预测微生物学（Predictive Microbiology）是一门结合微生物学、化学、数学、统计学和应用计算机技术的交叉性学科，它采用数学的方法描述不同环境条件下，细菌数变化和外部环境因素之间的响应关系，并对微生物的生长动力学做出预测。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。

　　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）。

FM（Food Micromodel）

　　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。

PMP（Pathogen Modeling Program）

　　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。

ComBase（Combined Database）

　　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。

　　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。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，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。

 

　　预测微生物学的主要目的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。

　　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。

　　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。

　　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。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。

　　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。

预测微生物学在食品产业的应用还处于起步阶段，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。