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Brett Smith为redOrbit.com - 您的宇宙在线在食物供应链流动且有些无定形的情况下,如果病原体爆发,可能难以追踪污染源

桑迪亚国家实验室国家基础设施模拟和分析中心(NISAC)开发的一项新分析可以使这项重要的侦探工作更加准确和有效

根据发表在国际关键基础设施杂志上的中心报告,概率图和一种称为“随机网络表示”的方法将有助于流行病学家进行分析

“随机网络表示提供了使用概率图合并和表达不确定性的能力,”桑迪亚分析师斯蒂芬康拉德解释说

“该方法可以进行有效的风险分析,并设计强有力的食品防御策略

”目前,流行病学家必须在发生食源性病原体爆发时采访受影响的人群,供应商和买家

这些访谈通常可以在暴露完成后进行,任何可能受污染的食物都已被完全召回

这种被动的政策容易受到不准确,过时和不完整的信息的影响,因此难以确定食物的罪魁祸首

康拉德说:“流行病学家参与追踪八球后面的追踪

” “他们试图在事后很好地重建污染食物通过分销网络的途径

”在确定可能的罪魁祸首后,流行病学家沿着分销链追踪污染源

当代流程可能相当艰巨,因为不同地区和不同国家的供应链可能差别很大

此外,由于市场压力,供应链不断变化

根据桑迪亚的一份声明,甚至许多供应链内部人士都不了解他们网络的广度并且“只知道他们的直接供应商和直接客户

”为了测试他们的新方法,桑迪亚在新鲜芽菜部门应用了随机映射技术在美国一个州,一项影响大肠杆菌爆发的决定影响了2011年的欧洲部分地区并且难以追踪

“该案例研究展示了如何映射网络拓扑结构和建模潜在关系,使用户能够确定可能的污染途径和污染源,”期刊报告说

据该中心称,未来的研究将集中于将技术扩展到整个行业的水平

该中心还计划与企业和政府组织合作,以确定谁可以从新方法中受益

“如果现在广泛使用随机映射,也许爆发,例如最近涉及沙门氏菌的爆发,可以更快地追踪和控制

康拉德说,更快的遏制不仅有利于消费者,也有利于为我们国家种植新鲜食品的农民,以及由于不确定性和市场对其产品销售的限制导致的产品销售受到严重影响,“康拉德说

根据该中心的新闻稿,NISAC开发的方法是由桑迪亚实验室指导研究和发展计划和国土安全部资助的四年研究成果