根据世界卫生组织的估计，全球每年发生食源性疾病数十亿人。发达国家发生食源性疾病的概率也相当高，平均每年有1/3的人群感染食源性疾病。以美国为例，每年发生食源性疾病约为7600万人，其中有32．5万人住院治疗，5000人死亡（数据来源：中国食品科技学会 http://www.cifst.org.cn/news/shownews.asp?newsid=601）。

    预测微生物学是运用微生物学、工程数学以及统计学进行数学建模，利用所建模型，通过计算机及其配套软件，预测和描述处在特定的环境下微生物的生长和死亡。在食品安全的预测和管理中有很大的应用价值。随着预测微生物学的进一步发展，其描述的特点进化为：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。

    预测微生物学创始之初，一些食品微生物学家和食品工艺学家认为微生物预测不够准确可靠，但经实验证明预测微生物的模型误差不大于微生物实验所带来的误差。这使预测模型在食品工业和食品监控领域获得了信任。

    国内外几个微生物预测软件简介

    美国农业部开发的病原菌模型程序PMP(Pathogen Modeling Program)，该系统包括了大肠杆菌、金黄色葡萄球菌等儿种病原菌的特征模型，其预测结果具有较高的精确度。该系统还可以利用自动响应模型处理大多数常用的防腐剂。（http://www.arserrc.gov/mfs/PMP6_CurMod.htm）

    澳大利亚Tasmania大学食品学院在假单细胞菌生长模型基础上开发了FSP(Food spoilage Predictor)，该系统是能进行多环境因子分析的强大应用预测软件。（http://www.arserrc.gov/cemmi/FSPsoftware.pdf）

    加拿大开发的微生物动态专家系统MKES(Microbial Kinetics Expert System)，该系统是开发产品系统和评估产品安全的微生物动力学专家系统，其要求输入的特性信息有：产品系统流程图、各环境因素参数和参数的变动范围等。（MKES Tools: A microbial kinetics expert system for developing and assessing food production systems，  http://www.springerlink.com/(pc4fgr552xw4r5e0wspjti45)/app/home/contribution.asp?referrer=parent&backto=issue,19,34;journal,29,82;linkingpublicationresults,1:400967,1 ）

    除以上外，还有英国农粮渔部开发的食品微型模型FM(Food Micromode)；英国Leathead食品研究协会和英国软件公司STD合作开发了微模型程序(micromedel program)等。在我国，中国水产科学研究院东海水产研究所也使用了同类系统FSLP(Fish shelf life predictor）。

    预测微生物学通常采用的研究模式
预测微生物学的研究模式包括三个层次的模型建立：初级、二级、三级。三个层次依次解决：微生物生长过程与时间的关系、考虑了环境因素的微生物生长模型和计算机软件程序或称专家系统的建立。

    初级是表征微生物数量与时间的关系。表征微生物响应的模型响应参数有直接响应参数和间接响应参数两种。直接参数有：每毫升的菌落形成单位数、毒素产生、底物浓度以及代谢产物；间接参数则包括：电阻抗和吸光率。近年来，研究者提出不少描述微生物动力学生长的数学方程，包括Logistic方程、Gompertz方程、Richards方程、Stannard方程、Schnute方程等。其中Logistic方程和Gompertz方程能有效描述微生物生长，且使用方便，在有关SSO和腐败细菌生长动力学研究的文献中被广泛使用。

    二级侧重描述环境因子的变化如何影响初级模型中的参数(例如：Gompertz function 中A、C、B
和M)。二级模型主要包括：反应面方程(Response surface equation)、Arrhenius relationship和平方根方程(square root model)。

    三级是计算机程序，是将初级模型和二级模型转换成计算机共享软件(预测微生物软件)。其主要功能为：计算由于环境因子的改变，微生物所做出的响应；比较各环境因子对微生物的影响；相同环境因子下，不同微生物之间的差别。这些程序可以计算条件变化与微生物反应的对应关系，比较不同条件的影响或对比一些微生物的行为。它使得非专业人士一样可以获得来自预测微生物学的专业指导。