【正文】 Microbiology，Journal of Food Protection等雜志期刊有大量論文發(fā)表；并有Modelling microbial responses in foods，Modeling microorganisms in food[8]等專著發(fā)表；食品預(yù)測微生物國際研討會每4年舉辦1次，2007年9月第五屆食品預(yù)測微生物國際研討會在希臘雅典召開。90年代初，個(gè)人電腦的普及極大地推動了預(yù)測微生物學(xué)的發(fā)展。它不僅可以預(yù)測產(chǎn)品在貯藏、運(yùn)輸、銷售、消費(fèi)等各個(gè)環(huán)節(jié)的質(zhì)量和安全性，而且還可用于產(chǎn)品的安全性預(yù)報(bào)、新產(chǎn)品開發(fā)、操作人員培訓(xùn)、科研實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析等。微生物的預(yù)測能處理這些事情，其魅力在于利用存在的數(shù)據(jù)去預(yù)測未來發(fā)展趨勢，對實(shí)際的生產(chǎn)和流通過程進(jìn)行監(jiān)控，可以提高我國肉類工業(yè)的技術(shù)水平。第三種方法是使用數(shù)學(xué)模型：數(shù)學(xué)模型是一種用數(shù)學(xué)概念如自變量、因變量、函數(shù)、方程等建立起來的模型，這種方法使用越來越普遍。我們既要利用微生物的有益方面改善食品的品質(zhì)，又要通過有害微生物的控制來保障食品安全。傳統(tǒng)上，預(yù)測特殊微生物存活的常見方法有三種：第一種方法是專家的判斷：基于食品微生物學(xué)家的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)或他們出版的論著，這種方法可能相當(dāng)有效，但提供的定量數(shù)據(jù)極少。中國冷卻肉生產(chǎn)行業(yè)起步不久，一些新建的企業(yè)，從廠房建設(shè)到設(shè)備全套引進(jìn)國外技術(shù)，硬件達(dá)到國際先進(jìn)水平，但是生產(chǎn)技術(shù)等軟件跟不上，往往會造成有先進(jìn)設(shè)備卻生產(chǎn)不出一流產(chǎn)品的現(xiàn)象。1 預(yù)測微生物學(xué)的概念及發(fā)展歷史食品預(yù)測微生物學(xué)(Food Predictive Microbiology)是一門在微生物學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)上建立起來的新學(xué)科。 預(yù)測微生物學(xué)發(fā)展歷史預(yù)測微生物學(xué)的歷史最早可以追溯到19世紀(jì)20年代初，人們認(rèn)識到孢子的熱滅活表現(xiàn)為動力學(xué)趨勢，由此開發(fā)了阿列紐斯(Arrhenius)方程和Bigelow模型來描述溫度對耐高溫微生物的影響，預(yù)測微生物學(xué)在此基礎(chǔ)上初具雛形。1990年，歐盟15國和冰島、挪威、瑞士組成FLAIR FLOW EUROPE研究機(jī)構(gòu)，開始對微生物預(yù)報(bào)技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模的研究，建立了微生物的特征數(shù)據(jù)庫[6 ]。預(yù)測微生物學(xué)已經(jīng)發(fā)展成為一門專門的學(xué)科。2 預(yù)測微生物學(xué)模型的分類預(yù)測微生物學(xué)是在數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上建立起來的，其分類從橫向水平上看，依據(jù)描述微生物的情況，分為描述微生物生長的數(shù)學(xué)模型和描述微生物失活的數(shù)學(xué)模型，描述微生物生長的數(shù)學(xué)模型分為以動力學(xué)為基礎(chǔ)的模型和以概率為基礎(chǔ)的模型。而表征微生物響應(yīng)的模型響應(yīng)參數(shù)則有每毫升的菌落形成單位數(shù)、毒素產(chǎn)生、底物濃度及代謝產(chǎn)物濃度等。較為常用的有平方根模型(Square Root Model)、反應(yīng)表面方程(Response Surface Equation)、Arrhenius Relationship模型等。圖1顯示了微生物預(yù)測模型的分類，表1列舉了常用的微生物生長預(yù)測一級、二級及三級模型。（2）Gompertz 模型Gompertz 方程式是雙指數(shù)函數(shù), 模型表述為：logN=A+C*exp{exp[B(tM)]}；其中，logN ：微生物在時(shí)間t 時(shí)常用對數(shù)值； A：隨時(shí)間無限減小時(shí)漸進(jìn)對數(shù)值(相當(dāng)于初始菌數(shù))；C：隨時(shí)間無限增加時(shí)菌增量的對數(shù)值；B：在時(shí)間M時(shí)相對最大生長速率；M：達(dá)到相對最大生長速率所需要的時(shí)間。 Roberts 模型(以下簡稱Baranyi 模型)的表述為：；………………………………………………（1）；……………………………………………………………（2）其中， N：t 時(shí)微生物數(shù)量； N0 ：0 時(shí)微生物數(shù)量；Nmin：最小微生物數(shù)量；kmax：最大相對死亡率； r, s：參數(shù)。 二級模型（1）平方根模型（Square root models）平方根模型是Ratkowsky等根據(jù)微生物在040℃溫度條件下，生長速率或延滯期倒數(shù)的平方根與溫度之間存在的線性關(guān)系，提出的一個(gè)簡單的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀＃?）響應(yīng)面模型當(dāng)多種因素共同影響生長時(shí)，響應(yīng)面模型比平方根模型復(fù)雜但卻更有效。最后，在多于三個(gè)控制因素時(shí)，響應(yīng)面模型會相對復(fù)雜。目前，世界上已開發(fā)了多種食品微生物生長模型預(yù)測軟件，使得非研究性人員能獲得專家性的指導(dǎo)。PMP也可以在因特網(wǎng)上免費(fèi)下載，操作界面更為人性化，同樣具有使用方便、操作簡單的特點(diǎn)。SSSP由相對腐敗速率(Relative Rate of Spoilage, RRS)模型和微生物腐敗(Microbial Spoilage， MS)模型構(gòu)成，增強(qiáng)了對海產(chǎn)品安全性的監(jiān)控。該系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)庫信息量大、數(shù)學(xué)模型成熟完善以及預(yù)測結(jié)果誤差小的特點(diǎn)。2003年5月，兩國將這兩種預(yù)測微生物模型最終整合成了一個(gè)數(shù)據(jù)庫模型，稱為ComBase。ComBase 系統(tǒng)不僅能預(yù)測1種微生物在1種環(huán)境條件下的生長情況，還能預(yù)測1種微生物在不同環(huán)境中的生長情況，并且可以對這些不同情況下的生長情況進(jìn)行比較和分析。該瀏覽器能方便提供生長/非生長界定條件和微生物生長率的信息，有助于食品設(shè)計(jì)、加工食品的運(yùn)輸和生產(chǎn)的安全。與ComBase相比，該系統(tǒng)不僅提供預(yù)測微生物模型，而且能夠?qū)Ω鞣N信息進(jìn)行綜合分析和總結(jié)。4 預(yù)測模型的驗(yàn)證任何模型在使用之前都要驗(yàn)證其有效性。（2）數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)的比較通過一些統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、均方誤（mean square error）、相關(guān)因子（r2）、偏差因子（bias factor）、準(zhǔn)確因子（accuracy factor）等，來衡量不同模型擬合微生物生長情況的好壞。但是食品成分比較復(fù)雜，跟培養(yǎng)基有很大的不同。Einarsso建立了溫度對鱈魚片貨架期影響的模型，并對鱈魚片在變動溫度下貨架期的預(yù)測值與實(shí)測值做了比較，結(jié)果表明實(shí)驗(yàn)結(jié)果