Systematic investigation and forecasting of mycotoxin risk in turkish dried figs
Türk kuru incirinde mikotoksin riskinin sistematik olarak araştırılması ve tahmini
- Tez No: 831956
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM GÜÇLÜ ÜSTÜNDAĞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoteknoloji, Gıda Mühendisliği, Biotechnology, Food Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoteknoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
İncir (Ficus Carica L.), besin değeri yüksek bir meyve olmakla birlikte mikotoksin, özellikle de aflatoksin (AF) kontaminasyonu nedeniyle önemli bir gıda güvenliği sorununa sahiptir. İncirlerde mikotoksin kontaminasyonu ağaçta, hasat öncesi ve hasat sırasında, işleme, depolama ve nakliye sırasında görülebilmektedir. Etkili kontrol stratejileri ve sistemlerinin geliştirilmesi için kontaminasyonu etkileyen faktörlerin derinlemesine araştırılması ve tahmine dayalı modelleme çalışmalarının yürütülmesi gerekmektedir. Bu tezde, Gıda ve Yem için Hızlı Uyarı Sistemi (RASFF) veri tabanı (2002-2020), Türk kuru incirindeki mikotoksin tehlikesi açısından analiz edildi. Mikotoksin kontaminasyonunu etkileyebilecek tüm faktörler (örn. hava koşulları, tarım ve işleme koşulları ve ürün bazlı olmayan diğer tüm faktörler (örn. ihracat miktarları, mevzuat değişiklikleri)), yıllık ve aylık bildirim trendleri dikkate alınarak değerlendirildi. Kuraklığın, 2007 ve 2012 yıllarında artan bildirimlerde hava durumuyla bağlantılı bir etken olduğu belirlendi. Araştırılan zaman çerçevesinde mikotoksin kontaminasyonuna katkıda bulunabilecek tarım ve prosesle ilgili faktörler, akademik ve gri literatürün derinlemesine incelenmesine dayanarak belirlendi. Mikotoksin tehlikesinin (toplam RASFF bildirim sayısı) Türkiye'deki başlıca kuru incir üretim bölgeleri için (İzmir ve Aydın) (Türkiye Meteoroloji Genel Müdürlüğü) meteorolojik parametreler kullanılarak tahmini için Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) tabanlı bir model geliştirildi. Geliştirilen zaman serisi modeli toplam RASFF bildirim sayısını r değeri 0.64 ve p
Özet (Çeviri)
Fig (Ficus Carica L.) is a fruit of high nutritional value, with a significant food safety problem – mycotoxin, particularly aflatoxin (AF) contamination. Mycotoxin contamination in figs can be observed on the tree during pre-harvest and harvest, during processing, storage, and transportation. An in-depth investigation of the factors influencing mycotoxin contamination and predictive modeling studies are required for the development of effective control strategies and systems. In this thesis, The Rapid Alert System for Food and Feed (RASFF) database (2002-2020) was analyzed for mycotoxin hazard in Turkish dried figs. All the factors that can affect mycotoxin contamination (including weather conditions, agricultural and processing conditions, and non-product related factors (such as export quantities, regulatory changes)) were evaluated considering the yearly and monthly notification trends. Drought was identified as a key weather-related contributor to increased notifications in 2007 and 2012. Agriculture and process related factors that could have contributed to mycotoxin contamination in the investigated time frame were identified based on an in-depth review of academic and grey literature. A Recurrent Neural Network (RNN) based model was developed for the prediction of mycotoxin hazard (i.e. total number of RASFF notifications) from meteorological parameters for the primary dried fig producing regions in Turkey (İzmir and Aydın) (obtained from the Turkish General Directorate of Meteorology). The developed time series model predicted the total number of RASFF notifications with a r value of 0.64 and p
Benzer Tezler
- Enhancing maximum power point tracking through ensemble learning techniques
Topluluk öğrenme teknikleri yoluyla maksimum güç noktası takipini geliştirme
HAYDER HUSAM MAHMOOD AL-MAYYAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZAID HAMODAT
- Investigation of added utility of nonlinear techniques in rescaling soil moisture datasets
Linear olmayan metodların toprak nemi verisetlerinin ölçeklendirmene yaptıpı katkının araştırılması
MAHDI HESAMI AFSHAR
Doktora
İngilizce
2019
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA TUĞRUL YILMAZ
- Tramvay troleybüs tercihinin Malatya örneğinde incelenmesi
Investigation of tramvay troleybus preference in Malatya sample
İBRAHİM KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ERGÜN
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR
- Analitik hiyerarşi prosesi ve mekansal enterpolasyon yöntemlerinin yolculuk talebi belirleme yaklaşımı olarak kullanılabilirliğinin incelenmesi
Investigation of the use of analytical hierarchy process and spatial interpolation methods as a travel demand forecasting approach
BİLGE YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI