equally well, described by the expa

equally well, described by the expanded Jameson-effect model (Equation (4)) and by the LotkaeVolterra model (Equation (5)) (Fig. 3, Tables 5 and 7). Importantly, these models, that included one coefficients of interaction each, provided 79.3e82.1% simulations within the defined acceptable zone for growth of Salmonella spp. throughout the studied range of storage temperatures from 9.4  C to 24.1  C (Table 7).
Previously the simple Jameson effect model or its modification suggested by Le Marc et al. have been used to predict growth of microorganisms in food at different storage temperatures (Giménez and Dalgaard, 2004; Le Marc et al., 2009; Mejlholm and Dalgaard, 2007; Vermeulen et al., 2011). In those studies, however, the effect of microbial interaction on growth patterns was inde- pendent of the studied storage temperatures. The LotkaeVolterra model has been used to predict the effect of interaction on growth of microorganisms in food (Cornu et al., 2011; Giuffrida et al., 2009) but we have not found food studies describing the effect of temperature on its coefficients of interaction.
The efficiency of the tested models (Equations (4) and (5)) was temperature dependent. Both models showed generally good fit for Salmonella spp. at 11.9 C and at temperatures from 15.1 to 20.2 C but otherwise lack-of-fit were observed (Table 5). However, in most cases the observed lack-of-fit was minimal when compared to the results obtained by the acceptable simulation zone method (Table 7). One reason for lack-of-fit of interaction models can be the use of a biased lag phase model. In the present study, 10 out of 17 challenge tests showed that the natural microbiota had no lag phase, whereas the literature data indicated a relation between initial counts of the natural microbiota and the lag phase duration (Fig. 2). These observations underlined the inherent difficulty in predicting microbial interactions as in the case of Salmonella spp. in fresh pork, where two models might be needed; one including lag time for the natural microbiota suited for situations where the contamination with Salmonella spp. occurs during the slaughter process, and another excluding the lag time for the natural microbiota suited for the situation where the contamination with Salmonella spp. occurs when the natural microbiota already has started to grow, e.g. at the retail level.
Table 6
Estimated parameter values describing the effect of storage temperatures on coef- ficients of interaction.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เท่า ๆ กัน อธิบาย โดยการขยายผลเจมสันรุ่น (สมการ (4)) และแบบ LotkaeVolterra (สมการ (5)) (Fig. 3 ตาราง 5 และ 7) โมเดลเหล่านี้ ที่รวมการโต้ตอบแต่ละสัมประสิทธิ์หนึ่ง สำคัญ ให้ 79.3e82.1% จำลองภายในโซนยอมรับกำหนดไว้สำหรับการเจริญเติบโตของโอซัลตลอดช่วง studied อุณหภูมิเก็บจาก 9.4 C 24.1 C (ตาราง 7)ก่อนหน้านี้ แบบผลเจมสันง่ายหรือปรับเปลี่ยนการแนะนำโดย al. et Le มาร์คใช้เพื่อทำนายการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ในอาหารในอุณหภูมิการเก็บที่แตกต่างกัน (Giménez และ Dalgaard, 2004 Al. et le มาร์ค 2009 Mejlholm และ Dalgaard, 2007 Vermeulen et al., 2011) ในการศึกษาเหล่านั้น อย่างไร ตามผลของการโต้ตอบในรูปแบบการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ได้ inde แขวนของอุณหภูมิเก็บศึกษา รุ่น LotkaeVolterra มีการใช้เพื่อทำนายผลของการโต้ตอบในการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ในอาหาร (Cornu et al., 2011 Giuffrida et al., 2009) แต่เรายังไม่พบการศึกษาอาหารที่อธิบายผลของอุณหภูมิในของสัมประสิทธิ์ของการโต้ตอบประสิทธิภาพของแบบทดสอบ (สมการ (4) และ (5)) ไม่ขึ้นกับอุณหภูมิ ทั้งรูปแบบที่พบโดยทั่วไปดีพอสำหรับโอซัลที่ 11.9 C และที่อุณหภูมิจาก 15.1 20.2 C แต่อย่างอื่นขาดของพอดีสุภัค (ตาราง 5) อย่างไรก็ตาม ในกรณีส่วนใหญ่ ที่พบขาดของพอดีได้น้อยเมื่อเปรียบเทียบกับผลได้รับ โดยวิธีการยอมรับการจำลองโซน (ตาราง 7) เหตุผลหนึ่งสำหรับการขาดของฟิตรุ่นโต้ตอบสามารถใช้แบบจำลองขั้นตอนความล่าช้า biased ในการศึกษาปัจจุบัน 10 ของ 17 ท้าทายทดสอบพบว่า microbiota ธรรมชาติมีขั้นตอนไม่มีความล่าช้า ในขณะที่ข้อมูลเอกสารประกอบการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนแรกของ microbiota ธรรมชาติและความล่าช้าในระยะช่วงเวลา (Fig. 2) ข้อสังเกตเหล่านี้ขีดเส้นใต้ความยากลำบากแต่กำเนิดในการทำนายโต้จุลินทรีย์เช่นในกรณีของโอซัลในหมู ที่สองรุ่นอาจจะจำเป็น หนึ่งรวมทั้งความล่าช้าเวลา microbiota ธรรมชาติเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่ปนเปื้อน ด้วยโอสายเกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการฆ่า และอื่นรวมเวลาความล่าช้าสำหรับ microbiota ธรรมชาติเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่เกิดขึ้นปนกับโอซัลเมื่อ microbiota ธรรมชาติแล้วได้เริ่มเติบโต เช่นในระดับขายปลีกตาราง 6ประมาณค่าพารามิเตอร์ที่อธิบายผลของอุณหภูมิการเก็บบน coef-ficients การโต้ตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อย่างเท่าเทียมกันทั้งอธิบายขยายรูปแบบเจมสันผล (สมการ (4)) และรูปแบบการ LotkaeVolterra (สมการ (5)) (รูป. 3, ตารางที่ 5 และ 7) ที่สำคัญรูปแบบเหล่านี้ซึ่งรวมถึงหนึ่งค่าสัมประสิทธิ์ของการปฏิสัมพันธ์แต่ละให้จำลอง 79.3e82.1% ภายในโซนที่ยอมรับที่กำหนดไว้สำหรับการเจริญเติบโตของเชื้อ Salmonella spp ตลอดช่วงการศึกษาของอุณหภูมิการจัดเก็บจาก 9.4? C ถึง 24.1? C (ตารางที่ 7).
ก่อนหน้านี้ผลเจมสันที่เรียบง่ายรูปแบบหรือการเปลี่ยนแปลงของการแนะนำโดยมาร์คเลอ et al, ได้ใช้ในการคาดการณ์การเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ในอาหารที่อุณหภูมิการจัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างกัน (Giménezและ Dalgaard 2004; มาร์คเลอ et al, 2009;. Mejlholm และ Dalgaard 2007. Vermeulen et al, 2011) ในการศึกษาเหล่านั้น แต่ผลของการทำงานร่วมกันของจุลินทรีย์ในรูปแบบการเจริญเติบโตเป็นจี้ inde- ของการศึกษาอุณหภูมิการเก็บรักษา รูปแบบ LotkaeVolterra ได้รับการใช้ในการทำนายผลของการทำงานร่วมกันต่อการเจริญเติบโตของเชื้อจุลินทรีย์ในอาหาร (Cornu et al, 2011;. Giuffrida et al, 2009). แต่เรายังไม่พบการศึกษาอาหารการอธิบายผลของอุณหภูมิในค่าสัมประสิทธิ์ของการทำงานร่วมกัน .
ประสิทธิภาพของแบบทดสอบ (สมการ (4) และ (5)) เป็นขึ้นอยู่กับอุณหภูมิ แสดงให้เห็นว่าทั้งสองรุ่นแบบที่ดีโดยทั่วไปสำหรับ Salmonella spp ที่ 11.9 องศาเซลเซียสและที่อุณหภูมิ 15.1-20.2 องศาเซลเซียส แต่อย่างอื่นขาดของแบบที่ถูกตั้งข้อสังเกต (ตารางที่ 5) อย่างไรก็ตามในกรณีส่วนใหญ่ตั้งข้อสังเกตการขาดของพอดีได้น้อยเมื่อเทียบกับผลที่ได้รับโดยวิธีโซนจำลองที่ยอมรับได้ (ตารางที่ 7) เหตุผลหนึ่งที่ทำให้การขาดของความพอดีของรูปแบบการทำงานร่วมกันจะสามารถใช้รูปแบบขั้นตอนล่าช้าลำเอียง ในการศึกษาปัจจุบันที่ 10 จากการทดสอบความท้าทายที่ 17 แสดงให้เห็นว่า microbiota ธรรมชาติมีขั้นตอนไม่ล่าช้าในขณะที่ข้อมูลจากเอกสารที่ระบุความสัมพันธ์ระหว่างการนับเริ่มต้นของ microbiota ธรรมชาติและระยะเวลาในขั้นตอนการล่าช้า (รูป. 2) ข้อสังเกตเหล่านี้ขีดเส้นใต้ยากลำบากในการทำนายการมีปฏิสัมพันธ์ของจุลินทรีย์เช่นในกรณีของเชื้อ Salmonella spp ในหมูสดที่สองรูปแบบอาจจะต้อง; หนึ่งรวมทั้งเวลาความล่าช้าสำหรับ microbiota ธรรมชาติเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่ปนเปื้อนด้วยเชื้อ เกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการฆ่าและอีกไม่รวมเวลาล่าช้าสำหรับ microbiota ธรรมชาติเหมาะกับสถานการณ์ที่ปนเปื้อนด้วยเชื้อ เกิดขึ้นเมื่อ microbiota ธรรมชาติอยู่แล้วได้เริ่มต้นที่จะเติบโตเช่นในระดับค้าปลีก.
ตารางที่ 6
โดยประมาณค่าพารามิเตอร์ที่อธิบายถึงผลกระทบของอุณหภูมิการเก็บรักษาใน ficients coef- ของการปฏิสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เท่าเทียมกันดี บรรยายโดยขยายผลรูปแบบเจมสัน ( สมการ ( 4 ) ) และโดย lotkaevolterra โมเดล ( สมการ ( 5 ) ) ( รูปที่ 3 ตาราง 5 และ 7 ) ที่สำคัญ เหล่านี้รูปแบบ ซึ่งรวมถึงหนึ่งโดยปฏิสัมพันธ์แต่ละ ให้จำลอง 79.3e82.1 % ภายในกำหนดโซนสำหรับการเจริญเติบโตของ Salmonella spp . ได้ตลอดการศึกษาช่วงของอุณหภูมิที่เก็บจาก 9.4  C 241  C ( ตารางที่ 7 ) .
ก่อนหน้านี้ผลของการปรับเปลี่ยนรูปแบบเรียบง่าย เจมิสัน หรือแนะนำโดยเลอมาร์ค et al . ได้ถูกนำมาใช้เพื่อพยากรณ์การเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ในอาหารที่อุณหภูมิการจัดเก็บที่แตกต่างกัน ( GIME และ́เนซ dalgaard , 2004 ; เลอมาร์ค et al . , 2009 ; และ mejlholm dalgaard , 2007 ; vermeulen et al . , 2011 ) ในการศึกษานั้น อย่างไรก็ตามผลของปฏิสัมพันธ์ของจุลินทรีย์ในรูปแบบของโรงเรียน - จี้ต่อระดับอุณหภูมิ การ lotkaevolterra แบบจำลองได้ถูกใช้เพื่อทำนายผลของปฏิสัมพันธ์ต่อการเจริญเติบโตของเชื้อจุลินทรีย์ในอาหาร ( กิ่ง et al . , 2011 ; จูฟรีด้า et al . , 2009 ) แต่เราไม่เจออาหาร ศึกษาถึงผลของอุณหภูมิต่อสัมประสิทธิ์การปฏิสัมพันธ์ .
ประสิทธิภาพของการทดสอบแบบจำลอง ( สมการที่ ( 4 ) และ ( 5 ) ) คืออุณหภูมิที่ขึ้นอยู่กับ ทั้งสองรุ่นมีพอดี โดยทั่วไปที่ดีสำหรับซัลโมเนลลาที่ 11.9  C และอุณหภูมิจาก 15.1 ถึง 20.2  C แต่ขาดความพอดีพบ ( ตารางที่ 5 ) อย่างไรก็ตาม ในกรณีส่วนใหญ่ ขาดความพอดี สังเกตได้น้อยที่สุดเมื่อเทียบกับผลที่ได้จากการจำลองวิธีเขตยอมรับ ( ตารางที่ 7 )เหตุผลหนึ่งที่ทำให้ขาดความพอดีแบบปฏิสัมพันธ์สามารถใช้ลำเอียง lag phase แบบ ในการศึกษา 10 จาก 17 ท้าทายการทดสอบพบว่าไมโครไบโ ้าธรรมชาติ ไม่มี lag phase , ในขณะที่ข้อมูลวรรณกรรมชี้ให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างนับเริ่มต้นของไมโครไบโ ้าธรรมชาติและความล่าช้าในระยะเวลา ( รูปที่ 2 )ข้อสังเกตเหล่านี้ขีดเส้นใต้ความยากอยู่ในการคาดการณ์ของจุลินทรีย์เช่นในกรณีของเชื้อ Salmonella spp . ในแหนมสด ซึ่งทั้งสองรูปแบบอาจจะ ต้อง หนึ่ง รวมถึงความล่าช้าเวลาธรรมชาติไมโครไบโ ้าเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่การปนเปื้อนที่เกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการฆ่าเชื้อ Salmonella spp . ,และอีก ยกเว้นเวลาความล่าช้าสำหรับไมโครไบโ ้าธรรมชาติเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่มีการปนเปื้อนของเชื้อ Salmonella spp . เกิดขึ้นเมื่อไมโครไบโ ้าธรรมชาติได้เริ่มเติบโตขึ้น เช่น ในระดับขายปลีก ตารางที่ 6

ประมาณค่าพารามิเตอร์การอธิบายผลของอุณหภูมิในการเก็บ coef - ficients ของปฏิสัมพันธ์