Kinetic Models of Complex Biochemical Reactions and Biological Processes

Abstract

The momentary rate of complex biochemical reactions and biological processes may depend not only on temperature (or an equivalent factor like pH or moisture contents) but also on the system's momentary state. Also, complex reactions and processes need not have a single ‘energy of activation’ and their ‘kinetic order’ is not always clearly defined. Thus, the progress of such a reaction or process is governed by time dependent kinetics whose description requires a departure from the traditional models, which are based on an analogy to simple chemical reactions. A general model that takes these considerations into account is demonstrated with simulated biochemical reactions under monotonic temperature increase and decrease and under regular and irregular temperature fluctuations. Its potential application to microbial growth and growth followed by decay is also demonstrated. The model is in the form of a cumbersome differential equation, which, nevertheless, can be solved by standard mathematical software. In certain cases, the same software can also be used to determine the process's basic kinetic parameters, and their temperature dependence, from experimental data obtained under non‐isothermal conditions. This could simplify the study of fast reactions and processes, where shortening the come up and cooling times to insignificance, as required by the traditional isothermal analyses, is not a viable option.

Complex Reaction Kinetics in Chemistry: A Unified Picture Suggested by Mechanics in Physics

“…These include applications to pharmacology, environmental pollution monitoring, and food industry. In particular, biological systems are often characterized by complex chemical pathways whose modeling is rather challenging and can not be recast in standard schemes [3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15] (see also [16][17][18][19] for a different perspective). In general, one tries to split such sophisticated systems into a set of elementary constituents, in mutual interaction, and for which a clear formalization is available [20][21][22][23][24][25].…”

Einflussfaktoren auf die Effektivität von Pasteurisations‐ und Sterilisationsverfahren

“…Auch die Mehrzahl der hier bestimmten Überlebenskurven war nichtlinear im halblogarithmischen Maûstab. Daher wurde zur Auswertung der Versuche ein neueres Modell nach P E L E G verwendet [3], das an anderer Stelle in dieser Ausgabe ausführli-cher beschrieben wird [4]. Die zugrundeliegende Annahme ist, dass eine Bakterienpopulation aus jungen, alten, ruhenden und sich teilenden Zellen besteht, die sich in ihrer Inaktivierungsresistenz deutlich unterscheiden können.…”

“…Die Überlebenskurve wird erhalten, indem der Logarithmus des Quotienten aus überlebenden und anfäng-lich vorhandenen Zellen (N/N 0 ) über der Zeit aufgetragen wird und die Messpunkte mit einer von mehreren mög-lichen, von P E L E G [4] vorgeschlagenen mathematischen Funktionen angepasst werden [5,6]. Für Schulterkurven oder Kurven mit ¹tailingª wurde eine Weibull-ähnliche Funktion verwendet (Gl.…”

Thermische Inaktivierung von Mikroorganismen: Zur Modellierung temperaturabhängiger Prozesse

“…Man siehe dazu z. B. den sehr umfassenden Artikel von Pardey et al [1] und die dort zitierte Literatur, weiterhin Kopf et al [2], Peleg et al [3], Moats et al [4], Anderson et al [5], Stephens et al [6] sowie die Arbeiten der Verfasser [7 -11]. Die zu Grunde liegende Fragestellung lässt sich -für den Fall der thermischen Inaktivierung -wie folgt formulieren: Eine Probe mit Anfangskeimzahl N 0 wird ab einem Zeitpunkt t = 0 einer keimtötend hohen Temperatur T (in Grad Celsius) ausgesetzt.…”