MODELADO DE LA CURVA DE CRECIMIENTO BACTERIANO

MODELADO DE LA CURVA DE CRECIMIENTO BACTERIANO
Varias funciones sigmoideas (logístico, Gompertz, Richards, Schnute y Stannard) se compararon con describen una curva de crecimiento bacteriano. Ellos se compararon estadísticamente mediante el modelo de Schnute, que es un modelo integral, que abarque todos los demás modelos. La prueba de la t y de la prueba F se utilizaron. Con la prueba de t,intervalos de confianza para los parámetros puede ser calculado y se puede utilizar para distinguir entre modelos. En el F prueba, la falta de ajuste de los modelos se compara con el error de medición. Además, los modelos se compararon con respecto a su facilidad de uso. Todas las funciones sigmoidales se han modificado para que contenía biológicamente parámetros relevantes. Los modelos de Richards,Schnute, Stannard y parecía ser básicamente los mismos ecuación. En los casos analizados, la ecuación de Gompertz modificada fue estadísticamente suficiente para describir el crecimiento datos de Lactobacillus plantarum y era fácil de usar.
Modelado predictivo es un prometedor campo de la microbiología de los alimentos. Los modelos se utilizan para describir el comportamiento de losmicroorganismos bajo diferentes condiciones físicas o químicas tales como actividad temperatura, pH, y agua. Estos modelos permiten la predicción de la seguridad microbiana o la vida útil de los productos, la detección de las zonas críticas de la producción y distribución proceso, y la optimización de la producción y distribución cadenas. Para construir estos modelos, el crecimiento tiene que medir y modelar.El crecimiento de bacterias a menudo muestra una fase en la que la tasa de crecimiento específico se inicia en un valor de cero y después se acelera a un valor máximo (um) en un cierto período de tiempo, lo que resulta en un tiempo de retardo (A). Además, curvas de crecimiento contienen una fase final en la que la tasa disminuye y finalmente llega a cero, de modo que una asíntota (A) se alcanza.Cuando la curva de crecimiento se define como el logaritmo del número de organismos en función del tiempo, estos cambios de velocidad de crecimiento resultar en una curva sigmoidal (Fig. 1), con una fase de retardo sólo después de t = 0 seguida por una fase exponencial y luego por una fase estacionaria.
Las curvas de crecimiento se encuentran en una amplia gama de disciplinas, tales como lainvestigación pesquera, ciencia de los cultivos y la biología. Más materia viva crece con desfase sucesivo, el crecimiento, y asintótica fases; ejemplos de cantidades que siguen a tal crecimiento curvas son la longitud o masa de un ser humano, una patata, o un pez y la extensión de una población de peces o microorganismos. En además, estas curvas sigmoideas se utilizan en la ciencia médica para lasrelaciones dosis-mortalidad. Para describir una curva y para reducir los datos medidos a un número limitado de parámetros de interés, los investigadores necesitamos modelos adecuados. Un número de modelos de crecimiento son encontrado en la literatura, tales como los modelos de Gompertz (7), Richards (14), Stannard et al. (17), Schnute (16), y el modelo logístico y otros (15). Estos modelos describensólo el número de organismos y no incluyen el consumo de sustrato como un modelo basado en la ecuación de Monod haría hacer. El nivel de sustrato no es de interés en nuestra aplicación, como suponemos que no hay sustrato suficiente para alcanzar intolerable número de organismos. Además el período de latencia y el valor asintótico, otro valioso parámetro de la curva de crecimiento es el máximotasa de crecimiento específico (Um). Puesto que el logaritmo del número se utiliza, IUY está dada por la pendiente de la línea cuando el organismos crecen de manera exponencial. Por lo general, este parámetro es estimado por decidir subjetivamente que parte de la curva es aproximadamente lineal y luego determinando la pendiente de esta sección curva, eventualmente por regresión lineal (Tabla 1). La...