In this thesis a new probabilistic model in predictive microbiology, the NPMPM, is presented. It is based on a new approach for including variability and uncertainty. The NPMPM was developed for risk assessment of bacterial contaminations in the food supply chain. It is introduced by the example of a contamination of the milk supply chain with Listeria monocytogenes. Human illness that results from the consumption of contaminated food may be caused by bacteria and their toxins. Hence, assessment of growth and tenacity of bacteria during food production processes and storage is vital for food security. Predictive modelling is used to forecast the development of microorganisms in food, depending on different influence factors. Getting the desired information solely by means of laboratory experiments is time and cost intensive. Biological processes like growth and death are highly variable. Existing approaches that take into account variability and uncertainty either assume parameters to follow probability distributions, or model a biological process as stochastic process. The NPMPM follows a newly developed approach. It calculates samples of possible bacterial concentrations by means of deterministic models. Such a sample is used for estimation of the probability distribution of the corresponding population. This thesis is an interdisciplinary one. In the first chapter the research approach is motivated, and an overview of the organisation of this thesis is given. The second chapter describes causes and impact of foodborne diseases. Chapter three discusses influencing factors on growth and survival kinetics of bacterial populations. In chapter four dairy manufacturing in Germany is summarised. The fifth chapter presents existing models in predictive microbiology. Chapter six gives an overview of data and methods used, and a discussion of model assumptions. In chapter seven the NPMPM is introduced. The model is validated in chapter eight, and results are discussed. Finally, in chapter nine the contributions to the field of predictive microbiology are summarised, and some future work is suggested.
In dieser Arbeit wird ein neues probabilistisches Modell in der prädiktiven Mikrobiologie, das NPMPM, präsentiert. Die Einbeziehung von Variabilität und Unsicherheit in die Modellierung folgt einem neu eintwickelten Ansatz. Das NPMPM wurde zur Verwendung in der Risikobewertung von bakteriellen Kontaminationen der Lebensmittelkette entwickelt. Es wird am Beispiel einer Kontamination der Milchkette mit Listeria monocytogenes vorgestellt. Lebensmittel, die pathogene Keime oder bakterielle Toxine enthalten, können zu lebensmittelbedingten Erkrankungen führen. Eine Abschätzung von Wachstum und Tenazität von Bakterien während der Lebensmittelproduktion und während der Lagerung des fertigen Lebensmittels in Abhängigkeit von verschiedenen Faktoren ist deshalb von besonderem Interesse für eine Garantie der Lebensmittelsicherheit. Der Einsatz prädiktiver Modelle ist hierfür von großem Nutzen, da eine experimentelle Untersuchung der Populationskinetiken im Labor einen sehr hohen zeitlichen und personellen Aufwand erfordert und damit konstenintensiv ist. Biologische Prozesse wie Wachstum und Absterben sind oft hochgradig variabel. Existierende Modellansätze berücksichtigen Variabilität und Unsicherheit, indem sie die biologischen Prozesse selbst als stochastische Prozesse modellieren, oder indem Parameter nicht als konstant, sondern als wahrscheinlichkeitsverteilt definiert werden. Das NPMPM nutzt einen anderen, neu entwickelten Ansatz. Es berechnet Stichproben möglicher Bakterienkonzentrationen mit Hilfe deterministischer Modelle. Aus einer solchen Stichprobe werden die Parameter der zugrundeliegenden Wahrscheinlichkeitsverteilung geschätzt. Diese Arbeit ist interdisziplinär. Ihr erstes Kapitel erläutert die Motivation des Forschungsansatzes und gibt einen Überblick über ihren Aufbau. Das zweite Kapitel beschreibt Ursachen und Auswirkungen lebensmittelbedingter Erkrankungen. Im dritten Kapitel werden Einflussfaktoren auf die Wachstums- und Absterbekinetik von Bakterienpopulationen diskutiert. Das vierte Kapitel liefert eine Zusammenfassung der Grundlagen der Milchverarbeitung in der Bundesrepublik Deutschland. Im fünften Kapitel werden existierende Modelle in der prädiktiven Mikrobiologie dargestellt. Das sechste Kapitel gibt einen Überblick über die verwendeten Daten und Methoden und diskutiert die Modellannahmen. Im siebten Kapitel wird das NPMPM vorgestellt. Validierung des Modells, Vorstellung und Diskussion der Ergebnisse erfolgen im achten Kapitel. Abschließend wird im neunten Kapitel der Beitrag zum Forschungsfeld zusammengefasst und ein Ausblick auf weitere Forschung gegeben.
