Преподаватели и сотрудники

Меньшутина Наталья Васильевна

Меньшутина Наталья Васильевна

Занимаемые должности

Руководитель (Международный учебно-научный центр трансфера фармацевтических и биотехнологий)

Профессор (Кафедра кибернетики химико-технологических процессов)

Телефон

(495) 495-00-29

E-mail

chemcom@muctr.ru

Сайт https://muctr.ru
Уровень образования Высшее
Преподаваемые дисциплины

Информационные системы хранения и обработки данных

Введение в наноинженерию

Методы и инструментальные средства прогнозирования свойств наноматериалов

Наноинженерия в фармацевтических производствах

Объектно-ориентирование программирование

Новые наноструктурированные материалы

Ресурсосберегающие сверхкритические технологии в наноинженерии

Учёная степень

Доктор технических наук

Учёное звание Профессор
Наименование направления подготовки и (или) специальности

Профессор по кафедре кибернетики химико-технологических процессов

Данные о повышении квалификации и (или) профессиональной переподготовке

Удостоверение о повышении квалификации № 770400107285 от 28.11.2017. «Проектирование и реализация образовательных программ в Системе многоуровневой опережающей подготовки кадров для фармацевтической отрасли», 36 часов Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова

Удостоверение о повышении квалификации № 1600110 от 2016 «Государственное и муниципальное управление» ООО «Национальная академия современных технологий»

Удостоверение о повышении квалификации № 1600155 «Экономика бюджетной образовательной организации» от 2016, ООО «Национальная академия современных технологий»

Удостоверение о повышении квалификации № 1629293 «Менеджмент» от 2016, Организация дополнительного профессионального образования «Межрегиональная Академия строительного и промышленного комплекса»

Удостоверение о повышении квалификации № 1629681 «Управление персоналом» от 2016, Организация дополнительного профессионального образования «Межрегиональная Академия строительного и промышленного комплекса»

Удостоверение о повышении квалификации № 037638 «Информационные технологии» от 2016, ООО «Национальная академия современных технологий»

Удостоверение о повышении квалификации № 772402001781 «Менеджмент и управление персоналом» от 2016, РХТУ им. Д.И. Менделеева

Общий стаж работы 35 лет (с 01.09.1984)
Стаж работы по специальности 20 лет (с 01.09.1999)

Публикации

A quantitative model of bacillus cereus atcc 9634 growth inhibition by bifidobacteria for synbiotic effect evaluation / B. A. Karetkin, E. V. Guseva, S. A. Evdokimova et al. // World Journal of Microbiology and Biotechnology. — 2019. — Vol. 35. — P. 89. The present study is dedicated to the development of novel criteria for assessing the synbiotic effect of prebiotic and probiotic composition against a specific pathogen. These criteria were obtained from the quantitative model of Bifidobacterium adolescentis ATCC 15703 and Bacillus cereus ATCC 9634 (as a model food contaminant) competition in co-culture fermentation. The model is based on the hypothesis that probiotics can reduce the specific growth rate of non-probiotics by producing short-chain fatty acids. To define the relationship between the specific growth rate of non-probiotics and short-chain fatty acid yields, the inhibition constants were determined separately for each inhibitor produced by bifidobacteria (lactic, acetic and propionic acids) in a pure culture of bacilli. Two different equations based on the minimum inhibitor concentration (MIC) and inhibition constant (Ki) were used to connect the specific growth rate and concentrations of inhibitors. The yields of the inhibitors mentioned above were obtained from co-culture experiments. The experimental values and the values predicted by the model of Bacillus count did not differ significantly (R2 not less than 0.83) in the competition experiments. Therefore, the general criterion of the synbiotic effect was derived from the model and presents the coefficient of non-probiotic specific growth rate reduction as a result of probiotic growth and inhibitor formation in the final co-culture fermentation. This criterion has been examined for different commercial prebiotics coupled with the Bifidobacterium adolescentis strain. The synergistic combination of inulin GR with bifidobacteria had the best effect against Bacillus cereus ATCC 9634. [ DOI ]

A software pipeline for aerogels modelling: structures generation, properties prediction, processes simulation / K. Andrey, M. Igor, L. Evgeniy, M. Natalia // 18th international multisciplinary scientific geoconference SGEM 2018. — Vol. 18. — 2018. — P. 3–8.

Adsorption properties of aerosilicagels prepared by drying in a supercritical carbon dioxide medium / T. V. Kon’kova, M. G. Gordienko, N. V. Men’shutina, V. A. Kolesnikov // Russian Journal of Physical Chemistry B. — 2018. — Vol. 12, no. 7. — P. 1120–1124.

Application of neural network model for predicting the antibacterial activity of alginate-chitosan sponges / G. Mariia, P. Vera, G. Asya et al. // 18th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2018. — Vol. 18 of Advances in Biotechnology. — STEF92 Technology Ltd Vienna, Austria, 2018. — P. 71–78. [ DOI ]

Lebedev E., Menshutina N. Cfd analysis of the dispersed phase behavior for micropowders production via spray drying and ultrasonic atomization // Drying Technology. — 2018. — P. 1–10.

Top