微生物預(yù)測模型在食品行業(yè)的運用

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本文從微生物預(yù)測學(xué)概念入手并對其理論和發(fā)展進(jìn)行總結(jié)，從而引出微生物預(yù)測模型的演變與建立，最后對微生物預(yù)測模型在食品工業(yè)中的應(yīng)用介紹，旨在對微生物預(yù)測模型進(jìn)行概念化和技術(shù)化的概括，讓更多的人認(rèn)識和了解微生物預(yù)測模型技術(shù)，從而將其應(yīng)用到實際生產(chǎn)流通過程中，增加我國食品安全監(jiān)測手段，提高食品工業(yè)加工技術(shù)水平。

預(yù)測微生物學(xué)

預(yù)測微生物學(xué)是將特定條件下的食品微生物生長、繁殖、殘存和死亡等反應(yīng)進(jìn)行細(xì)化，并結(jié)合計算機技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計和微生物知識，客觀地評價食品在加工、流通和貯藏等條件下的食品質(zhì)量安全和貨架期[2]。相比其他傳統(tǒng)微生物對食品質(zhì)量和貨架期的檢測指標(biāo)，微生物預(yù)測學(xué)對食品和微生物間關(guān)系分析更加透徹。根據(jù)不同食品的加工、流通和貯藏情況，結(jié)合食品所處的外界特征及條件，能夠在不進(jìn)行微生物檢測的情況下更快速的對食品的安全性和貨架期進(jìn)行預(yù)測，從而對食品的質(zhì)量和安全做出快速反應(yīng)和預(yù)測[3,4]。預(yù)測微生物學(xué)的產(chǎn)生為保證食品質(zhì)量和安全性提供了量化的依據(jù)[5]。在預(yù)測微生物學(xué)創(chuàng)始之初，國內(nèi)外對預(yù)測微生物學(xué)的主要研究對象為食品致病微生物[6]，隨著食品企業(yè)對食品自身的品質(zhì)關(guān)注度增大，預(yù)測微生物模型逐漸發(fā)展到食品腐敗微生物[7]。由于微生物預(yù)測模型誤差小于微生物實驗室所帶來的誤差，這也使得微生物預(yù)測模型在食品工業(yè)和食品檢測領(lǐng)域應(yīng)用更加廣泛[8]。

微生物預(yù)測模型的分類及發(fā)展

微生物預(yù)測模型有多種分類方法。依據(jù)描述微生物的情況，分為描述微生物生長的數(shù)學(xué)模型和描述微生物失活的數(shù)學(xué)模型；依據(jù)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)建立的模型分為概率型模型和動力學(xué)模型[9~10]。Buchanan[11]基于變量類型把模型分為三個層次：初級模型(PrimaryLevelModels)指在特定培養(yǎng)條件下，微生物生長/存活與時間的反應(yīng)；二級模型(SecondaryLevelModels)指參數(shù)與環(huán)境變量對微生物生長/存活特性的關(guān)系；三級模型(TertiaryLevels)指將初級模型和二級模型通過計算機軟件形式合并的模型形式。

1初級模型

初級模型主要是描述特定條件下，微生物生長與時間的關(guān)系。初級模型可以通過等式或方程形式量化并預(yù)測菌落單位(CFU/mL)、毒素形成、底物水平和代謝產(chǎn)物。初級模型是計算機建模的基礎(chǔ)。通過記錄特定時間條件下，單位濃度的微生物對數(shù)變化，并根據(jù)特定時間條件下，單位濃度的微生物對數(shù)變化推導(dǎo)出一系列的線性關(guān)系。Baranyi[13]根據(jù)分枝桿菌(Mycobacterium)實驗[16]和在牛奶中分離單增李斯特菌(L.monocytogenes)10℃條件下貯藏的生長速率實驗[17]，提出微生物的生長速率是與微生物的生長時間有關(guān)的，并認(rèn)為微生物特定條件下的生長速率應(yīng)遵循μ=(dM/dt)/M。并在此基礎(chǔ)上，都驗證了公式的準(zhǔn)確性。近年來，描述微生物初級模型的數(shù)學(xué)方程包括Gompertz方程，Logistic方程，Baranyi方程和Monod方程等[12~15]。隨著對微生物生長速率的進(jìn)一步細(xì)化，初級模型得到了更深入的發(fā)展，Gompertz方程在對初級模型的描述和反映得到廣泛應(yīng)用。Gibson等[18]首先將肉毒梭菌(C.botulinum)生長參數(shù)應(yīng)用于Gompertz方程并進(jìn)行擬合。得到方程，見公式(1)。Bratchell等[19]運用大量數(shù)據(jù)對公式(1)準(zhǔn)確性進(jìn)行驗證。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，檢測指標(biāo)超過10個點的微生物生長曲線與公式的擬合度較高。Buchanan等[20]在對單增李斯特菌(L.monocytogenes)穩(wěn)定期的微生物數(shù)量進(jìn)行測定時發(fā)現(xiàn)，在NaCl，pH，溫度，亞硝酸鈉條件水平一定時，單增李斯特菌穩(wěn)定期時數(shù)量為109.2這一常數(shù)，這樣就將公式(1)中的a1重新定義為9.2-N0。這一理論的提出也使Gompertz方程的應(yīng)用更加廣泛，也為二級模型和三級模型的計算奠定基礎(chǔ)。Nt=N0+a1exp(-exp(-a2(t-τ)))(1)

2二級模型

二級模型主要描述初級模型條件下的參數(shù)在不同環(huán)境條件下的反應(yīng)。目前，二級模型中比較常見的方法有響應(yīng)面法，Arrhenius模型和平方根模型。響應(yīng)面法是通過一系列確定試驗，用多項式函數(shù)在失效概率上收斂于真實的隱形極限狀態(tài)函數(shù)。由于誤差平方和較小，這使得模型參數(shù)的對數(shù)值擬合度更高。同時，回歸方程可以推導(dǎo)出未知參數(shù)值，從而增大判斷實際數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。這些都使得響應(yīng)面法在模型的建立和使用上得到廣泛的應(yīng)用。Spencer[21]首次應(yīng)用簡單的線性關(guān)系報道了-1℃~25℃條件下鮮魚的腐敗速率，并提出該條件下鮮魚的腐敗速率可以用公式(2)表示。至此，在初級模型建立基礎(chǔ)上，延伸的二階和多項參數(shù)的響應(yīng)面法應(yīng)用更加廣泛。Robert[22]模擬logistic方程中的參數(shù)Y，并提出多項式方程(3)，更多參數(shù)的提出與細(xì)化使得多參數(shù)研究加大[23~25]，也使得響應(yīng)面法應(yīng)用更加廣泛。Arrhenius模型最早應(yīng)用于微生物模型時，主要是通過限制速率的酶促反應(yīng)來計算微生物生長速率的，一些特定溫度條件下的微生物的生長曲線是運用分光光度法通過Arrhenius模型生成的[26]。Schoolfield等[27]重新修訂了早期的Arrhenius模型，將微生物的生長溫度延伸。同時取代酶促反應(yīng)，擴大了微生物生長活力范圍，將微生物生長曲線推廣至低于微生物適宜生長溫度。Zwietering等[28]驗證了Schoolfield的理論，并應(yīng)用修訂后的Gompertz方程成功描述了多參數(shù)條件下微生物生長情況。平方根模型方法主要根據(jù)生長速率和溫度的平方根的線性關(guān)系進(jìn)行建立的。平方根模型最主要的特征就是當(dāng)可以根據(jù)溫度變化來推導(dǎo)微生物生長速率[29]，見公式(4)。由于微生物生長達(dá)到T0溫度條件下很難觀察或生長。因此，平方根模型將溫度范圍重新擴增，見公式(5)。Gill[30]首先使用平方根模型對9種培養(yǎng)基培養(yǎng)下的大腸桿菌(E.Coli)生長速率進(jìn)行檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)6種培養(yǎng)基條件下的大腸桿菌生長速率與平方根模型擬合效果差。然而，Gill堅持認(rèn)為在某種特定的培養(yǎng)基條件下模型仍然可以準(zhǔn)確描述微生物的生長速率。這一觀點的提出也使得平方根模型變化更加細(xì)致，根據(jù)aw，pH，溫度等參數(shù)的平方根模型相關(guān)研究也逐步開展。運用NaCl配置不同aw對木糖葡萄球菌(S.xylosus)進(jìn)行培養(yǎng)，采用平方根模型推算在不同溫度條件下的生長速率，實驗結(jié)果均表現(xiàn)出良好的擬合度[31]。同時，相關(guān)實驗通過pH變化得出2種食源性微生物生長速率[32]。McMeekin等[33]綜合aw，pH，溫度等參數(shù)提出新的平方根模型，見公式(6)，這也是未來多參數(shù)模型構(gòu)建的基礎(chǔ)。

3三級模型

三級模型主要是根據(jù)計算機程序，集成初級模型和二級模型的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化成的一種微生物預(yù)測軟件。目前現(xiàn)有的微生物預(yù)測軟件主要有美國農(nóng)業(yè)部微生物食品安全研究中心的“PathogenModelingProgram”[34]；英國農(nóng)業(yè)、漁業(yè)和食品部開發(fā)的“FoodMicromodel”軟件[35]；澳大利亞Tasmania大學(xué)開發(fā)的多因子分析系統(tǒng)FSP等[36]；中國水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所研發(fā)的羅非魚品質(zhì)控制“FishShelfLifePredictor”系統(tǒng)等[37]。

微生物預(yù)測模型在食品工業(yè)中的應(yīng)用

微生物預(yù)測模型的構(gòu)建是從2個方向上發(fā)展的，即基于引起食品腐敗的特定腐敗微生物的預(yù)測模型和基于食品致病微生物生長因素的預(yù)測模型。前者的研究主要為食品貨架期預(yù)報和監(jiān)控，而后者的研究主要為食品致病微生物的安全監(jiān)測和管理。

1食品腐敗微生物預(yù)測模型在食品工業(yè)的應(yīng)用

食品加工流通過程中可能會受到其他微生物的侵染，然而在貯藏一定條件下，特定腐敗微生物會在增殖過程中占領(lǐng)優(yōu)勢地位。同時，相同地域的同類產(chǎn)品中，特定腐敗微生物往往包括一種或幾種[7]。通過對特定腐敗微生物的生長趨勢進(jìn)行分析就可以預(yù)測該產(chǎn)品的貨架期。郭全友等[38]基于大黃魚腐敗指數(shù)，對冷藏條件下大黃魚的貨架期進(jìn)行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，0、5和10℃條件下冷藏大黃魚的貨架期為別為17.8±2.5、9.3±1.1和5.4±1.3d，在此條件下相對誤差為-6.1%-4.6%，可以有效快速的預(yù)測冷藏條件下大黃魚的貨架期。許鐘等[39]運用Gompertz方程構(gòu)建波動溫度條件下羅非魚的貨架期，相對誤差為-9.1%~5.9%，這都有效地評價了產(chǎn)品在特定條件下的貨架期。食品腐敗微生物預(yù)測模型的構(gòu)建大大增加了產(chǎn)品貨架預(yù)測的可信度，有利于產(chǎn)品質(zhì)量的控制與監(jiān)測，同時對產(chǎn)品開發(fā)過程中的工藝參數(shù)改良也起到一定的指導(dǎo)作用。然而食品腐敗微生物預(yù)測模型仍存在一定的問題。例如，目前對特定腐敗菌的預(yù)測模型及其相關(guān)研究對是針對嗜冷菌和中溫菌，貨架期模型也只限于魚類產(chǎn)品，不適于更多產(chǎn)品的推廣。另外，模型的構(gòu)建對實驗數(shù)據(jù)從量到質(zhì)都存在依賴。試驗中，對特定腐敗微生物感官拒絕點的控制較為主觀，這也使得對特定腐敗微生物的腐敗能力的界定存在不確定因素。加之試驗繁瑣，工作量大，而且大量數(shù)據(jù)僅以普通培養(yǎng)基獲得，這就可能造成微生物的真實生長數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差，使得貨架期的預(yù)測出現(xiàn)滯后性。這些問題都是今后食品腐敗微生物預(yù)測模型急需解決的。

2食品致病微生物預(yù)測模型在食品工業(yè)的應(yīng)用

良好操作規(guī)范(GMP)及危害分析與關(guān)鍵控制點(HACCP)條款中明確規(guī)定食品加工過程中的可能產(chǎn)生的危害及其控制方法或限量實施，從而確保食品質(zhì)量安全。食品致病微生物預(yù)測模型的構(gòu)建對食品風(fēng)險分析及食品質(zhì)量安全管理發(fā)揮重要作用[40]。通過分析食品致病微生物在不同條件下的生長、存活及消亡變化，估計出食品致病微生物的暴露水平及濃度水平，從而對致病微生物的食品中的分布及風(fēng)險進(jìn)行定量分析，進(jìn)而得出食品的安全評價。趙瑞蘭對肉冷卻過程中的大腸桿菌的數(shù)目控制進(jìn)行報道[41]。根據(jù)報道中預(yù)測模型計算，原料肉必須冷卻到7℃，且大腸桿菌的對數(shù)值要低于log1.5時不會造成危害。同時，F(xiàn)AO和WHO在2002年對雞肉及雞蛋中的沙門氏菌進(jìn)行了風(fēng)險評估[41]。通過對不同條件下沙門氏菌的暴露評估及隨機指標(biāo)的推斷，將數(shù)據(jù)輸入相關(guān)的預(yù)測模型，得出反應(yīng)模型的風(fēng)險預(yù)測值，從而降低雞肉引起的疾病風(fēng)險。食品致病微生物預(yù)測模型的構(gòu)建可以準(zhǔn)確的評估加工過程對食品安全的影響程度，從而制定相應(yīng)的HACCP體系管理標(biāo)準(zhǔn)；也可以為病原菌在食品中的分布及消費者的攝入量做出風(fēng)險描述，從而對食品安全性進(jìn)行定量評價。然而，目前的食品致病微生物預(yù)測模型只含蓋了特定操作條件下的模型，未將整個食品過程進(jìn)行模擬，這就無法了解甚至解決食品安全問題。另外，目前的加工手段無法保證產(chǎn)品質(zhì)量的均一性，這就造成微弱的滅菌效果容易使食品存在安全隱患，從而影響食品致病微生物預(yù)測模型的準(zhǔn)確與發(fā)展。

展望與總結(jié)

微生物預(yù)測模型的構(gòu)建對食品加工過程的規(guī)范控制與食品貨架期的評估是一種重要的工具。微生物預(yù)測模型的魅力在于運用已知數(shù)據(jù)去預(yù)測未來的發(fā)展趨勢，對實際生產(chǎn)和流通進(jìn)行監(jiān)控[42]。近年來對微生物預(yù)測模型技術(shù)的研究取得一些進(jìn)展，特別是在冷藏養(yǎng)殖魚類和冷藏肉類貨架期的預(yù)測模型上取得一定的成果。但是目前的研究方式仍很原始，微生物培養(yǎng)方式、微生物檢測方式和數(shù)據(jù)采集方式仍不能完全滿足模型的準(zhǔn)確評估；在對多因素條件下的微生物預(yù)測效果不理想，延滯期系數(shù)預(yù)測不準(zhǔn)確；在特定條件下，對微生物間的競爭及抑制關(guān)系考慮不準(zhǔn)確，相關(guān)研究文獻(xiàn)介紹較少；未完全熱力失活/致死的微生物殘存的分布及積累形式掌握不明確；食品生產(chǎn)過程中特定腐敗微生物和致病微生物估計偏差較大等。這些問題都使得微生物預(yù)測模型在評估和建立時可能導(dǎo)致參數(shù)飽和或擬合情況不理想，這也是微生物預(yù)測模型未來的發(fā)展方向和研究重點。微生物預(yù)測模型是新型的量化微生物生長的評估工具。較傳統(tǒng)的檢測方法相比，預(yù)測模型的構(gòu)建可以節(jié)約大量時間和成本。微生物預(yù)測模型可以有效地預(yù)測食品加工和流通過程中的質(zhì)量安全并做出合理的判斷，為提高食品的貨架期和消費者對食品質(zhì)量安全信心提供有力的依據(jù)。同時，微生物預(yù)測模型也可以為產(chǎn)品開發(fā)和配方制定提供合理的工藝參數(shù)。（本文作者：遲海、李學(xué)英、楊憲時 單位：中國水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所、農(nóng)業(yè)部東海與遠(yuǎn)洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點實驗室）