Modelling the cross‐contamination of Listeria monocytogenes in pork during bowl chopping

This study has developed a predictive model for the cross‐contamination of pork by Listeria monocytogenes during bowl chopping. The transfer rates of L. monocytogenes were measured in sixteen chopping scenarios based on practical work. Meanwhile, contaminated bowl chopper was cleaned with either a dry rag (DR), warm water (WW) or 70% ethanol + water (EW), respectively. It was showed that significant differences (P < 0.05) were observed among the three cleaning methods on the reduction of L. monocytogenes, the greatest log reduction being achieved by EW. Moreover, the model introduced by a previous study, predicting cross‐contamination of L. monocytogenes during meat slicing, was improved and validated in this study. Verification results showed that the improved model was acceptable for predicting L. monocytogenes cross‐contamination during pork chopping with coefficients of determination (R² > 0.82), accuracy factors (A_f < 1.44), bias factors (B_f < 1.42), and root mean square error (RMSE < 0.99). Furthermore, the modified model might provide an effective tool for assessing the risk of the cross‐contamination of meat products.     

酵母菌促进单核细胞增生李斯特氏菌的生长

为了缩短单核细胞增生李斯特氏菌(单增李斯特氏菌)的前增菌时间,提升检测效率,本研究将酵母菌(ATCC9763)作为一种生长促进剂加入到单核细胞增生李斯特氏菌的前增菌培养基(LB1)中,结果表明添加适量的酵母菌可以使单增生李斯特氏菌的生长速度提升近100%,并且这种促进作用与培养过程中酵母菌的接种量、培养基的溶氧量以及培养方式密切相关。根据酵母菌的生长特性分析,这种促进作用产生的原因很有可能是由于酵母菌在生长过程中发酵分解了培养基中的糖类等营养物质,改善了单增李斯特氏菌的营养条件,从而提高了单增李斯特氏菌的繁殖速度。本研究为缩短单增李斯特氏菌检测的富集培养时间,提高检测效率奠定了很好的基础,同时也侧面提示我们要关注发酵类食品遭受单增李斯特氏菌污染的食品安全风险。     

北京“十三五”时期食品安全风险评估与预警应急科技支撑工程

北京的食品主要由外埠供应,其食品安全环境日趋复杂,未知风险、人为风险和衍生风险较大。风险产生的主要原因包括全国不同地区产业基础参差不齐、大宗农副产品供应链存在问题、未全面采用与国际接轨的风险评估和控制技术,以及新技术、新工艺、新资源带来的食品安全新问题。"十三五"时期,建议北京市不断完善首都居民营养物质摄入和危害物质膳食暴露数据库,构建食品安全高风险物质毒理学评估技术平台、食源性致病菌和病因性食品溯源平台和食品安全预警应急体系。     

代谢组学技术在食品安全风险监测中的研究进展

代谢组学是一种基于高通量检测技术的大数据分析方法,广泛应用于药物研究、临床诊断、环境保护和植物育种等工作中。随着食品安全形势的不断变化发展,人们对食品质量的要求不断提高,在常规的符合性检验出现局限性的情况下,代谢组学技术显示出了巨大应用潜力,在食源性致病菌的检测、食品掺假及品质鉴别、食品产地溯源以及转基因食品安全等方面得到了广泛应用。组学技术具有高通量、高准确性、全景分析、技术灵活等特点,可以作为现行食品安全评价标准的有力补充,也为食品安全风险监测中疑难问题提供了新的思路和技术手段。本文主要介绍了代谢组学的概念、分类、研究平台和统计方法。重点阐述了代谢组学技术在食品安全风险监控中的应用,为后续相关领域内的进展情况及发展趋势提供参考。     

核磁共振氢谱-PCA-SVM回归法用于稀奶油中植脂奶油掺假定量分析

基于核磁共振氢谱-PCA-SVM回归方法,建立稀奶油中掺假植脂奶油的快速定量方法。核磁共振氢谱数据经分段积分、归一化等数据预处理后,利用PCA进行数据降维,采用交叉验证的方法对SVM中的参数进行优化,然后使用最优参数建立稀奶油中掺假植脂奶油比例的定量校准模型。将校正结果与PLS和SVM算法比较,并将所建立的3个模型用于测试集样本的预测。结果表明:基于PCA-SVM算法定量模型的RMSECV为3. 69,RMSEP为5. 87,训练集和测试集的R2分别为0. 987 5和0. 974 3,模型的稳定性、准确性以及模型的预测能力均优于PLS、SVM算法,且运行速度明显快于SVM算法。研究所建立的PCA-SVM模型表现出较好的模型稳定性和预测精度,结合核磁共振氢谱技术可以快速、准确地测定稀奶油中掺假植脂奶油含量,为规范市场上奶油蛋糕等烘焙制品的质量监管提供技术支持。     

肠炎沙门菌的温度、pH值和水分活度主参数模型的构建

为探究不同环境条件对肠炎沙门菌的生长规律影响,以液体培养基为基质,采用Baranyi模型作为一级模型,主参数模型作为二级模型。建立肠炎沙门菌在不同温度（30～42?℃）、pH值（6.6～8.0）、水分活度（0.976～0.997）环境影响下的主参数模型,基于Gamma概念,研究3?种环境的独立影响。通过决定系数评价一级模型的拟合程度、数学检验值以及拓展检验评价二级模型的有效性。结果显示：Baranyi模型可以很好地拟合肠炎沙门菌的生长（R2＞0.900）。拟合得到的主参数模型参数值分别为：Tmax?44.51?℃、Topt?34.24?℃、pHmax?8.14、pHmin?6.09、pHopt?7.55、aw（min）0.957和aw（opt）0.997,实验范围内随机组验证主参数模型得到的均方误差为2.311×10－5、偏差因子为0.963和准确因子为1.267,均在可接受范围内。本实验构建的主参数模型能有效描述肠炎沙门菌的生长状况,为食品安全保证提供良好的理论依据,可用于减少由致病菌引发的食品安全风险。     

核磁共振代谢组学技术鉴别天然奶油与人造奶油

采用核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)代谢组学技术对天然奶油和人造奶油的氘代氯仿(CDCl_3)提取物进行了鉴别研究。结果表明:与麦淇淋相比,黄油中甾醇、丁酸、1-戊烯、共轭亚油酸含量较高,而总不饱和脂肪酸、亚油酸的含量较低;与植脂奶油相比,稀奶油中甾醇、丁酸、亚麻酸、亚油酸、1-戊烯、共轭亚油酸、总不饱和脂肪酸含量较高,而总饱和脂肪酸含量较低,并且都具有显著性差异(P0.05)。其中脂肪酸的代谢组学分析结果与气相色谱法所得结果一致。建立的基于NMR代谢组学技术对天然奶油与人造奶油快速、简便的鉴别方法,可以鉴定不同种类奶油的差异化学成分,为奶油制品的品质鉴别和质量控制研究提供分析方法。     

北京“十三五”时期食品安全关键技术及 实现路径研究

"十三五"时期,北京市拟通过系统开展食品安全"二四六"规划建设,即建设京津冀食品安全生产加工技术集成和京津冀食品安全风险控制协同创新两个体系,建设检测装备研发与协同应用、安全检测与防控技术研发、风险评估与预警科技支撑以及食品安全智慧监管信息化四个平台,优先实施农产品安全生产与安全投入品研发科技促进工程、食品生产加工与现代物流技术升级工程、营养健康促进与功能食品研发科技创新工程、食品安全智慧监管科技保障工程、食品安全风险评估与预警应急科技支撑工程和食品安全高通量检测技术研发科技提升工程六项工程,有力推动京津冀食品安全和质量控制关键技术和产业升级,提升北京市风险发现、风险评估和风险控制能力。     

苹果醋中安赛蜜、山梨酸和日落黄成分分析标准物质的研制

研制了苹果醋中安赛蜜、山梨酸和日落黄成分分析标准物质,优化并建立了高效液相色谱-二极管阵列检测器（HPLC-DAD）方法对目标物分析测量。标准物质的均匀性经单因素方差分析显示均匀,稳定性经线性回归趋势分析表明在7个月内量值稳定。定值方式采用多家实验室（9家）合作定值。 标准值及扩展不确定度(k=2):安赛蜜(141±8)mg/kg, 山梨酸(259±12)mg/kg, 日落黄(8.45±0.33)mg/kg。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定牛奶中24 种真菌毒素

运用基质分散固相萃取净化,建立牛奶中24 种真菌毒素（黄曲霉毒素B1、黄曲霉毒素B2、黄曲霉毒素G1、黄曲霉毒素G2、黄曲霉毒素M1、赭曲霉毒素A、玉米赤霉烯酮、玉米赤霉酮、α-玉米赤霉烯醇、β-玉米赤霉烯醇、α-玉米赤霉醇、β-玉米赤霉醇、T-2毒素、HT-2霉素、伏马毒素B1、伏马毒素B2、伏马毒素B3、脱氧雪腐镰刀菌烯醇、3-乙酰脱氧雪腐镰刀菌烯醇、15-乙酰脱氧雪腐镰刀菌烯醇、交链孢霉单甲基醚、交链孢酚、腾毒素、细交链孢菌酮酸）多残留检测的超高效液相色谱-串联质谱检测方法。样品经80%乙腈溶液（体积分数）提取,通过基质分散固相萃取净化,氮吹至近干,1 mL 50%乙腈溶液（体积分数）复溶,采用超高效液相色谱-串联质谱进行测定。经ACQUITY UPLC HSS T3反相柱（2.1 mm×100 mm,1.8 μm）分离,梯度洗脱,采用电喷雾离子源-多反应监测模式采集。24 种目标物的相关系数（R2）均大于0.985,加标回收率为71.0%～123.0%,相对标准偏差均小于10%。该方法具有操作简单、重复性好、灵敏度高、杂质干扰小等特点,可以用于牛奶中24 种真菌毒素的检测。