Comparativa entre modelos estocásticos de crecimiento bacteriano a distintas escalas

• Nerea Martínez-López ^[1] ; Carlos Vilas ^[1] ; Míriam R. García ^[1]
  1. [1] Instituto de Investigacións Mariñas (IIM – CSIC)
• Localización: XLII Jornadas de Automática: libro de actas, Castellón, 1 a 3 de septiembre de 2021, 2021, ISBN 978-84-9749-804-3, págs. 442-449
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Comparing stochastic models of bacterial growth at different scales
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    En la industria alimentaria la calidad y la seguridad del alimento, así como los procesos implicados en su producción, envasado y transporte, se optimizan acudiendo a la microbiología predictiva. Esta disciplina modela el comportamiento de microorganismos, tales como bacterias, empleando modelos primarios para describir su crecimiento. Uno de los mayores retos en este contexto es modelar y simular el crecimiento cuando el número inicial de bacterias (inóculo) es reducido, ya que la población se comporta estocásticamente. Existen distintas alternativas de modelado, dependiendo de (1) el grado de detalle de la solución requerida, (2) los tiempos de cálculo y (3) la facilidad de calibración de sus parámetros. En este trabajo se comparan las soluciones y tiempos de cálculo, a la vez que se discute la identificabilidad estructural, cuando se aborda el problema desde una escala microscópica, con modelado basado en individuos, o desde una escala mesoscópica, mediante la derivación de la equivalente ecuación de Fokker–Planck modificada.

  • English

    Quality and safety in the food industry, as well as the processes involved in the production, packaging, and transport of food, may be optimised using predictive microbiology. This discipline models the behaviour of microorganisms and uses the socalled primary models to describe bacterial growth. One of the main challenges consists of explaining and simulating the growth when the number of initial bacteria (inoculum) is reduced because of the stochastic behaviour. There exist different alternatives to modelling such stochastic processes depending on: (1) the required level of detail for the solution; (2) the computational time; and (3) the possibility of estimating parameters from fast and inexpensive measurements. In this work, we compare the solutions, computational times and structural identifiability obtained using different alternatives: (1) microscopic scale considering individual-based models; and (2) mesoscopic scale considering the modified Fokker-Planck equation.