預測微生物學

　　預測微生物學（Predictive Microbiology）是一門結合微生物學、化學、數學、統計學和應用計算機技術的交叉性學科，它采用數學的方法描述不同環境條件下，細菌數變化和外部環境因素之間的響應關係，並對微生物的生長動力學做出預測。20世紀80年代初，Ross等提出了“微生物預測技術”，從此預測微生物學誕生了。1983年，一支由30個微生物學家組成的食品小組，用計算機預測了食品的貨架期，建立了腐敗菌生長的數據庫，正式拉開了預測食品微生物的帷幕。預測微生物學創始之初，有學者認為其預測不夠精確，但試驗證明模型誤差不大於微生物試驗所帶來的誤差，使預測模型在食品工業和食品檢控領域獲得了信任。現在，每年在Food Microbiology、 International Journal of Food Microbiology、Journal of Food Protection 等雜誌期刊都有大量預測微生物的相關論文發表，國際上每4年還會舉辦1次食品預測微生物國際研討會。近年來，隨著計算機技術的發展，預測微生物學得到迅猛發展。預測模型軟件的開發和應用，為快速評估環境和食品組分對食品微生物生長的影響，監測產品中微生物生長動態提供了便捷的平台。

　　目前，世界上已經開發了十幾種微生物預測軟件，其中最著名的是FM（Food Micromodel）、PMP（Pathogen Modeling Program）、ComBase（Combined Database）。

FM（Food Micromodel）

　　1992年英國農業、漁業和食品部（UKMAFF）基於數據庫和數學模型開發了食品微生物模型FM。該食品微生物谘詢服務器中的20多種數學模型可以描述12種食品腐敗菌和致病菌的生長與環境因素之間的關係，信息量大，數學模型成熟，但使用的是Gompertz模型，高估了微生物的生長速率。

 　　英國食品研究院（IFR）在FM基礎上開發了Growth Predictor，該軟件包含了18種病原微生物預測模型，使用的是Baranyi和Roberts模型，操作簡單，使用方便，適合研究者進行數據分析和結果參比。

PMP（Pathogen Modeling Program）

　　美國農業部開發的病原菌模型程序PMP包括10種重要的食源性病原菌的38個預測模型。PMP不僅能通過溫度、pH、水分活度等參數預測微生物生長狀況，而且可以利用自動響應模型處理大多數常用防腐劑，結果具有較高的精確度，但PMP缺乏溫度波動下的生長和失活模型。

ComBase（Combined Database）

　　2003年5月，英、美兩國將PMP、FM和Growth Predictor整合成了一個數據庫模型—ComBase。同年7月，兩國在第四屆國際預測性食品模型會議上宣布ComBase可以免費使用，並且時刻保持更新。ComBase目前已擁有了約40489個有關微生物生長和存活的數據檔案，是世界上最大的預測微生物學信息數據庫。ComBase 係統不僅能預測一種微生物在一種環境條件下的生長情況，還能預測一種微生物在不同環境中的生長情況，並且可以對這些不同情況下的生長情況進行比較和分析。

　　還有很多軟件，如丹麥水產研究學院開發的用來預測海洋食品在恒溫或溫度波動條件下海洋食品的貨架期和特定腐敗微生物生長的SSSP (Seafood Spoilage and Safety Predictor software）軟件。法國農業和研究局根據食品、細菌和環境特點，結合致病菌汙染能力和流通學數據而開發的Sym’Previus軟件，加拿大開發的可用於產品係統開發和評估的微生物動態專家係統MKES（Microbial Kinetics Expert System），澳大利亞Tasmania大學開發的能進行多環境因子分析係統FSP（Food Spoilage Predictor等。

 　　在我國，中國水產科學研究院東海水產研究所開發了FSLP（Fish Shelf Life Predictor）係統，南京農業大學肉品加工與質量控製教育部重點實驗室建立了冷卻豬肉微生物預測軟件。

 

　　預測微生物學的主要目的是運用數學模型對微生物生長行進定量分析，使得人們能夠在沒有進行微生物檢測的前提下，預測微生物的生長和死亡，為食品安全提供重要保障。食品預測微生物學在食品貨架期、食品安全的預測和管理中有很大的應用價值，是食品微生物學中一個很有前景的研究領域。

　　微生物預測模型可以在相關條件已知的情況下預測環境、加工對有關微生物的影響，定量地評估該食品安全程度，有助於在HACCP體係中建立關鍵控製點，確定關鍵限值。例如，知道一批產品在生產、流通、銷售過程中各環節的溫度及時間，就可以得到時間-溫度的函數積分。如果溫度波動，則溫度變化會加速或減慢微生物生長。實驗溫度和實際流通溫度對微生物生長速率的影響相同，所以，通過微生物預測試驗，不需要進行微生物檢測也能知道產品在流通中的微生物狀況。因此，預測微生物學在食品質量管理中起到了重要作用，可用於HACCP係統的發展和維護。現有的PFM、FM等軟件就可以定量分析不同環境對微生物的生長、殘存的影響。使用者可以模擬一種食品環境，通過輸入相關數據（例如溫度、酸度、濕度），搜索到所有符合這些條件的數據檔案。

　　食品中生物危害分析是食品安全風險評估的主要內容之一。進行食品安全風險評估需要知道食品在食用時微生物的數量，而食品中的微生物在整個暴露評估中是動態變化的；如果無法掌握病原菌的動態變化，就難以對危害進行大量評估。預測微生物模型能夠為此提供幫助。歐美等國家已將數學建模描述食源性致病菌動態生長的方法列入食品安全風險評估中。

　　微生物是導致禽肉腐敗變質的主要因素，其生長繁殖狀況直接影響產品貨架期。微生物模型預測食品貨架期是依據各種食品中微生物在不同加工、貯藏和流通條件下的特征信息庫，通過計算機的配套軟件，判斷食品中病原菌和腐敗菌生長或殘存的動態變化，判斷食品貨架期。

　　根據微生物在某種產品或在某個加工中的生長和失活速率評估，能開發新產品或改善產品，確定產品貨架期。在產品研發時，根據微生物生長和失活模型能顯示哪一種因子具有重要的影響，通過模擬預測微生物存活情況，求得有效的食品配方和處理條件，將食品中有關微生物的選擇試驗準確地局限於較小範圍，大大減少產品開發的時間和成本。

預測微生物學在食品產業的應用還處於起步階段，今後有必要進行下列研究：①建立針對禽肉產品中特定致病菌和腐敗菌的微生物生長模型；②建立不同環境下（溫度、pH值、水分活度、微生物拮抗等）的微生物預測模型；③研究統一化的模型來表述生長、失活和殘存的微生物形式，或者將生長和死亡模型整合到一個模型中；④在主要的禽肉產品中確定預測模型；⑤發展實際執行和使用的專家係統和應用軟件，推廣和應用微生物預測模型。