預(yù)測(cè)微生物數(shù)的增殖的方法
【專利摘要】本發(fā)明的課題在于提供一種預(yù)測(cè)飲食品中微生物數(shù)的增殖的方法。解決方案為：通過(guò)具備下述的工序的方法來(lái)解決。(1)取得健康菌和損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)以及損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)的工序；(2)取得預(yù)測(cè)對(duì)象試樣中的微生物的增殖數(shù)據(jù)，根據(jù)該數(shù)據(jù)擬合新邏輯模型，算出參數(shù)值，將該參數(shù)值應(yīng)用于新邏輯模型，取得溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型的工序；(3)由(1)的概率密度函數(shù)和(2)的增殖預(yù)測(cè)模型取得概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型的工序；和(4)將任意的初期存在菌數(shù)、任意的溫度、任意的經(jīng)過(guò)時(shí)間輸入(3)的模型中，通過(guò)概率論的預(yù)測(cè)方法，求出對(duì)應(yīng)初期存在菌數(shù)的各自的增殖菌數(shù)，將其合計(jì)，由此得到飲食品中的增殖菌數(shù)的工序。
【專利說(shuō)明】預(yù)測(cè)微生物數(shù)的增殖的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及預(yù)測(cè)微生物數(shù)的增殖的方法。

【背景技術(shù)】
[0002]因飲食品中的污染微生物導(dǎo)致的腐敗、變敗的程度與污染微生物數(shù)的增殖成比例地進(jìn)行，但實(shí)際上受到產(chǎn)品的性質(zhì)、種類、微生物種、保存溫度、污染后的經(jīng)過(guò)時(shí)間等的影響。為了預(yù)知飲食品中的污染微生物數(shù)的增殖數(shù)，需要實(shí)施對(duì)對(duì)象產(chǎn)品接種微生物的保存試驗(yàn)。保存試驗(yàn)以一定的微生物種和一定的溫度進(jìn)行實(shí)施，因此必須針對(duì)每個(gè)對(duì)象微生物或每個(gè)對(duì)象溫度實(shí)施保存試驗(yàn)，需要大量的時(shí)間、勞力、費(fèi)用。另外，如實(shí)際的產(chǎn)品流通時(shí)，保存溫度發(fā)生復(fù)雜的變化的情況下，難以從產(chǎn)品的溫度履歷預(yù)測(cè)對(duì)象污染微生物的增殖。因此，尋求不像保存試驗(yàn)?zāi)菢有枰罅康臅r(shí)間、勞力、費(fèi)用，預(yù)測(cè)在實(shí)際的流通保存條件中飲食品中的微生物數(shù)的增殖的方法，進(jìn)行了各種研究。
[0003]例如，在日本特開2007 - 312738號(hào)公報(bào)(專利文獻(xiàn)I)中公開了一種預(yù)測(cè)飲食品中的微生物繁殖性的方法，其針對(duì)飲食品取得成分分析值作為定量數(shù)據(jù)，再取得微生物的繁殖性的有無(wú)作為微生物的增殖有或微生物的增殖無(wú)的任一個(gè)定性數(shù)據(jù)，通過(guò)鑒別分析法解析所取得的兩個(gè)數(shù)據(jù)，由飲食品分析值構(gòu)建預(yù)測(cè)微生物的繁殖性的預(yù)測(cè)模型，基于該預(yù)測(cè)模型，由飲食品的成分分析值預(yù)測(cè)飲食品的微生物繁殖性。通過(guò)該方法，顯示能夠以高精度預(yù)測(cè)含醬油飲食品等飲食品中的危害微生物的繁殖性。另外，也已知有使用大腸菌、沙門氏菌、黃色葡萄球菌等的增殖行為數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型，開發(fā)了預(yù)測(cè)各種溫度條件下的微生物增殖的計(jì)算機(jī)程序的例子(非專利文獻(xiàn)I)。
[0004]現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)
[0005]專利文獻(xiàn)
[0006]專利文獻(xiàn)1:日本特開2007 - 312738號(hào)公報(bào)
[0007]非專利文獻(xiàn)
[0008]非專利文獻(xiàn)1:食品衛(wèi)生學(xué)雜志47，288 一 292，2006


【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]發(fā)明所要解決的課題
[0010]目前為止的預(yù)測(cè)方法著眼于微生物繁殖的環(huán)境條件，使用由活化培養(yǎng)的無(wú)傷健康菌求得的增殖模型，考慮各種因子，預(yù)測(cè)微生物數(shù)的增殖。這是目前的實(shí)際情況。但是，可以認(rèn)為飲食品中的微生物通過(guò)熱處理、飲食品的PH等收到外部的應(yīng)激，不限于描繪與健康菌同樣的的增殖曲線，這是與預(yù)測(cè)的結(jié)果之間產(chǎn)生誤差的原因。
[0011]本發(fā)明的課題在于提供一種考慮了由于外部的應(yīng)激受到損傷的損傷菌的增殖速度、預(yù)測(cè)飲食品中微生物數(shù)的增殖的方法。更具體而言，其課題在于提供一種一邊考慮飲食品中污染微生物因外部的應(yīng)激導(dǎo)致的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間，一邊預(yù)測(cè)任意的溫度和任意的經(jīng)過(guò)時(shí)間的微生物數(shù)的增殖的方法。
[0012]用于解決課題的手段
[0013]為了解決上述課題，本發(fā)明人研究了在由健康菌得到的現(xiàn)有數(shù)學(xué)模型(微生物的增殖預(yù)測(cè)模型)中考慮了損傷菌的增殖行為數(shù)據(jù)的微生物增殖的預(yù)測(cè)方法。其結(jié)果，發(fā)現(xiàn)如下方法，即，取得健康菌和損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)以及損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)，由預(yù)測(cè)對(duì)象試樣的微生物的增殖數(shù)據(jù)算出新邏輯模型的參數(shù)值，制作溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型，由該概率密度函數(shù)和該溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型，取得概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型，將任意的初期存在菌數(shù)、任意的溫度、任意的經(jīng)過(guò)時(shí)間輸入該概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型中，通過(guò)概率論的預(yù)測(cè)方法，求出對(duì)應(yīng)初期存在菌數(shù)的各自的增殖菌數(shù)，將其合計(jì)，由此預(yù)測(cè)增殖菌數(shù)的方法，從而完成了本發(fā)明。
[0014]即，本發(fā)明第一方面的發(fā)明為預(yù)測(cè)飲食品中微生物數(shù)的增殖的方法，其是考慮損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間，預(yù)測(cè)增殖的方法。
[0015]第二方面的發(fā)明為如第一方面所述的方法，其特征在于:從健康菌的增殖的概率密度函數(shù)減去損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)，求出上述損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間。
[0016]第三方面的發(fā)明為如第二方面所述的方法，其特征在于:使用數(shù)字顯微鏡方式細(xì)菌檢測(cè)裝置，取得健康菌和損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)。
[0017]第四方面的發(fā)明為如第一~三方面的任一方面所述的方法，其包括下述的工序:
[0018](I)取得健康菌和損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)以及損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)的工序；
[0019](2)取得預(yù)測(cè)對(duì)象試樣中的微生物的增殖數(shù)據(jù)，根據(jù)該數(shù)據(jù)擬合新邏輯模型，算出參數(shù)值，將該參數(shù)值應(yīng)用于新邏輯模型，取得溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型的工序；
[0020](3)由(I)的概率密度函數(shù)和(2)的增殖預(yù)測(cè)模型，取得概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型的工序；和
[0021](4)將任意的初期存在菌數(shù)、任意的溫度、任意的經(jīng)過(guò)時(shí)間輸入(3)的模型中，通過(guò)概率論的預(yù)測(cè)方法，求出對(duì)應(yīng)初期存在菌數(shù)的各自的增殖菌數(shù)，將其合計(jì)，由此得到飲食品中的增殖菌數(shù)的工序。
[0022]第五方面的發(fā)明為如第四方方面的方法，其中，概率論的預(yù)測(cè)方法為蒙特卡羅模擬法。
[0023]發(fā)明效果
[0024]根據(jù)本發(fā)明，能夠通過(guò)微生物各個(gè)水平定量評(píng)價(jià)因外部的應(yīng)激使微生物不均勻受損的損傷程度，同時(shí)能夠通過(guò)溫度變動(dòng)型的增殖模型預(yù)測(cè)食品中的增殖行為，因此能夠進(jìn)行反映實(shí)際的污染菌的性質(zhì)和食品中的行動(dòng)的客觀菌數(shù)預(yù)測(cè)。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0025]圖1為表示實(shí)施例1中的加熱損傷菌和健康菌的菌落檢測(cè)的變化的圖。
[0026]圖2為表示實(shí)施例2中的加熱損傷菌和健康菌的菌落檢測(cè)的變化的圖。

【具體實(shí)施方式】
[0027]本發(fā)明的方法具有上述⑴至⑷的工序。
[0028](I)的工序
[0029]在本發(fā)明的方法中，首先取得健康菌和損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)以及損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)。所謂損傷菌，通常定義為受到加熱、藥劑等各種外部的應(yīng)激而成為半致死的損傷狀態(tài)的菌?？紤]損傷菌污染產(chǎn)品時(shí)，可能表現(xiàn)出與健康菌不同的行為，為了進(jìn)行產(chǎn)品的品質(zhì)、安全性、保存性的評(píng)價(jià)，需要考慮損傷菌的行為。在本發(fā)明中，著眼于損傷菌的誘導(dǎo)期比健康菌的誘導(dǎo)期慢的事實(shí)。而且，將損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)輸入預(yù)測(cè)模型。
[0030]在實(shí)際的環(huán)境下，損傷菌被賦予各種外部的應(yīng)激，各個(gè)損傷菌的損傷狀態(tài)不同。在本發(fā)明中，為了得到預(yù)測(cè)模型，使用人為地賦予了外部的應(yīng)激的損傷菌。外部的應(yīng)激，例如，作為物理的應(yīng)激包括所有熱處理、特別是生產(chǎn)線中的殺菌工序的熱處理、高壓處理、超聲波處理等，作為化學(xué)應(yīng)激，包括氯類藥劑、醇、細(xì)菌素等抗菌劑等。除此以外，也包括制造環(huán)境的干燥、饑餓應(yīng)激等，其特征在于對(duì)微生物賦予損傷的因素沒(méi)有特別限定。另外，賦予的外部的應(yīng)激可以是I個(gè)應(yīng)激，也可以是多個(gè)應(yīng)激。
[0031]在本發(fā)明中，所謂誘導(dǎo)期是指在培養(yǎng)開始后、直到各個(gè)細(xì)胞開始增殖的時(shí)間，在得到增殖曲線的情況下，大致相當(dāng)于開始培養(yǎng)之后、直至對(duì)數(shù)增殖期的時(shí)間。損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)通過(guò)求出健康菌的誘導(dǎo)期(誘導(dǎo)時(shí)間)和損傷菌的誘導(dǎo)期(誘導(dǎo)時(shí)間)之差而得到。損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)的取得，例如能夠使用數(shù)字顯微鏡方式細(xì)菌檢測(cè)裝置等設(shè)備來(lái)進(jìn)行。
[0032]所謂數(shù)字顯微鏡方式細(xì)菌檢測(cè)裝置，是能夠在顯微鏡水平經(jīng)時(shí)地對(duì)平板培養(yǎng)中的菌落形成進(jìn)行自動(dòng)計(jì)測(cè)的裝置，例如由Microb1公司作為B1matic DMCS (商品名；注冊(cè)商標(biāo))進(jìn)行售賣。該裝置以細(xì)菌檢查的迅速測(cè)定為目的開發(fā)得到，該裝置涉及的細(xì)菌檢測(cè)技術(shù)是已知的技術(shù)。但是，關(guān)于損傷菌的損傷恢復(fù)所需要的時(shí)間、即關(guān)于微生物的應(yīng)激損傷導(dǎo)致的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間，在其概率論的預(yù)測(cè)中使用數(shù)字顯微鏡方式細(xì)菌檢測(cè)裝置的例子仍是未知的。
[0033]誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)作為菌體中產(chǎn)生的損傷恢復(fù)、開始增殖所需要的時(shí)間而被捕捉。誘導(dǎo)期即使為健康菌在各個(gè)細(xì)胞中也不同。另外，即使賦予一定條件的損傷，其損傷程度在各個(gè)細(xì)胞中也不同，損傷菌的誘導(dǎo)期在各個(gè)細(xì)胞中不同。因此，在本發(fā)明中，關(guān)于健康菌和損傷菌，分別考慮各個(gè)細(xì)胞的誘導(dǎo)期的偏差，求得兩菌的增殖的概率密度函數(shù)(菌落形成速度曲線)。而且，由所得到的2個(gè)概率密度函數(shù)求出誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間，即由損傷菌的分布和健康菌的分布之差求出誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間。數(shù)字顯微鏡方式細(xì)菌檢測(cè)裝置對(duì)各個(gè)菌落形成進(jìn)行計(jì)測(cè)，因此能夠容易地求得著眼于各個(gè)細(xì)胞的誘導(dǎo)期。
[0034]在本發(fā)明的方法中，為了取得健康菌和損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)，例如以一定溫度進(jìn)行培養(yǎng)，以一定的時(shí)間間隔對(duì)菌落形成經(jīng)時(shí)地進(jìn)行自動(dòng)計(jì)測(cè)，對(duì)所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，制作每單位時(shí)間新檢測(cè)到的健康菌和損傷菌的菌落數(shù)的直方圖，如果利用在計(jì)算機(jī)上工作的適當(dāng)?shù)能浖?duì)其進(jìn)行解析就能夠得到。由健康菌和損傷菌分別制作的直方圖表示各個(gè)細(xì)胞的誘導(dǎo)期的分布，由該分布取得增殖的概率密度函數(shù)。作為進(jìn)行這樣的解析的軟件，例如可以列舉ORISK(Palisade公司)、Crystall Ball (Oracle公司)等。誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間(X)作為損傷菌的分布(函數(shù))和健康菌的分布(函數(shù))的時(shí)間差(Y)而求得。
[0035](2)的工序
[0036]接著，在本發(fā)明的方法中，取得預(yù)測(cè)對(duì)象試樣中的微生物的增殖數(shù)據(jù)，根據(jù)該數(shù)據(jù)擬合新邏輯模型，算出參數(shù)值，將該參數(shù)值應(yīng)用于新邏輯模型，取得溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型。所謂新邏輯模型，是記載在藤川等的文獻(xiàn)(食品衛(wèi)生學(xué)雜志，44，155 — 160，2003)中的微生物增殖模型。具體而言，使用預(yù)測(cè)對(duì)象試樣，以任意的溫度(希望設(shè)定3種以上的溫度)培養(yǎng)健康菌，將得到的微生物增殖曲線的實(shí)測(cè)值為基礎(chǔ)，通過(guò)數(shù)值解析，以4次的龍格一庫(kù)塔法，對(duì)新邏輯模型的微分方程式進(jìn)行分解。Nmax(最大菌數(shù))輸入穩(wěn)定期的菌數(shù)的值，Nmin(最小菌數(shù))輸入開始的菌數(shù)的值，對(duì)數(shù)的斜率輸入對(duì)數(shù)增殖期的近似曲線的斜率，例如通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件Excel (注冊(cè)商標(biāo),Microsoft公司)的解算功能等,求出新邏輯模型的調(diào)整參數(shù)的m和η的值。速度常數(shù)k通過(guò)平方根模型，由通過(guò)增殖數(shù)據(jù)的擬合求得的各培養(yǎng)溫度中的增殖速度進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)以上的方法，取得預(yù)測(cè)對(duì)象試樣中的溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型。
[0037]預(yù)測(cè)對(duì)象試樣只要能夠預(yù)測(cè)微生物的增殖即可，沒(méi)有特別限定。預(yù)測(cè)對(duì)象試樣例如可以為茶、果汁等清涼飲料水，可以為牛奶、酸乳酪、冰激凌等的乳產(chǎn)品，也可以是牛肉、豬肉、雞肉等的肉類。
[0038](3)的工序
[0039]在本發(fā)明的方法中，接著由健康菌和損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)以及溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型，取得概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型。具體而言，使健康菌的概率密度函數(shù)、和損傷菌的概率密度函數(shù)、溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型進(jìn)行數(shù)學(xué)結(jié)合，由任意設(shè)定的初期存在菌，考慮誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間(損傷菌和健康菌的菌落檢測(cè)時(shí)間之差)，例如通過(guò)蒙特卡羅模擬等的概率論的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，將其值適用于溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型，能夠預(yù)測(cè)任意溫度中的任意時(shí)間經(jīng)過(guò)后的增殖菌數(shù)。(2)的工序中的溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型為以使用健康菌而得到的增殖曲線為基礎(chǔ)進(jìn)行模擬的模型，為通過(guò)輸入預(yù)測(cè)對(duì)象試樣的初期存在菌數(shù)、任意的溫度、任意的經(jīng)過(guò)時(shí)間(T)，預(yù)測(cè)在該溫度中保存的情況下預(yù)測(cè)對(duì)象試樣中增殖的菌數(shù)的模型。但是，實(shí)際的食品中的細(xì)菌為在保存開始時(shí)已經(jīng)通過(guò)加熱處理等受到損傷的損傷菌，如上所述，與健康菌不同，直至開始增殖的時(shí)間延遲。(3)的工序是考慮損傷菌中直至該增殖開始的延遲的工序，在該工序中，針對(duì)健康菌，修正誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間之后，取得溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型。具體而言，損傷菌與健康菌相比，只是誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間延遲而進(jìn)行增殖，因此將從設(shè)定的任意時(shí)間(T)減去誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間(X)而得到的時(shí)間(t)作為健康菌的經(jīng)過(guò)時(shí)間，對(duì)該經(jīng)過(guò)時(shí)間所增殖的菌數(shù)進(jìn)行模擬，取得概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型。這里得到的概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型以I個(gè)損傷菌在設(shè)定的任意時(shí)間(T)增殖為幾個(gè)這樣的概率論的模型表示。也就是說(shuō)，I個(gè)損傷菌例如增殖為1000個(gè)、增殖為1100個(gè)、還是增殖為900個(gè)能夠進(jìn)行概率論預(yù)測(cè)。
[0040]⑷的工序
[0041]接著，對(duì)關(guān)于初期存在菌數(shù)分別得到的增殖預(yù)測(cè)菌數(shù)進(jìn)行合計(jì)，作為任意溫度和任意經(jīng)過(guò)時(shí)間(T)的、飲食品中的污染微生物數(shù)的總數(shù)(預(yù)測(cè)菌數(shù))。以上述(3)的工序得到的概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型為輸入I個(gè)細(xì)菌得到經(jīng)過(guò)時(shí)間(T)后的增殖菌數(shù)的概率論的模型。在該模型中，初期存在菌數(shù)為I個(gè)時(shí)，作為概率論得到經(jīng)過(guò)時(shí)間(T)的增殖推定菌數(shù)。因此，初期存在菌數(shù)如果為多個(gè)的情況下，按照該概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型進(jìn)行多次模擬，將以各模擬得到的菌數(shù)進(jìn)行合計(jì)，作為預(yù)測(cè)菌數(shù)。
[0042]該結(jié)果，能夠預(yù)測(cè)受到外部應(yīng)激的細(xì)菌在預(yù)測(cè)對(duì)象試樣中增殖的結(jié)果、增殖為何種程度的菌數(shù)。即，接受加熱處理的食品、例如作為產(chǎn)品的乳飲料被保存的情況下，能夠以更接近于實(shí)際狀態(tài)的狀態(tài)推定食品中殘留的細(xì)菌增殖為何種程度的菌數(shù)。另外，本發(fā)明的方法的特征在于，考慮損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間，預(yù)測(cè)飲食品中的微生物數(shù)的增殖，只要是考慮損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間來(lái)預(yù)測(cè)飲食品中的微生物數(shù)的增殖的方法即可，對(duì)上述的預(yù)測(cè)方法沒(méi)有特別限定。
[0043]以下，基于實(shí)施例，更詳細(xì)地對(duì)本發(fā)明進(jìn)行說(shuō)明。另外，該實(shí)施例不對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限定。
[0044]實(shí)施例1
[0045]〔健康菌和損傷菌的概率密度函數(shù)的定義〕
[0046]利用胰蛋白胨大豆肉湯培養(yǎng)基(TRYPTICASE SOY BROTH) (TSB)將作為供試驗(yàn)菌的Enterobacter cloacae (陰溝腸桿菌)B — 855活化后,利用滅菌磷酸緩沖生理鹽水進(jìn)行清洗，制備菌液。在試驗(yàn)管中加入滅菌磷酸緩沖生理鹽水，確認(rèn)在熱水浴中升溫到52°C，添加菌液，保持20分鐘，實(shí)施加熱處理(損傷菌)。將健康菌(未加熱菌)和加熱處理菌涂抹在標(biāo)準(zhǔn)瓊脂培養(yǎng)基，以DMCS S- 12 (Microb1公司)進(jìn)行30°C培養(yǎng)，以30分鐘間隔經(jīng)時(shí)地自動(dòng)計(jì)測(cè)菌落形成。
[0047]對(duì)所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，制作每單位時(shí)間新檢測(cè)的健康菌和加熱處理菌(加熱損傷菌)的菌落的直方圖(圖1)。該直方圖的概率密度函數(shù)作為@ RISK (Palisade公司)的函數(shù)之一，即使用現(xiàn)有的試樣值表現(xiàn)連續(xù)分布的RiskGeneral函數(shù)(各點(diǎn)由值x和表示其概率的分量的P表示的、η個(gè)(X，ρ)配對(duì)由X的最小值至最大值之間定義的概率分布的一般密度函數(shù))而得到。然后，由損傷菌的概率密度函數(shù)減去健康菌的概率密度函數(shù)，求出誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間。
[0048]〔溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型的制作〕
[0049]利用與上述同樣的方法制備作為供試驗(yàn)菌的Enterobacter cloacae B — 855的菌液，在牛奶中接種，使得體系內(nèi)成為lOOcfu/mL后，以10°C、20°C、30°C進(jìn)行培養(yǎng)。經(jīng)時(shí)地取出試樣，利用標(biāo)準(zhǔn)瓊脂培養(yǎng)基培養(yǎng)法測(cè)定活菌數(shù)。接著，根據(jù)所得到的增殖數(shù)據(jù)(培養(yǎng)時(shí)間和菌數(shù)的關(guān)系數(shù)據(jù))擬合新邏輯模型(數(shù)學(xué)式I)，求得新邏輯模型的調(diào)整參數(shù)m和η的值。
[0050][數(shù)學(xué)式I]

【權(quán)利要求】
1.一種預(yù)測(cè)飲食品中微生物數(shù)的增殖的方法，其特征在于: 考慮損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間，預(yù)測(cè)增殖。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于: 從健康菌的增殖的概率密度函數(shù)減去損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)，求出所述損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于: 使用數(shù)字顯微鏡方式細(xì)菌檢測(cè)裝置，取得健康菌和損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)。
4.如權(quán)利要求1~3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，包括下述的工序: (1)取得健康菌和損傷菌的增殖的概率密度函數(shù)以及損傷菌相對(duì)于健康菌的誘導(dǎo)期的延長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)的工序； (2)取得預(yù)測(cè)對(duì)象試樣中的微生物的增殖數(shù)據(jù)，根據(jù)該數(shù)據(jù)擬合新邏輯模型，算出參數(shù)值，將該參數(shù)值應(yīng)用于新邏輯模型，取得溫度變動(dòng)型增殖預(yù)測(cè)模型的工序； (3)由(I)的概率密度函數(shù)和(2)的增殖預(yù)測(cè)模型，取得概率論的微生物增殖預(yù)測(cè)模型的工序；和 (4)將任意的初期存在菌數(shù)、任意的溫度、任意的經(jīng)過(guò)時(shí)間輸入(3)的模型中，通過(guò)概率論的預(yù)測(cè)方法，求出 對(duì)應(yīng)初期存在菌數(shù)的各自的增殖菌數(shù)，將其合計(jì)，由此得到飲食品中的增殖菌數(shù)的工序。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于: 概率論的預(yù)測(cè)方法為蒙特卡羅模擬法。
【文檔編號(hào)】C12Q1/02GK104136624SQ201380010554
【公開日】2014年11月5日 申請(qǐng)日期:2013年3月1日 優(yōu)先權(quán)日:2012年3月2日
【發(fā)明者】大島悟, 土方智典, 高橋尚美, 松原裕樹 申請(qǐng)人:株式會(huì)社明治