文献

J-GLOBAL ID：202202261310399453   整理番号：22A0748912

食品微生物数を予測する次元解析モデル【JST・京大機械翻訳】

Dimensional Analysis Model Predicting the Number of Food Microorganisms

著者 (15件)： Li Cuiqin (Key Laboratory of Agricultural and Animal Products Storage and Processing of Guizhou Province, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Li Cuiqin (College of Liquor and Food Engineering, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Li Cuiqin (School of Chemistry and Chemical Engineering, Guizhou University, Guiyang, China) ,  He Laping (Key Laboratory of Agricultural and Animal Products Storage and Processing of Guizhou Province, Guizhou University, Guiyang, China) ,  He Laping (College of Liquor and Food Engineering, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Hu Yuedan (Key Laboratory of Agricultural and Animal Products Storage and Processing of Guizhou Province, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Hu Yuedan (College of Liquor and Food Engineering, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Liu Hanyu (Key Laboratory of Agricultural and Animal Products Storage and Processing of Guizhou Province, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Liu Hanyu (College of Liquor and Food Engineering, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Wang Xiao (Key Laboratory of Agricultural and Animal Products Storage and Processing of Guizhou Province, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Wang Xiao (College of Liquor and Food Engineering, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Chen Li (Key Laboratory of Agricultural and Animal Products Storage and Processing of Guizhou Province, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Chen Li (College of Liquor and Food Engineering, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Zeng Xuefeng (Key Laboratory of Agricultural and Animal Products Storage and Processing of Guizhou Province, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Zeng Xuefeng (College of Liquor and Food Engineering, Guizhou University, Guiyang, China)
資料名： Frontiers in Microbiology (Web)  (Frontiers in Microbiology (Web))
巻： 13  ページ： 820539  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7080A  ISSN： 1664-302X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微生物数の予測は食品工業において優れた応用を持つ。それは貯蔵時間と食品安全の予測と管理に役立つ。本研究は,微生物数を予測するための新しい簡単で効果的なモデルの確立を目的とした。無次元解析とPi定理に基づいて次元解析モデル(DAM)を確立した。次に,278K,283Kおよび288Kで調製および貯蔵された伝統的中国発酵ドライ塩漬牛肉であるNiuganba(NGB)におけるPseudomonasの数を予測するために適用した。最後に,DAMの内部および外部検証を,R2,R2_adj,二乗平均平方根誤差(RMSE),予測の標準誤差(%SEP),A_fおよびB_fを含む6つのパラメータを用いて行った。高いR2及びR2_adj及び低いRMSE及び%SEP値は,DAMが微生物数及びNGB試料の貯蔵時間の予測において高い精度を有することを示した。A_fとB_f値は1に近かった。Pseudomonasの観測と予測数の間の相関は高かった。研究は,DAMが微生物の数と貯蔵時間を予測する単純,統一的で有効なモデルであることを示した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 誤差 ,  次元解析 ,  *食品 ,  予測 ,  *微生物 ,  精度 ,  塩漬 ,  牛肉 ,  発酵 ,  *モデル ,  Pseudomonas ,  食品工業 ,  検証 ,  食品安全性
準シソーラス用語： 標準誤差 ,  外部検証 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 次元解析 ,  Pi定理 ,  微生物モデルの予測 ,  貯蔵時間 ,  検証

分類 (1件)： 食品の分析  (FJ01030U)

引用文献 (43件)：

• Antunes-Rohling A., Artaiz Á, Calero S., Halaihel N., Guillén S., Raso J., et al (2019). Modelling microbial growth in modified-atmosphere-packed hake (Merluccius merluccius) fillets stored at different temperatures. Food Res. Int. 122 506-516. doi: 10.1016/j.foodres.2019.05.018
• Baranyi J., McClure P. J., Sutherland J. P., Roberts T. A. (1993). Modelling bacterial growth responses. J. Ind. Microbiol. Biotechnol. 12 190-194. doi: 10.1007/BF01584189
• Bormashenko E. J. E. (2020). What is the temperature? Modern outlook on the concept of temperature. Entropy 22:1366. doi: 10.3390/e22121366
• Buchanan M. (2010). Dimensional analysis. Nat. Phys. 6 555-555. doi: 10.1038/nphys1744
• Buckingham E. (1914). On physically similar systems; illustrations of the use of dimensional equations. Phys. Rev. 4 345-376. doi: 10.1103/PhysRev.4.345

タイトルに関連する用語 (5件)： 食品 ,  微生物 ,  予測 ,  次元 ,  解析モデル