The traditional methods of plate co

The traditional methods of plate counts for enumerating microbes
in food are the most extensively used and serve as the
standard to which other techniques are compared. However, they
are tedious, labor intensive and require long incubation times. An
initial evaluation of the R.A.B.I.T. system as a tool for investigating
microbial growth in complex food matrices indicate the potential
for the R.A.B.I.T. as an alternative to plating methods and for
generating information for microbial modeling in complex food
matrices.
The R.A.B.I.T. system as employed in this study detected growth
in 80% of food and microbe combinations demonstrating that most
microorganisms could growand produce sufficient quantities of CO2
to trigger the standard detection criterion of three successive 11 mS
changes. However, it did fail to detect growth in a limited number of
cases with the intermediate 11 mS criteria (Table 2). It is possible to
utilize much lower detection thresholds (Nychas et al., 2009) but for
this screening exercise we did not want to risk over-estimation of
growth detection. There are a number of potential causes that could
account for the inability or under-estimation of growth by the
R.A.B.I.T. system such as (i) different stress conditions (oxidative, pH
and NaCl) induce different pathways; e.g. lactate/pyruvate
fermentation, leading to less CO2 being generated, (ii) dairy products
with high levels of buffering salts at neutral pH may absorb and
hold CO2 more effectively and (iii) the natural equilibrium state of
carbonate (dissolved CO2) at different pH mitigate for more CO2
liberation at lower pH. Therefore, given the general applicability
suggested by the results, it is clear that before selecting the system
for further work some pre-screening needs to be completed with
the microorganism and food matrix of interest.
Indirect impedance techniques can accurately determine initial
microbial loads in foods (Jasson et al., 2010;Wawerla et al.,1999) and
can be used to calculate critical parameters for PM such as growth
rate (Koutsoumanis et al., 1998; Sawai, 2003; Sawai and Yoshikawa,
2003; Sherry et al., 2006). In this work, a fixed temperature of 30 C
was employed but it is possible to use the instrument at lower
temperatures increasing the usefulness of the technology.We have
compared it here to optical density (Fig. 3) and others have also
tested and validated the technology (Koutsoumanis et al., 1998;
Priego et al., 2011; Sawai et al., 2002b; Sherry et al., 2006). However,
these applications are based on growth in defined media and do
not address the accuracy of the technique for generating microbial
growth data in a real food matrix. The question raised in this paper
was whether the system can be used to measure growth in complex
food matrices and to assess the accuracy of the data for PM? The
ability of the system to detect a large range of microorganisms in a
variety of complex food matrices was clearly demonstrated
(Table 2). In addition, the reproducibility of the data for certain
microbes in particular matrices (e.g. L. plantarum in Zucchini pureé
or S. aureus in baby food)was of sufficient quality for model building
(Table 3). However, the variability in specific growth rate estimations
for half the strains highlights some possible limitations of the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการแบบดั้งเดิมของจานนับสำหรับการตรวจจุลินทรีย์อาหารที่ใช้มากที่สุดอย่างกว้างขวาง และเป็นมาตรฐานซึ่งเทคนิคอื่นจะเปรียบเทียบ อย่างไรก็ตาม พวกเขาน่าเบื่อ แรงงานมาก และต้องใช้เวลาบ่มนาน มีประเมินเบื้องต้นของระบบ R.A.B.I.T. เป็นเครื่องมือสำหรับตรวจสอบเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ในอาหารซับซ้อนเมทริกซ์แสดงศักยภาพสำหรับ R.A.B.I.T. เป็นทางเลือกในวิธีการชุบ และการสร้างข้อมูลสำหรับสร้างโมเดลจุลินทรีย์ในอาหารซับซ้อนเมทริกซ์ระบบ R.A.B.I.T. เป็นลูกจ้างในการศึกษานี้พบเจริญเติบโต80% ของชุดอาหารและ microbe ที่เห็นส่วนใหญ่นั้นจุลินทรีย์สามารถผลิต growand เพียงพอปริมาณของ CO2จะเรียกเกณฑ์ตรวจมาตรฐานสามต่อ 11 mSการเปลี่ยนแปลง อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้ล้มเหลวการเจริญเติบโตในจำนวนจำกัดกรณีที่ มีเกณฑ์กลาง 11 mS (ตารางที่ 2) จำเป็นต้องใช้ตรวจหามากต่ำกว่าขีดจำกัด (Nychas et al., 2009) แต่แบบฝึกหัดคัดกรองนี้เราไม่ต้องการความเสี่ยงประเมินขีดตรวจสอบการเจริญเติบโต มีหลายสาเหตุที่เป็นไปได้ที่อาจบัญชีไม่สามารถหรือประเมินน้อยเจริญเติบโตโดยการR.A.B.I.T. ระบบเช่น (i) แตกต่างกันความเครียดสภาพ (oxidative, pHและ NaCl) ก่อให้เกิดทางเดินแตกต่างกัน เช่น lactate/pyruvateหมัก เมล์ CO2 น้อยกำลังสร้าง ผลิตภัณฑ์จากนม (ii)ระดับสูงของบัฟเฟอร์เกลือที่ pH เป็นกลางอาจช่วยดูดซับ และเก็บ CO2 ได้อย่างมีประสิทธิภาพและ (iii) ธรรมชาติสมดุลคาร์บอเนต (ละลาย CO2) ที่ pH ต่าง ๆ บรรเทาสำหรับ CO2 เพิ่มเติมปลดปล่อยที่ pH ต่ำ ดังนั้น กำหนดความเกี่ยวข้องของทั่วไปแนะนำผล เป็นที่ชัดเจนก่อนที่จะเลือกระบบสำหรับการต้องบางการตรวจกรองก่อนให้แล้วเสร็จด้วยเมตริกซ์จุลินทรีย์และอาหารน่าสนใจเทคนิคต้านทานทางอ้อมได้อย่างถูกต้องสามารถกำหนดเริ่มต้นปริมาณจุลินทรีย์ในอาหาร (Jasson et al., 2010 Wawerla et al., 1999) และสามารถใช้ในการคำนวณพารามิเตอร์สำคัญสำหรับ PM เช่นเจริญเติบโตอัตรา (Koutsoumanis et al., 1998 ไสว 2003 ไสวและโยะชิกะวะ2003 เชอร์รี่และ al., 2006) ในงานนี้ อุณหภูมิคงที่ของ 30 Cมีการจ้างงาน แต่ก็สามารถใช้เครื่องมือที่ต่ำกว่าอุณหภูมิที่เพิ่มประโยชน์ของเทคโนโลยี เรามีเปรียบเทียบได้ที่นี่กับความหนาแน่นออปติคอล (Fig. 3) และอื่น ๆ มีทดสอบ และตรวจสอบเทคโนโลยี (Koutsoumanis et al., 1998Priego et al., 2011 ไสว et al., 2002b เชอร์รี่และ al., 2006) อย่างไรก็ตามโปรแกรมประยุกต์เหล่านี้จะขึ้นอยู่กับการเจริญเติบโตในสื่อที่กำหนด และทำไม่ถูกต้องของเทคนิคสำหรับการสร้างจุลินทรีย์ข้อมูลการเจริญเติบโตในอาหารจริงเมทริกซ์ คำถามในเอกสารนี้ได้ว่าสามารถใช้ระบบการวัดการเจริญเติบโตในคอมเพล็กซ์อาหารเมทริกซ์และ เพื่อประเมินความถูกต้องของข้อมูลสำหรับ PM ที่ความสามารถของระบบตรวจหาจุลินทรีย์ในหลากหลายแบบหลากหลายอาหารซับซ้อนเมทริกซ์ที่แสดงอย่างชัดเจน(ตารางที่ 2) นอกจากนี้ reproducibility ของข้อมูลบางจุลินทรีย์ในเมทริกซ์เฉพาะ (เช่น L. plantarum ใน pureé ซูกินีหรือหมอเทศข้างลาย S. ในอาหารทารก) มีคุณภาพเพียงพอสำหรับสร้างแบบจำลอง(ตาราง 3) อย่างไรก็ตาม ความแปรผันในการเจริญเติบโตอัตราประมาณสำหรับสายพันธุ์ครึ่งเน้นข้อจำกัดบางอย่างเป็นไปได้ของการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการแบบดั้งเดิมของการนับจานสำหรับแจงจุลินทรีย์ในอาหารส่วนใหญ่ที่ใช้กันอย่างกว้างขวางและใช้เป็นมาตรฐานในการที่เทคนิคอื่นๆ ที่จะเปรียบเทียบ แต่พวกเขามีความน่าเบื่อแรงงานเข้มข้นและต้องใช้เวลาบ่มนาน ประเมินเบื้องต้นของระบบ Rabit เป็นเครื่องมือในการตรวจสอบการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ในการฝึกอบรมอาหารที่ซับซ้อนบ่งบอกถึงศักยภาพสำหรับRabit เป็นทางเลือกวิธีการชุบและการสร้างข้อมูลสำหรับการสร้างแบบจำลองของจุลินทรีย์ในอาหารที่ซับซ้อนการฝึกอบรม. ระบบ Rabit เป็นลูกจ้างในการศึกษาครั้งนี้ตรวจพบการเจริญเติบโตใน 80% ของอาหารและการผสมจุลินทรีย์ส่วนใหญ่แสดงให้เห็นว่าเชื้อจุลินทรีย์ที่สามารถgrowand ผลิตในปริมาณที่เพียงพอของ CO2 ที่จะเรียกเกณฑ์การตรวจสอบมาตรฐานสามต่อเนื่อง 11 mS เปลี่ยนแปลง แต่มันก็ล้มเหลวในการตรวจสอบการเจริญเติบโตในจำนวนที่ จำกัด ของกรณีที่มีเกณฑ์กลาง11 mS (ตารางที่ 2) มันเป็นไปได้ที่จะใช้เกณฑ์ที่ต่ำกว่ามากการตรวจสอบ (Nychas et al., 2009) แต่สำหรับการออกกำลังกายการตรวจคัดกรองนี้เราไม่ได้ต้องการที่จะมีความเสี่ยงมากกว่าการประมาณค่าของการตรวจสอบการเจริญเติบโต มีหลายสาเหตุที่มีศักยภาพที่จะเป็นบัญชีสำหรับการไร้ความสามารถหรือต่ำกว่าการประมาณค่าของการเจริญเติบโตโดยระบบR.ABIT เช่น (i) เงื่อนไขของปัญหาที่แตกต่างกัน (oxidative ค่า pH และโซเดียมคลอไรด์) ทำให้เกิดทางเดินที่แตกต่างกัน เช่นนม / ไพรูหมักนำไปสู่​​CO2 น้อยถูกสร้างขึ้น (ii) ผลิตภัณฑ์นมที่มีระดับสูงของเกลือบัฟเฟอร์ที่pH เป็นกลางอาจดูดซับและถือCO2 มีประสิทธิภาพมากขึ้นและ (iii) รัฐสมดุลตามธรรมชาติของคาร์บอเนต(CO2 ละลาย) ที่แตกต่างกัน พีเอชลด CO2 มากขึ้นสำหรับการปลดปล่อยที่pH ต่ำ ดังนั้นการได้รับการบังคับใช้ทั่วไปแนะนำโดยผลที่ได้ก็เป็นที่ชัดเจนว่าก่อนที่จะเลือกระบบสำหรับการทำงานต่อบางคัดกรองก่อนความต้องการที่จะเสร็จสมบูรณ์ด้วยจุลินทรีย์และเมทริกซ์อาหารที่น่าสนใจ. เทคนิคสมรรถภาพทางอ้อมอย่างถูกต้องสามารถตรวจสอบเริ่มต้นโหลดจุลินทรีย์ในอาหาร(Jasson et al, 2010;.. Wawerla, et al, 1999) และสามารถนำมาใช้ในการคำนวณค่าพารามิเตอร์ที่สำคัญสำหรับส่วนตัวเช่นการเจริญเติบโตอัตรา(Koutsoumanis et al, 1998;. ไสว, 2003; ไสวและ Yoshikawa, 2003; เชอร์รี่และอัล ., 2006) ในงานนี้มีอุณหภูมิคงที่ 30 องศาเซลเซียสเป็นลูกจ้างแต่มันก็เป็นไปได้ที่จะใช้เครื่องมือที่ต่ำกว่าอุณหภูมิที่เพิ่มขึ้นประโยชน์ของ technology.We ได้เปรียบเทียบมันที่นี่เพื่อความหนาแน่นของออปติคอล(รูปที่. 3) และอื่น ๆ ได้นอกจากนี้ยังผ่านการทดสอบและตรวจสอบเทคโนโลยี (Koutsoumanis et al, 1998;.. พีร์โก et al, 2011; ไสว, et al, 2002b.. เชอร์รี่, et al, 2006) แต่โปรแกรมเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับการเจริญเติบโตในสื่อที่กำหนดไว้และไม่ได้อยู่ที่ความถูกต้องของเทคนิคในการสร้างจุลินทรีย์ข้อมูลการเจริญเติบโตในเมทริกซ์อาหารจริง คำถามที่เกิดขึ้นในบทความนี้ก็คือว่าระบบสามารถใช้ในการวัดการเจริญเติบโตในที่ซับซ้อนการฝึกอบรมและอาหารเพื่อประเมินความถูกต้องของข้อมูลสำหรับส่วนตัวหรือไม่ ความสามารถของระบบในการตรวจสอบช่วงใหญ่ของจุลินทรีย์ในความหลากหลายของการฝึกอบรมอาหารที่ซับซ้อนได้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน(ตารางที่ 2) นอกจากนี้การทำสำเนาของข้อมูลบางอย่างสำหรับจุลินทรีย์ในการฝึกอบรมโดยเฉพาะ (เช่น plantarum ลิตรในน้ำซุปข้นบวบหรือเชื้อS. aureus ในอาหารทารก) เป็นของที่มีคุณภาพเพียงพอสำหรับการสร้างแบบจำลอง(ตารางที่ 3) แต่ความแปรปรวนในการประมาณการอัตราการเจริญเติบโตที่เฉพาะเจาะจงสำหรับสายพันธุ์ครึ่งหนึ่งไฮไลท์ข้อ จำกัด ที่เป็นไปได้บางส่วนของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการแบบดั้งเดิมของจานับ
enumerating จุลินทรีย์ในอาหารที่สุดใช้อย่างกว้างขวาง และเป็นมาตรฐานที่
เทคนิคอื่น ๆมาเปรียบเทียบ อย่างไรก็ตาม พวกเขา
จะน่าเบื่อ แรงงานเข้มข้น และต้องใช้เวลาบ่มนาน เป็น
เริ่มต้นประเมินระบบ r.a.b.i.t. เป็นเครื่องมือสำหรับตรวจสอบการเจริญของเชื้อจุลินทรีย์ในอาหาร
เมทริกซ์ที่ซับซ้อนแสดงศักยภาพ
สำหรับ Ra.b.i.t. เป็นทางเลือกวิธีการชุบและสร้างข้อมูลสำหรับจุลินทรีย์
แบบในเมทริกซ์อาหาร

r.a.b.i.t. ระบบซับซ้อน ที่ใช้ในการศึกษานี้พบการเจริญเติบโต
ใน 80% ของอาหารและจุลินทรีย์ผสมแสดงให้เห็นว่าจุลินทรีย์ส่วนใหญ่สามารถผลิตปริมาณที่เพียงพอของ growand

จะเรียกตรวจจับ CO2 มาตรฐานเกณฑ์  สามต่อเนื่อง 11 นางสาว
เปลี่ยนแปลงแต่มันก็ล้มเหลวในการตรวจสอบการ จำกัดจำนวน
กรณีมีกลาง  11 นางสาวเกณฑ์ ( ตารางที่ 2 ) มันเป็นไปได้ที่จะใช้ตรวจสอบเกณฑ์ที่ต่ำกว่ามาก
( nychas et al . , 2009 ) แต่สำหรับ
นี้กลั่นกรองออกกําลังกายเราไม่ต้องการความเสี่ยงมากกว่าการประมาณค่า
ตรวจจับการ มีหลายสาเหตุที่อาจเกิดขึ้นที่อาจ
บัญชีสำหรับการประมาณการการเจริญเติบโตโดยหรือภายใต้
r.a.b.i.t. ระบบเช่น ( ผม ) ภาวะเครียดต่าง ๆ ( ออกซิอ
ขนาด ) ทำให้เซลล์ต่างๆ เช่น แลค / pyruvate
หมักไปสู่น้อยลง CO2 ถูกสร้างขึ้น ( 2 ) นม
กับระดับสูงของบัฟเฟอร์ pH เป็นกลางอาจเกลือซึมซับ
จับคาร์บอนไดออกไซด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และ ( 3 ) ความสมดุลตามธรรมชาติของรัฐ
คาร์บอเนตละลาย CO2 ) ที่แตกต่างกันอ ลดมากลดการปลดปล่อย CO2
ที่ pH จึงได้รับการนำเสนอโดยทั่วไป
ผล มันเป็นที่ชัดเจนว่า ก่อนการเลือกระบบงานเพิ่มเติมบางส่วนก่อนคัดกรอง
ต้องเสร็จสมบูรณ์ด้วย
จุลินทรีย์และเมทริกซ์อาหารที่น่าสนใจ
เทคนิคอิมพีแดนซ์ทางอ้อมที่ถูกต้องสามารถตรวจสอบเบื้องต้น
จุลินทรีย์ในอาหาร ( โหลด jasson et al . , 2010 ; wawerla et al . , 1999 ) และ
สามารถใช้ในการคำนวณค่าพารามิเตอร์ที่สำคัญสำหรับ PM เช่นอัตราการเจริญเติบโต
( koutsoumanis et al . , 1998 ; ไสว , 2003 ; ไสว และ โยชิคาว่า
2003 ; เชอร์รี่และ al . , 2006 ) ในงานนี้มีอุณหภูมิคงที่ 30  C
มาใช้ แต่มันเป็นไปได้ที่จะใช้เครื่องมือที่ลด
อุณหภูมิเพิ่มประโยชน์ของเทคโนโลยี เราได้
เทียบมาความหนาแน่นของแสง ( ภาพที่ 3 ) และคนอื่น ๆได้
ทดสอบและตรวจสอบเทคโนโลยี ( koutsoumanis et al . , 1998 ;
priego et al . , 2011 ; ไสว et al . 2002b ; เชอร์รี่ , et al . , 2006 ) อย่างไรก็ตาม
โปรแกรมเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับการกำหนดสื่อและทำ
ไม่ได้อยู่ที่ความแม่นยำของวิธีการสำหรับสร้างข้อมูลการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์
ในเมทริกซ์อาหารที่แท้จริง คำถามขึ้นมาใน
บทความนี้ว่าระบบสามารถใช้วัดการเจริญเติบโตในเมทริกซ์อาหารซับซ้อน
และประเมินความถูกต้องของข้อมูลสำหรับ PM ?
ความสามารถของระบบในการตรวจสอบที่หลากหลายของจุลินทรีย์ในอาหาร คือ ความหลากหลายของเมทริกซ์ที่ซับซ้อน

แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน( ตารางที่ 2 ) นอกจากนี้ กระชับข้อมูลแน่นอน
จุลินทรีย์โดยเฉพาะเมทริกซ์ ( เช่น L . plantarum ในบวบแท้ )
S . aureus ในอาหารทารกหรือ ) คือคุณภาพเพียงพอสำหรับ
สร้างโมเดล ( ตารางที่ 3 ) อย่างไรก็ตาม ความแปรปรวนในเฉพาะอัตราการเติบโตภาค
ครึ่งสายพันธุ์ไฮไลท์ข้อจำกัดที่เป็นไปได้ของ