1. SylabUZ
2. Wydział Nauk Biologicznych
3. semestr letni 2023/2024
4. Technologia żywności i żywienie człowieka - drugiego stopnia z tyt. magistra
5. Żywność personalizowana

Wygeneruj PDF dla tej strony

Żywność personalizowana - opis przedmiotu

Cel przedmiotu

Pozyskanie wiedzy i nabycie praktycznych umiejętności w zakresie nowoczesnych rozwiązanych żywieniowych z wykorzystaniem żywności personalizowanej.

Wymagania wstępne

Zapisz zmiany

Wiedza z zakresu żywienia człowieka i fizjologii  organizmu.

Zakres tematyczny

Wykłady:

1. Wprowadzenie - prezentacja zakresu tematycznego i efektów uczenia się. Żywność personalizowana – definicje, koncepcja, rozwój idei na przestrzeni lat.
2. Zróżnicowane  potrzeby żywieniowe wymagają indywidualnych rozwiązań dietetycznych – przykłady.
3. Podział ludności na grupy o określonych potrzebach żywieniowych.
4. Żywność personalizowana – metody wytwarzania i rozwiązania technologiczne
5. Zastosowanie najnowszych technologii przy tworzeniu żywności personalizowanej, w tym magazynów danych o stanie zdrowia, programów komputerowych do ich przetwarzania oraz druku 3D.
6. Przykłady praktycznych wdrożeń żywności personalizowanej – programy UE.
7. Zagrożenia wynikające z powszechnego stosowania żywności personalizowanej.

Laboratorium:

1. Wprowadzenie. Przedstawienie propozycji  i wybór tematu projektu produktu personalizowanego przez grupę studentów z uzasadnieniem.
2. Prezentacja multimedialna koncepcji produktu personalizowanego (przedstawienie problemu w oparciu o przegląd literatury, założenia projektu , grupa docelowa, techniki stosowane na etapie realizacji produktu).
3. Praktyczna realizacja spożywczego produktu personalizowanego w laboratorium.
4. Prezentacja i podsumowanie projektów.

Metody kształcenia

Metody podające: wykład informacyjny.

Metody poszukujące: projekt.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Warunkiem zaliczenia wykładów jest pozytywna ocena z kolokwium zaliczeniowego pisemnego (minimum 60% poprawnych odpowiedzi). Kolokwium zawiera pytania zamknięte i otwarte krótkiej odpowiedzi.

Podstawą zaliczenia zajęć projektowych jest systematyczna realizacja zadań (prezentacja efektów podlegająca ocenie), oraz finalne zaliczenie całej pracy projektowej na ocenę przynajmniej dostateczną.

Ocena końcowa z przedmiotu jest w 75% zależna od oceny z wykonania zadania projektowego i w 25% zależna od oceny z kolokwium.

Literatura podstawowa

1. Al-Nazer A., Helmy T.,  Al-Mulhem M.: User's profile ontology-based semantic framework for personalized food and nutrition recommendation. Procedia Computer Science, 32, 2014, 101-108.
2. Chen Y., Subburathinam A., Chen C. H.,  Zaki M. J.: Personalized food recommendation as constrained question answering over a large-scale food knowledge graph. In Proceedings of the 14th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, March 2021, 544-552.
3. Claus S. P.:  Development of personalized functional foods needs metabolic profiling. Current Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care, 17(6), 2014, 567-573.
4. Derossi A., Husain A., Caporizzi R., Severini C.:  Manufacturing personalized food for people uniqueness. An overview from traditional to emerging technologies. Critical reviews in food science and nutrition, 60(7), 2020, 1141-1159.
5. Ferguson, L. R. (Ed.).: Nutrigenomics and nutrigenetics in functional foods and personalized nutrition. CRC Press, 2013.
6. Freyne J., Berkovsky S.: Intelligent food planning: personalized recipe recommendation. In Proceedings of the 15th international conference on Intelligent user interfaces, February 2010, 321-324.
7. German J. B., Zivkovic A. M., Dallas D. C., Smilowitz J. T.: Nutrigenomics and personalized diets: What will they mean for food? Annual review of food science and technology, 2, 2011, 97-123.y
8. German J. B., Yeretzian C.,  Watzke H. J.: Personalizing foods for health and preference. Food Technol, 58(12), 2004, 26-31.
9. Ma Y.,  Zhang L.: Formulated food inks for extrusion-based 3D printing of personalized foods: a mini review. Current Opinion in Food Science, 44, 2022, 100803.
10. Subramaniyaswamy V., Manogaran G., Logesh R., Vijayakumar V., Chilamkurti N., Malathi D., Senthilselvan N.: An ontology-driven personalized food recommendation in IoT-based healthcare system. The Journal of Supercomputing, 75, 2019,3184-3216.

Literatura uzupełniająca

1. Appleton O.,  Vanbergen O. (redakcja naukowa Brzozowski T.): Metabolizm i żywienie (wyd. 4), Edra Urban & Partner, Wrocław 2022
2. Gawęcki J., Roszkowski W. F.: Żywienie człowieka a zdrowie publiczne, Tom 3, PWN, Warszawa 2023
3. Jarosz M., Rychlik E., Stoś K., Charzewska  J.: Normy żywienia dla populacji Polski i ich zastosowanie. Narodowy Instytut Zdrowia Publicznego, Warszawa 2020.
4. Khan Y., & Bhutta Z. A.: Nutritional deficiencies in the developing world: current status and opportunities for intervention. Pediatric Clinics, 57(6), 2010, 1409-1441.
5. Kumar, N.: Neurologic presentations of nutritional deficiencies. Neurologic clinics, 28(1), 2010, 107-170.
6. Suskind, D. L.: Nutritional deficiencies during normal growth. Pediatric Clinics, 56(5), 2009, 1035-1053.

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. Mariusz Kasprzak, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 31-08-2023 21:52)