(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
下記の工程を備える、飲食品中の微生物数の増殖を予測する方法。
（１）健常菌及び損傷菌の増殖の確率密度関数を取得し、健常菌の増殖の確率密度関数から損傷菌の増殖の確率密度関数を減算して、前記健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間を求める工程
（２）予測対象試料での微生物の増殖データを取得し、そのデータに新ロジスティックモデルをフィッティングさせパラメーター値を算出し、そのパラメーター値を新ロジスティックモデルに当てはめ温度変動型増殖予測モデルを取得する工程
（３）（１）の確率密度関数と（２）の増殖予測モデルから、任意の経過時間として、設定された任意の時間（Ｔ）から誘導期の延長時間（Ｘ）を差し引いた時間（ｔ）を、経過時間として、当該経過時間に増殖する菌数をシミュレートして、確率論的微生物増殖予測モデルを取得する工程
（４）任意の初期存在菌数、任意の温度、任意の経過時間を（３）のモデルに入力し、確率論的予測方法により、初期存在菌数に対応したそれぞれの増殖菌数を求め、それを合算することで飲食品中の増殖菌数の予測値を得る工程
【請求項２】
健常菌及び損傷菌の増殖の確率密度関数を、ディジタル顕微鏡方式細菌検出装置を用いて取得することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
確率論的予測方法が、モンテカルロシミュレーション法である、請求項１又は２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、微生物数の増殖を予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
飲食品中の汚染微生物による腐敗や変敗の程度は、汚染微生物数の増殖に比例して進行するが、実際には、製品の性質や種類、微生物種、保存温度、汚染後の経過時間等の影響を受ける。飲食品中の汚染微生物数の増殖数を予め知るためには、対象となる製品に微生物を接種した保存試験の実施が必要となる。保存試験は、一定の微生物種、及び一定の温度で実施されるため、対象とする微生物毎、あるいは、対象とする温度毎に保存試験を実施しなければならず、膨大な時間、労力、費用を必要とする。また、実際の製品流通時のように複雑に保存温度が変化する場合は、製品の温度履歴からは、対象となる汚染微生物の増殖を予測することは困難である。このため、保存試験のように膨大な時間、労力、費用を必要とせずに、実際の流通保存条件で、飲食品中の微生物数の増殖を予測する方法が求められており、様々な検討がなされている。【０００３】
例えば、特開２００７−３１２７３８号公報（特許文献１）には、飲食品中での微生物の生育性を予測する方法であって、飲食品について成分分析値を定量データとして取得し、さらに微生物の生育性の有無を微生物の増殖有または微生物の増殖無のいずれかの定性データとして取得し、取得した両データを判別分析法により解析し、飲食品分析値から微生物の生育性を予測する予測モデルを構築し、該予測モデルに基づいて飲食品の成分分析値から飲食品の微生物生育性を予測する方法が開示されている。本方法により、醤油含有飲食品等の飲食品における危害微生物の生育性を高い精度で予測することができることが示されている。他に、大腸菌、サルモネラ菌、黄色ブドウ球菌などの増殖挙動データと数学的モデルとを用い、各種の温度条件下での微生物増殖を予測するコンピュータープログラムを開発した例も知られている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３１２７３８号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】食品衛生学雑誌  ４７，２８８−２９２，２００６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
これまでの予測方法は微生物が生育する環境条件に着目されており、賦活培養した無傷の健常菌から求められた増殖モデルを用いて、種々の因子を考慮して微生物数の増殖が予測されているのが実情である。しかしながら、飲食品中の微生物は、熱処理や飲食品のｐＨ等により外的ストレスを受けており、健常菌と同様の増殖曲線を描くとは限らず、このことが予測された結果との間に誤差を生じる原因と考えられる。【０００７】
本発明は、外的ストレスにより損傷を受けた損傷菌の増殖速度を考慮した、飲食品中の微生物数の増殖を予測する方法を提供することを課題とする。より具体的には、飲食品中の汚染微生物の外的ストレスによる誘導期の延長時間を踏まえながら、任意の温度及び任意の経過時間における微生物数の増殖を予測する方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明者らは、健常菌から得られる従来の数学的モデル（微生物の増殖予測モデル）に損傷菌の増殖挙動データを考慮した微生物増殖の予測方法を検討した。その結果、健常菌及び損傷菌の増殖の確率密度関数、及び健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間データを取得し、予測対象試料での微生物の増殖データから新ロジスティックモデルのパラメーター値を算出して温度変動型増殖予測モデルを作成し、当該確率密度関数と当該温度変動型増殖予測モデルから、確率論的微生物増殖予測モデルを取得し、任意の初期存在菌数、任意の温度、任意の経過時間を当該確率論的微生物増殖予測モデルに入力し、確率論的予測方法により、初期存在菌数に対応してそれぞれの増殖菌数を求め、それを合算することで増殖菌数を予測する方法を見出し、本発明を完成させた。【０００９】
すなわち、本発明の請求項１に記載の発明は、飲食品中の微生物数の増殖を予測する方法であって、下記の工程を備える。
（１）健常菌及び損傷菌の増殖の確率密度関数を取得し、健常菌の増殖の確率密度関数から損傷菌の増殖の確率密度関数を減算して、前記健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間を求める工程
（２）予測対象試料での微生物の増殖データを取得し、そのデータに新ロジスティックモデルをフィッティングさせパラメーター値を算出し、そのパラメーター値を新ロジスティックモデルに当てはめ温度変動型増殖予測モデルを取得する工程
（３）（１）の確率密度関数と（２）の増殖予測モデルから、任意の経過時間として、設定された任意の時間（Ｔ）から誘導期の延長時間（Ｘ）を差し引いた時間（ｔ）を、経過時間として、当該経過時間に増殖する菌数をシミュレートして、確率論的微生物増殖予測モデルを取得する工程
（４）任意の初期存在菌数、任意の温度、任意の経過時間を（３）のモデルに入力し、確率論的予測方法により、初期存在菌数に対応したそれぞれの増殖菌数を求め、それを合算することで飲食品中の増殖菌数の予測値を得る工程
【００１０】
請求項２に記載の発明は、健常菌及び損傷菌の増殖の確率密度関数を、ディジタル顕微鏡方式細菌検出装置を用いて取得することを特徴とする、請求項１に記載の方法である。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、確率論的予測方法が、モンテカルロシミュレーション法である、請求項１又は２に記載の方法、である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、外的ストレスにより微生物が不均一に受ける損傷程度を、微生物個々のレベルで定量的に評価でき、同時に、温度変動型の増殖モデルにより食品中での増殖挙動を予測できるため、実際の汚染菌の性質と食品中での挙動を反映した客観的な菌数予測が可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、実施例１における、加熱損傷菌と健常菌のコロニー検出の変化を示した図である。
【図２】図２は、実施例２における、加熱損傷菌と健常菌のコロニー検出の変化を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の方法は上記（１）から（４）の工程を有する。
（１）の工程
本発明の方法においては、まず、健常菌及び損傷菌の増殖の確率密度関数、及び健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間データを取得する。損傷菌とは、一般に、加熱や薬剤等の様々な外的ストレスにさらされ、半致死的な損傷状態にある菌と定義される。損傷菌が製品に汚染した場合、健常菌とは異なる挙動を示す可能性が考えられ、製品の品質・安全性や保存性の評価を行うには、損傷菌の挙動を考慮する必要がある。本発明では、損傷菌の誘導期が健常菌の誘導期よりも遅れることに着目した。そして、健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間データを予測モデルに取り込むこととした。
【００１７】
実際の環境下では損傷菌は種々の外的ストレスが付与され、個々の損傷菌の損傷状態は異なる。本発明では、予測モデルのために、人為的に外的ストレスを付与した損傷菌が用いられる。外的ストレスは、例えば、物理的ストレスとして、あらゆる熱的処理、特に生産ラインにおける殺菌工程の熱処理、高圧処理、超音波処理等を含み、化学的ストレスとして、塩素系薬剤、アルコール、バクテリオシン等の抗菌剤等を含んでいる。その他に、製造環境の乾燥、飢餓ストレス等も含まれており、微生物に損傷を与える要因は特に限定されないことが特徴である。また、付与する外的ストレスは１つのストレスでもよく、また、複数のストレスでもよい、
【００１８】
本発明において、誘導期とは、培養開始後、個々の細胞が増殖しはじめるまでの時間を意味し、増殖曲線を得た場合において培養を始めてから対数増殖期に至るまでの時間にほぼ相当する。健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間データは、健常菌の誘導期（誘導時間）と損傷菌の誘導期（誘導時間）の差を求めることで得られる。健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間データの取得は、例えばディジタル顕微鏡方式細菌検出装置等の機器を用いて行うことができる。
【００１９】
ディジタル顕微鏡方式細菌検出装置とは、平板培養でのコロニー形成を顕微鏡レベルで経時的に自動計測できる装置であり、例えばマイクロバイオ社よりＢｉｏｍａｔｉｃ  ＤＭＣＳ（商品名；登録商標）として販売されている。本装置は細菌検査の迅速測定を目的に開発されたもので、本装置に係る細菌検出技術は既知の技術である。しかし、損傷菌の損傷回復に要する時間、すなわち、微生物のストレス損傷による誘導期の延長時間について、その確率論的な予測に、ディジタル顕微鏡方式細菌検出装置を用いた例は知られていない。
【００２０】
誘導期の延長は、菌体に生じた損傷が回復し増殖を開始するのに必要な時間として捉えられる。誘導期は健常菌でも個々の細胞で異なる。また、一定条件の損傷を与えてもその損傷程度が個々の細胞で異なることもあって、損傷菌の誘導期は個々の細胞で異なる。そこで、本発明では、健常菌及び損傷菌のそれぞれについて、個々の細胞における誘導期のバラツキを考慮すべく、両菌の増殖の確率密度関数（コロニー形成速度曲線）を求める。そして、得られた２つの確率密度関数から誘導期の延長時間、すなわち、損傷菌の分布と健常菌の分布の差とから誘導期の延長時間を求める。ディジタル顕微鏡方式細菌検出装置は個々のコロニー形成を計測していることから、個々の細胞に着目した誘導期を容易に求めることができる。
【００２１】
本発明の方法において、健常菌及び損傷菌の増殖の確率密度関数を取得するには、例えば一定温度で培養を行い、一定の時間間隔で経時的にコロニー形成を自動計測し、得られたデータを解析し、単位時間あたりに新たに検出された健常菌及び損傷菌のコロニー数のヒストグラムを作成し、これをコンピューター上で動作する適切なソフトウェアで解析すれば得られる。健常菌及び損傷菌のそれぞれで作成されたヒストグラムが、個々の細胞の誘導期の分布を示し、当該分布から増殖の確率密度関数が取得される。このような解析を行うソフトウェアとしては、例えば＠ＲＩＳＫ（Ｐａｌｉｓａｄｅ社）や、Ｃｒｙｓｔａｌｌ  Ｂａｌｌ（Ｏｒａｃｌｅ社）等が挙げられる。誘導期の延長時間（Ｘ）は、損傷菌における分布（関数）と健常菌における分布（関数）の時間差（Ｙ）として求められる。
【００２２】
（２）の工程
次に、本発明の方法では、予測対象試料での微生物の増殖データを取得し、そのデータに新ロジスティックモデルをフィッティングさせパラメーター値を算出し、そのパラメーター値を新ロジスティックモデルに当てはめ温度変動型増殖予測モデルを取得する。新ロジスティックモデルとは、藤川らの文献（食品衛生学雑誌、４４、１５５−１６０、２００３）に記載されている微生物増殖モデルである。具体的には、予測対象試料を用いて、任意の温度（３種類以上の温度を設定することが望ましい）で健常菌を培養し、得られた微生物増殖曲線の実測値を基に、数値解析により新ロジスティックモデルの微分方程式を４次のルンゲ・クッタ法で解く。Ｎｍａｘ（最大菌数）は定常期の菌数の値、Ｎｍｉｎ（最小菌数）は初発菌数の値、対数の傾きは対数増殖期の近似曲線の傾きを入力し、例えばコンピューターソフトウェアであるＥｘｃｅｌ（登録商標、マイクロソフト社）のソルバー機能等により、新ロジスティックモデルの調整パラメーターであるｍとｎの値を求める。速度定数ｋは増殖データのフィッティングより求めた各培養温度での増殖速度から、平方根モデルにより予測する。以上の方法により、予測対象試料における温度変動型増殖予測モデルが取得できる。
【００２３】
予測対象試料は微生物の増殖が予想されるものであれば特に制限されない。予測対象試料は、例えば、お茶やジュースなどの清涼飲料水であり、牛乳やヨーグルト、アイスクリームなどの乳製品であり、牛肉や豚肉、鶏肉などの食肉類でもあり得る。
【００２４】
（３）の工程
本発明の方法では、次に、健常菌及び損傷菌の増殖の確率密度関数と、温度変動型増殖予測モデルから、確率論的微生物増殖予測モデルを取得する。具体的には、健常菌の確率密度関数、及び損傷菌の確率密度関数、温度変動型増殖予測モデルを数学的に連結させ、任意に設定する初期存在菌数から、誘導期の延長時間（損傷菌と健常菌のコロニー検出時間の差）を考慮して、例えばモンテカルロシミュレーション等の確率論的予測方法により予測して、その値を温度変動型増殖予測モデルに適用して、任意の温度における任意の時間経過後の増殖菌数を予測できるようにする。（２）の工程における温度変動型増殖予測モデルは、健常菌を用いた増殖曲線を元にしてシミュレーションを行うモデルであり、予測対象試料における初期存在菌数、任意の温度、任意の経過時間（Ｔ）を入力することで、当該温度で保存した場合に予測対象試料中に増殖する菌数を予測するモデルである。ところが、実際の食品中の細菌は、保存開始時点において既に加熱処理等により損傷を受けた損傷菌であって、上記のように健常菌とは異なり増殖を始めるまでの時間が遅れる。（３）の工程は、損傷菌におけるこの増殖開始までの遅れを考慮する工程であり、当該工程において、健常菌に対して誘導期の延長時間を補正した上で温度変動型増殖予測モデルを取得する。具体的には、損傷菌は健常菌よりも誘導期の延長時間だけ遅れて増殖することになるので、設定された任意の時間（Ｔ）から誘導期の延長時間（Ｘ）を差し引いた時間（ｔ）を、健常菌における経過時間として、当該経過時間に増殖する菌数をシミュレートして、確率論的微生物増殖予測モデルを取得する。ここで得られる確率論的微生物増殖予測モデルは、１個の損傷菌が、設定された任意の時間（Ｔ）に何個に増殖するかという確率論的モデルで表される。つまり、１個の損傷菌が例えば１０００個に増殖するのか、１１００個に増殖するのか、９００個に増殖するのかが確率論的に予測される。
【００２５】
（４）の工程
次に、初期存在菌数個々について得られた増殖予測菌数を合算して、任意の温度及び任意の経過時間（Ｔ）における、飲食品中の汚染微生物数の総数（予測菌数）とする。前記（３）の工程で得られた確率論的微生物増殖予測モデルは、１個の細菌が入力された経過時間（Ｔ）後に増殖菌数を得る確率論的モデルである。このモデルでは、初期存在菌数が１個の場合に、確率論として経過時間（Ｔ）の増殖推定菌数が得られる。従って、初期存在菌数が複数の場合であれば、当該確率論的微生物増殖予測モデルに従って複数回シミュレートして、各シミュレーションで得られた菌数を合算して、予測菌数とする。
【００２６】
この結果、外的ストレスを受けた細菌が予測対象試料中で増殖した結果、どの程度の菌数に増えるかを予測できる。つまり、加熱処理を受けた食品、例えば製品である乳飲料が保存された場合、食品中に残った細菌がどの程度の菌数に増殖するか、実態により近い状態で推定できる。また、本発明の方法は、健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間を考慮して飲食品中の微生物数の増殖を予測することに特徴があり、健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間を考慮して飲食品中の微生物数の増殖を予測する方法であれば上記の予測方法に限られない。
【００２７】
以下、実施例に基づいて、本発明をより具体的に説明する。なお、この実施例は、本発明を限定するものではない。
【実施例１】
【００２８】
〔健常菌と損傷菌の確率密度関数の定義〕
供試菌であるＥｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ  ｃｌｏａｃａｅ  Ｂ−８５５をトリプチケースソイブロス（ＴＳＢ）で賦活した後、滅菌リン酸緩衝生理食塩水で洗浄して菌液を調製した。試験管に同食塩水を入れ、湯浴中で５２℃に昇温したのを確認して、菌液を添加し２０分間保持して、加熱処理を与えた（損傷菌）。健常菌（未加熱菌）と加熱処理菌を標準寒天培地に塗抹して、ＤＭＣＳ  Ｓ−１２（マイクロバイオ社）で３０℃培養を行い、３０分間隔で経時的にコロニー形成を自動計測した。【００２９】
得られたデータを解析し、単位時間あたりに新たに検出された健常菌及び加熱処理菌（加熱損傷菌）のコロニーのヒストグラムを作成した（図１）。このヒストグラムの確率密度関数を、＠ＲＩＳＫ（Ｐａｌｉｓａｄｅ社）の関数のうちの１つであり、既存のサンプル値を使って連続分布を表現するＲｉｓｋＧｅｎｅｒａｌ関数（各ポイントが値ｘとその確率の重みを示すｐで示された、n個の（ｘ，ｐ）ペアがｘの最小値から最大値の間に定義された確率分布の一般密度関数）として得た。そして、損傷菌の確率密度関数から健常菌の確率密度関数を減算し、誘導期の延長時間を求めた。【００３０】
〔温度変動型増殖予測モデルの作成〕
上記と同様の方法で供試菌であるＥｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ  ｃｌｏａｃａｅ  Ｂ−８５５の菌液を調製し、牛乳に系内１００ｃｆｕ／ｍＬになるよう接種した後、１０℃、２０℃、３０℃で培養した。経時的に試料を抜き取り、標準寒天培地培養法にて生菌数を測定した。次いで、得られた増殖データ（培養時間と菌数との関係データ）に新ロジスティックモデル（数式１）をフィッティングさせ、新ロジスティックモデルの調整パラメーターであるｍとｎの値を求めた。【００３１】
【数１】
0005456219.tif 000002
【００３２】
このとき、速度定数ｋは、微生物の増殖と温度の関係を表す平方根モデル（数式２）により求めた。【００３３】
【数２】
0005456219.tif 000003
【００３４】
以上の方法で得られたパラメーター値を新ロジスティックモデルに当てはめ、Ｅｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ  ｃｌｏａｃａｅ  Ｂ−８５５の牛乳での温度変動型増殖予測モデルを作成した。
〔確率論的微生物増殖予測モデルの作成〕【００３５】
上記で得られた健常菌の確率密度関数、及び損傷菌の確率密度関数、及び得られた温度変動型増殖予測モデルを数学的に連結させ、確率論的微生物増殖予測モデルを作成した。具体的には、任意に設定する初期存在菌数に対し、損傷菌と健常菌のコロニー検出時間の差を求め、その値を温度変動型増殖予測モデルに適用し、任意の温度における任意の時間経過後の増殖菌数を求めることができるようにした。【００３６】
〔菌数予測〕
菌数予測の一例として、牛乳中に最初に存在する菌数を１０ｃｆｕ／Ｌと想定し、保存温度を１０℃に設定し、試行回数１０回のモンテカルロシミュレーションを実施した。結果、保存日数１０日後のＥｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ  ｃｌｏａｃａｅ  Ｂ−８５５の菌数は７４００００ｃｆｕ／ｍＬと予測された。【００３７】
以上より、５２℃２０分間のストレス損傷を受けたＥｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ  ｃｌｏａｃａｅ  Ｂ−８５５が牛乳に１０ｃｆｕ／Ｌ汚染した場合の、１０℃１０日後の菌数を予測することができた。
【実施例２】
【００３８】
〔健常菌と損傷菌の確率密度関数の定義〕
供試菌であるＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ Ｂ−１２５をトリプチケースソイブロス（ＴＳＢ）で賦活した後、滅菌リン酸緩衝生理食塩水で洗浄して菌液を調製した。試験管に同食塩水を入れ、湯浴中で４６℃に昇温したのを確認して、菌液を添加し５分間保持した。健常菌（未加熱菌）と加熱処理菌を標準寒天培地に塗抹して、ＤＭＣＳ  Ｓ−１２（マイクロバイオ社）で１０℃培養を行い、３時間間隔で経時的にコロニー形成を自動計測した。【００３９】
得られたデータを解析し、単位時間あたりに新たに検出された健常菌及び加熱処理菌（加熱損傷菌）のコロニーのヒストグラムを作成した（図２）。このヒストグラムの確率密度関数を、＠ＲＩＳＫ（Ｐａｌｉｓａｄｅ社）の関数のうちの１つであり、既存のサンプル値を使って連続分布を表現するＲｉｓｋＧｅｎｅｒａｌ関数（各ポイントが値xとその確率の重みを示すpで示された、n個の（ｘ，ｐ）ペアがｘの最小値から最大値の間に定義された確率分布の一般密度関数）として得た。そして、損傷菌の確率密度関数から健常菌の確率密度関数を減算し、誘導期の延長時間を求めた。【００４０】
〔温度変動型増殖予測モデルの作成〕
上記と同様の方法で供試菌であるＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ Ｂ−１２５の菌液（健常菌）を調製し、牛乳に系内１００ｃｆｕ／ｍＬになるよう接種した後、５℃、１０℃、１５℃、２０℃、２５℃、３０℃で培養した。経時的に試料を抜き取り、標準寒天培地培養法にて生菌数を測定した。次いで、得られた増殖データ（培養時間と菌数との関係データ）に新ロジスティックモデル（数式１）をフィッティングさせ、新ロジスティックモデルの調整パラメーターであるｍとｎの値を求めた。求めたパラメーター値を新ロジスティックモデルに当てはめ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ Ｂ−１２５の牛乳での温度変動型増殖予測モデルを作成した。【００４１】
〔確率論的微生物増殖予測モデルの作成〕
前記で得られた健常菌の確率密度関数、及び損傷菌の確率密度関数、それに得られた温度変動型増殖予測モデルを、実施例１と同様の手順で数学的に連結させ、確率論的微生物増殖予測モデルを作成した。【００４２】
〔菌数予測〕
菌数予測の一例として、牛乳中に最初に存在する菌数を８ｃｆｕ／Ｌと想定し、保存温度を１０℃に設定し、試行回数８回のモンテカルロシミュレーションを実施した。結果、保存日数６日後のＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ Ｂ−１２５の菌数は１２０００ｃｆｕ／ｍＬと予測された。【００４３】
以上のように４６℃５分間のストレス損傷を受けたＰｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ Ｂ−１２５が牛乳に８ｃｆｕ／Ｌ汚染した場合の、１０℃６日後の菌数を予測することができた。【００４４】
上記の各実施例では、エンテロバクターおよびシュードモナスを用いた予測を行ったが、本発明では、これらの細菌に限定されず、大腸菌やサルモネラ菌、黄色ブドウ球菌といった健康被害や食品の品質劣化を及ぼす可能性のある細菌のみならず、乳酸菌やビフィズス菌などプロバイオティクスに用いられるような細菌にも適用され得る。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明により、外的ストレスにより微生物が不均一に受ける損傷程度を、微生物個々のレベルで定量的に評価でき、同時に、温度変動型の増殖モデルにより食品中での増殖挙動を予測できるため、実際の汚染菌の性質と食品中での挙動を反映した客観的な菌数予測が可能となった。対象となる微生物種、損傷条件で確率論的微生物予測モデルを作成すれば、外的ストレスが付与された微生物を接種した保存試験を実施することなく、任意の温度時間条件での食品中の菌数をシミュレーションにより瞬時に予測できるため、製品の品質設計、賞味期限の設定、検証、生産工程の品質設計、検証、従業員の教育ツール等に利用できる。 
【要約】
【課題】  飲食品中の微生物数の増殖を予測する方法を提供することを課題とする。
【解決手段】  下記の工程を備える方法により解決される。
（１）健常菌及び損傷菌の増殖の確率密度関数、及び健常菌に対する損傷菌の誘導期の延長時間データを取得する工程
（２）予測対象試料での微生物の増殖データを取得し、そのデータに新ロジスティックモデルをフィッティングさせパラメーター値を算出し、そのパラメーター値を新ロジスティックモデルに当てはめ温度変動型増殖予測モデルを取得する工程
（３）（１）の確率密度関数と（２）の増殖予測モデルから、確率論的微生物増殖予測モデルを取得する工程
（４）任意の初期存在菌数、任意の温度、任意の経過時間を（３）のモデルに入力し、確率論的予測方法により、初期存在菌数に対応したそれぞれの増殖菌数を求め、それを合算することで飲食品中の増殖菌数を得る工程
【選択図】図１【図１】
0005456219.tif 000004
【図２】
0005456219.tif 000005