第七章 预测微生物学和 HACCP
第一节 前言
第二节 预测微生物学的模型
第三节 预测模型和 HACCP
第四节 预测模型在 HACCP系统中的应用
第五节 结论第一节 前言
一、预测微生物学的概念
二、预测微生物学研究历史
三、预测微生物学的主要作用一、预测微生物学的概念
预测微生物学（ predictive Microbiology）
建立于计算机基础上的对食品中微生物的生长、残存和死亡进行量化的预测方法，它将食品微生物、统计学等学科结合在一起，建立环境因素与食品中微生物之间的关系的数学模型。
二、预测微生物学研究历史
1937年,Scott
1964年，控制鱼的腐败。与防止食物中毒有关。
1972年,Kreyger，图表形式，海洋运输中谷物的无霉贮存期。
1980s，平方根模型。比生长率模型。
二、预测微生物学研究历史
1983年，开发腐败菌生长数据库。
1991年，美国，,Pathogen Modeling
Program,,防腐剂。
1992年，食品微生物咨询服务器。
1995年，欧洲,COST。
三、预测微生物学的主要作用
1.测定产品形式的改变对货架期和安全性的影响。
栅栏因子 ——温度,pH、盐、防腐剂等
2.客观评价生产和贮藏控制中的失控情况。
3.有助于合理设计新工艺和新产品。
栅栏技术
微生物的内平衡 —微生物维持稳定平衡内部环境的趋势。
栅栏因子扰乱一个或多个内平衡，阻止微生物繁殖，直至死亡。
,魔方”原理。
第二节 预测微生物学的模型
一、微生物致死的预测模型
二、微生物生长的预测模型
三、结合模型一、微生物致死的预测模型
D值,Z值－微生物致死第一类动力模型。
Arrhenius动力图代表理想状态。
微生物致死曲线显示最初的肩部和最终的尾部。
Ball’s方程，图形致死法等。
微生物的损失率总体与时间的关系。
二、微生物生长的预测模型
（一）概率模型
------假设在特定环境中微生物细胞开始生长的概率与环境的物理化学性质有关 。 概率模型将各种栅栏因子结合起来,
以减少相关微生物在特定食品中生长的机会 。
（二）运动模型
（二）运动模型
以生长速度和滞后时间为响应值，利用合适的函数进行分析、总结，在相关环境因素和微生物数量或质量增加之间的关系建立模型，以此获得有关滞后阶段过程、生长速度和最大数量密度的信息 。
1.初级模型 --微生物的数量与时间变化之间的关系,
2.二级模型 --初级模型的特征 (迟滞期 )如何随不同环境参数 (如 pH、温度,Aw和防腐剂浓度 )而变化。
3.三级模型 ---通过用户友好界面把二级模型结合起来，给出一个模型系统。
三、结合模型
描述微生物在特定环境下的各种可能反应 。
第三节 预测模型和 HACCP
一,模型来源
二、危害分析和风险评估
三、确定 CCP
四、建立关键限值
五、纠正措施的说明一、模型来源
（一）病原菌模型 — 伸展片软件
（二）食品微生物模型 — 数据库和伸展片模型
（三）数据库和专家系统 — 数据库、操作原则
（三）数据库和专家系统
1.决策支持系统
2.其他专家系统
1.决策支持系统
（ 1）微生物和产品特征之间的关系
（ 2）微生物之间的相互影响
（ 3）微生物之间的相互影响与产品的结合
（ 4）其他一般规则
2.其他专家系统
MKES 微生物动力学专家系统,加拿大第四节 预测模型在 HACCP系统中的应用
一、肉制品加工过程中的预测模型
二、乳制品加工中的 Listeria模型
三、响应值的 变化三、响应值的 变化
微生物反应的可变性及其对商业的影响。
一、肉制品加工过程中的预测模型
（一） E.coli模型
（二） B.thermosphacta模型第五节 结论
(1)鉴别描述比生长率,概率模型的可靠性；
(2)建立将微生物生长,死亡和残存的模型统一在一起的模型结构；
(3)发展能实际执行和使用的专家系统和应用软件；
(4)发展能对数据进行有效生成和适宜分析的方法 。
第一节 前言
第二节 预测微生物学的模型
第三节 预测模型和 HACCP
第四节 预测模型在 HACCP系统中的应用
第五节 结论第一节 前言
一、预测微生物学的概念
二、预测微生物学研究历史
三、预测微生物学的主要作用一、预测微生物学的概念
预测微生物学（ predictive Microbiology）
建立于计算机基础上的对食品中微生物的生长、残存和死亡进行量化的预测方法，它将食品微生物、统计学等学科结合在一起，建立环境因素与食品中微生物之间的关系的数学模型。
二、预测微生物学研究历史
1937年,Scott
1964年，控制鱼的腐败。与防止食物中毒有关。
1972年,Kreyger，图表形式，海洋运输中谷物的无霉贮存期。
1980s，平方根模型。比生长率模型。
二、预测微生物学研究历史
1983年，开发腐败菌生长数据库。
1991年，美国，,Pathogen Modeling
Program,,防腐剂。
1992年，食品微生物咨询服务器。
1995年，欧洲,COST。
三、预测微生物学的主要作用
1.测定产品形式的改变对货架期和安全性的影响。
栅栏因子 ——温度,pH、盐、防腐剂等
2.客观评价生产和贮藏控制中的失控情况。
3.有助于合理设计新工艺和新产品。
栅栏技术
微生物的内平衡 —微生物维持稳定平衡内部环境的趋势。
栅栏因子扰乱一个或多个内平衡，阻止微生物繁殖，直至死亡。
,魔方”原理。
第二节 预测微生物学的模型
一、微生物致死的预测模型
二、微生物生长的预测模型
三、结合模型一、微生物致死的预测模型
D值,Z值－微生物致死第一类动力模型。
Arrhenius动力图代表理想状态。
微生物致死曲线显示最初的肩部和最终的尾部。
Ball’s方程，图形致死法等。
微生物的损失率总体与时间的关系。
二、微生物生长的预测模型
（一）概率模型
------假设在特定环境中微生物细胞开始生长的概率与环境的物理化学性质有关 。 概率模型将各种栅栏因子结合起来,
以减少相关微生物在特定食品中生长的机会 。
（二）运动模型
（二）运动模型
以生长速度和滞后时间为响应值，利用合适的函数进行分析、总结，在相关环境因素和微生物数量或质量增加之间的关系建立模型，以此获得有关滞后阶段过程、生长速度和最大数量密度的信息 。
1.初级模型 --微生物的数量与时间变化之间的关系,
2.二级模型 --初级模型的特征 (迟滞期 )如何随不同环境参数 (如 pH、温度,Aw和防腐剂浓度 )而变化。
3.三级模型 ---通过用户友好界面把二级模型结合起来，给出一个模型系统。
三、结合模型
描述微生物在特定环境下的各种可能反应 。
第三节 预测模型和 HACCP
一,模型来源
二、危害分析和风险评估
三、确定 CCP
四、建立关键限值
五、纠正措施的说明一、模型来源
（一）病原菌模型 — 伸展片软件
（二）食品微生物模型 — 数据库和伸展片模型
（三）数据库和专家系统 — 数据库、操作原则
（三）数据库和专家系统
1.决策支持系统
2.其他专家系统
1.决策支持系统
（ 1）微生物和产品特征之间的关系
（ 2）微生物之间的相互影响
（ 3）微生物之间的相互影响与产品的结合
（ 4）其他一般规则
2.其他专家系统
MKES 微生物动力学专家系统,加拿大第四节 预测模型在 HACCP系统中的应用
一、肉制品加工过程中的预测模型
二、乳制品加工中的 Listeria模型
三、响应值的 变化三、响应值的 变化
微生物反应的可变性及其对商业的影响。
一、肉制品加工过程中的预测模型
（一） E.coli模型
（二） B.thermosphacta模型第五节 结论
(1)鉴别描述比生长率,概率模型的可靠性；
(2)建立将微生物生长,死亡和残存的模型统一在一起的模型结构；
(3)发展能实际执行和使用的专家系统和应用软件；
(4)发展能对数据进行有效生成和适宜分析的方法 。
