出版書誌データベース

【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。

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
　4.2.3　機械学習モデルによる細菌挙動の予測
4.3　予測ソフトウェア
　4.3.1　世界における予測ソフトウェア開発の変遷
　4.3.2　諸外国における予測微生物学ツール
　4.3.3　今後の予測ソフトウェアの展開展望
4.4　予測微生物学ハードウェアの開発
5．増殖／非増殖境界モデル
5.1　増殖／非増殖境界モデルの概念
5.2　ロジスティック回帰分析
5.3　増殖／非増殖境界モデルの実際
5.4　機械学習モデル（ニューラルネットワークモデル）の可能性
　5.4.1　機械学習モデルの適用可能性
　5.4.2　モデルの構築方法
　5.4.3　予測モデルの精度
5.5　モデル構築に必要な反復回数の検討
　5.5.1　ばらつきを考慮した実験反復回数
　5.5.2　実験反復回数の影響比較
5.6　ロジスティック回帰分析の殺菌／損傷回復予測への応用
　5.6.1　殺菌効果を予測するための代替モデル概念
　5.6.2　高圧処理における細菌不活化挙動を評価する新たな手法
Ⅱ．予測微生物学の実践
6．リスク分析と予測微生物学
6.1　リスク分析とは
6.2　リスク評価
6.3　リスク管理
6.4　リスクコミュニケーション
7．HACCPと予測モデルとの関係
7.1　HACCPの基本概念
7.2　Food Safety Objectives（FSO）と予測モデル
7.3　Critical Limit（CL）設定への予測モデルの適用
　7.3.1　殺菌処理が困難な加工食品におけるCLの設定
　7.3.2　殺菌処理工程でのCL設定の実際
　7.3.3　製造工程における待機時間中の増殖予測
8．確率論で記述する細菌集団の挙動
8.1　細菌集団の増殖と死滅挙動における確率論の導入背景
8.2　食品の製造過程で発生するランダムな細菌数の分布
　8.2.1　食品の製造過程で発生するランダムな細菌数の分布：理論計算
　8.2.2　検証試験
8.3　速度論から確率論への変換
　8.3.1　細菌集団の死滅過程におけるばらつき
　8.3.2　細菌集団の生存細菌数のばらつき
　8.3.3　ある細菌数になるまでのばらつき
　8.3.4　検証試験
　8.3.5　細菌集団の増殖過程におけるばらつき
　8.3.6　ある時間における細菌数または細菌密度のばらつき
　8.3.7　ある細菌数に達するまでの時間のばらつき
　8.3.8　検証試験
8.4　少ない細菌集団が対象の場合には確率論がよい
8.5　確率論で記述する細菌集団挙動の変動性のまとめ
8.6　菌株間のストレス耐性の違いを考慮した確率論モデルの開発
　8.6.1　菌株間の違いを考慮すべき理由
　8.6.2　胃内消化過程における細菌不活化に及ぼす菌株間の違いの影響
　8.6.3　菌株間の違いの影響を組み込んだ階層ベイズモデルの構築
8.7　確率論を用いたモデルの限界
9．モンテカルロシミュレーションによる確率論的予測
9.1　確率論的死滅シミュレーション
　9.1.1　一定温度加熱時における確率論的死滅シミュレーション
　9.1.2　変動温度加熱時における確率論的死滅シミュレーション
9.2　確率論的増殖シミュレーション
　9.2.1　一定温度下における増殖シミュレーション
　9.2.2　変動温度下における増殖シミュレーション
9.3　消化過程シミュレーションに基づく用量反応関係の推定
　9.3.1　胃内消化過程における病原体の減少挙動
　9.3.2　胃から小腸への移動
　9.3.3　小腸上皮細胞への侵入挙動
10．定量的微生物リスク評価の実装
10.1　定量的微生物リスク評価の概要
10.2　定量的微生物リスク評価シミュレーション実践の流れ
　10.2.1　フードチェーンの設定
　10.2.2　各プロセスにおける各条件の設定と計算
10.3　リスク評価結果の感度分析
10.4　既往のリスク評価結果などとの比較
付録
A.1　不確実性を考慮するための計算手法
A.2　ヒストグラムから乱数を発生させる逆関数法
A.3　動的温度履歴を乱数シミュレーションするための手法
引用・参考文献
索引