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Modelli secondari per lo sviluppo microbico
No full textDescrizione dei modelli secondari utilizzati in microbiologia predittiv
PERSONA FISICA (autori: G. Lisella e F. Parente)
No full textIl crescente interesse delle istituzioni nazionali e sovranazionali per l'individuo e il riconoscimento delle libertà fondamentali a sostegno dello sviluppo della persona hanno indotto il legislatore ad adeguare il contenuto del sistema normativo alla nuova realtà sociale e a delineare i fenomeni individuali meritevoli di tutela nell'assetto della socialità. Nell'analisi della fenomenologia della soggettività, la constatazione ha suggerito un mutamento di ottica rispetto all'approccio tradizionale, che ha consentito di assegnare alla persona una posizione focale e rimodulare le relazioni intersoggettive e le tutele individuali, senza depotenziare i valori della solidarietà. Difatti, l'emersione valoriale della persona, all'interno dell'ordinamento giuridico, e l'accentuarsi dello sviluppo delle neuroscienze e delle biotecnologie applicate all'uomo hanno sollecitato l'individuazione di nuove situazioni soggettive ad alta densità assiologica e di più incisivi strumenti normativi mirati alla salvaguardia della persona, al di là dei vincoli territoriali, culturali e di razza
Modelli terziari: software e database per la microbiologia predittiva
No full textNel corso degli ultimi 30 anni è stata sviluppata una panoplia di strumenti software on-line e stand-alone che possono assistere ricercatori, operatori dell'industria alimentare e funzionari di agenzie governative nell'applicazione della microbiologia predittiva alla valutazione della sicurezza e qualità degli alimenti, oltre che nella messa a punto di processi e prodotti. Gli strumenti principali possono essere classificati in tre gruppi: database (tramite i quali è possibile accedere a dati grezzi e strutturati sulla crescita e inattivazione di microrganismi), interfacce di modelli (tramite le quali è possibile visualizzare i risultati di modelli primari e secondari per la crescita, inattivazione e sopravvivenza di microrganismi in substrati colturali o matrici alimentari), e strumenti di calcolo (una varietà di applicazioni specifiche per la stima di parametri di curve di crescita o inattivazione, per il calcolo di parametri specifici e per la valutazione del rischio). Alcuni degli strumenti più moderni integrano funzionalità di due o tre di queste categorie e costituiscono dei veri e propri strumenti di supporto alle decisioni. In questo capitolo vengono presentati gli strumenti principali, ne vengono descritte le funzionalità e discusse le limitazioni
Modelli primari per la crescita microbica
No full textLa modellazione della curva di crescita dei microrganismi utili o dannosi è uno temi principali della microbiologia predittiva. Dopo un'introduzione generale sul concetto di crescita, viene affrontata in dettaglio l'impostazione e la conduzione di esperimenti per la modellazione della cinetica di crescita (scelta dei ceppi e delle condizioni sperimentali, raccolta dei dati sperimentali, analisi dei dati). I principali modelli matematici per la curva di crescita sono presentati con un approccio sostanzialmente didattico, partendo dai modelli empirici più semplici (equazione di Gompertz e logistica riparametrizzate) fino a quelli dinamici più complessi. I principali modelli semimeccanicistici (modello trifasico, D-model di Baranyi e Roberts, modelli multicompartimento di Hills e Mackey e McKellar, modelli dinamici per la crescita e produzione di metaboliti, modelli di competizione) sono presentati insieme ad una ricca dotazione di esempi e modelli di simulazione generati con il software Berkeley Madonna. Infine viene trattato brevemente il tema della modellazione stocastica della fase lag e presentati i concetti di base per il confronto fra modelli, che verranno ripresi nel capitolo 14
Principi di modellazione in microbiologia
No full textLa microbiologia predittiva è una delle numerose applicazioni delle tecniche di modellazione in biologia. In questo capitolo vengono introdotti i principali concetti della modellazione dei sistemi biologici, usando esempi ricavati da database pubblici di microbiologia predittiva (Combase). Le diverse tipologie di modelli (statici, statici comparativi, dinamici; empirici e meccanicistici; primari, secondari e terziari), i loro componenti (variabili di stato, flussi, convertitori) e il processo che porta alla formulazione e alla validazione di un modello sono presentati in un approccio passo passo, introducendo i concetti e le problematiche biologiche, matematiche e statistiche che verranno affrontate nei diversi capitoli del libro
Modelli secondari per lo sviluppo microbico
No full textI modelli secondari hanno lo scopo di predire i valori dei parametri delle curve di crescita, sopravvivenza e inattivazione (che in genere sono sviluppate in condizioni ambientali costanti) in funzione di uno o più parametri ambientali, i più importanti dei quali sono la temperatura, il pH e l'aW o la concentrazione di umettanti. Il capitolo affronta con un approccio passo passo lo sviluppo dei modelli secondari, a partire dalla progettazione e realizzazione degli esperimenti. I diversi modelli, da quelli empirici, a quelli dinamici e meccanicistici, sno presentati con un approccio sostanzialmente storico. I modelli polinomiali sono certamente i più antichi e il loro uso ha caratterizzato tutte le prime fasi di sviluppo della microbiologia predittiva. I modelli che mettono in relazione uno o più fattori ambientali con la radice quadrata della velocità di crescita, come il modello di Ratkowski hanno sia un'importanza storica che pratica insieme a quelli derivati dall'equazione di Arrhenius. La combinazione dell'effetto di diversi fattori (basata sul γ concept) sono probabilmente quelli più utilizzati nella microbiologia predittiva, insieme ai modelli cardinali. La possibilità di effetti interattivi dei fattori, che diventa critica specialmente quando molti dei fattori sono a livello subinibitorio viene descritta presentando alcuni dei modelli più utilizzati. Sono descritti gli apporcci moderni per la modellazione della durata della fase lag. Le reti neuronali artificiali, un altro approccio di natura empirica, sono descritte come alternativa ai modelli basati su un approccio matematico statistico. Infine, il capitolo presenta alcuni dei modelli più utili per prevedere crescita e inattivazione in condizioni ambientali dinamiche o in presenza di interazione fra più microrganismi
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