a b s t r a c tArticle history:Rece

a b s t r a c t
Article history:
Received 18 June 2013
Received in revised form 21 October 2013
Accepted 13 November 2013
Available online 23 November 2013
Keywords:
Predictive microbiology
Model development
Nonlinear regression
Software development
Predictive microbiology is an area of applied research in food science that uses mathematical models to predict
the changes in the population of pathogenic or spoilage microorganisms in foods exposed to complex environmental
changes during processing, transportation, distribution, and storage. It finds applications in shelf-life prediction
and risk assessments of foods. The objective of this research was to describe the performance of a new
user-friendly comprehensive data analysis tool, the Integrated Pathogen Modeling Model (IPMP 2013), recently
developed by the USDA Agricultural Research Service. This tool allows users, without detailed programming
knowledge, to analyze experimental kinetic data and fit the data to known mathematical models commonly
used in predictive microbiology. Data curves previously published in literature were used to test the models in
IPMP 2013. The accuracies of the data analysis and models derived from IPMP 2013 were compared in parallel
to commercial or open-source statistical packages, such as SAS® or R. Several models were analyzed and compared,
including a three-parameter logistic model for growth curves without lag phases, reduced Huang and
Baranyi models for growth curves without stationary phases, growth models for complete growth curves
(Huang, Baranyi, and re-parameterized Gompertz models), survival models (linear, re-parameterized Gompertz,
and Weibull models), and secondary models (Ratkowsky square-root, Huang square-root, Cardinal, and
Arrhenius-type models). The comparative analysis suggests that the results from IPMP 2013 were equivalent
to those obtained from SAS® or R. This work suggested that the IPMP 2013 could be used as a free alternative
to SAS®, R, or other more sophisticated statistical packages for model development in predictive microbiology.
Published by Elsevier B.V.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบ b s t r c tบทความประวัติ:ได้รับ 18 2556 มิถุนายนรับแบบฟอร์มที่ปรับปรุง 21 2013 ตุลาคมยอมรับ 13 2013 พฤศจิกายนมีออนไลน์ 23 2013 พฤศจิกายนคำสำคัญ:งานจุลชีววิทยาพัฒนาแบบจำลองถดถอยไม่เชิงเส้นการพัฒนาซอฟต์แวร์จุลชีววิทยางานเป็นพื้นที่ของการวิจัยที่ใช้ในอาหารวิทยาศาสตร์ที่ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงประชากรของอุบัติ หรือจุลินทรีย์เน่าเสียในอาหารที่สัมผัสกับสิ่งแวดล้อมเชิงการเปลี่ยนแปลงในระหว่างการประมวลผล ขนส่ง การกระจาย และการจัดเก็บ พบโปรแกรมประยุกต์ในการทำนายอายุการเก็บรักษาและประเมินความเสี่ยงอาหาร วัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้เป็นการ อธิบายถึงประสิทธิภาพของใหม่เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลง่ายครอบคลุม รวมการศึกษาการสร้างแบบจำลองแบบ (IPMP 2013), ล่าสุดพัฒนา โดยงานวิจัยจากเกษตรบริการ เครื่องมือนี้ช่วยให้ผู้ใช้ การเขียนโปรแกรมรายละเอียดความรู้ การวิเคราะห์ข้อมูลทดลองเดิม ๆ พอดีข้อมูลแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่รู้จักกันทั่วไปใช้ในงานจุลชีววิทยา ใช้การทดสอบแบบจำลองในโค้งข้อมูลที่เคย ตีพิมพ์ในเอกสารประกอบการIPMP 2013 Accuracies การวิเคราะห์ข้อมูลและแบบจำลองมาจาก IPMP 2013 ถูกเปรียบเทียบพร้อมกันการค้า หรือ แหล่งเปิดสถิติแพ็คเกจ เช่น SAS ®หรืออาร์ วิเคราะห์ และเปรียบ เทียบ หลายรูปแบบรวมทั้งรูปแบบโลจิสติกสามพารามิเตอร์สำหรับเส้นโค้งการเจริญเติบโตโดยไม่มีระยะของความล่าช้า ลดหวง และรุ่น Baranyi สำหรับเส้นโค้งการเจริญเติบโต โดยระยะเครื่องเขียน แบบจำลองการเจริญเติบโตสำหรับเส้นโค้งการเจริญเติบโตสมบูรณ์(หวง Baranyi และ Gompertz ใหม่แต่ละรุ่น), รุ่นรอดตาย (Gompertz พารามิเตอร์ใหม่ เชิงเส้นและแบบจำลองฟังก์ชัน Weibull), และรุ่นรอง (Ratkowsky ราก หวงราก เชิง และรุ่น Arrhenius-type) การวิเคราะห์เปรียบเทียบแนะนำว่า ผลจาก IPMP 2013 ได้เทียบเท่าผู้ที่ได้รับจาก SAS ®หรืออาร์ งานนี้แนะนำว่า IPMP 2013 อาจใช้เป็นสำรองฟรีSAS ® R หรือแพคเกจอื่น ๆ สถิติซับซ้อนมากสำหรับการพัฒนาแบบจำลองในงานจุลชีววิทยาเผยแพร่ โดย Elsevier b.v

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

B S T R A C T :

บทความประวัติศาสตร์ที่ได้รับ 18 มิถุนายน 2013
รับแก้ไขรูปแบบ 21 ตุลาคม 2556

ยอมรับ 13 พฤศจิกายน 2013 ออนไลน์ 23 พฤศจิกายน 2013
คำสำคัญ : การพัฒนาแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น


จุลชีววิทยาพยากรณ์ทำนายการพัฒนาซอฟต์แวร์
จุลชีววิทยา คือพื้นที่ของการวิจัยประยุกต์วิทยาศาสตร์อาหารที่ การใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อทำนาย
การเปลี่ยนแปลงประชากรจุลินทรีย์ก่อโรคในอาหารหรือการเปิดเผยที่ซับซ้อนสิ่งแวดล้อม
การเปลี่ยนแปลงในระหว่างการประมวลผล การจัดเก็บ การขนส่ง การกระจายและ พบการประยุกต์ใช้ในการทำนายอายุการเก็บและ
การประเมินความเสี่ยงอาหาร การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่ออธิบายการทำงานของเครื่องมือที่ครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลใช้งานง่ายใหม่
,นางแบบ นายแบบ ( แบบพิเศษ ipmp 2013 ) เมื่อเร็ว ๆ นี้
พัฒนาโดย USDA เกษตรวิจัยบริการ เครื่องมือนี้ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ในการเขียนโปรแกรม
รายละเอียด วิเคราะห์ข้อมูลจากการทดลองและพอดีกับข้อมูลที่รู้จักกันโดยทั่วไปที่ใช้ในแบบจำลองทางคณิตศาสตร์
จุลชีววิทยาพยากรณ์ . เส้นโค้งข้อมูลก่อนหน้านี้ที่ตีพิมพ์ในวรรณคดีที่ใช้เพื่อทดสอบโมเดล
ipmp 2013ความถูกต้องของข้อมูลการวิเคราะห์และแบบจำลองที่ได้จาก ipmp 2013 เปรียบเทียบในแบบคู่ขนานเพื่อการค้าหรือแหล่ง
ใช้โปรแกรมสำเร็จรูป เช่น SAS ®หรือ หลายรุ่น วิเคราะห์และเปรียบเทียบ
รวมทั้งสามพารามิเตอร์โมเดลโลจิสติกสำหรับเส้นโค้งการเจริญเติบโตโดยไม่ต้องขั้นตอนความล่าช้าลดลงและ baranyi หวง
รูปแบบเส้นโค้งการเจริญเติบโตโดยไม่ต้องขั้นตอนเครื่องเขียนรูปแบบของเส้นโค้งการเจริญเติบโตสมบูรณ์
( หวง baranyi และเป็นพารามิเตอร์ๆรุ่น ) , รูปแบบการเชิงเส้น , re ๆพารามิเตอร์โมเดล
และไวบูลล์ ) และแบบทุติยภูมิ ( ราก , Huang กรณฑ์ พระราชาคณะ และประเภทของ ratkowsky
แบบสี่เหลี่ยม ) การวิเคราะห์เปรียบเทียบแสดงให้เห็นว่าผลจาก ipmp 2013 ได้เทียบเท่า
เพื่อที่ได้จาก SAS ®หรืองานนี้แสดงให้เห็นว่า ipmp 2013 สามารถใช้เป็นทางเลือกฟรี SAS ®
, R , หรืออื่น ๆที่ซับซ้อนมากขึ้น สถิติแพคเกจการพัฒนาแบบจำลองทางจุลชีววิทยาพยากรณ์ .
ที่ตีพิมพ์โดยเอลส์เท่า