objectifs de cette recherche sont d’étudier la cinétique de croissance de la salmonelle et de l’entérocoque (un substitut non pathogène utilisé pour valider les traitements antimicrobiens) dans les aliments à faible teneur en humidité, notamment les noix, le tournesol et le blé. On le fera en obtenant des données sur la survie microbienne de la salmonelle et de l’entérocoque dans ces trois aliments et en mettant au point des modèles mathématiques de croissance prédictifs qui décrivent le comportement des bactéries dans les aliments à faible teneur en humidité.
Organisation :
Conseil national de recherches Canada
Résultats prévus :
À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.
Location :
Guelph, Ontario, CA N1G 2W1
Numéro de référence :
172-2020-2021-Q2-948226
Type d'entente :
contribution
Type de rapport :
Subventions et des contributions
Numéro d'entreprise du bénéficiaire :
108161829
Recipient Type:
établissement universitaire et institution publique
Nom légal du bénéficiaire :
University of Guelph
Circonscription fédérale :
Guelph
Numéro de la circonscription fédérale :
35032
Programme :
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
But du programme :
Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.
Identificateur du SCIAN :
541710