上海理工大学医疗器械与食品学院的张文敏、方太松、董庆利*等人首先简要介绍了传统的预测微生物数学模型，然后阐述了实际食品系统中微生物与环境之间的交互作用现象，介绍了描述性和机械性两类微生物间交互模型，并且分析了这两类模型的推导过程，最后对食品中微生物间交互模型的应用前景进行了展望，以期为预测微生物学的相关研究提供参考。
1、传统的预测微生物数学模型
传统的数学模型分类
预测微生物模型分类方式有以下几种：生长模型和失活模型、概率模型和确定性模型、经验模型和机理模型。目前被广为接受的是Buchanan等基于变量的不同将预测微生物模型分为一级模型、二级模型和三级模型的方法。
传统的数学模型建模方法
预测微生物学的核心在于建立正确的数学模型，然后利用已建立的数学模型预测在特定环境下微生物未来的生长和死亡动态。一级模型种类很多，表达式也较复杂，但模型的实质是一元函数Nt＝f（t，μ，λ，a，b，c…），其中因变量Nt是菌落浓度的对数（lg（CFU/g）或者ln（CFU/g），下文中均用lg（CFU/g）），自变量t是时间/h。参数μ是微生物生长的比生长速率/（lg（CFU/g））－h、λ是迟滞时间/h，a、b和c等字母代表其他参数。二级模型是构建一级模型中的微生物生长动力学参数和环境参数的函数关系。
2、食品中微生物间交互模型
食品中微生物间交互作用
微生物生长的“环境”包括食品基质的物化环境和食品中微生物之间的相互作用。在食品基质中，食品的环境会影响微生物的生长繁殖。同样地，微生物生长繁殖消耗掉大部分营养物质以及产生的代谢产物可以改变食品环境。另外，微生物与微生物之间也存在着协同或者拮抗作用。假如细菌N1以μ1的速率生长繁殖，细菌N2以μ2的速率生长繁殖，如果其中一种细菌产生了促进细菌生长的物质，使得细菌N1和N2形成互相促进生长的协同作用，那么μ1和μ2的值就会增加；如果其中一种细菌产生了抑制细菌生长的物质，那么μ1和μ2的值就会减小。
食品中微生物间交互模型
微生物之间的交互作用有3 种：相互促进、互不影响或者相互抑制作用。目前发现最多的是食品基质中存在着优势菌群抑制弱势菌群的现象。例如在发酵香肠中乳酸菌快速生长繁殖，抑制了大肠杆菌和单增李斯特菌的生长。乳酸菌对其他微生物的抑制作用可能是由于抑菌代谢产物如乳酸、细菌素和CO2等的产生，还可能是微生物之间的营养竞争和细胞接触作用。预测微生物学家已经注意到微生物间的相互作用会改变微生物的生长形式，用传统的预测微生物模型描述微生物的生长已经不太合适。近些年来，两菌交互模型如描述性模型和机械性模型已经被引入到预测微生物学领域。
结 语
本文介绍了微生物间交互模型的理论基础，并且分析了微生物间交互模型的推导过程，为今后微生物间交互模型的相关研究提供参考。尽管已有较多文献研究微生物间交互模型，但要使得微生物间交互模型服务于食品安全控制还有很多工作需要完善，对微生物间交互模型未来的研究方向展望如下：
1）目前微生物间交互模型还多集中于两种微生物之间的相互作用，但是实际食品中肯定是多种微生物共存的，研究多种微生物之间的相互作用更具有实际意义；2）已有的食品货架期预测模型和微生物暴露评估研究中用到的数学模型大多还是单一菌种在纯培养状态下的数学模型，要准确预测微生物的生长情况，还需将两种甚至多种细菌之间的交互模型实际应用到食品质量和食品安全控制中；3）当多种微生物共存时，传统的平板计数方法可能无法将微生物分离开来，因此需要将分子生物学方法如qPCR技术和DNA杂交探针技术等引入到预测微生物学中；4）实际食品中微生物的菌落浓度较低，因此构建单细胞水平下的微生物间交互模型更具有实际意义；5）微生物间交互模型的数学形式比较复杂，模型建立的过程也比较繁琐，因此可将微生物间交互模型结合到已有的微生物预测软件中，使得非专业人士也可以快速准确地获得预测微生物学相关信息的指导，为数据分析奠定工作基础。
