SylabUZ

Generate PDF for this page

Żywność personalizowana - course description

General information
Course name Żywność personalizowana
Course ID 01.0-WB-TŻŻCD-Żper-S23
Faculty Faculty of Biological Sciences
Field of study Technologia żywności i żywienie człowieka
Education profile practical
Level of studies Second-cycle studies leading to MS degree
Beginning semester summer term 2024/2025
Course information
Semester 4
ECTS credits to win 2
Available in specialities Projektowanie żywności prozdrowotnej
Course type obligatory
Teaching language polish
Author of syllabus
  • dr inż. Bogna Latacz
Classes forms
The class form Hours per semester (full-time) Hours per week (full-time) Hours per semester (part-time) Hours per week (part-time) Form of assignment
Lecture 15 1 9 0,6 Credit with grade
Laboratory 15 1 9 0,6 Credit with grade

Aim of the course

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

Prerequisites

Wiedza z zakresu żywienia człowieka i fizjologii  organizmu.

Scope

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.

Teaching methods

Metody podające: wykład informacyjny.

Metody poszukujące: projekt.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description Outcome symbols Methods of verification The class form

Assignment conditions

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.

Recommended reading

  1. Al-Nazer A., Helmy T.,  Al-Mulhem M.: User's profile ontology-based semantic framework for personalized food and nutrition recommendation. Procedia Computer Science32, 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 Care17(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 nutrition60(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 technology2, 2011, 97-123.y
  8. German J. B., Yeretzian C.,  Watzke H. J.: Personalizing foods for health and preference. Food Technol58(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 Science44, 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 Supercomputing75, 2019,3184-3216.

Further reading

  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 Clinics57(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.

Notes


Modified by dr hab. Mariusz Kasprzak, prof. UZ (last modification: 11-04-2024 17:15)