3 種流通模式下生豬肉中單增李斯特菌的暴露評估

劉陽泰，孫菀霞，劉寶林*，董慶利*

（上海理工大學醫療器械與食品學院，上海 200093）

截至2016年，我國豬肉年總產量及人均食用量分別達到5 299.1萬 t及19.8 kg，均占食用畜類產品首位[1]。而隨著中國消費水平升級，消費者對食品品質與安全的關注程度也逐步提高。近年來，尤其在大中型城鎮中，冷鮮豬肉得到廣泛認可，消費比重逐步提高，占比達到17%左右，熱鮮豬肉消費約68%，仍占主要地位，其余為加工肉制品[2-3]。

熱鮮豬肉與冷鮮豬肉的主要區別在于加工及流通環節的條件不同。前者通常是夜間11點至凌晨3點左右宰殺分割，未經冷卻直接于清晨上市的豬肉，全程豬肉溫度較高（約38 ℃至室溫）[4]；后者指生豬屠宰后迅速降溫至4～8 ℃分割加工，并在后續儲運過程中始終保持該溫度的豬肉[5]。在銷售環節上，熱鮮豬肉及冷鮮豬肉均基本保持著加工廠向超市、農貿市場輸送，再銷售至消費者的流通模式[6]，并非真正意義上的全程冷鏈。隨著電商經濟逐步擴大，網上下單購買，由加工廠直接向家庭配送的O2O服務模式逐漸涌現，使全程冷鏈模式應用于生豬肉成為可能[7]。

在過去對熱鮮豬肉及冷鮮豬肉的研究中，多以理化指標及腐敗程度等品質比對為主，而關于不同供應流通鏈中食源性致病菌暴露評估的定量安全性評估的報道較少。單增李斯特菌（Listeria monocytogenes）是豬肉中常見且危害嚴重的食源性致病菌之一，其主要特點是可耐受較嚴苛的環境，低溫下（約－0.4 ℃）也可生長[8]，對基于冷藏鏈的肉類及其制品中單增李斯特菌的風險評估有待完善。同時，單增李斯特菌也有較強的轉移特性，在后期貯藏、再加工，甚至食用階段可能與接觸介質交叉污染，導致相接觸食物的潛在污染風險[9-10]。

據此，本實驗以目前熱鮮豬肉及冷鮮豬肉供應流通環節為基礎建立簡化模型，同時考慮未來可能實現的加工廠直接輸送食品至家庭的全程冷鏈模式，對生豬肉中單增李斯特菌開展暴露評估及比較研究。

1 材料與方法

1.1 生豬肉中單增李斯特菌初始污染水平

本研究的生豬肉中單增李斯特菌初始污染水平參考Wang Kai等[11]于2014—2015年期間調研中國東部某市所采集的冷卻生豬肉樣品數據。檢測方法基于最大可能數（most probable number，MPN）法獲取污染水平定量數據。結果顯示，在476 組樣本中，陽性樣本為26 組，陰性樣本為450 組。同時參考董慶利[12]、王凱[13]等相關研究，以Beta（np＋1,nn＋1）分布形式表示初始污染率，其中np為陽性樣本數，nn為陰性樣本數，即生豬肉中單增李斯特菌的初始污染率Pp為Beta（27,451），則陰性污染率Pn可表示為1－Pp。

陽性樣本中的單增李斯特菌污染水平Lp由累積分布密度函數描述。根據Jarvis公式估計陰性樣本中的單增李斯特菌污染水平Ln的平均值，由其反向偏斜累計概率分布表示[14]。最終，以離散函數Discrete（Lp∶Ln, Pp∶Pn）描述生豬肉中單增李斯特菌初始污染水平N0。本實驗中假設單位MPN可與CFU互換，依據實測數據，可得初始污染水平相關參數，如表1所示。

表1 生豬肉中單增李斯特菌初始污染水平Table1 Initial contamination of L. monocytogenes in raw pork

1.2 單增李斯特菌生長預測模型

本研究采用Baranyi模型[15]作為單增李斯特菌菌量隨時間變化的生長一級模型，Baranyi模型通過對延滯期的定義，反映了微生物的初始生理狀態及其適應環境的過程，可用于描述微生物單細胞水平和群體水平的生長情況[16]，其公式如式（1）、（2）所示。

式中：Nt表示時間t內的微生物最終污染水平（ln（CFU/g））；t表示微生物生長時間/h；Nmax表示微生物群體生長最大值（ln（CFU/g））；μmax表示微生物最大比生長速率/h－1；λ表示遲滯時間/h。

本研究采用γ模型作為單增李斯特菌的生長二級模型[17]，通過估計的實際溫度（式（3））、水分活度（式（4））和pH值（式（5）），計算有限條件下微生物最大比生長速率參數，公式如式（6）所示。

表2 單增李斯特菌生長參數及模型Table2 Growth parameters and models for L. monocytogenes

式中：T、aw、pH分別表示微生物生長實際條件下的溫度、水分活度及pH值；下標opt表示微生物最適生長條件；下標min表示微生物生長的最低可接受條件；pHmax表示微生物生長的最高可接受條件對應的pH值。

根據以上模型，參考單增李斯特菌相關生長邊界條件，生長參數設置如表2所示。

1.3 生豬肉供應流通鏈模型

參考目前普遍采用的生豬肉供應流通流程，由于不同地域各流通環節設置均有一定差異，為便于計算和評估，對實際流通環節進行簡化或合并，參數設置均采用概率分布形式表示，用以表征普遍流通模式下的條件范圍。在運輸階段，本研究僅考慮公路運輸一種方式。如圖1所示，分別設置了全程非冷鏈情況下熱鮮豬肉的流通模型、部分冷鏈條件下冷鮮豬肉的流通模型以及全程冷鏈條件下冷鮮豬肉的流通模型。

圖1 3 種生豬肉供應流通鏈模型Fig.1 Three raw pork transportation models

1.3.1 熱鮮豬肉的全程非冷鏈模型

根據熱鮮豬肉在室溫下加工并銷售的定義，將熱鮮豬肉供應流通鏈的加工和運輸過程合并表示，經銷售環節至消費者家庭貯藏前終止。其中，全程溫度參數結合全國室內平均最低溫度[22]、平均溫度及生豬肉溫度范圍[5]設置。由于熱鮮豬肉為夜晚加工凌晨銷售，故加工和運輸時間合并設置為3～8 h[4]。通常熱鮮豬肉為當天銷售完畢或做其他處理，故銷售時間不超過12 h。根據EcoSure于2008年發布的調研數據，通常豬肉經市售后轉移至家庭的時間在15 min～2 h之間，平均值為1 h10 min[23]。

1.3.2 冷鮮豬肉的部分冷鏈及全程冷鏈模型

因冷鮮豬肉全程在低于4 ℃的條件下加工完成，故基于部分冷鏈的冷鮮豬肉供應流通環節由加工結束后開始，經銷售環節至消費者家庭貯藏前終止。其中，由于在運輸過程中，卡車貨物擺放方式、制冷系統的差異，雖然理論溫度設置范圍為0～4 ℃，但實際貨物的中心溫度可能達到10 ℃[24-25]。結合陳克建[4]及王佩[26]等的相關調研數據，通常冷鮮豬肉的公路運輸時長為0.5～12 h。冷鮮豬肉通常在超市或農貿市場進行銷售，由于冷柜型號的不同，實際溫度差異也較大。根據EcoSure對市售冷鮮豬肉環境的調研數據，冷鮮保藏環境溫度在－6.67～19.44 ℃之間，平均值為3.39 ℃，同時冷鮮豬肉銷售時間不超過2 d[23]。當消費者轉移冷鮮豬肉時，中心溫度上升幅度在2.89～4.76 ℃。本研究中，全程冷鏈的冷鮮豬肉定義為從加工廠通過冷藏車直接運輸至家庭的冷鮮豬肉，其運輸環節與部分冷鏈條件下的運輸環節條件相同。

同時，生豬肉在加工后，其理化指標會發生一定變化[5,21]，因此單增李斯特菌生長環境的pH值及水分活度也會有一定范圍的波動，需要對此進行考慮。以上涉及到的環境參數具體設置均列于表3中。

表3 不同生豬肉供應流通鏈環境參數設置Table3 Environmental settings of different raw pork transportation chains

1.4 數據統計分析

本研究所有統計分析及制圖使用R（版本號3.4.0）平臺，通過自行編寫開發程序完成。根據以上參數定義，所有概率分布形式的預設參數均采用蒙特卡羅抽樣方法[27]，并運行迭代10 000 次獲得，最終污染水平比較結果以頻數分布直方圖形式描述。

2 結果與分析

2.1 不同供應流通鏈各環節豬肉中單增李斯特菌的生長情況

根據離散函數Discrete（Lp:Ln, Pp:Pn）所描述的生豬肉中單增李斯特菌的初始污染水平、單增李斯特菌生長參數分布定義及Baranyi模型，可獲得不同供應流通鏈各環節豬肉中單增李斯特菌的隨機生長情況，如圖2所示。

圖2 不同生豬肉供應流通鏈中各環節單增李斯特菌隨機生長情況Fig.2 Stochastic growth of L. monocytogenes during different raw pork transportation chains

通過對比圖2A～G，可較直觀看出在全程非冷鏈條件下，尤其是常溫零售環節，單增李斯特菌生長較快；同時，由于部分冷鏈過程中所設置的零售時間較長，單增李斯特菌也有較明顯的增長，其余環節菌量水平較平穩。根據隨機生長情況對比可以發現，全程非冷鏈條件下各環節的生長預測點較為分散，即生長不確定程度較其他供應流通鏈條要大，也說明了全程非冷鏈條件下的暴露評估工作更難開展，其食源性致病菌的風險較冷鏈供應條件不易把控。

2.2 不同供應流通鏈豬肉中單增李斯特菌的污染水平

根據離散函數Discrete（Lp∶Ln, Pp∶Pn）所描述的生豬肉中單增李斯特菌的初始污染水平，可由R語言中的mc2d開發包[28]，經蒙特卡羅方法模擬抽樣10 000 次，實現生成初始污染水平的頻數分布直方圖，如圖3A所示。

圖3 生豬肉單增李斯特菌污染水平頻數分布直方圖Fig.3 Frequency distribution histogram of L. monocytogenes contamination

根據3 種不同流通模型的生豬肉條件設置，獲得家庭貯藏階段前的生豬肉中單增李斯特菌的最終污染水平及與初始污染水平對比的頻數分布直方圖，如圖3B～D所示。借鑒國際食品微生物標準委員會對熟肉制品中單增李斯特菌食品安全目標（food safety objective，FSO）的定義[29]，設置單增李斯特菌污染風險閾值為2（lg（CFU/g）），圖3中紅色虛線表示該風險閾值，藍色虛線表示0.477（lg（CFU/g）），即等同于3 MPN/g，代表以MPN法為檢測方法時，單增李斯特菌的陽性樣本定量檢測限。

由圖3可直觀看出，熱鮮豬肉的最終污染水平分布較初始污染水平分布明顯右移，說明在流通過程中單增李斯特菌的污染水平有明顯增加；基于部分冷鏈的冷鮮豬肉最終污染水平有小幅增加，但也已有部分超過FSO閾值；基于全程冷鏈的冷鮮豬肉最終污染水平則幾乎與初始污染水平沒有差別。

經蒙特卡羅模擬抽樣后的單增李斯特菌在不同供應流通方式生豬肉中的最終污染水平信息及初始污染水平信息如表4所示。

表1 單增李斯特菌污染水平信息Table1 Contamination levels of L. monocytogenes lg（CFU/g）

當以單增李斯特菌FSO＝2（lg（CFU/g））作為風險閾值時，生豬肉中單增李斯特菌初始污染量預測超過閾值的概率約為0%，全程非冷鏈條件下最終預測污染量約為21.05%，部分冷鏈條件下最終預測污染量約為1.61%，全程冷鏈條件下最終預測污染量約為0%。當以單增李斯特菌陽性定量檢出限等于3 MPN/g作為風險閾值時，生豬肉中單增李斯特菌初始污染量預測陽性率約為6.07%，全程非冷鏈條件下最終預測污染量約為42.12%，部分冷鏈條件下最終預測污染量約為12.07%，全程冷鏈條件下最終預測污染量約為6.50%。

雖然生食豬肉的案例在國內較少，生豬肉在后期多經歷高溫熟制過程，實際食源性致病菌的攝入量將大大減少。但考慮到家庭貯藏及加工期間，生豬肉有可能與其他即食食品混合存放，易與相接觸介質產生交叉污染風險[9-10]。因此，在相關風險評估工作有待完善之前，仍需盡量降低其最終污染水平。

需要進一步說明的是，目前我國市售某類食品中某類食源性致病菌的公開定量檢測數據依然較少，其中多以某地疾病預防控制中心所公布的相關抽檢情況為主[30-32]，且通常以定性陽性檢出率進行說明，缺少具體定量數據支持，一定程度上阻礙了風險評估工作的開展。

本研究中所選取的初始污染數據來源于中國東部某市與2015年超市及農貿市場中的冷鮮豬肉抽樣數據[11]，基本代表了中國密集型城鎮的實際情況。由于樣本數據來源于流通階段的抽檢，對于冷鮮豬肉來說，將其作為加工后的初始污染水平數據基礎導致了風險結果被高估；對于熱鮮豬肉來說，其屠宰加工過程一直處于室溫環境，未經歷冷鮮豬肉低溫排酸等不利微生物生長的工藝過程[33]，一定程度上導致了其風險被低估。因此，實際全程非冷鏈模式較冷鏈模式的食用風險差異可能高于本實驗的評估。

同時，在實際食品流通鏈中，環節設置、冷藏設備、運輸地域以及貨物擺放形式等差異，也將增大實際最終污染水平的不確定性，增加評估難度[34]。根據管理要求，可能出現多個食品貨物集散節點，因此有多次“運輸-貯藏”的重復過程，其中貨物的裝卸將導致實際環境溫度的波動，引發潛在風險[35]。轉運貯藏環節的增多和地點變化還可能引發食品運輸及貯藏期間的交叉污染風險[36]，因此需要加強對環境污染狀況的監測，同時避免生鮮食品與其他食品，尤其是后期與可直接食用的食品混合運輸。隨著生產集約化，食品運輸距離隨之增加，在實際應用中，需要進一步考慮陸、海、空或混合運輸等復雜流通模式[34]，更精確地評估不同流通模式下的風險水平。

2.3 相關性分析

為進一步了解不同供應流通模型中各前提因素對生豬肉中單增李斯特菌最終污染水平的影響，通過R平臺根據3 種供應流通模型中各預設條件，分別計算各參數與生豬肉中單增李斯特菌最終污染水平之間的Pearson相關系數。Pearson相關系數介于－1～1之間，正值表示正相關，負值表示負相關，相關系數愈接近0，則表示相關性越弱[37]，結果如圖4所示。

圖1 不同生豬肉供應流通鏈中單增李斯特菌最終污染水平相關性分析Fig.1 Correlation analysis of s fi nal contamination levels of L. monocytogene for different raw pork transportation chains

由圖4可知，3 種流通方式中，單增李斯特菌的最終污染水平與初始污染水平的相關性最強，與類似研究[12-13]結果一致。在全程非冷鏈條件下，最終污染水平受到加工、運輸和銷售期間的環境因素及運輸時長影響也較強；在部分冷鏈的條件下，最終污染水平還易受到銷售環境因素的影響；而在全程冷鏈條件下，最終污染水平則基本僅受到初始污染水平的影響。因此，不論是熱鮮豬肉還是冷鮮豬肉均需加強源頭控制，保證其在流入市場之前處于安全限值內。

同時，源頭樣品漏檢錯檢、運輸貯藏環境變動等條件設置失效的情況難免發生，可能會導致后期不符合標準的食品繼續在市場中流通。因此，加強全程流通供應鏈風險管理工作勢在必行，如何根據后期檢測數據，快速確定供應鏈中的失效節點，進而通過早期干預避免風險擴大，需要開展更多研究。

本研究主要對不同流通模式的生鮮豬肉中單增李斯特菌暴露水平進行比較，因此并未考慮生鮮豬肉進入家庭后的暴露變化。已有相關研究探討了從銷售階段至食用前食品中食源性致病菌的暴露情況[12-13]，但未比較不同流通方式，也未結合劑量-效應模型開展食源性致病菌風險評估的研究，對實際因生豬肉中單增李斯特菌暴露所導致的發病情況依然有待評估。

3 結 論

研究結果表明，在3 種供應流通方式中：1）全程冷鏈模式下更有利于控制流通期間單增李斯特菌的生長，只有完善源頭管控工作，才可能保證生豬肉轉移至家庭后的暴露量不超過閾值范圍；2）部分冷鏈模式下單增李斯特菌最終暴露量平均水平較低，但需要注意其有可能超越FSO風險閾值，且污染水平最大可能值達到了8.488（lg（CFU/g））；3）全程非冷鏈模式下的熱鮮豬肉最易導致單增李斯特菌最終暴露量超過風險閾值，其加工、儲運、銷售時間較部分冷鏈下的冷鮮豬肉短，但造成食品安全事故的風險仍較高。