보존기간은 생방균의 상업화 성공 여부를 결정하는 핵심 요인으로 꼽힌다. 논간방치효과 (폰 등, 1994) 와 같다. 제제의 유통기한이 18 개월에 달하고 생존율이 약간 떨어지면 좋은 농업시장 (couchet al., 198 1) 이 생길 수 있는데, 이는 습도와 온도의 강한 영향 때문이다 고온 고습에서 샘플의 안정성은 식품과 약품의 저장기 (Labuza et al., 1985) 를 빠르게 평가하는 데 널리 사용되고 있다. 이렇게 하면 시간 (예: 몇 달) 을 지체하지 않고 며칠 또는 몇 주 안에 데이터를 수집할 수 있으며 실제 저장 조건 하에서 더 긴 유통기한 평가가 필요할 수 있습니다. 온도 변환 모델을 사용하여 가속 실험에서 얻은 데이터를 Q 10 또는 Arrhenius 방정식의 활성화 에너지 (EA)(Saguy et al,1988) 와 같은 실시간 (실제 시간) 으로 변환합니다. 그러나 실험을 가속화하여 잘못된 결론을 내리기 전에 많은 실제 및 이론적 오류를 피할 수 있습니다 (Franks, 1994). 다음은 Labuza 등 (1983) 이 세운 수학 모델로 상품의 유통기한과 상품 품질 손실을 시뮬레이션하고 추정하는 데 사용된다.

12.5.5. 1 유통 기한 및 상품 품질의 수학적 모델

제품 품질에 영향을 미치는 매개변수 (Q) 세트 (실험에서 생존율) 를 측정할 수 있다는 기본적인 가정이 있습니다. 추가 정량 분석에는 품질 변화 시간과 일부 요소 간의 관계가 필요하며 일반적으로 다음 방정식으로 표시됩니다.

곰팡이생물학

각 요소는 시간에 따라 변한다. 예를 들어, 온도는 일반적으로 생물학적 시료 안정성의 주요 요인입니다. 수분 활동에 따라 습도 및 기타 반응 속도에 영향을 미치는 중요한 매개변수의 영향을 설명합니다. 이제 이 방법은 식품과 약품의 안정성을 예측하는 데 잘 적용된다 (Labuza et al., 1983). 저장 중 샘플의 품질 변화는 전적으로 화학반응에서 비롯되기 때문에 가장 간단하고 가장 일반적으로 사용되는 경험 모델은 다음과 같습니다.

곰팡이생물학

공식 (12. 1) 에서 k 는 속도 상수입니다. N 은 반응 순서입니다 (음식이나 약은 보통 0 또는 1). 이 공식은 기계의 참여를 완전히 무시했다. 실제 생산에서 적절한 좌표계 (예: 1 차 반응의 반로그 그래프) 에서 매개변수 Q 는 시간에 따라 변하도록 설계되어 일반 통계 방법으로 부품이 양호한지 여부를 평가합니다 (R2 높음). 일반적으로 반응으로 인한 데이터가 50% 이상 완료되면 n 의 결정 값 (Labuza et al, 1983) 을 제공할 수 있습니다.

속도 상수 k 가 습도와 온도의 영향을 받는다고 가정합니다. 가장 일반적인 알레니우스 방정식은 수학 모델을 사용하여 K 의 T 의존성을 설명합니다.

K=k0exp(-Ea/RT) (12.3)

이 공식에서 k0 은 선행 요소를 나타냅니다. R 은 이상 기체 상수입니다. Ea 는 활성화에너지입니다. Ln(k) 이 T- 1 의 스펙트럼에 직선인 경우, 알레니우스 방정식을 적용할 수 있는데, 온도 범위 밖에서는 활성화에너지가 상수이다. 둘 사이의 선형 관계를 결정하려면 최소 4 개의 온도 데이터가 필요합니다. 온도가 일정 반응 온도를 초과하면 직선이 오프셋됩니다. 습도가 낮은 조건에서는 제품이 유리형을 나타낼 수 없으므로 윌리엄스 랜들 페리 (WLF) 방정식을 사용하여 온도에 따른 변화를 설명하는 것이 더 적합하다.

로그 (kref/k) = [-c1(t-tref)]/[C2+(t-tref)] (/kloc-0-)

식에서 C 1 및 C2 는 원료에 따라 상수입니다. Tref 는 기준 온도로, 일반적으로 유리 전이 온도 (유리 전이 온도) 를 나타냅니다. 수분활동도의 개념에 따르면 습도가 제품 안정성에 미치는 영향은 이미 잘 입증되었다 (Karel, 1975). 첫 번째 단계는 속도 상수와 수분 활동 사이의 선형 관계를 감지하는 것입니다.

Lnk=aaw (12.5)

이를 위해서는 수분 함량 M (킬로그램당 건조 포자의 수분 함량) 과 수분 활성 (상수 T 아래) 의 관계를 더 잘 이해해야 합니다. 이를 흡착 등온선이라고 합니다. 또한 등온선에 가장 일반적으로 사용되는 공식은 다음과 같습니다.

M = (mokcvaw)/{(1-kaw) [1+k (c-1) aw]}

공식 (12.3) 과 (12.5) 를 결합하여 속도 상수 k 와 온도 및 물 활동 사이의 관계를 얻습니다.

Lnk = a1+β/t+γ aw+δ aw/t (12.7)

이 공식에서 A, β, γ, δ는 모두 상수이며 비선형 회귀 등의 통계 방법으로 결정할 수 있다.

12.5.5.2 수학 모델 적용

Pedreschi 등 (1997) 은 두 가지 유형의 해츠곰팡이 T. P 1 포자를 만들어 선반 실험을 위해 M 1 28 C 에서 60h 를 배양했습니다. 유리면으로 두 개의 샘플을 걸러내어 균사를 제거한 다음 SaiDolis 의 Sartorius 질산섬유소 막 (구멍 지름 1.2 μm) 으로 여과하여 포자 진흙을 얻습니다. 고체를 실리콘 건조제 (AW = 0.03) 가 들어 있는 건조기에서 3 d 를 건조시키고 절대 생존율을 감지합니다. 절대 생존율 (AV) 은 균류 형성 단위의 수 (CFU) 와 총 포자수 (ts) 를 비교하여 결정됩니다.

절대 생존율을 측정하다. 절대 생존율 (AV) 은 균류 형성 단위의 수 (CFU) 와 총 포자수 (ts) 를 비교하여 결정됩니다.

상대 생존율 (v) 은 다음과 같이 정의됩니다.

곰팡이생물학

공식에서 AVt 는 건조 포자가 시간 T 를 통과한 후의 절대 생존율입니다. AV0 은 건조한 포자의 절대 생존율이다.

곰팡이생물학

여기서 a = [- 1], β = [1-], ε =; Kb 와 c 는 방정식 상수입니다. M0 은 단일 레벨 값입니다.

상대 생존율 (V) 과 시간 사이의 관계를 설명하는 1 차 역학 방정식은 다음과 같습니다.

Lnv = 4.61-kt (12.10)

보관 기간이 시작될 때 상대 생존율 V0 은 100, LN (100) = 4.6 1 입니다.

T 와 aw 에 대한 K 의 의존성은 다음과 같은 역학 방정식을 가진 areni 의 Arrhenius 반경험 모델과 일치합니다.

곰팡이생물학

실험 결과 M 1 M2 는 느린 실험 후 생존율 (55%) 과 비슷한 해조당 함량 (각각 4.0%, 5.4%) 을 보였다. 각기 다른 온도 T (8 C, 33 C, 42 C) 와 수분활동도 aw(0.03, 0.33, 0.75) 에 10d 를 저장한 후 각 그룹간에 큰 차이가 없었다. AW = 0.03 일 때 포자의 8 C 와 33 C 의 생존율은 각각 65438 000% 와 70% 였다. AW = 0.75 와 42 C 일 때 해조당 함량과 포자생존율이 가장 빠르게 떨어진다. 8 C 열충격 M2 처리 52d 의 포자생존율은 100%, 해조당 함량은 M 1 처리보다 약간 높다.