I modelli secondari hanno lo scopo di predire i valori dei parametri delle curve di crescita, sopravvivenza e inattivazione (che in genere sono sviluppate in condizioni ambientali costanti) in funzione di uno o più parametri ambientali, i più importanti dei quali sono la temperatura, il pH e l'aW o la concentrazione di umettanti. Il capitolo affronta con un approccio passo passo lo sviluppo dei modelli secondari, a partire dalla progettazione e realizzazione degli esperimenti. I diversi modelli, da quelli empirici, a quelli dinamici e meccanicistici, sno presentati con un approccio sostanzialmente storico. I modelli polinomiali sono certamente i più antichi e il loro uso ha caratterizzato tutte le prime fasi di sviluppo della microbiologia predittiva. I modelli che mettono in relazione uno o più fattori ambientali con la radice quadrata della velocità di crescita, come il modello di Ratkowski hanno sia un'importanza storica che pratica insieme a quelli derivati dall'equazione di Arrhenius. La combinazione dell'effetto di diversi fattori (basata sul γ concept) sono probabilmente quelli più utilizzati nella microbiologia predittiva, insieme ai modelli cardinali. La possibilità di effetti interattivi dei fattori, che diventa critica specialmente quando molti dei fattori sono a livello subinibitorio viene descritta presentando alcuni dei modelli più utilizzati. Sono descritti gli apporcci moderni per la modellazione della durata della fase lag. Le reti neuronali artificiali, un altro approccio di natura empirica, sono descritte come alternativa ai modelli basati su un approccio matematico statistico. Infine, il capitolo presenta alcuni dei modelli più utili per prevedere crescita e inattivazione in condizioni ambientali dinamiche o in presenza di interazione fra più microrganismi.

Modelli secondari per lo sviluppo microbico

PARENTE, Eugenio
2013-01-01

Abstract

I modelli secondari hanno lo scopo di predire i valori dei parametri delle curve di crescita, sopravvivenza e inattivazione (che in genere sono sviluppate in condizioni ambientali costanti) in funzione di uno o più parametri ambientali, i più importanti dei quali sono la temperatura, il pH e l'aW o la concentrazione di umettanti. Il capitolo affronta con un approccio passo passo lo sviluppo dei modelli secondari, a partire dalla progettazione e realizzazione degli esperimenti. I diversi modelli, da quelli empirici, a quelli dinamici e meccanicistici, sno presentati con un approccio sostanzialmente storico. I modelli polinomiali sono certamente i più antichi e il loro uso ha caratterizzato tutte le prime fasi di sviluppo della microbiologia predittiva. I modelli che mettono in relazione uno o più fattori ambientali con la radice quadrata della velocità di crescita, come il modello di Ratkowski hanno sia un'importanza storica che pratica insieme a quelli derivati dall'equazione di Arrhenius. La combinazione dell'effetto di diversi fattori (basata sul γ concept) sono probabilmente quelli più utilizzati nella microbiologia predittiva, insieme ai modelli cardinali. La possibilità di effetti interattivi dei fattori, che diventa critica specialmente quando molti dei fattori sono a livello subinibitorio viene descritta presentando alcuni dei modelli più utilizzati. Sono descritti gli apporcci moderni per la modellazione della durata della fase lag. Le reti neuronali artificiali, un altro approccio di natura empirica, sono descritte come alternativa ai modelli basati su un approccio matematico statistico. Infine, il capitolo presenta alcuni dei modelli più utili per prevedere crescita e inattivazione in condizioni ambientali dinamiche o in presenza di interazione fra più microrganismi.
2013
9788847053540
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11563/50035
 Attenzione

Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo

Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact