王曉靜，劉雅臻，姬華，*，王新，伊緒東

（1.石河子大學食品學院，新疆石河子832000；2.東北農(nóng)業(yè)大學理學院，黑龍江哈爾濱150000；3.西北農(nóng)林科技大學食品科學與工程學院，陜西楊凌712100）

新疆椒麻雞是一道美味的菜肴，味道鮮香、營養(yǎng)豐富，深受消費者的喜愛，已成為新疆的特色美食[1]。但是，微生物的增殖容易引起椒麻雞的腐敗而導致品質(zhì)下降，進而使得椒麻雞的保鮮期較短，無法滿足消費者的要求。因此，引起椒麻雞變質(zhì)的腐敗菌研究是目前椒麻雞貯藏過程中亟待解決的問題之一。

雞肉的營養(yǎng)物質(zhì)豐富，具有適合微生物生長的能量、碳源和其他營養(yǎng)素，是微生物生長的理想介質(zhì)[2]，微生物的代謝活動是肉及肉制品腐敗的一個非常重要的原因。乳酸菌就是一些肉及肉制品的腐敗菌，國內(nèi)外很多學者以乳酸菌為目標菌，建立其在不同肉及肉制品中的生長動力學模型。王宏勛等[3-5]利用修正的Gompertz方程對裸裝鹵制鴨頭、鴨翅和鴨掌中的乳酸菌進行了生長預測。Adriana Paula Slongo等[6]利用修正的Gompertz和Logistic模型描述不同壓力水平下乳酸菌在真空包裝的切片火腿中的生長。Maria Elisa Cayre等[7]用Gompertz方程擬合了低溫熟肉乳液中乳酸菌在0、8、15℃貯藏條件下的生長情況。Li等[8]用修正的Gompertz、Logistic，Baranyi和 Huang 模型描述了真空包裝的生牛肉中乳酸菌在7、10、15℃和20℃時的生長狀況。

對火腿、牛肉等的乳酸菌的生長預測模型的研究較多。目前未見有關(guān)椒麻雞中乳酸菌生長模型的研究報道。本文以新疆椒麻雞為研究對象，研究了在5、15、25℃條件下乳酸菌對椒麻雞品質(zhì)變化的影響。測定了椒麻雞的pH值、總揮發(fā)性鹽基氮（total volatile base nitrogen，TVBN）及乳酸菌的菌落總數(shù)，在乳酸菌生長狀況的基礎(chǔ)上，建立其生長動力學的一級模型和二級模型，并利用一級模型所得的數(shù)據(jù)對所得到的二級模型進行驗證，計算了偏差因子和準確因子，對椒麻雞中乳酸菌的生長進行了預測，為進一步采取更有針對性的保鮮措施，延長椒麻雞的貨架期提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 樣品與菌株

椒麻雞：購買于石河子市某回民餐廳，從生產(chǎn)到取樣不超過1 h。依據(jù)GB/T9695.19-2008《肉與肉制品取樣方法》取樣[9]。

乳酸菌：分離自酸敗椒麻雞的1株乳酸菌，由石河子大學食品學院食品安全檢測實驗室保存。

1.2 培養(yǎng)基

MRS培養(yǎng)基，0.85%生理鹽水。

1.3 儀器設(shè)備

PHS-10BPH計：上海雷磁儀器有限公司；SW-CJ-2D雙人單面潔凈工作臺：蘇潔凈化設(shè)備有限公司；LDZX-30KBS立式壓力滅菌鍋：上海申安醫(yī)療器械廠；SPX-150B型恒溫恒濕培養(yǎng)箱：紹興市蘇珀儀器有限公司；Bag Mixer 400 VW型拍打式均質(zhì)器：法國INTERSCIENCE公司；半微量凱氏定氮儀裝置：石河子北生物科技有限公司；BCD-216SDN型冰箱：青島海爾股份有限公司等。

1.4 pH值的測定

參考GB5009.237-2016《食品安全國家標準食品pH值的測定》[10]。取裝有5 g椒麻雞的均質(zhì)袋加入50 g濃度為0.1 mol/L氯化鉀溶液，拍打均勻，浸漬30 min后過濾，取濾液用酸度計測pH值，每個試驗重復2次。

1.5 TVBN的測定

參考GB5009.228-2016《食品安全國家標準食品中揮發(fā)性鹽基氮的測定》中的第一法[11]。每個試驗重復2次。

1.6 恒定溫度下的生長曲線

1.6.1 接菌

將新鮮椒麻雞去骨雞肉進行高壓滅菌（115℃，30 min），再將其與椒麻雞湯料混勻，漏去湯汁，按10 g雞肉分裝到無菌均質(zhì)袋?；罨樗峋?，使接種稀釋前的菌液濃度為102cfu/g，把分裝好的椒麻雞懸浮于其中10 s進行接種。分別放置于5、15、25℃生化培養(yǎng)箱中貯藏[12]。

1.6.2 乳酸菌計數(shù)

取裝有10 g椒麻雞的均質(zhì)袋，加入90 mL無菌生理鹽水，以3次/s的速度拍擊3 min，取出樣品，從無菌均質(zhì)袋中吸取1 mL懸液進行稀釋，取3個合適的稀釋梯度，傾注平板計數(shù)，每個試驗重復2次。5、15℃和25℃的樣品分別每隔24、12小時和3小時測一次菌落總數(shù)。用選擇性培養(yǎng)基MRS瓊脂涂布平皿，37℃培養(yǎng)48 h后進行菌落計數(shù)，菌落計數(shù)參考GB47892-2016《食品安全國家標準食品微生物學檢驗菌落總數(shù)測定》[13]。

1.7 一級模型的擬合及其驗證

1.7.1 一級模型的擬合

在不同溫度下獲得乳酸菌的生長數(shù)據(jù)，應用美國農(nóng)業(yè)部IPMP2013軟件擬合其生長動態(tài)。

Huang 模型方程[14]：

式中：Y 為 t時刻的微生物數(shù)量，lg（cfu/g）；Y0為初始時的微生物數(shù)量，lg（cfu/g）；Ymax為微生物達到穩(wěn)定時的最大數(shù)量，lg（cfu/g）；μmax為最大比生長速率，h－1；lag為生長延滯時間，h。

Baranyi模型方程[15]：

式中：Y 為 t時刻的微生物數(shù)量，lg（cfu/g）；Y0為初始時的微生物數(shù)量，lg（cfu/g）；Ymax為微生物達到穩(wěn)定時的最大數(shù)量，lg（cfu/g）；h0為適應因素；μmax為最大比生長速率，h－1。

修正的Gompertz模型方程[16]：

式中：Y 為 t時刻的微生物數(shù)量，lg（cfu/g）；Y0為初始時的微生物數(shù)量，[lg（cfu/g）]；Ymax為微生物達到穩(wěn)定時的最大數(shù)量，lg（cfu/g）；lag為延滯時間，h；μmax為最大比生長速率，h－1。

1.7.2 一級模型的驗證

應用建立的乳酸菌生長動力學模型求得的3個溫度下的預測值，與椒麻雞中相對應的各個溫度貯藏試驗測得的乳酸菌生長數(shù)值比較，采用偏差因子（Bias factor，Bf）和準確因子（Accuracy factor，Af）來評價已經(jīng)建立的乳酸菌生長動力學預測模型的可靠性[17]。準確因子是用來評價預測模型的預測準確度的指標，偏差因子是用來評價預測值和實測值的差異程度的指標[3]。準確因子的值越大表明預測效果越差，當準確因子值為1時預測效果最為理想。計算準確因子Af和偏差因子Bf的公式[18]如下所示。

式中：obs為試驗觀測值；pred為試驗預測值；n為試驗次數(shù)。

1.8 二級模型擬合

二級模型描述了溫度對一級模型中乳酸菌生長動力學參數(shù)的影響。用平方根（Belehradek）方程描述效果簡單并且有效[19－20]，模型方程式如下：

式中：T 為貯藏溫度，℃；Tmin μ、Tmin l為最小的生長溫度，通過一級模型可知LPD、μ，再將對應的溫度變量代入方程式，就可擬合出 bμ、T min μ、bl、T min l參數(shù)值。將所得參數(shù)值代入（5）式，即可建立二級模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 pH值變化特征

椒麻雞的pH值變化是由于乳酸菌代謝引起的，椒麻雞pH值的高低可間接地反映產(chǎn)品中乳酸菌生長繁殖情況。pH值在椒麻雞貯藏初期時顯著下降，隨后開始上升。乳酸菌代謝產(chǎn)生化合物如乳酸，導致pH值降低[21]，在糖類物質(zhì)耗盡后乳酸菌開始分解蛋白質(zhì)產(chǎn)生胺類等堿性物質(zhì)，導致pH值上升，不同溫度下pH值變化見圖1～圖3。

圖1 5℃時pH值變化Fig.1 pH change at 5℃

圖2 15℃時pH值變化Fig.2 pH change at 15℃

圖3 25℃時pH值變化Fig.3 pH change at 25℃

由圖1可知，5℃時，貯藏168 h，pH值達到最小值5.70；由圖2可知，15℃時，貯藏96 h時，pH值達到最小值4.69；由圖3可知，25℃時，貯藏21 h，pH值達到最小值4.87。隨著溫度的升高，pH值下降速度加快，pH值的變化說明25℃比5℃和15℃的更適合乳酸菌的生長。

2.2 TVBN值變化特征

動物性食品由于酶和細菌的作用，在腐敗過程中使蛋白質(zhì)分解而產(chǎn)生的氨以及胺類等堿性含氮物質(zhì)稱為總揮發(fā)性鹽基氮[21]。TVBN值是鑒定肉類及水產(chǎn)品腐敗程度的標準之一。人體食用肉類中TVBN值的極限濃度為15mg/100g[22]，不同溫度下TVBN值變化見圖4～圖5。

圖4 5℃時TVBN值變化Fig.4 Change of TVBN at 5℃

圖5 15℃時TVBN值變化Fig.5 Change of TVBN at 15℃

圖6 25℃時TVBN值變化Fig.6 Change of TVBN at 25℃

由圖4、圖5、圖6可知，隨著貯藏時間的延長，乳酸菌使椒麻雞中的TVBN值先呈逐漸增大的趨勢，然后逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài)，溫度越高TVNB值變化越快。5℃時，初始的TVBN值為6.65 mg/100 g，貯藏192 h后達到17.50 mg/100 g，超過人體可使用的限制；15℃時，初始的TVBN值為8.05 mg/100 g，36 h后TVBN值值達到最大值19.25 mg/100 g；在25℃時，初始的TVBN值為6.65 mg/100 g，貯藏30 h，TVBN值達到最大值11.20 mg/100 g。

2.3 不同溫度下乳酸菌的擬合曲線

不同溫度下乳酸菌的擬合曲線見圖7～圖9。

圖7 乳酸菌Huang模型的擬合曲線Fig.7 Fitting curves of Huang model by lactic acid bacteria

圖8 乳酸菌Baranyi模型的擬合曲線Fig.8 Fitting curves of Baranyi model by lactic acid bacteria

圖9 乳酸菌修正的Gompertz模型的擬合曲線Fig.9 Fitting curves of modified Gompertz model by lactic acid bacteria

如圖7、圖8、圖9所示，5℃時乳酸菌生長最慢，遲滯時間最長；15℃次之；25℃時乳酸菌生長最快，遲滯時間最短。對于一般的火腿和肉制品，將乳酸菌引起的腐敗點定義為107cfu/g[23]，AdrianaPaulaSlongo等[6]也認為107cfu/g的水平是熟肉制品的安全限制。5℃條件下貯藏240 h，乳酸菌菌落總數(shù)為 7.086 lg（cfu/g）；15℃條件下貯藏24 h，乳酸菌菌落總數(shù)為7.009 lg（cfu/g）；25℃條件下貯藏12 h，乳酸菌菌落總數(shù)為7.334 lg（cfu/g）。說明 5、15和 25℃條件下貯藏分別在 240、24、12 h時達到腐敗點。隨著儲藏溫度的升高，乳酸菌的生長速度加快，椒麻雞達到腐敗點的時間縮短。

2.4 乳酸菌生長動力學模型的擬合及其驗證

2.4.1 一級模型的擬合

運用IPMP2013軟件擬合不同溫度條件下乳酸菌的生長曲線。Huang模型、Baranyi模型和修正的Gompertz模型的擬合參數(shù)分別如表1、表3和表5所示；Huang模型、Baranyi模型和修正的Gompertz模型的擬合方程見表2、表4和表6。

表1 乳酸菌的Huang模型參數(shù)Table 1 Huang model parameters for lactic acid bacteria

表2 乳酸菌的Huang模型方程Table 2 Huang model equation for lactic acid bacteria

表3 乳酸菌的Baranyi模型參數(shù)Table 3 Baranyi model parameters for lactic acid bacteria

表1和表5可以看出5和15℃時的判定系數(shù)R2的值較高，25℃時的R2的值相對較低；表3可以看出3個溫度下的R2的值都較高，表明Huang模型和修正的Gompertz模型能很好的描述低溫度下乳酸菌的生長，Baranyi模型能很好的描述5℃～25℃下乳酸菌的生長。3個模型的擬合參數(shù)都顯示：5℃條件下最大比生長速率較低，延滯時間較長，乳酸菌的生長處于抑制狀態(tài)，隨著溫度的升高，比生長速率急劇增加，延滯時間縮短，當溫度升高到25℃時，延滯時間縮短。

表4 乳酸菌的Baranyi模型方程Table 4 Baranyi model equation for lactic acid bacteria

表5 乳酸菌的修正的Gompertz模型參數(shù)Table 5 Modified Gompertz model parameters for lactic acid bacteria

表6 乳酸菌的修正的Gompertz模型方程Table 6 Modified Gompertz model equation for lactic acid bacteria

2.4.2 一級模型的驗證

用準確因子（Af）和偏差因子（Bf）來驗證模型的預測效果。Ross[23]建議病原性細菌Bf的范圍在0.90～1.05為最好；0.70～0.90 或 1.06～1.15 能夠接受；Bf＜0.70 或者＞1.15不能接受。Lebert[24]認為Bf不能提供全面的模型準確性預測，Af顯示預測值與觀測值的接近程度，Af越接近1，模型越好。通過1.7.2的公式（4）計算得到偏差因子和準確因子數(shù)值，3種模型的Af、Bf、AIC和RMSE值見表7。

由表7可知，3種模型的準確因子和偏差因子均在可接受范圍內(nèi)，一級模型經(jīng)AIC和RMSE驗證，表明3種模型能很好預測不同溫度下乳酸菌的生長。

表7 一級模型的Af、Bf、AIC和RMSETable 7 Accuracy factor，Bias factor and AIC，RMSE of primary model

2.5 二級模型擬合

用平方根模型擬合溫度對乳酸菌生長的影響。公式（6）、（8）、（10）是分別由 Huang 模型、Baranyi模型、修正的Gompertz模型得到的參數(shù)，應用平方根模型擬合溫度與最大比生長速率的二級模型。公式（7）、（9）、（11）是分別由Huang模型、Baranyi模型、修正的Gompertz模型得到的參數(shù)，應用平方根模型擬合溫度與延滯時間的二級模型。由Baranyi模型得到的參數(shù)擬合的二級模型效果最好，公式（8）、（9）的 R2值最高，分別為0.999和0.907，說明Baranyi模型可以有效地預測5℃～25℃條件下乳酸菌在椒麻雞中的生長。

3 結(jié)論

乳酸菌對椒麻雞的pH值和TVBN值均有影響。pH值的變化主要是因為乳酸菌分泌的代謝產(chǎn)物—乙酸和乳酸引起的，所以在一定程度pH值的變化可反映產(chǎn)品的質(zhì)變情況[25]。伴隨乳酸菌的生長繁殖，椒麻雞的pH值先不斷下降后又上升。隨著貯藏時間的延長，乳酸菌使椒麻雞中的TVNB值先呈逐漸增大的趨勢，然后逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài)，溫度越高TVNB值變化越快。5℃和15℃時貯藏椒麻雞分別在192 h和36 h后超過人體可接受濃度。

利用IPMP2013軟件，對不同溫度的乳酸菌試驗數(shù)據(jù)進行擬合。以R2值是否高于0.90判斷，Huang模型和修正的Gompertz模型擬合曲線的R2值在5℃和15℃時都高于0.90，說明Huang模型和修正的Gompertz模型能很好地擬合5℃和15℃時椒麻雞中乳酸菌的生長情況；Baranyi模型擬合的乳酸菌的生長曲線的R2值都高于0.90，說明Baranyi模型能很好地描述5℃～25℃下椒麻雞中乳酸菌的生長動態(tài)。再利用平方根模型對乳酸菌的最大比生長速率平方根－溫度、延滯時間－溫度進行擬合，得到乳酸菌生長的二級模型，由R2值判斷表明Baranyi模型能較好的描述該溫度范圍內(nèi)乳酸菌的最大比生長速率、延滯時間與溫度的關(guān)系。用貯藏在5、15℃和25℃下的乳酸菌的生長試驗值同預測值相比較，驗證所建立的模型偏差度和準確度都接近1，表明，所建立的預測模型在5℃～25℃范圍內(nèi)可有效預測乳酸菌在椒麻雞中的生長情況。

以椒麻雞作為乳酸菌的培養(yǎng)基質(zhì)，測定乳酸菌對椒麻雞pH值和TVBN值的影響，并且建立乳酸菌生長的一級模型和二級模型。為了能快速準確的預測椒麻雞的品質(zhì)變化情況，將進一步深入研究椒麻雞的貨架期預測模型。由于溫度對食品生產(chǎn)、分配和儲存過程中微生物動力學變化的影響相當大[26]，利用變溫條件下微生物的預測模型來研究椒麻雞貨架期是今后的研究方向。