裹漿中金黃色葡萄球菌生長預測模型的建立

汪慧春 黃和 劉亞 蔣志紅 勵建榮

摘要

[目的]建立裹漿中金黃色葡萄球菌的生長預測模型。[方法]試驗通過接種金黃色葡萄球菌標準菌株菌懸液到無菌裹漿中，分別放在14、18、22、27、32和37 ℃下培養，通過測定不同溫度下的生長數據采用修正Gompertz、修正Logistic、Baranyi模型擬合生長曲線。通過相關系數的比較，采用最優模型為一級模型，在最優一級模型的基礎上擬合出相關參數。采用Ratkowsky平方根模型分別建立溫度與最大比生長速率（μm）、遲滯期（λ）的二級模型。[結果]研究表明，修正Gompertz模型為最優一級模型，模型經偏差因子（Bf）和準確因子（Af）驗證，均在合適的范圍內，表明所建模型預測效果較好。[結論]該研究建立的生長預測模型能夠有效預測金黃色葡萄球菌在裹漿中的生長情況，可降低食物中毒風險。

關鍵詞 裹漿；金黃色葡萄球菌；生長預測模型

中圖分類號 S609.9 文獻標識碼

A 文章編號 0517-6611（2014）26-09157-04

Development of Predictive Model for the Growth of Staphylococcus aureus in Wrapped Slurry

WANG Hui-chun，HUANG He et al （Guangdong Provincial Key Laboratory of Aquatic Product Processing and Safety， Key Laboratory of Advanced Processing of Aquatic Products of Guangdong Higher Education Institution， College of Food Science and Technology， Department of Experimental Teaching， Guangdong Ocean University， Zhanjiang， Guangdong 524088）

Abstract [Objective] To establish growth predictive model of Staphylococcus aureus in wrapped slurry. [Method] Through inoculum standard strains of Staphylococcus aureus bacterial suspension in sterile wrapped slurry， they were cultured under 14， 18， 22， 27， 32， 37 ℃. Through measured the growth data at different temperatures， the modified Gompertz，， modified Logistic， Baranyi model were fitting growth curve. The goodness-of-fit of three models was compared using determination of coefficient and the optimal model fitting primary model. Therefore， the growth rate （μm） and lag time（λ）obtained from the optimal model were employed to establish the Ratkowsky square root model as secondary model. [Result] The results showed， the modified Gompertz is the optimal primary model， the model were validated using bias factor （Bf）， accuracy factor （Af）， were within the reliable range. [Conclusion] The established predictive model can be used to assess the grow situation of S.aureus in wrapped slurry and reduce food poisoning risk.

Key words Wrapped slurry； Staphylococcus aureus； Growth predictive model

面包蝦以鳳尾蝦＼蝴蝶蝦裹上特制裹漿，再配以其他調味料，經油炸烹飪而成，外觀金黃、造型獨特、口感脆香、食用方便，深受國內外消費者歡迎。然而面包蝦生產復雜，極易被各種腐敗菌及致病菌污染，常因微生物超標影響出口。在面包蝦的生產工序中，裹漿是一道非常關鍵的工序，由于持續時間長，溫度控制不到位，易引起大量微生物繁殖，導致終產品不合格。金黃色葡萄球菌是一種生長要求低的革蘭氏染色陽性菌^[1]，在細菌中抵抗極端環境能力最強^[2]，每年在美國、歐洲、日本都發生大量金黃色葡萄球菌食物中毒事件，我國每年發生的金黃色葡萄球菌中毒比例也在上升^[3]。當食品中金黃色葡萄球菌達到一定數量級，會產生腸毒素和侵襲性酶，容易造成食物中毒^[4]。因此，建立裹漿中金黃色葡萄球菌的生長預測模型，能夠有效預測金黃色葡萄球菌的生長情況，降低食物中毒風險。

1 材料與方法

1.1 材料

裹漿，湛江某水產公司提供；金黃色葡萄球菌標準菌株（ATCC6538）、腦心浸液肉湯（BHI），廣東環凱生物科技有限公司；7.5%的氯化鈉肉湯、Baird-Parker培養基基礎、亞碲酸鉀卵黃增菌液，北京陸橋技術有限公司；營養瓊脂（NA），青島高科技園海博生物技術有限公司；NaCl 分析純，廣東省光華科技股份有限公司。

主要儀器：BXM-30R 型立式壓力蒸汽滅菌器，上海博訊實業有限公司；SPX-250B-Z 型生化培養箱（5～50 ℃，±1.5 ℃），上海博訊實業有限公司醫療設備廠；722s可見分光光度計，上海儀電分析儀器有限公司；EPS-202電子天平，長沙湘平科技發展有限公司； SW-CJ-2D型雙人當面凈化工作臺，蘇州凈化設備有限公司；BCD-285WMQTSL1 型冰箱，蘇州三星電子有限公司。

1.2 方法

1.2.1 菌懸液的制備。

標準菌株于-80 ℃條件下用30%的甘油腦心浸液肉湯（BHI）保存，用時取出一支10 μl的EP管解凍，用7.5%的氯化鈉肉湯活化2～3次備用。用無菌的7.5%的氯化鈉肉湯調節OD600到0.5左右，制成初始濃度為102～104 cfu/ml的菌懸液。

1.2.2 樣品處理。

用高壓平口袋分裝面包蝦，2只/包，真空包裝，在壓力為500 MPa，室溫下處理20 min。將超高壓處理后的面包蝦準確稱取10 g于無菌均質袋中，加入90 ml 0.85%的無菌生理鹽水，拍打90 s，吸取1 ml至裝有9 ml 0.85%的無菌生理鹽水的試管中，進行10倍稀釋，吸取100 μl原液及稀釋液于培養皿中，分別用含亞碲酸鉀卵黃增菌液的Baird-Parker培養基和NA傾注平板，37 ℃下培養48 h，均不長菌，表明面包蝦中的雜菌已被殺滅，將滅菌面包蝦保存于-18 ℃的冰箱中備用。

1.2.3 生長曲線的測定。

無菌操作，準確稱取10 g/份經超高壓處理的無菌裹漿于6 cm的培養皿中，每份裹漿中均勻注射100 μl的菌懸液，用保鮮膜密封，分別置于14、18、22、27、32和37 ℃下培養，根據不同的設定溫度，在選定的時間下取出樣品，用90 ml 0.85%的無菌生理鹽水洗入無菌均質袋中，拍打90 s，用移液槍吸取1 ml均漿液于裝有9 ml 0.85%的無菌生理鹽水的試管中，依次類推，進行10倍稀釋，選擇3個連續的合適稀釋度，每個稀釋度做3個平行，計數方法參照GB /T4789.37-2008《食品微生物學 檢驗金黃色葡萄球菌檢驗》^[5]稍作修改，每個溫度做2個平行。

1.3 模型的建立

1.3.1 一級模型的建立。

一級模型用Origin 8.5軟件擬合修正Gompertz、修正Logistic，DMfit軟件擬合Baranyi模型。其中修正Gompertz模型的方程如下^[6-7]：

3 結論

將不同溫度下裹漿中金黃色葡萄球菌的生長數據分別擬合修正Gompertz、修正Logistic、Baranyi模型，3種模型的擬合效果均較好，相關系數均在0.98以上，其中修正Gompertz模型的擬合效果最好。選擇最優一級模型修正Gompertz模型計算生長參數，建立最大比生長速率、遲滯期與溫度的二級模型，二級模型采用Ratkowsky平方根模型進行線性擬合，結果顯示線性關系均較好，相關系數分別為0.952 7、0.902 81。初級模型偏差因子（Bf）和準確因子（Af）評定，均接近于1，二級模型方差分析P值小于0.001，方程顯著，說明所建模型有效。

食品預測微生物學是一門將生物學、數學、計算機學、統計學結合起來應用于食品加工與儲藏過程中預測腐敗菌及致病菌的數量變化的學科^[11-12]。由于食品預測微生物學可以在不進行檢測的情況下預測微生物的生長情況，因此被廣泛應用于各類食品中。國內外已有研究建立各種食品中金黃色葡萄球菌的生長預測模型，國內黃馳云、閆軍、李文杰、韓齊等分別研究了不同食品中金黃色葡萄球菌的生長預測模型^[13-16]，國外Fujikawa H、Juneja VK等分別建立了牛奶、雞肉中金黃色葡萄球菌的生長預測模型^[17-18]，這些研究都是建立溫度的生長預測模型。Valero A、Rodriguez-Caturla M Y等建立了金黃色葡萄球菌在不同溫度、pH、水分活度條件下的生長情況^[19-20]。該研究建立裹漿中金黃色葡萄球菌的溫度生長預測模型是基于生產實際中溫度是影響最大的因素，所建模型用于預測實際生產過程中金黃色葡萄球菌的數量，從而降低風險。

參考文獻

[1]MARRIOTT N G，GRAVANI R B.In principles of food sanitation[J].Springer Science Business Media，2006（5）：48.

[2] 鄧志愛，李孝權，李釧華，等.金黃色葡萄球菌所致食源性疾病分離株的多態性分析[J].實用預防醫學，2006，13（3）：498-500.

[3] 索玉娟，于宏偉，凌巍，等.食品中金黃色葡萄球菌污染狀況研究[J].中國食品學報，2008，8（3）：88-93.

[4] SNEED J，STROHBEHN C，SHIRLEY A G，et al.Microbiological evaluation of foodservice contact surfaces in Iowaassisted-livingfacilities[J].Am Diet Assoc，2004，104：1722-1724.

[5] 中華人民共和國衛生部.GB 4789.37-2008 食品衛生微生物學檢驗[S].北京：中國標準出版社，2008.

[6] GIBSON A M，BRATCHELL N，ROBERTS T A.The effect of sodium chloride and temperature on the rate and extent of growth of Clostridium botulinum type A in pasteurized pork slurry[J].Journal of Applied Microbiology，1987，62（6）：479-490.

[7] GIBSON A M，BRATCHELL N，ROBERTS T A.Predicting microbial growth：growth responses of salmonellae in a laboratory medium as affected by pH，sodium chloride and storage temperature[J].International Journal of Food Microbiology，1988，6（2）：155-178.

[8] BARANYI J，ROBERTS T A.Mathematics of predictive food microbiology[J].International Journal of Food Microbiology，1995，26（2）：199-218.

[9] RATKOWSKY D A，OLLEY J，MCMEEKIN T A，et al.Relationship between temperature and growth rate of bacterial cultures[J].Journal of Bacteriology，1982，149（1）：1-5.

[10] ROSS T.Indices for performance evaluation of predictive models in food microbiology[J].Journal of Applied Microbiology，1996，81（5）：501-508.

[11] HUANG L.IPMP 2013-A comprehensive data analysis tool for predictive microbiology[J]. International Journal of Food Microbiology，2014，171：100-107.

[12] MCMEEKIN T A，OLLEY J，RATKOWSKY D A，et al.Predictive microbiology：towards the interface and beyond[J].International Journal of Food Microbiology，2002，73（2/3）：395-407.

[13] 黃馳云.凍生蝦仁中大腸桿菌和金黃色葡萄球菌的風險評估及對產品貨架期的預測[D].湛江：廣東海洋大學，2010.

[14] 閆軍，遇曉杰，湯巖，等.金黃色葡萄球菌在生乳中生長預測模型的建立[J].中國食品衛生雜志，2010，22（6）：502-505.

[15] 李文杰，黃和，傅洪銳，等.模擬蟹肉中金黃色葡萄球菌生長模型的建立[J].食品與發酵工業，2009，34（12）：10-12.

[16] 韓齊，陳倩，孫方達，等.水餃餡料中金黃色葡萄球菌預測模型的建立[J].食品工業科技，2013，34（23）：93-96.

[17] FUJIKAWA H，MOROZUMI S.Modeling Staphylococcus aureus growth and enterotoxin production in milk[J].Food Microbiology，2006，23（3）：260-267.

[18] JUNEJA V K，VALENZUELA MELENDRES M，HUANG L，et al.Modeling the effect of temperature on growth of Salmonella in chicken[J].Food Microbiology，2007，24（4）：328-335.

[19] VALERO A，PREZ-RODRGUEZ F，CARRASCO E，et al.Modelling the growth boundaries of Staphylococcus aureus：Effect of temperature，pH and water activity[J].International Journal of Food Microbiology，2009，133（1）：186-194.

[20] RODRIGUEZ-CATURLA M Y，VALERO DIAZ A，VALLEJO J L R，et al.Effect of pre-incubation conditions on growth and survival of Staphylococcus aureus in sliced cooked chicken breast[J].Meat Science，2012，92（4）：409-416.