Contribution: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
University of Guelph
$197,500.00
Reducing Foodborne Disease by Salmonella Control via Artificial Intelligence Networks (FooDSCAN)
EF 2020-21 · 2020-10-01
Résumé
Salmonella causes the majority of foodborne outbreaks associated with low moisture foods. Approaches to destroy Salmonella in low moisture foods are designed to reduce the concentration of Salmonella in the food by 5 orders of magnitude. However, in certain cases, due to the physical and chemical characteristics of the food, a 5 log reduction may not be possible. In such cases, it is necessary to demonstrate that the concentration and potential growth of Salmonella is low enough that a 5 log reduction is not needed.
The objectives of this research are to investigate the growth kinetics of Salmonella and Enterococcus (a non-pathogenic surrogate used to validate antimicrobial treatments) in low moisture foods including walnuts, sunflower, and wheat, by developing microbial survival data of the Salmonella and Enterococcus in the three foods, to develop predictive mathematical growth models that describe the behavior of the bacteria in low moisture foods
Ministère
Programme
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Bénéficiaire
Emplacement
Guelph|Guelph, Ontario, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Numéro d'entreprise
108161829
Type
Contribution
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions
Tel que publié
Agreement End Date
2022-09-30
Agreement Number
948226
Agreement Start Date
2020-10-01
Agreement Title
Reducing Foodborne Disease by Salmonella Control via Artificial Intelligence Networks (FooDSCAN)
Agreement Title (French)
Réduire l'incidence des maladies d'origine alimentaire par la lutte contre les salmonelles grâce aux réseaux d'intelligence artificielle (FooDSCAN)
Agreement Type
Contribution
Agreement Value
$197,500.00
Amendment Number
0
Description
Salmonella causes the majority of foodborne outbreaks associated with low moisture foods. Approaches to destroy Salmonella in low moisture foods are designed to reduce the concentration of Salmonella in the food by 5 orders of magnitude. However, in certain cases, due to the physical and chemical characteristics of the food, a 5 log reduction may not be possible. In such cases, it is necessary to demonstrate that the concentration and potential growth of Salmonella is low enough that a 5 log reduction is not needed.
The objectives of this research are to investigate the growth kinetics of Salmonella and Enterococcus (a non-pathogenic surrogate used to validate antimicrobial treatments) in low moisture foods including walnuts, sunflower, and wheat, by developing microbial survival data of the Salmonella and Enterococcus in the three foods, to develop predictive mathematical growth models that describe the behavior of the bacteria in low moisture foods
Description (French)
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.
Expected Results
In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems.
Expected Results (French)
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.
Federal Riding
Guelph
Federal Riding (French)
Guelph
Federal Riding Number
35032
NAICS Code
541710
Organization Code
nrc-cnrc
Organization
National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
Program Name
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Program Name (French)
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
Program Purpose
Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas.
Program Purpose (French)
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.
Recipient Business Number
108161829
Recipient City
Guelph|Guelph
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
University of Guelph
Recipient Postal Code
N1G 2W1
Recipient Province or Territory
ON
Recipient Type
S
Reference Number
172-2020-2021-Q2-948226