南美白对虾以其美味及高营养价值深受人们的喜爱，被加工而成的包装冷冻虾仁产品在国内外很受欢迎，但是在生产、运输、贮藏和销售过程中，由于冷冻系统不够完善，微生物的生长繁殖导致产品的腐败，货架期较短。现实生活中，消费者对于冷冻虾仁的品质很难通过感官分析来有效的判定，应用而传统的微生物检测方式不仅费时、费力，结果往往具有滞后性。目前，随着预测微生物技术的发展，借助计算机软件，通过建立数学模型，预测冷冻虾仁的剩余货架期是有效监测产品品质变化的措施之一。（1）本研究的目的是调查冷冻虾仁的生产工艺，确定冷冻虾仁加工过程中的关键质量控制点（CCP）。运用PCR技术等现代生物学技术，结合传统的微生物分离技术，分离、鉴别冷冻虾仁在加工和贮藏中的微生物菌相。其主要目的是为了确定生长预测模型中的目的微生物，揭示冷冻虾仁加工过程中关键控制点共有优势微生物的动态生长规律，及其对产品最终微生物菌相的影响，建立了关键控制点共有优势微生物生长动力学模型，并对动力学预测模型进行验证与评价。为冷冻虾仁加工过程中微生物数量的实时监控提供一定的理论依据和有效的技术支持。本实验中，冷冻虾仁加工过程中关键控制点共有优势微生物为：Pseudomonas sp.（假单胞菌属）、Aeromonas sp（.气单胞菌属）和Kurthia gibsoniistrain sp.（库特氏菌属）。（2）通过对冷冻虾仁初始菌相和贮藏过程中细菌菌相组成进行研究，探讨了冷冻虾仁在贮藏中细菌的菌相变化情况，分析了冷冻虾仁初始菌相的优势微生物和冷藏中的优势腐败微生物。冷冻虾仁初始菌相的优势微生物为：Pseudomonassp.（假单胞菌属）、Aeromonas sp.（气单胞菌属）和Kurthia gibsonii strain sp.（库特氏菌属）。在贮藏中的优势腐败菌是：Pseudomonas sp.（假单胞菌属）、Aeromonas sp.（气单胞菌属）、Shewanella sp（.希瓦氏菌属）、Chryseobacteriumsp.（金黄杆菌属）。将接种优势腐败菌的无菌虾仁在4±1℃贮藏，通过定量的分析微生物的生长繁殖而产生异臭味时的优势腐败菌数的数量，以冷冻虾仁感官不可接受时腐败代谢产物的产量作为品质腐败程度的限定因子为检测指标，对冷冻生虾仁优势腐败菌的腐败能力进行了分析和研究，确定了影响冷冻虾仁品质变化的特定腐败微生物（SSO）。其中Pseudomonas sp.（假单胞菌属）、Aeromonas sp.（气单胞菌属）、Shewanella sp.（希瓦氏菌属）、Chryseobacterium sp.（金黄杆菌属）为冷藏中的特定腐败菌。通过比较分析各限定因子对腐败品质的相关性分析，结果表明：理化指标值的变化能有效的反映冷冻虾仁品质的腐败程度，结合感官评定和理化指标值的为最终定量因子，限定了感官不可接受时特定腐败微生物的数量是107.07cfu/g。（3）把冷冻生虾仁中得到的特定腐败菌接种到无菌虾仁表面，以无菌操作的方式，采用有氧包装将接种样品分别置于0℃，5℃，10℃，15℃，20℃和25℃的下贮藏，以样品贮藏时间为自变量，特定腐败微生物的生长数量为因变量，选用修正的Gompertz方程建立了用于预测冷冻虾仁的特定腐败微生物一级生长模型，在一级生长模型的参数因子的基础上，构建了温度对特定腐败微生物生长影响的平方根二级模型。通过整合一级模型和二级模型的参数因子，建立了冷冻虾仁的剩余货架期预测模型，并进行了模型的有效性进行验证。结果表明，不同温度下特定腐败微生物在的生长动态可以通过修正的Gompertz函数进行很好的描述。采用Belehradek平方根方程描述温度对特定腐败微生物的最大比生长速率（μmax）和延滞时间（λ）的影响，呈现良好的线性关系，R²分别为0.948和0.933。建立了冷冻生虾仁的剩余货架期方程：SL=λ-[（9.13-N₀）/（μmax×2.718）]×{ln [-ln （7.07-N₀）/（9.13-N₀）]-1}通过方程便可求得产品剩余货架期。应用自然污染的冷冻生虾仁在10℃、15℃和20℃贮藏时的细菌总数对模型进行验证，偏差度（B_r）和准确度（A_f）分别为0.89，0.96，1.12和1.08，1.16，1.23。通过对所建立的冷冻生虾仁剩余货架期方程进行预测值和实测值的相对误差验证，预测值和实测值的相对误差分别为8.5%、8.2%和1.5%，显示所建立的剩余货架期模型可以可靠、快速地实时预测0²5℃有氧贮藏冷冻虾仁的品质鲜度和剩余货架期。