禽肉蛋白质含量高、脂肪含量低、价格低廉，是世界上仅次于猪肉的第二大肉品，保持3%的年消费增长。然而，伴随着生产和贸易的发展，禽肉产品质量安全问题日益突出。微生物污染是禽肉质量安全主要问题之一，沙门氏菌、弯曲杆菌、大肠杆菌 O157:H7、金黄色葡萄球菌等食源性致病菌是常见的污染菌。全球每年发生食源性疾病的有十亿人，病原微生物的危害研究成为了目前世界上最受重视的学科之一。进行微生物监测时收集所有产品中微生物的数据是不可能的，同时传统微生物分析方法费时、费力，且在环境、产品改变时不能准确评估产品的安全性。因此，预测微生物学应运而生，其可运用微生物学、工程数学以及统计学对食品微生物进行数学建模，建立信息库，从而对微生物在不同加工、贮藏、流通等条件下的延迟、生长、残存和死亡进行定量分析。由于绝大多数微生物的生长受制于3～5种关键的环境因子，所以预测微生物学不仅可以对食品安全作出快速评估，而且可以辅助产品设计和评估，在食品质量安全控制中具有重要意义，是当前的热点研究之一。

1.预测微生物学概念及发展

预测微生物学是一门基于微生物学、数学、统计学和应用计算机科学基础上建立起来的新兴科学。20世纪80年代初，Ross等提出了“微生物预测技术”，从此预测微生物学诞生了。1983年，一支由30个微生物学家组成的食品小组，用计算机预测了食品的货架期，建立了腐败菌生长的数据库，正式拉开了预测食品微生物的帷幕。预测微生物学创始之初，有学者认为其预测不够精确，但试验证明模型误差不大于微生物试验所带来的误差，使预测模型在食品工业和食品检控领域获得了信任。现在，每年在Food Microbiology、 International Journal of Food Microbiology、Journal of Food Protection 等杂志期刊都有大量预测微生物的相关论文发表，国际上每4年还会举办1次食品预测微生物国际研讨会。近年来，随着计算机技术的发展，预测微生物学得到迅猛发展。预测模型软件的开发和应用，为快速评估环境和食品组分对食品微生物生长的影响，监测产品中微生物生长动态提供了便捷的平台。

2.微生物预测软件简介

目前，世界上已经开发了十几种微生物预测软件，其中最著名的是FM（Food Micromodel）、PMP（Pathogen Modeling Program）、ComBase（Combined Database）。

1992年英国农业、渔业和食品部（UKMAFF）基于数据库和数学模型开发了食品微生物模型FM。该食品微生物咨询服务器中的20多种数学模型可以描述12种食品腐败菌和致病菌的生长与环境因素之间的关系，信息量大，数学模型成熟，但使用的是Gompertz模型，高估了微生物的生长速率。

英国食品研究院（IFR）在FM基础上开发了Growth Predictor，该软件包含了18种病原微生物预测模型，使用的是Baranyi和Roberts模型，操作简单，使用方便，适合研究者进行数据分析和结果参比。

（http://www.ifr.ar.uk/safety/growthpredictor/default.html）

美国农业部开发的病原菌模型程序PMP包括10种重要的食源性病原菌的38个预测模型。PMP不仅能通过温度、pH、水分活度等参数预测微生物生长状况，而且可以利用自动响应模型处理大多数常用防腐剂，结果具有较高的精确度，但PMP缺乏温度波动下的生长和失活模型。

（http://www.arserro.gov/mfs/pathogen.htm）

2003年5月，英、美两国将PMP、FM和Growth Predictor整合成了一个数据库模型—ComBase。同年7月，两国在第四届国际预测性食品模型会议上宣布ComBase可以免费使用，并且时刻保持更新。ComBase目前已拥有了约40489个有关微生物生长和存活的数据档案，是世界上最大的预测微生物学信息数据库。ComBase 系统不仅能预测一种微生物在一种环境条件下的生长情况，还能预测一种微生物在不同环境中的生长情况，并且可以对这些不同情况下的生长情况进行比较和分析。（http://www.combase.cc）

另外，还有很多软件，如丹麦水产研究学院开发的用来预测海洋食品在恒温或温度波动条件下海洋食品的货架期和特定腐败微生物生长的SSSP (Seafood Spoilage and Safety Predictor software）软件。

(http://sssp.dtuaqua.dk/default.aspx?Language=chs)，法国农业和研究局根据食品、细菌和环境特点，结合致病菌污染能力和流通学数据而开发的Sym’Previus软件(http://www.symprevius.org/)，加拿大开发的可用于产品系统开发和评估的微生物动态专家系统MKES（Microbial Kinetics Expert System），澳大利亚Tasmania大学开发的能进行多环境因子分析系统FSP（Food Spoilage Predictor）（http://www.arserro.gov/cemmi/FSPsoftware.pdf）等。

在我国，中国水产科学研究院东海水产研究所开发了FSLP（Fish Shelf Life Predictor）系统，南京农业大学肉品加工与质量控制教育部重点实验室建立了冷却猪肉微生物预测软件。

3.预测微生物学在禽肉质量安全控制中的应用

预测微生物学的主要目是运用数学模型对微生物生长行进定量分析，使得人们能够在没有进行微生物检测的前提下，预测微生物的生长和死亡，为食品安全提供重要保障。食品预测微生物学在食品货架期、食品安全的预测和管理中有很大的应用价值，是食品微生物学中一个很有前景的研究领域。

⑴质量安全控制

微生物预测模型可以在相关条件已知的情况下预测环境、加工对有关微生物的影响，定量地评估该食品安全程度，有助于在HACCP体系中建立关键控制点，确定关键限值。例如，知道一批产品在生产、流通、销售过程中各环节的温度及时间，就可以得到时间-温度的函数积分。如果温度波动，则温度变化会加速或减慢微生物生长。实验温度和实际流通温度对微生物生长速率的影响相同，所以，通过微生物预测试验，不需要进行微生物检测也能知道产品在流通中的微生物状况。因此，预测微生物学在食品质量管理中起到了重要作用，可用于HACCP系统的发展和维护。现有的PFM、FM等软件就可以定量分析不同环境对微生物的生长、残存的影响。使用者可以模拟一种食品环境，通过输入相关数据（例如温度、酸度、湿度），搜索到所有符合这些条件的数据档案。

⑵风险评估

食品中生物危害分析是食品安全风险评估的主要内容之一。进行食品安全风险评估需要知道食品在食用时微生物的数量，而食品中的微生物在整个暴露评估中是动态变化的；如果无法掌握病原菌的动态变化，就难以对危害进行大量评估。预测微生物模型能够为此提供帮助。欧美等国家已将数学建模描述食源性致病菌动态生长的方法列入食品安全风险评估中。

运用预测微生物学进行风险评估需要掌握两方面的信息：①大量可靠的关于微生物对食品中环境条件(温度、营养、化学药品、防腐剂等)反应的相关知识；②微生物在各种环境下经历的时间。然后，建立数学模型来描述不同环境下微生物的生长、存活及失活的变化，对致病菌在整个暴露过程中的变化进行预测，估计出各个阶段及食品食用时致病菌的浓度水平；接着，将结果输入剂量-效应模型，得出该致病菌在消费食品中的分布及消费者的摄入剂量，再由风险描述将这些定量、定性的信息综合到一起，即可得出禽肉产品微生物安全性的一个评价了。根据大量模型和数据建立定量风险评估模型可分析和规范禽肉加工。如建立定量风险评估模型对禽肉中大肠杆菌O157:H7、空肠弯曲菌、沙门氏菌等致病菌从农田到餐桌的各个环节进行风险评估，保证产品安全。澳大利亚卓越食品安全中心开发的Risk Ranger软件，可通过选择条件或者输入数据对食品的危险性进行评估。

⑶货架期预测

微生物是导致禽肉腐败变质的主要因素，其生长繁殖状况直接影响产品货架期。近年来，很多学者致力于微生物模型预测食品货架期的研究，相关报道较多。微生物模型预测食品货架期是依据各种食品中微生物在不同加工、贮藏和流通条件下的特征信息库，通过计算机的配套软件，判断食品中病原菌和腐败菌生长或残存的动态变化，判断食品货架期。

运用微生物模型预测禽肉产品货架期需要进行以下三方面的研究：①禽肉产品中微生物研究，包括微生物种类、数量、消长规律等；②结合环境因子建立合适的微生物生长动力学模型；③以微生物生长数据库为基础，开发便捷的货架期预测软件。

目前，已有不少应用SSO（Specific Spoilage Organisms）生长预测模型预测产品剩余货架期的报道，如建立鸡肉中假单胞菌、热杀索丝菌等特定腐败菌的生长模型。澳大利亚Tasmania大学在假单胞菌生长模型基础上开发的FSP（Food spoilage Predictor）能对温度为1.5～38℃，水分活度为0.850～0.997，pH5.3～7.8，SSO为假单胞菌的食品剩余货架期进行快速估测。

⑷产品研发

根据微生物在某种产品或在某个加工中的生长和失活速率评估，能开发新产品或改善产品，确定产品货架期。在产品研发时，根据微生物生长和失活模型能显示哪一种因子具有重要的影响，通过模拟预测微生物存活情况，求得有效的食品配方和处理条件，将食品中有关微生物的选择试验准确地局限于较小范围，大大减少产品开发的时间和成本。在食品设计步入计算机化的进程中，可将现有的理化、微生物数据收集起来，建立一个带有数据库的计算机软件，通过计算机来提出配方、工艺流程和包装方式的合理化建议，在理论上使该产品的微生物稳定性得到保证。此外，还可应用计算机软件来改进不稳定产品。现可用于开发产品的系统有MKES和FDSS（Food Design Support System）。

4.研究方向

预测微生物学是以数量化描述微生物行为的新兴科学，能对禽肉流通过程中的质量和安全做出合理判断，为禽肉产品设计和质量安全管理提供了很好的思路和解决途径。预测微生物学在禽肉工业发展方面具有独特优越性：①大大增加了产品货架期预测的可信度，利于质量控制和市场开拓；②积累了微生物消长的数量化信息，利于产品开发中对工艺参数、产品配方的制定和微生物学质量的控制；③确定加工、贮藏、流通过程中可能导致的产品腐败的控制点和缺陷，为HACCP的实施和发展提供了重要手段。

预测微生物学还处于起步阶段，今后有必要进行下列研究：①建立针对禽肉产品中特定致病菌和腐败菌的微生物生长模型；②建立不同环境下（温度、pH值、水分活度、微生物拮抗等）的微生物预测模型；③研究统一化的模型来表述生长、失活和残存的微生物形式，或者将生长和死亡模型整合到一个模型中；④在主要的禽肉产品中确定预测模型；⑤发展实际执行和使用的专家系统和应用软件，推广和应用微生物预测模型。