预测食品微生物学的研究进展

第29卷第2期

Vol 129,No 12

西华大学学报(自然科学版)

Journal of Xihua University ・Natural Science

2010年3月

Mar .2010

文章编号:16732159X (2010)022*******

收稿日期:2010201225 基金项目:西华大学研究生创新基金项目(YCJJ200943) 作者简介:李玉锋(19652),男,四川剑阁县人,教授,硕士研究生导师,主要研究方向为食品技术。

预测食品微生物学的研究进展

李玉锋,黄　丹,赵　丽,黄丽娟

(西华大学生物工程学院,四川成都610039)

摘　要:预测食品微生物学是依据各种食品微生物在不同加工、贮藏和流通条件下的基础信息库、预测食品中微生物数量的动态变化及其货架期,并对食品的安全性做出快速判断的一门新兴学科。本文简要介绍了预测微生物学的现状及其未来的发展趋势。

关键词:预测食品微生物学;货架期;食品安全 中图分类号:TS20113

文献标识码:A

Progress i n the Research on the Pred i cti ve Food M i crob i ology

L I Yu 2feng,HUANG Dan,ZHAO L i,HUANG L i 2juan

(School of B ioengineering,X ihua U niversity,Chengdu 610039China )

Abstract:Predictive f ood m icr obi ol ogy is a detailed knowledge based on all kinds of f ood m icr obi ol ogy ’s basic infor mati on base f or different p r ocessing,st orage and distributi on conditi ons,t o p redict the nu mber of m icr oorganis m s in f ood dyna m ics and its shelf life ,moreover make quick judg ments on the safety and quality of f ood .This paper briefly intr oduces the status of p redictive m icr obi ol ogy and its future devel op ing trend .

Key words:p redictive food m icr obi ol ogy ;shelf life;food safety

食品质量与安全与人们的生活息息相关,为了

解决微生物生长与食品安全性的矛盾的需要,20世纪80年代初,Ross 等最先提出“微生物预报技术”这一概念,从此预测微生物学便应运而生。

预测食品微生物学是一门在微生物学、数学、统计学和应用计算机科学基础上建立起来的新兴学科。它的发展方向是研究和设计一系列能描述和预测微生物在特定条件下生长和死亡的模型。它是依据各种食品微生物在不同加工、储藏和流通条件下的特征信息库,通过计算机的配套软件,判断食品内主要病原菌和腐败菌生长或残存的动态变化,从而对食品的质量和安全性做出快速评估的预测方法。目前微生物预测技术正在得到广泛的研究和应用,而建立完善的数学模型则是预测微生物学的核心[1]

。

1　预测食品微生物学

预测食品微生物学(Predictive Food M icr obi ol o 2

gy )最初由Roberts 和Jarvis 于1983年提出,现在已

成为食品微生物领域最活跃的研究方向之一[2]

。

预测微生物学研究微生物关于食品从原料到消费全

过程,随环境条件的改变,食品可能出现的情况[3]

。

预测微生物学旨在以计算机为基础,描述特定环境下各种微生物的行为,借此数量化预测细菌的生长、残存、死亡情况。从特定产品出发,建立大量的微生物动力学生长模型后,通过计算机和配套软件,无需进行传统的分析检测就可快速地对食品的

货架期和安全性做出评估[4]

。

近来,预报微生物学在食品货架期预测领域的研究屡见不鲜,研究者在探索过程中逐渐明确,该领域必须进行以下三大方面的研究:(1)食品微生物及微生态研究,包括食品中微生物的种类、数量、消长、相互作用、腐败相关的代谢等;(2)建立合适的微生物动力学生长模型,并将环境因子对细菌消长的影响整合到其中;(3)以微生物生长数据库为基

西华大学学报・自然科学版2010年

础,开发便捷的货架期预测软件[4]。

2　微生物生长预测模型

预测微生物模型分为初级模型、次级模型和三级模型3个级别。初级模型反映的是微生物数目随着时间变化的关系,其应用最多的是Gompertz和Baranyi两种模型,Gompertz模型最初不是设计用来描述细菌生长,只是模型中的参数被赋予了物理含义来解释微生物的生长参数,而这些参数在建立和解释模型时都发挥了重要作用。近年来,由Baranyi 等在1994年提出的Baranyi模型得到了越来越广泛的应用,其最大优点就是拟合性较高,而且是真正意义上的动力学模型,可以描述环境因素随时间变化的微生物生长情况。次级模型反映的是微生物生长迟滞期(λ)、比生长速率(μ)和细胞最大近似浓度(A)与温度、pH值、a

w

、气体浓度等之间的关系,以及微生物数量与环境条件参数的对应关系。二级预测模型表达初级模型的参数与环境条件变量如温度、pH、水分活性、氧气浓度、氧化还原电势以及防腐剂等之间的函数关系,预测模型的应用能够减少或替代为确保食品安全而进行的动物试验[5,6]。在食品工业中已经被应用的二级预测模型包括:A r2 rhenius指数模型、Bělehrádek平方根模型、响应曲面模型,以及近年来发展起来的人工神经网络等[7]。其中响应曲面模型应用多元回归方法能够较好的研究多种因素及其交互效应对微生物生长的影响,是常用的基本方法之一[6]。

目前,世界上已开发了多种食品微生物生长模型预测软件。美国农业部开发的病原菌模型程序P MP(Pathogen Modeling Pr ogra m)包括了嗜水气单胞菌(Aer omonas hydr ophila)、腊状芽孢杆菌(Bacillus cereus)、肉毒梭菌(Cl ostridium botulinu m)、产气荚膜梭菌(Cl ostridi u m perfringens)、大肠埃希氏菌0157:H7(Escherichia coli0157:H7)、单核细胞增生李斯特菌(L isteria monocyt ogenes)、沙门氏菌(Sal2 monella s pp.)、弗氏志贺氏菌(Shigella flexneri)、金黄色葡萄球菌(Staphyl ococcus aureus)、小肠结肠炎耶尔森氏菌(Yersinia enter ocolitica)10种重要的食源性病原菌的生长、失活、残存、产毒、冷却、辐射等38个预报模型,每个预报模型包括温度、pH、a w(wa2 ter activity,水分活度)、添加剂等影响因子,其预测结果具有较高的精确度[8]。

英国农业、渔业和食品部开发的食品微生物模型F M(Food M icr o model)含有二十几种数学模型,对l2种食品腐败菌和致病菌的生长、死亡和残存进行了数学的表达.该系统具有数据库信息量大、数学模型成熟完善以及预测结果误差小的特点[8]。

在2003年第四届国际预测性食品模型会议上,美、英两国宣布在因特网上共同建立的世界最大预测微生物学信息数据库Combase,目前已拥有了约25000个有关微生物生长和存活的数据档案[9]。使用者可以模拟一种食品环境,通过输入相关数据(例如温度、酸度和湿度),搜索到所有符合这些条件的数据档案。这种方法可以大大减少无谓的重复试验,改进模型,并且实现数据来源标准化。

由于对预测微生物学研究的要求发生了变化,近年来预测模型的开发已超过了原来的生长/死亡曲线的阶段,目前所开发的模型中以下4种为主流的模型:(1)生长/非生长界面模型;(2)诱导期预测模型;(3)非热死亡模型;(4)非线性热死亡模型[10]。

3　预测微生物学的应用

预测微生物学的研究开始于1983年,一个30人的食品微生物学家小组应用直观预测的Del phi 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的成果,从此预测微生物学的巨大应用潜力吸引了来自各国研究者的巨大兴趣和资金,也揭开了预测微生物学的序幕。

20世纪80—90年代,由于食品安全问题面临的严峻形势,预测微生物学的研究对象主要还是食品中的病原菌(如肉毒梭菌、沙门氏菌、李斯特杆菌等)。后来,随着食品企业对自身产品质量问题的关注,腐败菌的研究也逐渐发展成熟起来,开始对腐败菌的研究主要应用在水产品和奶制品中,如:Dav2 ey探讨了乳酸发酵模型对乳酸乳杆菌生长的监测研究。近年来,渐渐扩展到其它的食品领域和微生物种类,如:Z wietering研究了预测植物乳杆菌对沙拉的货架期影响;研究肉毒梭状芽孢杆菌建立一系列概率模型,如气调贮藏下的鱼丸,火鸡鸡胸的熟制品[11]。

总的说来,预测微生物学在食品工业的运用主要体现在以下方面:(1)品质预测:主要用于货架期的预报,研究在真实的流通环境中,随着温度等影响因子的变动,对食品品质的变化进行预测,例如丹麦开发的SSP1.1,输入初始菌数、保藏温度等参数,可预测鳕鱼的货架期。(2)安全评估:微生物风险评估常采用概率模型,最主要的应用领域是食品卫生质量管理。预测微生物学在产品质量和安全上为加工过程的影响因素提供了客观和定量的评估方

002