预测微生物学发展与水产品的安全控制

随着我国经济和社会的持续发展，公众对食品食用安全性的要求越来越高。

然而，我国目前食品安全状况并不乐观，剧毒农药、添加剂的大量使用，工业污染、有害化学物质和微生物污染，食品生产者的不诚实行为等因素都直接影响着食品的安全性，食品安全问题已经引起了社会的广泛关注，食品安全问题发生的数量、影响范围还在呈不断上升的趋势。

在现有的经济发展水平、消费观念和管理体制下，寻找适当可行的途径加强对食品安全问题的控制与管理已经刻不容缓。

食品安全是指与食品消费者生命健康安全密切相关的食品的安全控制措施和手段，它是一个庞大的体系，涉及政府、食品供应商、物流服务商、零售商和消费者等多个对象。

目前，国内关于食品安全问题的研究，特别是水产品还处于起步阶段。

在借鉴发达国家的研究成果和经验的基础上，建立一个符合我国国情并能够有效整合各领域研究成果的食品安全管理体系十分必要[1]。

1 水产品安全现状
水产食品营养丰富、味道鲜美，并且具有低脂肪、高蛋白、营养平衡的特点，深受人们的喜爱。

我国是水产品生产大国，水产品及水产品加工是我国农业的一个重要组成部分，在我国国民经济中占有较重要的地位。

现今我国水产品生产的主要产品有水产冷冻制品、调味冷冻品、干制品、盐制品、罐头制品、鱼糜制品、模拟水产品、鱼粉、鱼油、水解鱼蛋白、生鱼片、藻类制品、水产保健品及海洋药物等，已经形成了具有一系列产品的行业[2]。

中国水产品出口市场已发展到143个国家和地区，日本、韩国、美国和欧盟仍是中国水产品出口的主要市场，占水产品总出口额的88.6％ [3]。

作者简介：宋华（1982— ），女，山东淄博人，在职研究生，主要从事食品安全的研究。

摘 要：预测微生物学将食品微生物学与统计学结合起来，通过建立数学模型快速预测微生物的生长趋势，是控制水产品中微生物的良好方法，对于水产品的加工、生产的安全控制起到指导作用，同时对于货架期有合理的预测。

预测微生物学将成为水产品安全控制的有力工具。

关键词：预测微生物学；安全控制；水产品预测微生物学发展与水产品的安全控制
宋 华1,2 ， 江晓路1
(1中国海洋大学食品科学与工程学院 ，山东青岛 266071；
2
泰祥集团质量检测防控中心，山东荣成 264309)
水产品加工的质量安全卫生是水产品加工企业的永恒主题。

水产加工业界以各种包装技术和低温流通方式来适应消费者新的要求，但仍不能完全防止水产品劣化和安全性的丧失。

因此，水产品从制造到消费的过程中，怎样确保水产品品质及安全性的新问题急需解决。

据统计，微生物污染和超标是影响水产品品质及安全性的最重要的问题之一。

全世界每年因食源性微生物致病菌导致的病例高达700×104个，死亡近7 000人，其中相当一部分与肉类和水产品有关。

即食冷冻水产品由于解冻后不需加热即可直接食用，因此，在加工过程中如果加热处理不当，导致致病菌残存，或者在灭菌后的挑选、整理、包装等过程中受到二次污染，而在后续工序中(如时间、温度)控制不当，使致病菌生长繁殖，就会引起食物中毒，危害消费者健康[5]。

20世纪60年代，为了控制鱼类的腐败，Spencer等人建立了温度对鱼类腐败速度影响的模型。

Olley认为，许多腐败过程受温度影响的变化是基本相似的，并提出了一个通用腐败模型。

Daud等人后来将Olley的腐败模型应用到鸡肉腐败的研究中。

20世纪90年代中期，Dal-gaard明确提出了特定腐败菌的概念，大大有助于人们对水产品微生物腐败的认识，为水产品建立风险评估预报体系奠定了基础[6]。

从食品供应链整体，在风险分析的框架下，综合使用定性和定量风险评估方法，来进行食品安全的预测和控制的研究较少[7]。

由于水产品储存的特殊性，受微生物影响特别严重，预测微生物学将成为安全控制水产品的科学基础。

中国食物与营养 2011,17(7):11-14Food and Nutrition in China
2 预测微生物学发展历史及其预测软件
长期以来，人们对微生物的认识大部分是通过纯培养或是利用显微镜直接进行形态观察，对生态系统中微生物种群多样性及群落结构的研究还采用经典的分离培养和鉴定的方法。

传统的微生物培养法即根据目标微生物选择相应的培养基，然后通过各种微生物的生理生化特征及外观形态等方面进行分析鉴定。

但是这些手段和技术对于微生物及微生物生态的研究是远远不够的。

食品物性及所处环境的不同对储存时微生物菌群的演变影响极大，这对预测食品货架寿命、食品的腐败和安全性十分重要。

为了能预测新环境下微生物的特性和决定微生物的生长和存活的影响因素，这样就产生了预测微生物学[8]。

2.1 预测微生物学发展历史
对预测微生物学（Predictive Microbiology）的定义，不同专家表述不一。

钱和等认为预测微生物学是建立于计算机基础上的对食品中微生物的生长、残存和死亡进行量化的预测，它将食品微生物、统计学等学科结合在一起，建立环境因素（温度、pH值、水分活度、防腐剂等）与食品中微生物之间的关系的数学模型[9]。

徐天宇认为该技术是在确定的条件下，借助微生物数据库和数学模型，快速对食品中重要微生物的生长、存活和死亡进行预测，从而确保食品在生产、运输和储存过程中的安全和稳定[10]。

由于它所提供的信息快速、真实、数量化，一些学者视其为定量微生物技术。

高文静认为预测食品微生物学研究微生物生长与存活的规律，并且研究和设计一系列描述和预测微生物在特定条件生长和衰亡的模型[11]。

预测微生物学是从2个互相分离的研究方向上发展起来的。

其中一个方向是控制鱼的腐败（1964年），Olley认识到许多腐败过程（包括微生物生长）与温度的响应都有基本的相似性。

另一个研究方向是与防止食物中毒有关。

加利福尼亚的Genigeorgis小组确定各个因素的综合作用可防止致病菌的生长和毒素的产生。

他们在食品所处的环境条件（例如温度、pH值、NaCl浓度等）与细菌总数的对数之间建立模型，然后把对数的变化与细菌的生长或毒素产生的可能性联系起来[12]，为预测微生物学奠定基础。

20世纪80年代初，Ross等[13]首次提出了“微生物预测技术”，1983年，在一个应用微生物学会的专题研讨会上，发表了有关微生物预测学的研究成果：一个30人的食品微生物学家小组，应用直观预测的Delphi工艺，用计算机预测了食品货架期，开发了腐败菌生长的数据库[14]。

从此预测微生物学正式拉开了序幕。

在预测微生物学创始之初有学者认为其预测不够精确，但实验证明，模型误差不大于微生物实验所带来的误差，这使得预测模型在食品工业和食品检控领域获得了信任。

现在，每年在Food Microbiology、In-ternational Journal of Food Microbiology、Journal of Food Protection等期刊均有大量预测微生物的相关论文发表，国际上每4年举办1次食品预测微生物国际研讨会[15]。

2.2 微生物预测软件
随着预测微生物学的发展，出现了大量的微生物预测软件，并开始应用于生产。

预测微生物学模型一般分为初级模型、二级模型和三级模型[16]。

初级模型是表示微生物数量与时间的关系，即微生物的响应。

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。

三级模型是计算机程序，是将初级模型和二级模型转换成计算机共享软件（预测微生物软件），它使得非专业人士一样可以获得来自预测微生物学的专业指导。

近年来，随着计算机技术的发展，预测微生物学得到迅猛发展，很多国家开发了预测软件。

美国农业部的微生物食品安全研究单位已经开发并发行了应用软件“Pathogen Modeling Program”[17]。

英国农业、渔业和食品部开发了“Food Micromodel软件[18]。

丹麦水产研究学院开发了用来预测海洋食品在恒温或温度波动条件下海洋食品的货架期和特定腐败微生物生长的SSSP软件。

法国农业和研究局根据食品、细菌和环境特点，结合致病菌污染能力和流通学数据而开发了SymPrevius软件。

加拿大开发了可用于产品系统开发和评估的微生物动态专家系统MKES。

澳大利亚Tasmania大学开发了能进行多环境因子分析系统FSP等[19]。

在我国，中国水产科学研究院东海水产研究所开发了可用于罗非鱼品质控制的FSLP(fishshelf life predictor)系统[20]。

目前，国内外对这方面的研究工作非常关注，不断有新的模型建立[21]，用以控制各类食品。

3 预测微生物学对水产品安全控制的作用
预测微生物学是运用数学模型对微生物生长情况进行定量分析，使得人们能够在没有进行微生物检测的前提下，预测微生物的生长和死亡，为食品安全提供重要保障[22]。

在延长食品货架期、食品安全的预测和管理中有很大的应用价值，是食品微生物学中一个很有前景的研究领域[23]。

微生物预测模型可以在相关条件已知的情况下预测环境、加工条件对有关微生物的影响，定量地评估该食品安全程度，有助于在HACCP体系中建立关键控制点，确定关键限值，在食品质量管理中有重要作
12中国食物与营养第17卷
用[24]。

预测微生物学对产品的食品安全以及货架期有重要影响，并能指导新产品安全性和货架期的设计，节约大量开发研究的时间和资金。

关于微生物对水产品品质所产生的影响的研究也有很多，主要是腐败微生物对产品货架期的研究和预测。

微生物是导致水产品腐败变质的主要因素，其生长繁殖状况直接影响产品货架期。

微生物模型预测食品货架期是依据各种食品中微生物在不同加工、贮藏和流通条件下的特征信息库，通过计算机的配套软件，判断食品中病原菌和腐败菌生长或残存的动态变化，判断食品货架期[25]。

同时根据微生物在某种产品或在某个加工过程中的生长和失活速率评估，能开发新产品或改善产品质量，确定产品货架期。

在产品研发时，根据微生物生长和失活模型能显示哪一种因子具有重要的影响，通过模拟预测微生物存活情况，求得有效的产品配方和处理条件，将产品中有关微生物的选择实验准确地局限于较小范围，大大减少产品开发的时间和成本。

许钟等人以有氧冷藏养殖罗非鱼为研究对象,建立和验证了用于预测冷藏罗非鱼微生物学质量和剩余货架期的假单胞菌的生长动力学模型，并在对冷藏罗非鱼、大黄鱼特定腐败菌的生长研究的基础上，建立了预测系统软件FSLP(Fish shelf life predictor)[20]。

范瑜敏等人在前人研究的基础上开发了罗氏沼虾细菌总数的系统预测软件。

以上研究为国内学者进一步更好研究预报微生物技术搭建了良好的平台[26]。

预测微生物学是微生物风险分析中暴露评估的一个有用工具[27]。

微生物技术搭建了良好的平台，运用预测微生物学进行风险评估需要掌握2方面的信息：（1）大量可靠的关于微生物对食品中环境条件(温度、包装、时间)反应的相关知识；（2）微生物在各种环境下经历的时间。

然后建立数学模型来描述不同环境下微生物的生长、存活及失活的变化，对致病菌在整个暴露过程中的变化进行预测，估计出各个阶段及食品食用时致病菌的浓度水平，接着将结果输入剂量-效应模型，得出该致病菌在消费食品中的分布及消费者的摄入剂量，再由风险描述将这些定量、定性的信息综合到一起，即可得到产品微生物安全性的评价。

4 展望
预测微生物学是以数量化描述微生物行为的新兴科学，能对水产品流通过程中的质量和安全做出合理判断，为水产品设计和质量安全管理提供很好的思路和解决途径。

能够大大增加产品货架期预测的可信度，利于质量控制和市场开拓，同时积累微生物消长的数量化信息，利于产品开发中对工艺参数、产品配方的制定和微生物学质量的控制。

水产品微生物预测是以数学方程语言描述产品中腐败菌和致病菌从原料到最终消费的增殖和死亡的全过程。

未来在食品安全质量管理和食品生产加工方面会朝着建立预测性数学模型方向发展，因为预测模型建立在实验与科学分析的基础上，操作简单、预测及时，与传统方法相比，节约大量时间和成本，必将成为水产品安全监控的有力工具。

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参考文献
［1］韩月明. 食品安全预测与控制模型研究. 东南大学硕士学位论文，2006:1-8.
［2］杨华，娄永江. 我国水产品质量安全监测与标准化，黑龙江水产，2003,5:39-43.
［3］王天令，包特力根白乙. 中国对日水产品出口贸易之SWOT分析. 河北渔业， 2009,3:41-47.
［4］胡洁云，欧杰，李柏林. 预报微生物学在食品安全风险评估中的作用. 微生物学通报， 2009,36(9):1397-1403.［5］袁永辉. 即食冷冻水产品加工过程卫生质量控制的研究. 农产品加工（学刊），2009,9: 39-43.
［6］Dalgaard P. Qualitative and quantitative characterizationof spoilage bacteria from packed fish.International Journal of Food Microbiology, 1995,26(6):319-332.
［7］韩月明. 食品安全预测与控制模型研究. 东南大学硕士学位论文，2006:12-15.
［8］李博，李里特. 预测微生物学的研究进展. 食品与发酵工业，2001, 27:54-58.
［9］钱和，王文捷，姚卫蓉，等. HACCP体系的研究与实施. 北京：轻工业出版社，2003.
［10］徐天宇.食品微生物生长预测模型.食品科学，1995,16:17-21.［11］高文静. 冷却肉表面微生物的检测及预测预报. 河北农业大学硕士论文，2007:10-12.
［12］胡斌. 用预测微生物学控制橙汁中酿酒酵母的研究. 江南大学硕士论文，2008:6-8.
［13］ROSS T, MCMEEKIN T A. Predictive microbiology.
I n t e r n a t i o n a l J o u r n a l o f F o o d M i c r o b i o l o g y,1994,23(3/4):241-
264.
［14］MCMEEKIN T A, OLLEY J N, ROSS T, et al. Predictive microbiology:theory and application.Taunton, Somerset,
UK:Research Studies Press, 1993:320-340.
［15］张秋勤，徐幸莲. 预测微生物学在禽肉质量安全控制中的应用. 食品科学，2010,31(13):292-297.
［16］李柏林，郭剑飞，欧杰. 预测微生物学数学建模的方法构建. 食品科学，2004.
13
宋华等：预测微生物学发展与水产品的安全控制第7期
［17］NYATIH. Survivalcharacteristics and the applicability of
predictivemathematical modellingtoListeria monocytogenes growth in sous vide products.International Journal of Food Microbiology,2000,56(2/3):123-132.
［18］M C C L U R E P J , B L A C K B U R N C W , C O L E M B , et al. Modellingthe
growth,survival and death of microorganisms in foods:the UK food micromodel approach. International Journal of Food Microbiology, 1994,23(3/4):265-275.
［19］LEPORQ B, MEMBR J M, DERVIN C, et al. The“Sym
Previus”software, a tool to support decisions to the foodstuff safety. Interna-tional Journal of Food Microbiology, 2005,100(1/3):231-237.
［20］杨宪时，钟许，郭全友. 养殖鱼类货架期预测系统的
设计与评估. 农业工程学报，2006 22(8):129-133.
［21］邵伟，仇敏，唐明，等. 预测微生物学在冷鲜肉货架
期预测中的应用. 肉类工业，2006,11:25-26
［22］BUCHANAN R L. Predictive food microbiology.Trends
Forecast Microorganism Science and Safety Control of Aquatic Products
SONG Hua 1,2, JIANG Xiao-lu 1
(1Ocean University of China, Qingdao 266071,China;
2
Shandong Taixiang Group Food Safety Of fi ce, Rongcheng 264309,China)
Abstract：Forecast microorganism science is a combination of food microorganism and statistics. Through mathematical model building, it forecasts growth tendency of microorganism quickly and is a good way to control microorganism of aquatic products, which has a directive function to processing and producing safety control of aquatic products. Forecast microorganism science also has reasonable forecast on storage racks. It will be powerful mean for safety control of aquatic products.
Keywords：forecast microorganism science；safety control；aquatic product
in FoodScience and Technology, 1993,4(1):6-11.
［23］李文茹，谢小保，施庆珊，等. 预测微生物学及其在
食品科学中的应用. 食品与发酵工业，2009,35(4):136-140.
［24］MEMBR J M, LAMBERT R J W. Application of predictive
modeling techniques in industry:from food design up to risk assessment. Inter-national Journal of Food Microbiology, 2008,128(1):10-15.
［25］肖琳琳，张凤英，杨宪时，等. 预报微生物学及其在
食品货架期预测领域的研究进展. 海洋渔业，2005, 27(1):68-73.
［26］范瑜敏，李柏林，欧杰，等. 不同贮藏条件下罗氏
沼虾细菌总数生长数学模型的研究. 食品科学,2007, 28(9):418-421.
［27］刘琳. 预测微生物学在肉品工业中的应用. 肉类研究，
2009,7:54-59.
14中国食物与营养第17卷。