No prediction of microbial behavior

No prediction of microbial behavior can ever be completely
accurate. Numerous variables-too many, in factmake
it a difficult problem to model. During the last few
decades, however, the science of modeling and estimating
bacterial reproduction and inactivation processes has
blossomed into a major area of research that has been
dubbed "predictive microbiology."
Part of the field 's rapid expansion has come from the
realization that researchers need to develop more complex
models to account for the effects on microbial multiplication
offactors including temperature, pH, preservatives, food
structure, water activity, and the presence of other organisms.
Quick, reasonable estimates of bacterial reproduction and
survival, although not infallible, have enabled researchers to
determine the shelf lives of foods, create new products,
highlight potential points of concern in production and
distribution processes, intelligently assess the influence of
environmental factors , and help formulate better safety
guidelines.
The specifics of the models that researchers and commercial
food processors use lie beyond the scope of this book,
but generally they try to predict the classic sigmoid or Sshaped
curve that describes the lag, exponential, and stationary
phases of bacterial reproduction over time (the onset of
bacterial death adds a downward slope to the sigmoid curve).
These predictive models fall into three main classes: primary,
secondary, and tertiary. Primary models seek to explain
the response of bacteria to a single set of conditions over
time. The oldest and simplest of these models, the log-linear
model, is based on the concept that for a specific temperature,
the rate at which bacteria die off remains constant over
time. The builders of more recent models, including versions
that are called (after their authors) the Baranyi, Buchanan, and
modified Gompertz models, have sought to refine their
predictions of bacterial replication curves by using experimental
data.
Secondary models predict environmental relationships,
such as the effect of temperature on the bacterial reproductive
rate, or more complicated interactions including how the
combination of salt and water activity affects the replication
rate as the temperature increases. Tertiary models are more
complicated still and combine aspects of primary and secondary
models. They typically require spreadsheets or
dedicated software programs to perform the calculations
involved.
Some of these software programs can be very useful to
chefs who design a particularfood or food process. A company
that is creating a ready-to-eat food product that has
multiple ingredients and cooking steps can use the software
to find out if the process provides enough of a safety margin.
A firm that makes precooked corned beef, for example,
might predict the replication of Clostridium perfringens at
a given cooling rate. The software's prediction might persuade
the company to change the mix in the corned beef
curing formula or to increase the cooling rate. In most cases,
of course, chefs will not care about this level of detail, but
particularly complex processes might be worth the trouble.
Many such food-pathogen software programs exist, but
two stand out. The Pathogen Modeling Program, or PMP, is
distributed for free by the U.S. Department of Agriculture.
As of 2010, the software was available online at
http://ars.usda.gov/ services/ docs.htm?docid=llSSO.
The second program, Growth Predictor, is distributed
forfree by the U.K. Institute ofFood Research at
http://www.ifr.ac.uk / Safety/ GrowthPredictor. A version of
Growth Predictor can be used with a web interface as part of
the Com Base Initiative (a collaboration of agencies from the
U.S. , the U.K., and Australia) and is available by filling in an
e-mail form at http://www.combase.cc/ toolbox.html.
The Pathogen Modeling Program (PMP) is distributed for free.
m: ~ ~ A ~ ~,._sc:'': =
3.00 3.00 s.oo
M

Kết quả (Việt) 1:

Không có dự đoán hành vi của vi sinh vật đã bao giờ có thể hoàn toànchính xác. Nhiều biến quá nhiều, trong factmakenó một vấn đề khó khăn để mô hình. Trong vài cuối cùngnhiều thập kỷ qua, Tuy nhiên, khoa học của mô hình hóa và ước tínhquá trình sinh sản và ngừng hoạt động do vi khuẩn cóblossomed vào một khu vực chính của nghiên cứu đãlồng "tiên đoán vi sinh vật học."Phần mở rộng nhanh chóng của trường đã đến từ cácnhận thức rằng các nhà nghiên cứu cần phải phát triển phức tạp hơnCác mô hình để giải thích cho tác dụng trên vi khuẩn nhânoffactors bao gồm nhiệt độ, độ pH, chất bảo quản, thực phẩmcấu trúc, nước hoạt động và sự hiện diện của các sinh vật khác.Ước tính hợp lý, nhanh chóng do vi khuẩn sinh sản vàsự sống còn, mặc dù không công hiệu, đã cho phép các nhà nghiên cứu choxác định cuộc sống thềm của thực phẩm, tạo ra sản phẩm mới,đánh dấu điểm tiềm năng quan tâm trong sản xuất vàquy trình phân phối, thông minh đánh giá ảnh hưởng củayếu tố môi trường, và giúp xây dựng tốt hơn an toànhướng dẫn.Chi tiết cụ thể của các mô hình mà các nhà nghiên cứu và thương mạibộ vi xử lý thực phẩm sử dụng nằm ngoài phạm vi của cuốn sách này,nhưng nhìn chung họ cố gắng để dự đoán cổ điển sigmoid hoặc Sshapedđường cong mô tả sự tụt hậu, mũ, và văn phòng phẩmCác giai đoạn của nhiễm khuẩn sinh sản theo thời gian (sự khởi đầu củavi khuẩn chết thêm một xuống dốc đường cong xích-ma).Các mô hình tiên đoán rơi vào ba lớp chính: tiểu học,Trung học và đại học. Chính các mô hình tìm cách giải thíchphản ứng của các vi khuẩn để một bộ duy nhất của các điều kiện trênthời gian. Lâu đời nhất và đơn giản nhất của các mô hình này, tuyến đăng nhậpMô hình, dựa trên các khái niệm mà cho một nhiệt độ cụ thể,tỷ lệ mà tại đó vi khuẩn chết ra vẫn không đổi trênthời gian. Nhà xây dựng mô hình mới hơn, bao gồm cả các phiên bảnmà được gọi là (sau khi tác giả của họ) Baranyi, Buchanan, vàSửa đổi các mô hình Gompertz, đã tìm cách để tinh chỉnh của họdự đoán của các đường cong do vi khuẩn rộng bằng cách sử dụng thử nghiệmdữ liệu.Trung học mô hình dự đoán quan hệ về môi trường,chẳng hạn như tác dụng của nhiệt độ về sinh sản do vi khuẩntỷ lệ, hoặc tương tác phức tạp hơn bao gồm làm thế nàosự kết hợp của các muối và nước hoạt động ảnh hưởng đến các bản saotỷ như tăng nhiệt độ. Mô hình đại học thêmphức tạp vẫn còn và kết hợp các khía cạnh của tiểu học và trung họcCác mô hình. Họ thường yêu cầu bảng tính haychương trình phần mềm chuyên dụng để thực hiện các tính toántham gia.Một số chương trình phần mềm này có thể rất hữu ích chođầu bếp người thiết kế một quá trình particularfood hoặc thực phẩm. Một công tyđó là tạo ra một sản phẩm đã sẵn sàng để ăn thức ăn cónhiều thành phần và nấu ăn bước có thể sử dụng phần mềmđể tìm hiểu nếu quá trình cung cấp đủ của một biên độ an toàn.Một công ty mà làm cho precooked corned thịt bò, ví dụ:có thể dự đoán các bản sao của Clostridium perfringens tạimột tỷ lệ nhất định làm mát. Phần mềm dự đoán có thể thuyết phụccông ty để thay đổi sự pha trộn trong thịt bò cornedcông thức trị bệnh hoặc tăng tỷ lệ làm mát. Trong hầu hết trường hợp,Tất nhiên, đầu bếp sẽ không quan tâm về mức độ chi tiết, nhưngđặc biệt phức tạp các quá trình có thể giá trị các rắc rối.Rất nhiều các chương trình phần mềm thực phẩm gây bệnh cho cây như vậy tồn tại, nhưnghai nổi bật. Các chương trình mô hình hóa mầm bệnh, hoặc PMP,phân phối miễn phí do bộ nông nghiệp Hoa Kỳ.Đến năm 2010, phần mềm đã có sẵn trực tuyến tạiDịch vụ http://ARS.USDA.gov/ / docs.htm?docid=llSSO.Chương trình thứ hai, dự báo tăng trưởng, được phân phốiforfree bởi ofFood Anh viện nghiên cứu tạihttp://www.ifr.ac.uk / an toàn / GrowthPredictor. Một phiên bản củaDự báo tăng trưởng có thể được sử dụng với một giao diện web như là một phần củasáng kiến cơ sở Com (một sự hợp tác của các cơ quan từ cácHoa Kỳ, U.K., và Australia) và có sẵn bằng cách điền vào mộte-mail các hình thức tại http://www.combase.cc/ toolbox.html.Mầm bệnh mô hình hóa chương trình (PMP) được phân phối miễn phí.m: ~ ~ A ~ ~,._sc:'': =3,00 3,00 s.ooM

Kết quả (Việt) 2:

Không có dự đoán về hành vi vi khuẩn bao giờ có thể hoàn toàn
chính xác. Nhiều biến-quá nhiều, trong factmake
nó là một vấn đề khó khăn để mô hình. Trong vài cuối
thập kỷ, tuy nhiên, các khoa học về mô hình và dự toán
các quá trình sinh sản và ngừng hoạt động của vi khuẩn đã
phát triển thành một khu vực chính của nghiên cứu đã được
mệnh danh là "tiên đoán vi sinh."
Một phần của sự mở rộng nhanh chóng của lĩnh vực 's đã đi từ
nhận thức rằng các nhà nghiên cứu cần phải phát triển phức tạp hơn
mô hình để giải thích cho các hiệu ứng trên nhân vi khuẩn
offactors bao gồm nhiệt độ, pH, chất bảo quản, thực phẩm
cơ cấu, hoạt động của nước, và sự hiện diện của các sinh vật khác.
nhanh, ước tính hợp lý về sinh sản của vi khuẩn và
sự sống còn, mặc dù không thể sai lầm, đã kích hoạt các nhà nghiên cứu để
xác định cuộc sống hạn sử dụng của các loại thực phẩm, tạo ra sản phẩm mới,
nổi bật các điểm tiềm năng của mối quan tâm trong sản xuất và
quá trình phân phối, thông minh đánh giá ảnh hưởng của
các yếu tố môi trường, và giúp xây dựng an toàn tốt hơn
hướng dẫn.
các chi tiết cụ thể của các mô hình mà các nhà nghiên cứu và thương mại
chế biến thực phẩm sử dụng lời nói dối vượt quá phạm vi của cuốn sách này,
nhưng nói chung họ cố gắng để dự đoán sigmoid cổ điển hay Sshaped
đường cong mô tả lag, mũ, và văn phòng phẩm
các giai đoạn sinh sản của vi khuẩn theo thời gian (sự khởi đầu của
cái chết vi khuẩn cho biết thêm một xuống dốc đến . đường cong sigmoid)
Các mô hình dự báo rơi vào ba nhóm chính: tiểu học,
trung học, và đại học. Mô hình chính để giải thích
phản ứng của vi khuẩn để một bộ điều kiện trong
thời gian. Lâu đời nhất và đơn giản nhất của các mô hình này, các bản ghi tuyến tính
mô hình, dựa trên khái niệm rằng đối với một nhiệt độ cụ thể,
tốc độ mà vi khuẩn chết đi vẫn không đổi theo
thời gian. Những người xây dựng các mô hình gần đây, bao gồm cả các phiên bản
được gọi là (sau khi tác giả của họ) những Baranyi, Buchanan, và
sửa đổi mô hình Gompertz, đã tìm cách để tinh chỉnh của họ
dự đoán của các đường cong sao chép của vi khuẩn bằng cách sử dụng thử nghiệm
dữ liệu.
Mô hình thứ cấp dự đoán mối quan hệ môi trường,
chẳng hạn như ảnh hưởng của nhiệt độ trên sinh sản của vi khuẩn
tỷ lệ, hoặc tương tác phức tạp hơn bao gồm cả cách
kết hợp các hoạt động muối và nước ảnh hưởng tới nhân rộng
tốc độ khi nhiệt độ tăng. Mô hình đại học có nhiều
phức tạp vẫn còn và kết hợp các khía cạnh của tiểu học và trung học
các mô hình. Họ thường yêu cầu các bảng tính hoặc
các chương trình phần mềm chuyên dụng để thực hiện các tính toán
liên quan.
Một số chương trình phần mềm có thể rất hữu ích cho
các đầu bếp người thiết kế một particularfood hoặc thực phẩm quá trình. Một công ty
đó là tạo ra một sản phẩm thực phẩm đã sẵn sàng để ăn có
nhiều thành phần và các bước nấu ăn có thể sử dụng phần mềm
để tìm hiểu xem quá trình cung cấp đủ của một biên độ an toàn.
Một công ty mà làm cho thịt bò muối precooked, ví dụ,
có thể dự đoán sự sao chép của Clostridium perfringens ở
một tốc độ làm mát cho. Dự đoán của phần mềm có thể thuyết phục
các công ty để thay đổi sự pha trộn trong thịt bò corned
thức bảo dưỡng hoặc để tăng tốc độ làm mát. Trong hầu hết các trường hợp,
tất nhiên, các đầu bếp sẽ không quan tâm về mức độ chi tiết, nhưng
đặc biệt là quá trình phức tạp có thể là giá trị rắc rối.
Nhiều chương trình phần mềm thực phẩm gây bệnh như vậy tồn tại, nhưng
hai nổi bật. Các mô hình Chương trình Mầm bệnh, hoặc PMP, được
phân phối miễn phí của Bộ Nông nghiệp Mỹ.
Tính đến năm 2010, phần mềm đã có sẵn trực tuyến tại
http://ars.usda.gov/ dịch vụ / docs.htm? Docid = llSSO.
Các chương trình thứ hai, tăng trưởng Predictor, được phân phối
forfree bởi Anh Viện Nghiên cứu ofFood tại
http://www.ifr.ac.uk / An toàn / GrowthPredictor. Một phiên bản của
tăng trưởng Predictor có thể được sử dụng với một giao diện web như là một phần của
cơ sở Sáng kiến Com (một sự hợp tác của các cơ quan từ
Hoa Kỳ, Anh và Úc) và có sẵn bằng cách điền vào một
mẫu e-mail tại http: // . www.combase.cc/ toolbox.html
Các mô hình Chương trình Mầm bệnh (PMP) được phân phối miễn phí.
m: ~ ~ A ~ ~, ._ sc: '': =
3,00 3,00 s.oo
M