牛會(huì)敏,李苗云*,趙改名,張秋會(huì),田 瑋,黃現(xiàn)青,柳艷霞,張建威,高曉平,孫靈霞
(河南省肉制品加工與質(zhì)量安全控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河南農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科學(xué)技術(shù)學(xué)院,河南 鄭州 450002)
近年來,冷卻豬肉逐漸發(fā)展成為我國(guó)生鮮肉消費(fèi)的主流,國(guó)內(nèi)外關(guān)于冷卻豬肉中假單胞菌生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型已經(jīng)做了大量研究[1-4]。在預(yù)測(cè)微生物學(xué)領(lǐng)域,修正的Gompertz、Baranyi、Logistic及Huang等初級(jí)模型常被用來描述微生物數(shù)量隨時(shí)間的變化關(guān)系,在已有的研究中,大都選用單一的模型來描述假單胞菌數(shù)量隨時(shí)間變化的函數(shù)關(guān)系。盡管很多不同的非線性方程被當(dāng)做模型用來預(yù)測(cè)微生物的生長(zhǎng),但并不能確定哪一種模型可以在本質(zhì)上更優(yōu)于其他模型[5]。在模型選擇上很多學(xué)者做出了相當(dāng)多得努力,一些比較研究文獻(xiàn)也有報(bào)道[6-9],然而有必要直接采用以實(shí)際食品為培氧基質(zhì)而培養(yǎng)的微生物數(shù)據(jù)來評(píng)價(jià)常用初級(jí)模型的統(tǒng)計(jì)擬合能力。
本實(shí)驗(yàn)選擇3種常用的初級(jí)模型來擬合由冷卻豬肉復(fù)雜微生物體系中直接測(cè)定的假單胞菌生長(zhǎng)數(shù)據(jù),用殘差值分布圖及殘差平方和(residual sum of squares,RSS),殘差標(biāo)準(zhǔn)誤(residual standard error,RSE)及赤池信息量準(zhǔn)則(akaike information criterion,AIC)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來綜合比較分析3種模型擬合托盤包裝冷卻豬肉中假單胞菌生長(zhǎng)的情況,為冷卻豬肉假單胞菌預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)體系模型選擇提供理論指導(dǎo)。
冷卻豬肉豬背最長(zhǎng)肌 河南漯河雙匯集團(tuán)。
假單胞菌瓊脂(CM0559、SR0103E,PE真空包裝袋) 英國(guó)Oxoid公司。
HVE-50壓力蒸汽滅菌鍋 日本Hirayama公司;SPX-1505H-Ⅱ生化培養(yǎng)箱 上海新苗醫(yī)療器械公司;SW-CJ-2F潔凈工作臺(tái) 蘇州安泰空氣技術(shù)有限公司;MIR-254 低溫恒溫培養(yǎng)箱 日本Sanyo公司;VORTEX-2 GENIE 渦旋振蕩器 美國(guó)Scientific Industries公司。
1.3.1 取樣及貯藏
從雙匯集團(tuán)分割生產(chǎn)線隨即采取豬背最長(zhǎng)肌,用保鮮膜包裹,放置裝有冰袋的保溫箱中,迅速轉(zhuǎn)運(yùn)至實(shí)驗(yàn)室。修去筋腱后,將肉無菌切成小塊,按質(zhì)量稱取每袋220g左右進(jìn)行真空包裝,在0、5、10℃條件下貯藏。貯藏在0℃條件下的冷卻豬肉,每隔48h取樣測(cè)定假單胞菌;5℃貯藏的樣品每隔24h取樣測(cè)定;10℃貯藏的樣品每隔12h取樣測(cè)定。
1.3.2 冷卻豬肉中假單胞菌的計(jì)數(shù)方法
無菌操作稱取25g樣品,用剪刀剪碎后置于裝有225mL的8.5%滅菌生理鹽水的錐形瓶中,充分振搖,取100μL按1:10進(jìn)行倍比稀釋,之后按照修改的6×6點(diǎn)樣法[10]進(jìn)行微生物測(cè)定。每組樣品做5次平行。
1.3.3 微生物生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模型
在預(yù)測(cè)微生物學(xué)領(lǐng)域,預(yù)測(cè)模型是按數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分類的,初級(jí)模型表征的就是在一定生長(zhǎng)環(huán)境和條件下微生物數(shù)量隨時(shí)間變化的關(guān)系。選擇3種常用的初級(jí)模型來擬合低溫條件下冷卻豬肉中假單胞菌的生長(zhǎng)數(shù)據(jù)。
修正的Gompertz模型是經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停畛醪皇窃O(shè)計(jì)用來描述微生物生長(zhǎng),只是模型中的參數(shù)被賦予了物理含義來解釋微生物的生長(zhǎng)參數(shù),而這些參數(shù)在建立和解釋模型時(shí)都發(fā)揮了重要作用,此模型因使用簡(jiǎn)單而被廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)微生物的生長(zhǎng)。為了直接與另外兩個(gè)生物學(xué)基礎(chǔ)的模型進(jìn)行比較,本實(shí)驗(yàn)用自然對(duì)數(shù)值取代常用對(duì)數(shù)值,修正的Gompertz模型直接表述為:
式中:Y是t時(shí)微生物的自然對(duì)數(shù)值(ln(CFU/g));Nmax和N0分別是Y的初始值、最大值;μG是在時(shí)間M時(shí)的相對(duì)最大生長(zhǎng)速率;M是達(dá)到相對(duì)最大生長(zhǎng)速率所需要的時(shí)間。恒溫條件下遲滯期λ和生長(zhǎng)速率K可根據(jù)公式(2)、(3)計(jì)算。
由Baranyi等[11]在1994年提出的Baranyi模型得到了越來越廣泛的應(yīng)用,其最大的優(yōu)點(diǎn)就是擬合性較高,并且使用方便;動(dòng)態(tài)環(huán)境也可以使用;適合多種情況;模型中的參數(shù)都具有生理學(xué)意義,是真正意義上的動(dòng)力學(xué)模型。其方程描述如下。
式中:N0和ymax分別是Y的初始值、最大值;K是生長(zhǎng)速率。
遲滯期的計(jì)算根據(jù)公式(5),參數(shù)h0只是使曲線擬合更適宜的原始數(shù)據(jù)的一個(gè)中間轉(zhuǎn)換[12]。
最后選擇的是Huang模型[13],該模型來源于恒溫條件下微生物生長(zhǎng)情況的3個(gè)階段(遲滯期、對(duì)數(shù)期、穩(wěn)定期),公式可以描述為式(6)、(7)。
公式中參數(shù)的生物學(xué)意義同Baranyi模型。
采用Excel分別計(jì)算每個(gè)樣品假單胞菌數(shù)取對(duì)數(shù)值后的平均值[平均lg()][14],每個(gè)樣品假單胞菌取平均值后的對(duì)數(shù)值(N),假單胞菌平均值的估計(jì)值(lgA)。
式中:k為lg菌落數(shù);s為標(biāo)準(zhǔn)差。
采用SAS的統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)假單胞菌的生長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性回歸擬合。目前,并沒有一個(gè)單獨(dú)并簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)方法來評(píng)價(jià)非線性模型之間的異同及如何優(yōu)先選擇一個(gè)模型這個(gè)問題。一般情況下,主要選擇殘差分析和擬合度等統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)價(jià)不同非線性模型之間的比較,從而綜合評(píng)價(jià)模型的整體擬合能力[15]。本實(shí)驗(yàn)用殘差分析、RSS、RSE及AIC來整體評(píng)價(jià)3種模型的擬合能力。RSS和RSE值越小,模型擬合效果越好。采用Excel軟件對(duì)擬合的生長(zhǎng)曲線進(jìn)行繪圖。
式中:n為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的總數(shù);p為模型中參數(shù)的個(gè)數(shù);RSS為殘差平方和;n為數(shù)據(jù)的總數(shù);m為模型中參數(shù)的個(gè)數(shù)。AIC是衡量統(tǒng)計(jì)模型擬合優(yōu)良性的一種標(biāo)準(zhǔn),在不同的溫度條件下對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,AIC值最小的模型是最準(zhǔn)確的[16]。
假單胞菌屬是嗜冷菌,一直被認(rèn)為是在有氧條件下引起冷卻肉腐敗的主導(dǎo)作用菌[17-18]。由圖1可知,3組溫度下假單胞菌的初始菌值分別是11.81(ln(CFU/g))、8.65(ln(CFU/g))和9.25(ln(CFU/g)),從遲滯期的細(xì)節(jié)圖2可以明顯看出,托盤包裝冷卻豬肉中假單胞菌在低溫條件下(0、5、10℃)出現(xiàn)明顯的菌數(shù)下降趨勢(shì),隨后呈現(xiàn)典型“S”形生長(zhǎng)??赡苁菢悠方?jīng)歷了從企業(yè)到實(shí)驗(yàn)室的溫度波動(dòng)歷程后,低溫貯藏抑制了假單胞菌的生長(zhǎng),導(dǎo)致假單胞菌數(shù)量的下降。另外,假單胞菌是冷卻豬肉屠宰過程中污染的微生物,在豬肉這種新環(huán)境適應(yīng)過程中,細(xì)胞由于不適應(yīng)新環(huán)境生長(zhǎng)導(dǎo)致了死亡速率大于生長(zhǎng)速率,從而出現(xiàn)了初始假單胞菌數(shù)量下降的趨勢(shì)[19]。
圖 1 0(a)、5(b)、10℃(c)條件下冷卻豬肉中假單胞菌觀測(cè)值及擬合曲線Fig.1 Growth fitting curves of Pseudomonas in chilled pork at 0(a), 5 ℃(b) and 10 ℃(c)
圖 2 0(a)、5(b)、10℃(c)條件下冷卻豬肉中假單胞菌遲滯期細(xì)節(jié)圖Fig.2 lg phase of Pseudomonas in chilled pork at 0(a), 5 ℃(b) and 10 ℃(c)
2.2.1 殘差分布的分析
圖 3 0(a)、5(b)、10℃(c)條件下3種模型擬合的冷卻豬肉中假單胞菌數(shù)據(jù)的相對(duì)殘差值分布圖Fig.3 Distribution of relative residuals for three kinetics models for Pseudomonas growth in chilled pork at 0(a), 5 ℃(b) and 10 ℃(c)
由圖3可知,在0℃條件下,3種模型的殘差值均圍繞殘差等于零的直線上下隨即分布,這說明回歸曲線對(duì)原觀測(cè)值的擬合情況良好。而相對(duì)于修正的Gompertz和Huang模型來說,Baranyi模型擬合的殘差值分布更集中,在±0.3的范圍內(nèi)波動(dòng),說明在0℃條件下,Baranyi模型能更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)冷卻豬肉中假單胞菌的生長(zhǎng)狀況。在5℃條件下,修正的Gompertz模型擬合的殘差值分布相對(duì)集中,在殘差值等于零的直線上下隨即分布,范圍波動(dòng)在±0.4以內(nèi),說明在此溫度下,修正的Gompertz模型能更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)冷卻豬肉中假單胞菌的生長(zhǎng)情況。同樣的分析在10℃條件下,Huang模型是預(yù)測(cè)假單胞菌生長(zhǎng)最準(zhǔn)確的選擇。
2.2.2 擬合度統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的分析
表1反映的是低溫條件下3種模型擬合的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的比較分析??梢钥闯?,在0℃條件下,Baranyi模型擬合的RSS、AIC和RSE值是最小的,5℃條件下修正的Gompertz模型擬合的RSS、AIC和RSE值是最小的,而10℃條件下,擬合出最小RSS、AIC和RSE值的卻是Huang模型,3種模型中的任何一個(gè)模型都不能同時(shí)對(duì)所有溫度下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出最佳的擬合能力。Baty等[20]在5~42℃范圍內(nèi)的不同條件下,比較了修正的Gompertz、Baranyi和Lag-exponential模型對(duì)15個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里關(guān)于混合大腸桿菌O157:H7菌株生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的擬合情況,得出沒有一個(gè)模型可以對(duì)所有的數(shù)據(jù)表現(xiàn)出持續(xù)的最佳擬合能力。
表 1 3種模型擬合的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的比較分析Table 1 Comparative analysis of statistical parameters obtained from three growth models
目前國(guó)內(nèi)外報(bào)道的研究中大多是采用單一的某一個(gè)模型對(duì)微生物進(jìn)行預(yù)測(cè),如楊紅菊[21]、何帆[22]等均選用修正的Gompertz函數(shù)對(duì)不同包裝方式冷卻豬肉中的假單胞菌建立了動(dòng)力學(xué)生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型;Sivila[23]、Radovan[24]等使用Baranyi模型分別建立了有氧條件下生鮮禽肉中假單胞菌的生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型。Koutsoumanis等[25]結(jié)合溫度和pH值的影響使用Baranyi分別建立了豬肉和牛肉中假單胞菌的生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型。
對(duì)于建立微生物預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)收集來說,用液體培養(yǎng)基培養(yǎng)與實(shí)際肉品不同,肉湯培養(yǎng)基體系穩(wěn)定,不考慮原料組織對(duì)微生物的影響,大都采用確定的某一個(gè)模型進(jìn)行建模;而實(shí)際肉品中微生物生長(zhǎng)體系復(fù)雜,通過自然污染的原料肉直接測(cè)定的數(shù)據(jù)考慮了肉中復(fù)雜的微生物生長(zhǎng)環(huán)境,能更真實(shí)的反映微生物的生長(zhǎng)情況,因此有必要研究此環(huán)境下的微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型。
目前肉中假單胞菌的生長(zhǎng)大都單獨(dú)采用單一的模型進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)于冷卻豬肉來說,不同溫度下哪種模型更適用于預(yù)測(cè)假單胞菌的生長(zhǎng)并不清楚。本實(shí)驗(yàn)直接以托盤包裝的冷卻豬肉作為研究對(duì)象,假單胞菌出現(xiàn)初始菌值下降趨勢(shì)的特點(diǎn);選用不同的模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,找出了不同溫度下預(yù)測(cè)假單胞菌生長(zhǎng)的最適模型,Baranyi模型是0℃最適的,而5℃和10℃條件下的最適模型分別是修正的Gompertz和Huang模型。因此,通過以上分析和討論可知,對(duì)于復(fù)雜的肉品體系而言,不同的溫度條件下應(yīng)該選擇最適合的模型而不是單一的模型來預(yù)測(cè)假單胞菌的生長(zhǎng),這也為冷卻豬肉實(shí)際生產(chǎn)中建立假單胞菌的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)體系提供了理論依據(jù)。
低溫條件下,托盤包裝冷卻豬肉中假單胞菌數(shù)量在遲滯期出現(xiàn)初始菌值下降的趨勢(shì)。在0、5、10℃條件下擬合冷卻豬肉中假單胞菌生長(zhǎng)的最適模型分別是Baranyi、修正的Gompertz和Huang模型。在對(duì)冷卻豬肉中假單胞菌進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),不同的溫度條件下應(yīng)該選擇最適合的模型而不是單一的模型來預(yù)測(cè)假單胞菌的生長(zhǎng)。
[1] 姜英杰, 鄒曉葵, 吳菊清. 假單胞菌在豬肉上生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型的建立與驗(yàn)證[J]. 貴州農(nóng)業(yè)科學(xué), 2010, 38(8): 141-145.
[2] 李苗云. 冷卻豬肉中微生物生態(tài)分析及貨架期預(yù)測(cè)模型的研究[D]. 南京: 南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2006.
[3] 姜英杰. 假單胞菌和大腸桿菌在冷卻豬肉中生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型的建立[D]. 南京: 南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2008.
[4] LIU Fang, YANG Runqing, LI Yunfei. Correlation between growth parameter of spoilage microorganisms and shelf-life of pork stored under air and modified atmosphere at-2, 4 and 10 ℃[J]. Food Microbiology, 2006, 23: 578-583.
[5] LóPEZ S, PRIETO M, DIJKSTRA J, et al. Statistical evaluation of mathematical models for microbial growth[J]. International Journal of Food Microbiology, 2004, 96: 289-300.
[6] ZWIETERING M H, JONGENBURGER I, ROMBOUTS F M, et al. Modeling of the bacterial growth curve[J]. Applied and Environment Microbiology, 1990, 56: 1875-1881.
[7] BUCHANAN R L, WHITING R C, DAMERT W C. When is simple good enough: a comparison of the Gompertz, Baranyi, and threephase linear models for fitting bacterial growth curves[J]. Food Microbiology, 1997, 14: 313-326.
[8] SCHEPERS A W, THIBAULT J, LACROIX C. Comparison of simple neural networks and nonlinear regression models for descriptive modeling of Lactobacillus helveticus growth in pH-controlled batch cultures[J]. Enzyme and Microbial Technology, 2000, 26: 431-445.
[9] DALGAARD P, KOUTSOUMANIS K. Comparison of maximum specific growth rates and lag times estimated from absorbance and viable count data by different mathematical models[J]. Journal of Microbiology of Methods, 2001, 43: 183-196.
[10] CHEN C Y, NACE G W, IRWIN P L. A 6 × 6 drop plate method for simultaneous colony counting and MPN enumeration of Campylobacter jejuni, Listeria monocytogenes, and Escherichia coli[J]. Journal of Microbiological Methods, 2003, 55: 475-479.
[11] BARANYI J, ROBERTS T A. A dynamic approach to predicting bacterial growth in food[J]. International Journal of Food Microbiology, 1994, 23: 277-294.
[12] BARANYI J, ROBINSON T P, KALOTI A, et al. Predicting growth of Brochothrix thermosphacta at changing temperature[J]. International Journal of Food Microbiology, 1995, 27: 61-75.
[13] HUANG Lihan. Growth kinetics of Listeria monocytogenes in broth and beef frankfurtermal-determination of lag phase duration and exponential growth rate under isothermal conditions[J]. Journal of Food Science, 2008, 73: 235-242.
[14] KILSBY D C, PUGH M E. The relevance of the distribution of microorganisms within batches of food to the control of microbiological hazards from foods[J]. Journal of Application Bacteriology, 1981, 51: 345-354.
[15] LóPEZ S, PRIETO M, DIJKSTRA J, et al. Statistical evaluation of mathematical models for microbial growth[J]. International Journal of Food Microbiology, 2004, 96: 289-300.
[16] MOTULSKY H J, CHRISSTOPOULOS A. Fitting models to biological data using linear and nonlinear regression[M]. San Diego: A Practical Guide to Curve Fitting, GraphPad Software, 2003.
[17] GILL C O, NEWTON K G. The development of aerobic spoilage flora on meat stored at chill temperature[J]. Journal of Applied Microbiology, 1977, 43: 189-195.
[18] GILL C O, NEWTON K G. The ecology of bacterial spoilage of fresh meat at chill temperature[J]. Meat Science, 1978, 2: 207-217.
[19] YATES G T, SMOTZER T. On the lag phase and initial decline of microbial growth curves[J]. Journal of Theoretical Biology, 2007, 244: 511-517.
[20] BATY F, DELIGENETTE-MULLER M L. Estimating the bacterial lag time: which model, which precision?[J]. International Journal of Food Microbiology, 2004, 91: 261-277.
[21] 楊紅菊, 南慶賢. 冷卻豬肉主要腐敗微生物生長(zhǎng)模型的建立[J]. 前沿科技, 2004, 4(3): 7-10.
[22] 何帆, 徐幸蓮, 周光宏. 不同包裝條件下冷卻豬肉品質(zhì)特征指標(biāo)及動(dòng)態(tài)模型研究[J]. 食品科學(xué), 2010, 31(24): 473-478.
[23] SILVIA A, DONALD W. Development and validation of a mathematical model to describe the growth of Pseudomonas spp. in raw poultry stored under aerobic conditions[J]. International Journal of Food Microbiology, 2007, 120: 287-295.
[24] RADOVAN G, JUDITH K, STEFANIE B, et al. Mathematical modeling for predicting the growth of Pseudomonas spp. in poultry under variable temperature conditions[J]. International Journal of Food Microbiology, 2008, 127: 290-297.
[25] KOUTSOUMANIS K, STAMATION A, SKANDAMIS P, et al. Development of a microbial model for the combined effect of temperature and pH on spoilage of ground meat, and validation of the model under dynamic temperature conditions[J]. Applied and Environmental Microbiology, 2006, 72: 124-134.