文献

J-GLOBAL ID：201702256754152289   整理番号：17A0372954

準最適温度の関数としての微生物成長モデルを識別するための最適実験計画:in silicoからin vivoへ【Powered by NICT】

Optimal experimental design for discriminating between microbial growth models as function of suboptimal temperature: From in silico to in vivo

著者 (5件)： Stamati I. (BioTeC, Chemical Engineering Department, KU Leuven, Gebroeders De Smetstraat 1, 9000 Ghent, Belgium) ,  Akkermans S. (BioTeC, Chemical Engineering Department, KU Leuven, Gebroeders De Smetstraat 1, 9000 Ghent, Belgium) ,  Logist F. (BioTeC, Chemical Engineering Department, KU Leuven, Gebroeders De Smetstraat 1, 9000 Ghent, Belgium) ,  Noriega E. (BioTeC, Chemical Engineering Department, KU Leuven, Gebroeders De Smetstraat 1, 9000 Ghent, Belgium) ,  Van Impe J. (BioTeC, Chemical Engineering Department, KU Leuven, Gebroeders De Smetstraat 1, 9000 Ghent, Belgium)
資料名： Food Research International  (Food Research International)
巻： 89  号： P1  ページ： 689-700  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0633A  ISSN： 0963-9969  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 温度は重要な食品保存因子であり,微生物成長に影響する。二次予測モデルは微生物増殖に及ぼすこの因子の影響を説明するために用いることができる。言い換えれば,微生物挙動を一次および二次モデルを用いた動的環境で記述できる。微生物成長速度に及ぼす温度の影響を記述するための二つのモデルをinflection(CTMI)(Rosso.,1993)とその適応版(aCTMI)(Le Marc.,2002)カーディナル温度モデルである。大腸菌は通常CTMIを用いてモデル化したが,aCTMIがより適切である可能性があると指摘されている(Van DerlindenとVan Impe,2012a)。これを明らかにするために,モデル識別(OED/MD)のための最適実験設計の方法を本研究で使用される(Donckels.,2009;Schwaab.,2008)。in silico研究からの結果は,必要な方向を指摘した。がin vivo研究の結果は,研究質問へのより現実的な解答を与えた。最後に,識別が必要で使用するための適切なモデルを明らかにした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  大腸菌 ,  モデリング ,  成長速度 ,  *微生物
準シソーラス用語： *in silico ,  動的環境 ,  微生物増殖 ,  食品保存 ,  *成長モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予測微生物学 ,  モデル識別 ,  動的モデリング ,  Optimization ,  最適実験設計

分類 (1件)： 腸  (EJ06040N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適温度 ,  関数 ,  微生物 ,  成長モデル ,  識別 ,  最適実験計画