Gebruikersgroepvergadering 14 mei Faculteit Bio-ingenieurswetenschappen, UGent. Flemish Cluster Predictive Microbiology in Foods.

Transcriptie

1 Gebruikersgroepvergadering 14 mei 2012 Faculteit Bio-ingenieurswetenschappen, UGent Agenda Welkomstwoord goedkeuring verslag 10/10/2011 Optimalisatie en validatie van het model Evaluatie van de workshop Aanpassingen in de software op vraag van de bedrijven Afspraken omtrent het ter beschikking stellen van de software Organisatie van de bedrijfsspecifieke opleidingen 1

2 Agenda Welkomstwoord goedkeuring verslag 10/10/2011 Optimalisatie en validatie van het model Evaluatie van de workshop Aanpassingen in de software op vraag van de bedrijven Afspraken omtrent het ter beschikking stellen van de software Organisatie van de bedrijfsspecifieke opleidingen Deelnemende bedrijven Organisatie/bedrijf Contactpersoon Organisatie/bedrijf Contactpersoon Fenavian K. Vangoidsenhoven Sanpareil NV P. Van Itterbeeck FAVV X. Van Huffel Favorit NV G. De Valck Ter beke-pluma NV G. Bresseleers / H. Gurdebeke Ernell NV C. Beerens Imperial Meat Products NV F. Vandendriessche Meat Supply NV K. Vanbuggenhout Detry s.a. G. Mertens L. Michielssen BVBA B. Verheyden Frank Delmote/Blanche B. D Alleine Vleeswaren Corma NV D. Cornelis / C. Moens VOLYSTAR NV D. Gilliaert Noyen NV J. Noyen / S. Van Der Donck NAUTA BVBA H. Nauta OVI NV P. Vanreusel WELDA F. D Haese Vleeswaren T Houtlandt B. Vanhercke Theo Bauwens L. Keppens De Wulf Vleeswaren R. Neirinck LUKA A. Verlinden Marco Beth L. Hoste GMG Meat and Meals NV K. Janssens Leyco D. Leyten Vanden Borre NV P. Windels / H. Vanlaerebeke Vlevy E. D Hoogh Gold Meat Belgium NV H. Storme / F. Titeca Brackenier LBC W. Schats Vleeswaren P.Peeters en zonen E. Heylen Guka C. Dohogne Vlevico E. Dedoncker Polca NV P. Nollet 2

3 Projectplanning Activiteit Jaar 1 Jaar WP 1 x WP2 x WP3 x x x x x x x x x WP4 x x x x x x x x x x WP5 x WP6 x x WP7 x x WP8 x WP9 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Agenda Welkomstwoord goedkeuring verslag 10/10/2011 Optimalisatie en validatie van het model Evaluatie van de workshop Aanpassingen in de software op vraag van de bedrijven Afspraken omtrent het ter beschikking stellen van de software Organisatie van de bedrijfsspecifieke opleidingen 3

4 Log kve/ml Log kve/ml Ontwikkeling van een predictief model PRIMAIR MODEL µ max µ max tijd Constante omgevingscondities Ontwikkeling van een predictief model PRIMAIR MODEL SECUNDAIR MODEL MEERDERE µ max,1 µ max,2 µ max als functie van omgevingscondities µ max,1 µ max,2 1 2 Verschillende omgevingscondities tijd 4

5 KENNISTRANSFER OMTRENT PREDICTIEVE MICROBIOLOGIE NAAR DE INDUSTRIE Log kve/ml Ontwikkeling van een predictief model PRIMAIR MODEL SECUNDAIR MODEL µ max als functie van omgevingscondities TERTIAIR MODEL Input: omgevingsfactoren bv. a w, T ONTWIKKELDE SOFTWARE Inventarisatie beschikbare modellen Inventarisatie intrinsieke & extrinsieke factoren bij deelnemende bedrijven Aanmaak modelproducten Niet OK OK Validatie in producten deelnemende bedrijven Datacollectie: challengetesten volgens EU-protocol correctiefactor OK Niet OK Validatie a.d.h.v. historische data deelnemende bedrijven Ontwikkeling software tool 10 5

6 Model-basis Software-model = combinatie primair + secundair model Primaire model groei + stationaire 8.5 log(cfu/ml) geen lag bepaald door voorgeschiedenis cfr. challenge testen volgens EU-protocol (geen lag) => model is fail-safe Secundaire model Effect van: wateractiviteit/zout ph opgeloste CO 2 organische zuren: azijnzuur & melkzuur temperatuur nitriet 11 Bouwen van het model stap 0. selectie van een geschikt model stap 1. evaluatie van het gekozen model stap 2. aanpassing van het model a.d.h.v. challenge testen en industriele producten stap 3. aanpassing van model aan mogelijke inputs stap 4. validatie van het gekozen model 12 6

7 Bouwen van het model stap 0. selectie van een geschikt model stap 1. evaluatie van het gekozen model stap 2. aanpassing van het model a.d.h.v. challenge testen en industriele producten stap 3. aanpassing van model aan mogelijke inputs stap 4. validatie van het gekozen model 13 Stap 0. Selectie van een model Overzicht van modellen (zie verslag 29/11/2010) Belangrijke factoren: T ph a w /NaCl Andere relevante factoren Nitriet Organische zuren: e.g., azijnzuur, melkzuur Opgeloste zuurstof Fenol 14 7

8 Stap 0. Selectie van een model Seafood Spoilage and Safety Predictor + Uitgebreid secundair model Ontwikkeld voor seafood Later gevalideerd voor vleeswaren Beperkte validatie-studie Geen simulaties getoond 15 Bouwen van het model stap 0. selectie van een geschikt model stap 1. evaluatie van het SSSP model stap 2. aanpassing van het SSSP model a.d.h.v. challenge testen en industriele producten stap 3. aanpassing van model aan mogelijke inputs stap 4. validatie van het aangepaste SSSP model 16 8

9 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Categorie 1 Beperkte onderschatting groei Goede beschrijving trends 17 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Categorie 1 + LAB: onrealistisch Geen antimicrobieel effect van LAB 18 9

10 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Categorie 2 Beperkte onderschatting groei Goede beschrijving trends 19 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Categorie 2 + LAB: onrealistisch Geen antimicrobieel effect van LAB Idem Categorie

11 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Categorie 3 geen groei goede beschrijving trends + LAB: goede beschrijving 21 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Industriële producten Categorie 3 Geen groei! 22 11

12 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Categorie 4 geen modelproducten aangemaakt 23 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Industriële producten Categorie 4 Geen groei! 24 12

13 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Categorie 5 (beperkte) onderschatting groei 25 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Categorie 5 + LAB: goede beschrijving LAB Nog steeds onderschatting groei Lm 26 13

14 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Overzicht CAT 1. => (lichte) onderschatting groei CAT 2. => (lichte) onderschatting groei CAT 3. => geen groei CAT 4. => geen groei CAT 5. => onderschatting groei 27 Stap 1. Evaluatie van SSSP model Modelproducten Overzicht CAT 1. => (lichte) onderschatting groei CAT 2. => (lichte) onderschatting groei CAT 3. => geen groei CAT 4. => geen groei CAT 5. => onderschatting groei Correctie-factor nodig 28 14

15 Bouwen van het model stap 0. selectie van een geschikt model stap 1. evaluatie van het SSSP model stap 2. aanpassing van het SSSP model a.d.h.v. challenge testen en industriele producten stap 3. aanpassing van model aan mogelijke inputs stap 4. validatie van het aangepaste SSSP model 29 Stap 2. Aanpassing van SSSP Correctiefactor Categorie 1+2 Correctie-factor voor de groeisnelheid (CF=1.27): m max,adapted = m max,sssp (omgevingscondities) CF CAT. 1+2: geen interactie met LAB!!! 30 15

16 Stap 2. Aanpassing van SSSP Correctiefactor Categorie 1: Validatie op producten CF = 1.27 Stap 2. Aanpassing van SSSP Correctiefactor Categorie 2: Validatie op producten CF =

17 Stap 2. Aanpassing van SSSP Correctiefactor Category 5 : Lm beschrijving CF = 1.89 Correctie-factor voor de groeisnelheid (CF=1.89): geen interactie met LAB!? Stap 2. Aanpassing van SSSP Correctiefactor Category 5: Validatie met CF op producten CF = 1.89 Geen CF gebruiken Groei ifv ph 17

18 Stap 2. Aanpassing van SSSP Correctiefactor Categorie 5: Validatie SSSP op producten CF = 0 ph = 5.43 ph = 4.77 ph = 6.57 ph = 5.86 ph = 5.86 Geen CF gebruiken Groei ifv ph 35 Stap 2. Aanpassing van SSSP Correctiefactor Categorie 5: Validatie SSSP op producten CF = 0 ph = 5.43 ph = 4.77 ph = 6.57 ph = 5.86 ph = 5.86 Geen CF gebruiken Groei ifv ph 36 18

19 Bouwen van het model stap 0. selectie van een geschikt model stap 1. evaluatie van het SSSP model stap 2. aanpassing van het SSSP model a.d.h.v. challenge testen en industriele producten stap 3. aanpassing van model aan mogelijke inputs stap 4. validatie van het aangepaste SSSP model 37 Stap 3. Aanpassing aan mogelijke inputs Effect van ph Op basis van de tabel kunnen de volgende regio s geselecteerd worden: groei = [ ] geen-groei = [ ] De ondergrens voor groei en bovengrens voor geen-groei vallen samen Groei en geen-groei gebied worden als volgt afgebakend om foute voorspellingen te voorkomen: => veiligheidsmarge groei : ph > 5.60 geen-groei : ph <

20 Stap 3. Aanpassing aan mogelijke inputs Zuren vs. zouten SSSP model => rekent met zuurconcentraties Azijnzuur Melkzuur NU => ook opties voor acetaat en lactaat + Diacetate => niet gevalideerd, enkel SSSP 39 Stap 4. Validatie Beperkt aantal industriële gegevens Voornamelijk voor CAT. 3 & CAT. 4 => geen model Validatie adhv data uit de literatuur Betrouwbaarheid metingen Beschikbaarheid metingen 40 20

21 Stap 4. Validatie Paper 1 Producten uit CAT => voorspelling ok! 41 Stap 4. Validatie Paper 2 Producten uit CAT => voorspelling ok! 42 21

22 Stap 4. Validatie Paper 3 Producten uit CAT => voorspelling ok! 43 Conclusies CAT Onderschatting Geen interactie met LAB Correctiefactor (1.27) Mooie beschrijving groei Lm > validatie a.d.h.v. literatuur 44 22

23 Conclusies CAT Geen groei in model-producten Geen groei in industriele producten Geen nood aan een model 45 Conclusies CAT 5. Modelproducten Duidelijke groei Geen interactie LAB onderschatting => CF Industriële producten Modelproducten industriele producten Soms interactie met LAB Geen CF nodig > literatuur-validatie: op zoek naar juiste info! 46 23

24 Agenda Welkomstwoord goedkeuring verslag 10/10/2011 Optimalisatie en validatie van het model Evaluatie van de workshop Aanpassingen in de software op vraag van de bedrijven Afspraken omtrent het ter beschikking stellen van de software Organisatie van de bedrijfsspecifieke opleidingen Workshop 3 april 2012 Inleiding tot de predictieve microbiologie Eigenschappen en gebruik van de nieuw ontwikkelde software voor vleeswaren (demo) Hands-on oefeningen met de nieuwe software Feedback omtrent aanpassingen aan de software 24

25 26 aanwezigen Evaluatie workshop 19 ingevulde evaluatieformulieren toepasbaarheid verwachting Aantal Evaluatie workshop Algemeen Mogelijkheid om rook (fenol) als component toe te voegen Combinatie met bederf door melkzuurbacteriën Tabs juist zetten 25

26 Algemeen Evaluatie workshop Mogelijkheid om rook (fenol) als component toe te voegen Combinatie met bederf door melkzuurbacteriën Tabs juist zetten Evaluatie workshop: Algemeen Fenol wordt niet mee opgenomen in het model omdat dit onvoldoende gevalideerd is. Indien u een inschatting zou willen maken kan gewerkt worden via SSSP Combinatie met bederf door melkzuurbacteriën is niet meegenomen voor categorie 1 en 2 omdat duidelijk blijkt uit de validatie dat geen interactie optreedt. Data voor melkzuurbacteriën zijn onvoldoende gevalideerd om ook bederf te voorspellen door melkzuurbacteriën 26

27 Input Evaluatie workshop a w gemeten/berekend in één venster Overname opgelost CO 2 automatisch Automatische omrekening tussen Na/K zouten en het organisch zuur Maximale bovengrens van nitriet meenemen Productnaam Input Evaluatie workshop a w gemeten/berekend in één venster Overname opgelost CO 2 automatisch Automatische omrekening tussen Na/K zouten en het organisch zuur Maximale bovengrens van nitriet meenemen?? Productnaam 27

28 Evaluatie workshop Temperatuurprofiel Negatieve temperaturen niet mogelijk Temperatuurprofiel oplaadbaar maken Inlezen T-profiel aanpassen (# dagen ingeven i.p.v. begin en einde T-evaluatie voor korte tijd bij hogere temperatuur (bv transport) Aanpassingen in T-profiel eenvoudiger (niet alles wissen en herbeginnen Evaluatie workshop Temperatuurprofiel Negatieve temperaturen niet mogelijk?? Temperatuurprofiel oplaadbaar maken Inlezen T-profiel aanpassen (# dagen ingeven i.p.v. begin en einde T-evaluatie voor korte tijd bij hogere temperatuur (bv transport) Aanpassingen in T-profiel eenvoudiger (niet alles wissen en herbeginnen 28

29 Evaluatie workshop Output Bovengrens en ondergrens ook meenemen in het besluit Onzekerheden op voorspelling melkzuurbacteriën Legende toevoegen aan de grafiek Waarden van het temperatuurprofiel mee op de pdf zetten Pdf geeft geen indicatie onzekerheden Datum vermelden Evaluatie workshop Output Bovengrens en ondergrens ook meenemen in het besluit Onzekerheden op voorspelling melkzuurbacteriën Legende toevoegen aan de grafiek Waarden van het temperatuurprofiel mee op de pdf zetten Pdf geeft geen indicatie onzekerheden Datum vermelden 29

30 Beta-versie van de software Beta-versie van de software 30

42 Beta-versie van de software T-PROFIEL Opmerkingen Beta-versie Gebruik van hogere temperaturen: Het model is ontwikkeld voor een temperatuur variërend van 2 tot 15 C en gevalideerd tot 12 C in huidig project Software werd zodanig aangepast dat voorspellingen boven 15 C mogelijk zijn, MAAR er wordt duidelijk aangegeven dat dit in principe buiten de range van het model is en dat dit onvoldoende gevalideerd is. 42

43 Agenda Welkomstwoord goedkeuring verslag 10/10/2011 Optimalisatie en validatie van het model Evaluatie van de workshop Aanpassingen in de software op vraag van de bedrijven Afspraken omtrent het ter beschikking stellen van de software Organisatie van de bedrijfsspecifieke opleidingen Software Vanaf eind mei wordt de huidige versie van de software ter beschikking gesteld voor ieder deelnemend bedrijf via de website Per bedrijf wordt een persoonlijke login en paswoord doorgestuurd waarmee de Matlab runtime en software gedownload kan worden Instructies voor de installatie zullen eveneens te vinden zijn op de website 43

44 Agenda Welkomstwoord goedkeuring verslag 10/10/2011 Optimalisatie en validatie van het model Evaluatie van de workshop Aanpassingen in de software op vraag van de bedrijven Afspraken omtrent het ter beschikking stellen van de software Organisatie van de bedrijfsspecifieke opleidingen Bedrijfspecifieke opleidingen Periode half juni tot eind september Mogelijke data waarop een bedrijf zich kan inschrijven verschijnen op Inschrijven via mailing naar Eva of An nemen minstens 1 week vooraf contact op om inhoud van deze opleiding te bespreken 44