Some guidelines exist on how to inc

Some guidelines exist on how to incorporate predictive microbiology
models in MQRA (Ross and McMeekin, 2003; van Gerwen
and Zwietering, 1998). The general proposed method is a stepwise
procedure that starts simply and qualitatively, and then
progressively adds more detailed quantitative calculations and
simulations. This type of procedure allows the risk assessor to focus
on the most relevant problems within a complex system (van
Gerwen and Zwietering, 1998). Even though the procedure progresses
to a level in which very detailed and specific models are
developed, the growth models used in published MQRAs remain
simple compared to those developed in the predictive microbiology
domain. For example, the FDA/FSIS (2003) MQRA of the relative risk
from L. monocytogenes in ready-to-eat foods used at wo phase loglinear
primary growth model, did not explicitly consider bacterial
competition, used a square root model for temperature as
a secondary model, and one exponential growth rate (EGR) distribution
per food category. Other MQRAs focused on a single food
product have included more complex considerations such as
varying temperature conditions (Pouillot et al., 2007), variable lag
as a distribution of generation time (Ross et al., 2009) and the effect
of bacterial competition (Pouillot et al., 2007; Ross et al., 2009).
Indeed,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีแนวทางในการรวมงานจุลชีววิทยารูปแบบใน MQRA (รอสส์และ McMeekin, 2003 แวน Gerwenและ Zwietering, 1998) ทั่วไปการนำเสนอวิธีเป็นแบบ stepwiseขั้นตอนที่เริ่มต้นเพียง และ qualitatively และความก้าวหน้าเพิ่มรายละเอียดการคำนวณเชิงปริมาณ และจำลอง ชนิดของกระบวนการนี้ช่วยให้ assessor เสี่ยงการโฟกัสในปัญหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดภายในระบบที่ซับซ้อน (รถตู้Gerwen และ Zwietering, 1998) แม้ดำเนินไปขั้นตอนระดับซึ่งมีรายละเอียดมาก และเฉพาะรุ่นพัฒนา รุ่นเจริญเติบโตที่ใช้ใน MQRAs เผยแพร่อยู่เมื่อเทียบกับผู้ที่ได้รับการพัฒนาในจุลชีววิทยางานง่ายโดเมน ตัวอย่าง MQRA FDA/FSIS (2003) ของความเสี่ยงสัมพัทธ์จาก L. monocytogenes ในใช้ wo ระยะ loglinear อาหารพร้อมกินแบบจำลองหลักการเจริญเติบโต ไม่ชัดเจนพิจารณาแบคทีเรียแข่งขัน ใช้แบบรากสำหรับอุณหภูมิเป็นแบบรอง และแจกจ่ายหนึ่งเรขาอัตรา (EGR)ต่อประเภทอาหาร MQRAs อื่น ๆ เน้นอาหารเดียวสินค้าได้รวมพิจารณาซับซ้อนเช่นแตกต่างกันที่เงื่อนไขอุณหภูมิ (Pouillot et al., 2007), ตัวแปรความล่าช้าเป็นการกระจายเวลาสร้าง (Ross et al., 2009) และผลกระทบแข่งขันแบคทีเรีย (Pouillot et al., 2007 รอสส์ et al., 2009)แน่นอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แนวทางบางอย่างอยู่ในวิธีการรวมจุลชีววิทยาทำนาย
รูปแบบใน MQRA (รอสส์และ McMeekin, 2003; แวน Gerwen
และ Zwietering, 1998) วิธีที่นำเสนอทั่วไปคือขั้นตอน
ขั้นตอนที่เริ่มต้นเพียงและมีคุณภาพแล้ว
มีความก้าวหน้าเพิ่มปริมาณการคำนวณรายละเอียดเพิ่มเติมและ
การจำลอง ชนิดของขั้นตอนนี้จะช่วยให้ประเมินความเสี่ยงที่จะมุ่งเน้น
เกี่ยวกับปัญหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในระบบที่ซับซ้อน (รถตู้
Gerwen และ Zwietering, 1998) แม้ว่าขั้นตอนการดำเนินการ
ในระดับที่รูปแบบรายละเอียดที่ชัดเจนมีการ
พัฒนารูปแบบการเจริญเติบโตที่ใช้ในการตีพิมพ์ MQRAs ยังคง
ง่ายเมื่อเทียบกับการพัฒนาในทางจุลชีววิทยาทำนาย
โดเมน ตัวอย่างเช่นองค์การอาหารและยา / FSIS (2003) MQRA ของความเสี่ยง
จาก L. monocytogenes ในอาหาร Ready-to-eat ใช้ในขั้นตอนการ wo loglinear
รูปแบบการเจริญเติบโตหลักไม่แน่ชัดพิจารณาแบคทีเรีย
การแข่งขันใช้แบบรากที่สองสำหรับอุณหภูมิ
รูปแบบที่สองและอัตราการเจริญเติบโตชี้แจงหนึ่ง (EGR) กระจาย
ต่อหมวดอาหาร MQRAs อื่น ๆ มุ่งเน้นไปที่อาหารชนิดเดี่ยว
สินค้าได้รวมการพิจารณาซับซ้อนมากขึ้นเช่น
สภาพที่มีอุณหภูมิแตกต่างกัน (Pouillot et al., 2007) ความล่าช้าตัวแปร
เช่นการกระจายของเวลารุ่น (รอสส์ et al., 2009) และผลกระทบ
ของการแข่งขันแบคทีเรีย ( Pouillot, et al, 2007;... รอสส์, et al, 2009)
อันที่จริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แนวทางที่มีอยู่ในวิธีการรวมโมเดลจุลชีววิทยา
ทำนายใน mqra ( Ross และ mcmeekin , 2003 ; รถตู้และ gerwen
zwietering , 1998 ) โดยทั่วไปวิธีที่นำเสนอเป็นขั้นตอนที่เริ่มต้นเพียงและคน

เพื่อเพิ่มคุณภาพและปริมาณการคำนวณรายละเอียดเพิ่มเติมและ
จำลอง . ชนิดของกระบวนการนี้ช่วยให้ความเสี่ยงผู้ประเมินโฟกัส
เกี่ยวกับปัญหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดภายในระบบที่ซับซ้อน ( รถตู้
gerwen และ zwietering , 1998 ) แม้ว่ากระบวนการดําเนิน
ในระดับที่ละเอียดมากและเฉพาะรุ่น
พัฒนา การพัฒนาแบบจำลองใน mqras ตีพิมพ์อยู่
ง่ายเมื่อเทียบกับผู้ที่พัฒนาในโดเมนจุลชีววิทยา
ทำนาย . ตัวอย่างเช่นองค์การอาหารและยา / FSIS ( 2003 ) mqra ของ
ความเสี่ยงสัมพัทธ์จาก Lmonocytogenes ในพร้อมที่จะกินอาหารที่ใช้ wo เฟสรูปแบบการเจริญเติบโตหลัก loglinear
ไม่ได้โดยพิจารณาใช้แบบจำลองการแข่งขันแบคทีเรีย

รากที่สองสำหรับอุณหภูมิเป็นแบบทุติยภูมิ และชี้แจงอัตราการเจริญเติบโต ( EGR ) กระจาย
ต่อหมวดหมู่อาหาร mqras อื่นๆที่เน้นผลิตภัณฑ์อาหาร
เดียวได้รวมการพิจารณาที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่น
เงื่อนไขที่แตกต่างของอุณหภูมิ ( pouillot et al . , 2007 ) , ตัวแปรล่าช้า
เป็นจำหน่ายเวลารุ่น ( Ross et al . , 2009 ) และผลการแข่งขันของแบคทีเรีย (
pouillot et al . , 2007 ; Ross et al . , 2009 ) .
แน่นอน