《Food Microbiology》：Distributions of inter-division times and age of single cells are statistical causes generating pseudo-lag in the cell population growth
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种群水平的生长参数，例如比生长速率（specific growth rate，或倍增时间）和滞后时间（lag time），可以直接从单细胞分裂间期时间（inter-division times）的分布推断得出。将随机分支过程（stochastic branch
种群水平的生长参数，例如比生长速率（specific growth rate，或倍增时间）和滞后时间（lag time），可以直接从单细胞分裂间期时间（inter-division times）的分布推断得出。将随机分支过程（stochastic branching process）理论应用于细菌细胞的增殖，研究人员证明：a) 在种群水平可检测到的滞后时间（或时间平移）主要由初始细胞的（随机）首次分裂时间决定；b) 指数生长的种群收敛于稳定的年龄分布，其特征为年轻细胞与年老细胞数量之比约为2:1。因此，从已处于生长状态的种群中随机取样时，样本以年轻细胞为主。该偏差增加了初始细胞在接种到新环境后直至首次分裂的预期时间，从而纯粹由于统计原因，独立于生理适应，为生长中的种群引入额外的“伪滞后”（pseudo-lag）。上述结果在单细胞水平的随机出生过程与种群水平的生长动力学之间建立了正式联系。观察到的滞后在生物学原因与统计学原因之间的区分，对于食品加工环境具有实际意义；在此类环境中，病原微生物常以低初始浓度存在，单细胞随机动力学可显著影响表观滞后时间（apparent lag time）。
本文的研究背景源于传统预测微生物学与单细胞显微观察之间的尺度差异。传统方法依赖批量测量获取群体参数，如比生长速率和滞后时间，而现代实验可在单细胞水平记录分裂间期时间。然而，两者之间缺乏数学桥梁，单细胞观测能否准确推断群体参数、是否会引入偏差均未明确。食品安全领域尤其关注此问题，因为病原菌初始污染常低于2 log CFU/g，滞后时间由少数细胞的随机事件决定，确定性模型可能失效。为此，研究人员将细菌增殖建模为纯随机出生过程，旨在建立单细胞分裂间期分布与群体生长动力学之间的正式联系。
研究人员证明，群体水平可检测到的滞后（伪滞后）主要由初始细胞首次分裂时间决定；指数生长种群中年轻细胞与年老细胞数量比趋近2:1，因此随机接种偏向年轻细胞，产生额外伪滞后。该工作为低接种量实验和食品微生物定量风险评估提供了理论工具。
关键技术方法包括：基于Bellman-Harris分支过程理论推导马尔萨斯参数（Malthusian parameter）与分裂间期分布的关系；使用Gamma分布（Gamma distribution）描述分裂间期时间；开发R语言蒙特卡洛
