乳酸菌对椒麻鸡品质影响及生长模型的研究

王晓静，刘雅臻，姬华，*，王新，伊绪东

（1.石河子大学食品学院，新疆石河子832000；2.东北农业大学理学院，黑龙江哈尔滨150000；3.西北农林科技大学食品科学与工程学院，陕西杨凌712100）

新疆椒麻鸡是一道美味的菜肴，味道鲜香、营养丰富，深受消费者的喜爱，已成为新疆的特色美食[1]。但是，微生物的增殖容易引起椒麻鸡的腐败而导致品质下降，进而使得椒麻鸡的保鲜期较短，无法满足消费者的要求。因此，引起椒麻鸡变质的腐败菌研究是目前椒麻鸡贮藏过程中亟待解决的问题之一。

鸡肉的营养物质丰富，具有适合微生物生长的能量、碳源和其他营养素，是微生物生长的理想介质[2]，微生物的代谢活动是肉及肉制品腐败的一个非常重要的原因。乳酸菌就是一些肉及肉制品的腐败菌，国内外很多学者以乳酸菌为目标菌，建立其在不同肉及肉制品中的生长动力学模型。王宏勋等[3-5]利用修正的Gompertz方程对裸装卤制鸭头、鸭翅和鸭掌中的乳酸菌进行了生长预测。Adriana Paula Slongo等[6]利用修正的Gompertz和Logistic模型描述不同压力水平下乳酸菌在真空包装的切片火腿中的生长。Maria Elisa Cayre等[7]用Gompertz方程拟合了低温熟肉乳液中乳酸菌在0、8、15℃贮藏条件下的生长情况。Li等[8]用修正的Gompertz、Logistic，Baranyi和 Huang 模型描述了真空包装的生牛肉中乳酸菌在7、10、15℃和20℃时的生长状况。

对火腿、牛肉等的乳酸菌的生长预测模型的研究较多。目前未见有关椒麻鸡中乳酸菌生长模型的研究报道。本文以新疆椒麻鸡为研究对象，研究了在5、15、25℃条件下乳酸菌对椒麻鸡品质变化的影响。测定了椒麻鸡的pH值、总挥发性盐基氮（total volatile base nitrogen，TVBN）及乳酸菌的菌落总数，在乳酸菌生长状况的基础上，建立其生长动力学的一级模型和二级模型，并利用一级模型所得的数据对所得到的二级模型进行验证，计算了偏差因子和准确因子，对椒麻鸡中乳酸菌的生长进行了预测，为进一步采取更有针对性的保鲜措施，延长椒麻鸡的货架期提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 样品与菌株

椒麻鸡：购买于石河子市某回民餐厅，从生产到取样不超过1 h。依据GB/T9695.19-2008《肉与肉制品取样方法》取样[9]。

乳酸菌：分离自酸败椒麻鸡的1株乳酸菌，由石河子大学食品学院食品安全检测实验室保存。

1.2 培养基

MRS培养基，0.85%生理盐水。

1.3 仪器设备

PHS-10BPH计：上海雷磁仪器有限公司；SW-CJ-2D双人单面洁净工作台：苏洁净化设备有限公司；LDZX-30KBS立式压力灭菌锅：上海申安医疗器械厂；SPX-150B型恒温恒湿培养箱：绍兴市苏珀仪器有限公司；Bag Mixer 400 VW型拍打式均质器：法国INTERSCIENCE公司；半微量凯氏定氮仪装置：石河子北生物科技有限公司；BCD-216SDN型冰箱：青岛海尔股份有限公司等。

1.4 pH值的测定

参考GB5009.237-2016《食品安全国家标准食品pH值的测定》[10]。取装有5 g椒麻鸡的均质袋加入50 g浓度为0.1 mol/L氯化钾溶液，拍打均匀，浸渍30 min后过滤，取滤液用酸度计测pH值，每个试验重复2次。

1.5 TVBN的测定

参考GB5009.228-2016《食品安全国家标准食品中挥发性盐基氮的测定》中的第一法[11]。每个试验重复2次。

1.6 恒定温度下的生长曲线

1.6.1 接菌

将新鲜椒麻鸡去骨鸡肉进行高压灭菌（115℃，30 min），再将其与椒麻鸡汤料混匀，漏去汤汁，按10 g鸡肉分装到无菌均质袋。活化乳酸菌，使接种稀释前的菌液浓度为102cfu/g，把分装好的椒麻鸡悬浮于其中10 s进行接种。分别放置于5、15、25℃生化培养箱中贮藏[12]。

1.6.2 乳酸菌计数

取装有10 g椒麻鸡的均质袋，加入90 mL无菌生理盐水，以3次/s的速度拍击3 min，取出样品，从无菌均质袋中吸取1 mL悬液进行稀释，取3个合适的稀释梯度，倾注平板计数，每个试验重复2次。5、15℃和25℃的样品分别每隔24、12小时和3小时测一次菌落总数。用选择性培养基MRS琼脂涂布平皿，37℃培养48 h后进行菌落计数，菌落计数参考GB47892-2016《食品安全国家标准食品微生物学检验菌落总数测定》[13]。

1.7 一级模型的拟合及其验证

1.7.1 一级模型的拟合

在不同温度下获得乳酸菌的生长数据，应用美国农业部IPMP2013软件拟合其生长动态。

Huang 模型方程[14]：

式中：Y 为 t时刻的微生物数量，lg（cfu/g）；Y0为初始时的微生物数量，lg（cfu/g）；Ymax为微生物达到稳定时的最大数量，lg（cfu/g）；μmax为最大比生长速率，h－1；lag为生长延滞时间，h。

Baranyi模型方程[15]：

式中：Y 为 t时刻的微生物数量，lg（cfu/g）；Y0为初始时的微生物数量，lg（cfu/g）；Ymax为微生物达到稳定时的最大数量，lg（cfu/g）；h0为适应因素；μmax为最大比生长速率，h－1。

修正的Gompertz模型方程[16]：

式中：Y 为 t时刻的微生物数量，lg（cfu/g）；Y0为初始时的微生物数量，[lg（cfu/g）]；Ymax为微生物达到稳定时的最大数量，lg（cfu/g）；lag为延滞时间，h；μmax为最大比生长速率，h－1。

1.7.2 一级模型的验证

应用建立的乳酸菌生长动力学模型求得的3个温度下的预测值，与椒麻鸡中相对应的各个温度贮藏试验测得的乳酸菌生长数值比较，采用偏差因子（Bias factor，Bf）和准确因子（Accuracy factor，Af）来评价已经建立的乳酸菌生长动力学预测模型的可靠性[17]。准确因子是用来评价预测模型的预测准确度的指标，偏差因子是用来评价预测值和实测值的差异程度的指标[3]。准确因子的值越大表明预测效果越差，当准确因子值为1时预测效果最为理想。计算准确因子Af和偏差因子Bf的公式[18]如下所示。

式中：obs为试验观测值；pred为试验预测值；n为试验次数。

1.8 二级模型拟合

二级模型描述了温度对一级模型中乳酸菌生长动力学参数的影响。用平方根（Belehradek）方程描述效果简单并且有效[19－20]，模型方程式如下：

式中：T 为贮藏温度，℃；Tmin μ、Tmin l为最小的生长温度，通过一级模型可知LPD、μ，再将对应的温度变量代入方程式，就可拟合出 bμ、T min μ、bl、T min l参数值。将所得参数值代入（5）式，即可建立二级模型。

2 结果与分析

2.1 pH值变化特征

椒麻鸡的pH值变化是由于乳酸菌代谢引起的，椒麻鸡pH值的高低可间接地反映产品中乳酸菌生长繁殖情况。pH值在椒麻鸡贮藏初期时显著下降，随后开始上升。乳酸菌代谢产生化合物如乳酸，导致pH值降低[21]，在糖类物质耗尽后乳酸菌开始分解蛋白质产生胺类等碱性物质，导致pH值上升，不同温度下pH值变化见图1～图3。

图1 5℃时pH值变化Fig.1 pH change at 5℃

图2 15℃时pH值变化Fig.2 pH change at 15℃

图3 25℃时pH值变化Fig.3 pH change at 25℃

由图1可知，5℃时，贮藏168 h，pH值达到最小值5.70；由图2可知，15℃时，贮藏96 h时，pH值达到最小值4.69；由图3可知，25℃时，贮藏21 h，pH值达到最小值4.87。随着温度的升高，pH值下降速度加快，pH值的变化说明25℃比5℃和15℃的更适合乳酸菌的生长。

2.2 TVBN值变化特征

动物性食品由于酶和细菌的作用，在腐败过程中使蛋白质分解而产生的氨以及胺类等碱性含氮物质称为总挥发性盐基氮[21]。TVBN值是鉴定肉类及水产品腐败程度的标准之一。人体食用肉类中TVBN值的极限浓度为15mg/100g[22]，不同温度下TVBN值变化见图4～图5。

图4 5℃时TVBN值变化Fig.4 Change of TVBN at 5℃

图5 15℃时TVBN值变化Fig.5 Change of TVBN at 15℃

图6 25℃时TVBN值变化Fig.6 Change of TVBN at 25℃

由图4、图5、图6可知，随着贮藏时间的延长，乳酸菌使椒麻鸡中的TVBN值先呈逐渐增大的趋势，然后逐渐趋于稳定状态，温度越高TVNB值变化越快。5℃时，初始的TVBN值为6.65 mg/100 g，贮藏192 h后达到17.50 mg/100 g，超过人体可使用的限制；15℃时，初始的TVBN值为8.05 mg/100 g，36 h后TVBN值值达到最大值19.25 mg/100 g；在25℃时，初始的TVBN值为6.65 mg/100 g，贮藏30 h，TVBN值达到最大值11.20 mg/100 g。

2.3 不同温度下乳酸菌的拟合曲线

不同温度下乳酸菌的拟合曲线见图7～图9。

图7 乳酸菌Huang模型的拟合曲线Fig.7 Fitting curves of Huang model by lactic acid bacteria

图8 乳酸菌Baranyi模型的拟合曲线Fig.8 Fitting curves of Baranyi model by lactic acid bacteria

图9 乳酸菌修正的Gompertz模型的拟合曲线Fig.9 Fitting curves of modified Gompertz model by lactic acid bacteria

如图7、图8、图9所示，5℃时乳酸菌生长最慢，迟滞时间最长；15℃次之；25℃时乳酸菌生长最快，迟滞时间最短。对于一般的火腿和肉制品，将乳酸菌引起的腐败点定义为107cfu/g[23]，AdrianaPaulaSlongo等[6]也认为107cfu/g的水平是熟肉制品的安全限制。5℃条件下贮藏240 h，乳酸菌菌落总数为 7.086 lg（cfu/g）；15℃条件下贮藏24 h，乳酸菌菌落总数为7.009 lg（cfu/g）；25℃条件下贮藏12 h，乳酸菌菌落总数为7.334 lg（cfu/g）。说明 5、15和 25℃条件下贮藏分别在 240、24、12 h时达到腐败点。随着储藏温度的升高，乳酸菌的生长速度加快，椒麻鸡达到腐败点的时间缩短。

2.4 乳酸菌生长动力学模型的拟合及其验证

2.4.1 一级模型的拟合

运用IPMP2013软件拟合不同温度条件下乳酸菌的生长曲线。Huang模型、Baranyi模型和修正的Gompertz模型的拟合参数分别如表1、表3和表5所示；Huang模型、Baranyi模型和修正的Gompertz模型的拟合方程见表2、表4和表6。

表1 乳酸菌的Huang模型参数Table 1 Huang model parameters for lactic acid bacteria

表2 乳酸菌的Huang模型方程Table 2 Huang model equation for lactic acid bacteria

表3 乳酸菌的Baranyi模型参数Table 3 Baranyi model parameters for lactic acid bacteria

表1和表5可以看出5和15℃时的判定系数R2的值较高，25℃时的R2的值相对较低；表3可以看出3个温度下的R2的值都较高，表明Huang模型和修正的Gompertz模型能很好的描述低温度下乳酸菌的生长，Baranyi模型能很好的描述5℃～25℃下乳酸菌的生长。3个模型的拟合参数都显示：5℃条件下最大比生长速率较低，延滞时间较长，乳酸菌的生长处于抑制状态，随着温度的升高，比生长速率急剧增加，延滞时间缩短，当温度升高到25℃时，延滞时间缩短。

表4 乳酸菌的Baranyi模型方程Table 4 Baranyi model equation for lactic acid bacteria

表5 乳酸菌的修正的Gompertz模型参数Table 5 Modified Gompertz model parameters for lactic acid bacteria

表6 乳酸菌的修正的Gompertz模型方程Table 6 Modified Gompertz model equation for lactic acid bacteria

2.4.2 一级模型的验证

用准确因子（Af）和偏差因子（Bf）来验证模型的预测效果。Ross[23]建议病原性细菌Bf的范围在0.90～1.05为最好；0.70～0.90 或 1.06～1.15 能够接受；Bf＜0.70 或者＞1.15不能接受。Lebert[24]认为Bf不能提供全面的模型准确性预测，Af显示预测值与观测值的接近程度，Af越接近1，模型越好。通过1.7.2的公式（4）计算得到偏差因子和准确因子数值，3种模型的Af、Bf、AIC和RMSE值见表7。

由表7可知，3种模型的准确因子和偏差因子均在可接受范围内，一级模型经AIC和RMSE验证，表明3种模型能很好预测不同温度下乳酸菌的生长。

表7 一级模型的Af、Bf、AIC和RMSETable 7 Accuracy factor，Bias factor and AIC，RMSE of primary model

2.5 二级模型拟合

用平方根模型拟合温度对乳酸菌生长的影响。公式（6）、（8）、（10）是分别由 Huang 模型、Baranyi模型、修正的Gompertz模型得到的参数，应用平方根模型拟合温度与最大比生长速率的二级模型。公式（7）、（9）、（11）是分别由Huang模型、Baranyi模型、修正的Gompertz模型得到的参数，应用平方根模型拟合温度与延滞时间的二级模型。由Baranyi模型得到的参数拟合的二级模型效果最好，公式（8）、（9）的 R2值最高，分别为0.999和0.907，说明Baranyi模型可以有效地预测5℃～25℃条件下乳酸菌在椒麻鸡中的生长。

3 结论

乳酸菌对椒麻鸡的pH值和TVBN值均有影响。pH值的变化主要是因为乳酸菌分泌的代谢产物—乙酸和乳酸引起的，所以在一定程度pH值的变化可反映产品的质变情况[25]。伴随乳酸菌的生长繁殖，椒麻鸡的pH值先不断下降后又上升。随着贮藏时间的延长，乳酸菌使椒麻鸡中的TVNB值先呈逐渐增大的趋势，然后逐渐趋于稳定状态，温度越高TVNB值变化越快。5℃和15℃时贮藏椒麻鸡分别在192 h和36 h后超过人体可接受浓度。

利用IPMP2013软件，对不同温度的乳酸菌试验数据进行拟合。以R2值是否高于0.90判断，Huang模型和修正的Gompertz模型拟合曲线的R2值在5℃和15℃时都高于0.90，说明Huang模型和修正的Gompertz模型能很好地拟合5℃和15℃时椒麻鸡中乳酸菌的生长情况；Baranyi模型拟合的乳酸菌的生长曲线的R2值都高于0.90，说明Baranyi模型能很好地描述5℃～25℃下椒麻鸡中乳酸菌的生长动态。再利用平方根模型对乳酸菌的最大比生长速率平方根－温度、延滞时间－温度进行拟合，得到乳酸菌生长的二级模型，由R2值判断表明Baranyi模型能较好的描述该温度范围内乳酸菌的最大比生长速率、延滞时间与温度的关系。用贮藏在5、15℃和25℃下的乳酸菌的生长试验值同预测值相比较，验证所建立的模型偏差度和准确度都接近1，表明，所建立的预测模型在5℃～25℃范围内可有效预测乳酸菌在椒麻鸡中的生长情况。

以椒麻鸡作为乳酸菌的培养基质，测定乳酸菌对椒麻鸡pH值和TVBN值的影响，并且建立乳酸菌生长的一级模型和二级模型。为了能快速准确的预测椒麻鸡的品质变化情况，将进一步深入研究椒麻鸡的货架期预测模型。由于温度对食品生产、分配和储存过程中微生物动力学变化的影响相当大[26]，利用变温条件下微生物的预测模型来研究椒麻鸡货架期是今后的研究方向。