波动温度模拟蟹肉副溶血性弧菌生长模型

黄和，田金玲，励建荣

（1.广东海洋大学食品科技学院，广东湛江524025；2.浙江工商大学食品与生物工程学院，浙江杭州310035）

波动温度模拟蟹肉副溶血性弧菌生长模型

黄和1，田金玲1，励建荣2

（1.广东海洋大学食品科技学院，广东湛江524025；2.浙江工商大学食品与生物工程学院，浙江杭州310035）

研究模拟蟹肉在4℃～28℃范围内副溶血性弧菌的生长动力学曲线，采用Belehradek方程描述温度对副溶血性弧菌的生长动力学影响。通过在设计的波动温度下模拟蟹肉中副溶血性弧菌的生长动态模型而得到预测值，并与在此波动温度下副溶血性弧菌的实测值进行比较，本文同时采用了偏差因子和准确因子来验证模型对波动温度的预测适用性。

模拟蟹肉；副溶血性弧菌；波动温度；生长模型

副溶血性弧菌（Vibrio parahaemolyticus，简称V.p），又称嗜盐菌，属于弧菌科，弧菌属。目前，副溶血性弧菌引起的食物中毒在细菌性食物中毒中的比例较高，尤其在沿海地区的食物中毒病例中，副溶血性弧菌已成为首要病原[1]。

模拟蟹肉具有蟹肉的鲜味，表皮有蟹红色，肉洁白，弹性佳，营养丰富，是一种很受欢迎的高级冷冻方便食品，它作为高技术、高质量、高附加值的水产方便食品具有极强竞争力和广阔的发展前景[2]。

温度是影响模拟蟹肉中副溶血性弧菌生长的重要因素，以温度为参数所建立的副溶血性弧菌的生长动力学模型可作为预测模拟蟹肉安全性的可靠而迅速的工具。已建立了模拟蟹肉温度10℃～37℃条件下副溶血性弧菌的生长动力学模型，并证明了所建立的一级、二级预测模型能够用于预测模拟蟹肉中副溶血性弧菌的生长情况，可作为水产品中副溶血性弧菌安全性评价的定量依据[3]。然而这些研究是在固定的温度条件下进行的，不足以满足实际情况的需要，因为在实际生产和流通过程中，温度往往频繁的发生很大的变化。这就需要在波动温度下建立微生物生长动力学模型，用来预测在实际流通过程中的微生物的生长状态。

本研究是从模拟蟹肉在不同的固定温度条件下获得实验数据，采用Belehradek方程描述温度对副溶血性弧菌的生长动力学的影响。以设计的波动温度下模拟蟹肉中获得的副溶血性弧菌生长动态数据，通过使用偏差因子和准确因子来验证模型对波动温度的预测适用性。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

模拟蟹肉：浙江舟山兴业公司提供；副溶血性弧菌株：广东省微生物研究所购买。

氯化钠蔗糖琼脂：北京路桥技术有限公司；氯化钠（分析纯）：广东光华化学厂有限公司。

高速分散均质机FJ-200：上海标本模型厂；立式压力蒸汽灭菌器LS-B50L：上海华线医用核子仪器有限公司；生化培养箱SPX-250B-Z型：上海博迅实业有限公司医疗设备厂；低温培养箱LTI-700型：上海爱朗仪器有限公司；电子天平BL-2200H：日本产；1mL、5mL加样器：北京青云卓立精密设备有限公司；150mL烧杯、玻璃培养皿等一般微生物实验室常用玻璃仪器及工具。

1.2 固定温度条件下副溶血性弧菌的生长动力学模型

1.2.1 副溶血性弧菌的接种、培养及计数

以无菌操作，挑取经活化后的副溶血性弧菌菌苔，采用灭菌生理盐水对其进行稀释，制备成菌量为103CFU/mL～104CFU/mL的菌悬液。按无菌操作，分别取1mL菌悬液接种于盛有分装好的已灭菌的模拟蟹肉（10 g/份）烧杯中，以纱布封口，分别置于4℃～28℃生化培养箱或低温培养箱中，每隔一定时间取出1份加90mL无菌生理盐水,均质后取均质液1mL，稀释后用平板计数法测定菌落数，每个温度设2组平行。通常每条生长曲线测定10个或11个点,测定终止时副溶血性弧菌至少繁殖1 000倍以上。

1.2.2 建立副溶血性弧菌的生长预测模型

利用CurveExpert1.3软件，采用Linear或Gompertz方程拟合副溶血性弧菌在不同温度下的生长曲线。根据拟合得出的参数，可以推出一系列相关的生长数据，包括：迟滞期（LPD）、最大比生长速率（GR）、传代时间（GT）以及最大菌数（MPD）[4]。

温度对副溶血性弧菌的生长动力学参数的影响可由Belehradek方程描述。

式中：T是培养温度，℃；μmax是最大比生长速率，（cfu/h）；Lag是迟滞时间，h；Tminμ是微生物没有代谢活动时的温度，即在此温度下最大比生长速率为零，℃；TminL是微生物没有代谢活动时的温度，即在此温度下最大迟滞时间为零，℃；bμ是生长速率方程中的常数；bL是迟滞时间方程中的常数。

1.3 波动温度下副溶血性弧菌的生长动力学模型

设计了2种温度波动方案，方案A为模拟蟹肉在储藏过程中的温度波动：4℃（24h）→10℃（24h）→25℃（8 h）→4℃（24 h）；方案B为模拟蟹肉在消费过程中的温度波动：4℃（36 h）→6℃（24 h）→12℃（12 h）→6℃（24 h）→4℃（12 h）。数据采集与固定温度条件下的处理方法相同。

1.4 预测模型的可靠性评价

模拟蟹肉中副溶血性弧菌生长动力学模型求得的预测值，与波动温度实验所得的副溶血性弧菌的数值比较，依据偏差因子和准确因子[5]，评价建立的副溶血性弧菌生长动力学预测模型用于波动温度条件下的可靠性。偏差因子Bf表示实测值是大于预测值或者小于预测值或者等于预测值；准确因子Af表示预测值与实测值的偏离度，二者表达式如下：

偏差因子=10∑lg(预测值/实测值)/n

准确因子=10∑|lg(预测值/实测值)|/n

2 结果与分析

2.1 固定温度下模拟蟹肉中副溶血性弧菌生长动力学模型和参数

利用Linear或Gompertz方程对模拟蟹肉中副溶血性弧菌的生长曲线进行回归得到的不同温度下生长动力学模型，各温度的模型方程见表1。

表1 模拟蟹肉中副溶血性弧菌的生长动力学模型Table 1 The growth model of Vibrio parahaemolyticus in Simulated Crab Meat

表2给出了采用表1中的生长模型计算出的副溶血性弧菌的迟滞期λ、最大比生长速率μm以及相对最大细菌浓度A。

表2 不同温度下模拟蟹肉中副溶血性弧菌的生长参数Table 2 The growth parameters of Vibrio parahaemolyticus in Simulated Crab Meat at different temperatures

从表2可以看出，在4℃～28℃的温度范围内，副溶血性弧菌的最大比生长速率μm和迟滞期λ随温度不同而发生显著变化，即副溶血性弧菌的迟滞期和生长速率与温度密切相关。在4、6℃时随时间的增加，副溶血性弧菌逐渐减少，即呈现负增长。在10℃～28℃时副溶血性弧菌的菌数随时间的延长而增加，并在此温度范围内μm随温度的升高而增大。

由Belehradek方程描述的模拟蟹肉的温度（T）与副溶血性弧菌的生长速率平方根（）的关系见图1。

从图1中可以看出，温度对副溶血性弧菌生长的影响，方程式为y=0.0304x-0.2105。通过计算可得到副溶血性弧菌的常数b=0.0304，Tmin=6.9243℃，相应的Belehradek方程为：。

2.2 波动温度下副溶血性弧菌生长动态的预测

模拟蟹肉在整个流通过程中，温度波动频繁发生，所以只能把时间-温度的变化分解成多个短的假设为固定温度的时间间隔来描述预测微生物的生长动态，本研究即是采用适合于描述副溶血性弧菌生长的Gompertz方程。

当t=dt1时[6]，

当t=dt1+dt2时，

当t=dt1+dt2+…+dti时，

式中：dti（i＝1，2，3，…）为一假设固定温度的短时间间隔；N（ti）为dti时的副溶血性弧菌数；N0为初始的副溶血性弧菌数；Nmax为副溶血性弧菌最大菌数；μi，Lagi分别为dti时副溶血性弧菌的最大比生长速率和副溶血性弧菌的迟滞时间（由Belehradek方程式求得）。

2.3 波动温度下预测副溶血性弧菌生长的可靠性验证

根据设计的实验方案得到2组波动温度下副溶血性弧菌的生长曲线，即得到模拟蟹肉中副溶血性弧菌的生长实测值，将其与通过Gompertz方程得到的预测值进行计较，如图3、图4所示。

图3 波动温度方案A的副溶血性弧菌的生长实测值和预测生长曲线Fig.3 Predicted growth curves and observed values of Vibrio parahaemolyticus stored at a fluctuating temperature A

根据求得的预测值与试验中所得的实测值进行比较，计算出偏差因子和精准因子，见表3，可见该副溶血性弧菌的温度预测模型，能很好的拟合波动温度下所测得的实验数据，预测值和观测值之间偏差很小，偏差因子均处于0.75～1.25范围内；精准因子也处于1.1～1.9的范围内，表明在4℃～28℃的范围固定温度状态下所建立的预测模型能够迅速准确的预测在该范围波动温度下模拟蟹肉中副溶血性弧菌的生长状态。

图4 波动温度方案B的副溶血性弧菌的生长实测值和预测生长曲线Fig.4 Predicted growth curves and observed values of Vibrio parahaemolyticus stored at a fluctuating temperature B

表3 模拟蟹肉在两种不同波动下副溶血性弧菌预测值的偏差因子和准确因子Table 3 Bias factor and accuracy factor of predicted values of Vibrio parahaemolyticus stored at two kinds of fluctuating temperature

3 结论

本文通过对模拟蟹肉中副溶血性弧菌在4℃～28℃下生长规律的研究，采用修正的Gompertz方程建立副溶血性弧菌在模拟蟹肉中的生长动力学模型，进而通过固定温度条件下的生长动力学模型对在此温度范围内波动温度下副溶血性弧菌的生长动力学模型进行验证，建立了有效的模拟蟹肉在4℃～25℃波动温度流通状态下副溶血性弧菌的生长动力学模型，为使用者更加精确的评价水产品中副溶血性弧菌安全性提供定量依据，进而保证水产品的质量安全。

[1]马光刚,郭福生,王娟，等.海产品中副溶血弧菌的分离与鉴定[J].中国动物检疫,2002,19(9):25-28

[2]刘庆营.模拟蟹肉的加工工艺[J].渔业致富指南,2007(2):53

[3]田金玲,黄和.模拟蟹肉中副溶血性弧菌生长预测模型的建立[J].食品工业科技,2010(9):150-152

[4]付鹏.热死环丝菌生长预测模型的建立[J].食品科学,2007,28(9):433-437

[5]CHEN H, HOOVER D G. Pressure inactivation kinetics of Yersinia enterocolitica ATCC35669[J]. Int J Food Microbiol, 2003, 87(2):161-171

[6]许钟,杨宪时,郭全友，等.波动温度下罗非鱼特定腐败菌生长动力学模型和货架期预测[J].微生物学报,2005,45(5):798-801

A Growth Model of Vibrio parahaemolyticus in Simulated Crab Meat on Effects of Temperature Fluctuation

HUANG He1，TIAN Jin－ling1，LI Jian－rong2
（1.Food Science and Technology College，Guangdong Ocean University，Zhanjiang 524025，Guangdong，China；2.College of Food Science and Biotechnology Engineering，Zhejiang Gongshang University，Hangzhou 310035，Zhejiang，China）

The growth kinetics of Vibrio parahaemolyticus in simulation crab meat from 4℃to 28℃were studied.Belehradek models were applied to describe the impact of the temperature to the growth law.The predictive value of the growth of Vibrio parahaemolyticus was obtained at the fluctuation temperature designed and compared with the observed value.Another the bias factor and accuracy factor were used to validate the predictive models in temperature fluctuation.

simulation crab meat；Vibrio parahaemolyticus；temperature fluctuation；growth model

国家863计划项目“加工水产品质量与安全控制技术”（No.2007AA091806）

黄和（1962—），男（汉），教授，硕士生导师，本科，主要从事水产品质量与安全的教学和科研工作。

2011-02-25