预测微生物学在食品中的应用

常　存，赵金海，段　楠，姚鸿宾

预测微生物学在食品中的应用

常存1，赵金海1，段楠2，姚鸿宾1

（1.黑龙江省科学院高技术研究院，哈尔滨 150020；2.黑龙江省北安市红星农场，黑龙江 北安 164022）

本实验是通过微生物学和统计学进行数学建模，利用所建模型预测和描述处在特定食品环境 （加工、贮藏和流通）下微生物的生长和死亡，广泛应用于乳制品、肉制品等食品的生产和检测中。如果数据库和软件包能成为风险评估的有力工具，预测微生物学就是食品微生物学中的一个有前途的领域。

预测微生物学；食品应用；一级生长预测模型；二级生长预测模型

预测模型的目的是运用数学模型对微生物的生产进行定量分析，预测在一定的条件下何时微生物的数量达到威胁人类健康的水平或者影响微生物灭活的程度，使用预测模型对食品中的微生物的生长情况进行预测，成为食品行业研究的热点，预测模型已经可以应用在蔬菜［1-3］、肉制品［4-6］、水产品［7,8］和乳制品等［9,10］食品中。

预测微生物学数学模型通常被分为三级：一级模型、二级模型和三级模型。一级模型描述微生物数量变化与时间的关系，主要包括：Gompertz函数，对数方程等；二级模型侧重描述环境因子的变化如何影响初级模型中的参数，主要包括：响应面方程、阿伦尼乌斯方程和平方根方程；三级模型也称为专家系统，是在一级模型和二级模型的基础上，通过计算机编程制作出的人机对话界面友好的软件，它使得非专业人士同样可以获得预测微生物学的相关信息和指导，主要代表有美国农业部的病原菌预报模型库及英国农业、渔业与食品部的食品微生物模型库。

1　一级生长预测模型

初级模型主要表达微生物量与时间的函数关系。模型的微生物定量为每毫升菌落形成量 （cfu/mL）、毒素的形成、底物水平、代谢产物等。

1.1Monod模型

对于对数生长期，Monod认为某一个细菌数量增长的速率与这个细菌数在种群里的数量成比例。因此比生长速率或传代时间应该在一定的环境下是个常数。这个假设在没有底物限制或其他环境因素改变的条件下的几个时间阶段有效。

1.2Gompeertz函数

另外一种描述微生物生长曲线的方法是被Gibson等人引入的非线性模型，叫作Gompeertz函数。这个函数的基础是微生物的比生长速率随着营养水平和产生的有毒代谢产物变化。可以假设不同的N0有不同的迟滞期。典型的比生长速率增长到最大后就会下降。

使用Gompeertz模型可以通过菌数和相对应的时间进行非线性回归得出，制作出模型后，可以通过模型推断出在某个时间时菌数是多少或者达到某个菌数的时间，这对食品的储存具有一定的指导意义。很多其他模型是基于Monod模型或Gompertz模型的进一步改进。

2　二级生长预测模型

许多环境因子会影响微生物的生长。环境因子包括内在的pH值、水分活度等和外在的温度、气体成分和包装材料等。通常这种模型是Gompertz、Logistic或者Richards模型的变形，通过改变方程的参数来表达不同环境因素的影响。这类预测模型的建立通常使用SAS、SPSS等统计软件，这些统计软件使模型的建立变得相对容易。

2.1阿伦尼乌斯模型

温度是影响微生物在食品中生长的重要环境因素之一。基于热力学因素，阿伦尼乌斯模型已经成功地描述许多与温度有关的化学反应，同样可以用来预测食品的货架期。细胞分裂的基因复制是一个化学过程，因此我们可以认为生长速率在某一温度范围遵循阿伦尼乌斯模型是符合逻辑的。

2.2Ratkowsky方程

预测微生物学假设，各个环境因素对微生物影响是相对独立的，可以对模型中的环境因子进行插入和删除，通常是量化了一个或多个环境因子对微生物的影响。而现实的食品中这些环境因子是有交互作用的，因此预测模型不能总是很精确地预测食品中微生物的生长和死亡。如果要考虑多个因子之间的交互作用，这就需要新的建立模型的方法，例如响应面法和人工神经网络等方法。

2.3响应面法

现在较为流行的二级模型的建模方法是响应面法。使用响应面法建立模型可以预测多种影响因素共同对微生物的抑制和灭活的影响。Cerf等人研究了热灭活微生物时温度、pH值和水分活度的交互影响，得出响应面法有优良的预测精度结论。Yu等人使用响应面法研究了食品中枯草芽孢杆菌、金黄色葡萄球菌和单核增生李斯特菌等在超高压灭菌后残存状况，得到的结果经验证为可靠的。

［1］ 冯可，胡文忠，姜爱丽，等.预测微生物学在鲜切果蔬产品质量安全控制中的应用［J］.食品工业科技，2014，（10）：49-52，56.

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［9］ 邹宇，胡立明，胡文忠，等.单增李斯特菌在牛奶中生长曲线的拟合和预测模型的建立［J］.食品工业科技，2014，（11）：69-73.

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Application of Predictive Microbiology in Food

CHANGCun1,ZHAOJin-hai1,DUANNan2,YAOHong-bin1
（1.Institute ofthe Advanced Technology,HeilongjiangAcademyofSciences Harbin 150020,China；2.Beian HongxingFarmin HeilongjiangProvince,Beian 164022,China）

The experiment used microbiology and statistics to build a model.This model was used to predict and descript the growth and the death in specific environment.It is widely used in the detection and production of milk and meat.If the database and the software packages could become a tool in the risk assessment，the predictive microbiology will be a promisingarea in food microbiology.

Predictive microbiology；Food applications；One-class growth prediction model；Two-class growth prediction model

TS201.3

A

1674-8646（2015）06-0028-02

2015-04-26

黑龙江省科学院预研项目（YY1301）

常存（1979-），男，黑龙江勃利人，工程师，硕士，主要从事食品微生物的研究。