食品予測微生物学　理論と実践

【読者対象】
食品産業に関わる技術者、研究者、監督官庁の行政関係者、ならびに食品微生物学、食品工学を学ぶ学生

【書籍の特徴】
・日本国内では初となる予測微生物学に関する基礎から応用に至る本格的な解説書です。
・予測微生物学の概念が提唱され始めた1980年代後半から現在に至る発展における重要なポイントを網羅的に説明しました。
・基礎理論の解説に加えて豊富な実例紹介を交えて、実際にどういった形での予測が可能となるのかをイメージできるように説明しました。

【各章について】
1章では、予測微生物学の基本理念について、その発展の歴史とモデル構築の基本概念、HACCPとの関係性について概説します。
2章では、細菌の増殖あるいは死滅の時間変化に伴うパターンを記述する各種の一次モデルについて、それらの特徴について説明します。
3章では、細菌増殖の特徴を表す増殖速度やラグタイム等を温度等の環境要因で説明する各種の二次モデル化手法について解説します。
4章では、2章と3章で解説したそれぞれのモデルを統合して、現実的な予測を可能とする方法、さらには統合モデルから発展した各種のソフトウェアについて解説します。
5章では、細菌の増殖／非増殖を確率論的に予測推定可能とする予測モデルの基礎概念と応用事例について解説します。
6章では、リスク評価、リスク管理、およびリスクコミュニケーションから成り立つリスク分析の基本概念について解説します。
7章では、日本でも制度化されたHACCPの基本概念と予測微生物学との関係性、予測微生物学の果たす役割について具体例を交えながら解説します。
8章では、近年の予測微生物学研究の一つの大きな潮流である個体間のバラつきを記述するための確率論的な解析手法について、その基礎理論的な背景から実装計算に至るまでを解説します。
9章では、8章で述べた個体間のバラつきを実際の死滅・増殖の過程で再現するシミュレーション方法について、実例を交えて解説します。
10章では、予測微生物学の成果が微生物リスク評価を実行する際に、どのように活用され、実際にどのような計算過程を経て評価が行われるのかを実例を交えて解説します。
付録には、9章と10章で解説した各種の計算手法で有用と思われるものを取り上げて、より詳細に記述解説しています。

【著者からのメッセージ】
本書では、基礎から最新の予測微生物学研究の最前線にいたる広範囲な内容について詳しく解説しました。予測微生物学的な取組みを始めたい、事業に活用したいと考えている食品産業に関わる技術者、研究者の皆さんに、少しでもお役に立つことを願っております。また、食品微生物学、食品工学を学ぶ学生と研究者はもちろん、監督官庁の行政関係者にとっても、予測微生物学の思想、具体的な基礎理論、社会実装への道のりまでが理解できる内容になっております。

目次

Ｉ．予測微生物学の基礎理論
1．予測微生物学の基本理念
1.1　予測微生物学とはなにか？
1.2　予測微生物学の発展の歴史
1.3　予測モデルの構築とは
1.4　予測微生物学とHACCP
1.5　予測微生物学を理解するための本書の構成
2．一次モデル：primary model
2.1　モデル構築の事前準備
　2.1.1　生理学的状態の影響
　2.1.2　接種菌数の影響
　2.1.3　混合細菌株の使用
　2.1.4　食品への接種
2.2　微生物の増殖パターンを記述する数学モデル
　2.2.1　一次モデルの変遷
　2.2.2　Baranyi model
　2.2.3　Buchanan three-phase model
　2.2.4　新ロジスティックモデル
2.3　競合する細菌の増殖モデル（Jameson effect）
2.4　増殖モデルの選択の基準
2.5　微生物の死滅
　2.5.1　伝統的な対数線形モデル
　2.5.2　死滅挙動における非線形性がはらむ複雑な問題
2.6　その他の現象を表すモデル
3．二次モデル：secondary model
3.1　増殖速度のモデル化
　3.1.1　平方根モデル（square-root model）
　3.1.2　温度以外の環境要因の影響を記述するためのモデル
　3.1.3　γ（ガンマ）コンセプト
　3.1.4　主要パラメータモデル（cardinal parameter model）
3.2　ラグタイム（誘導期）のモデル化
　3.2.1　多項式モデル
　3.2.2　ニューラルネットワークモデル
　3.2.3　ロジスティック回帰分析の応用
3.3　死滅過程における二次モデル化
4．統合モデル：tertiary model
4.1　統合モデルの実際
　4.1.1　レタス流通過程におけるレタス上での病原性細菌の増殖予測
　4.1.2　胃内消化過程における食中毒細菌の死滅
4.2　機械学習モデルの可能性
　4.2.1　微生物増殖予測への展開の可能性
　4.2.2　機械学習モデルの構築方法　ほか

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