鲜切生菜中荧光假单胞菌生长动力学模型和货架期预测

为了快速预测鲜切生菜中荧光假单胞菌的生长动态,评价温度对鲜切生菜剩余货架期的影响,以引起鲜切生菜腐败的荧光假单胞菌为研究对象,研究不同温度(0、4、10、25℃)对其生长的影响,建立和验证荧光假单胞菌生长动力学模型以及鲜切生菜剩余货架期的预测模型。结果表明:建立的修正的Gompertz方程拟合相关系数R~2均在0.99以上,二级模型偏差度和准确度均在0.9～1.05之间,说明建立的一级和二级模型能够真实有效的预测鲜切生菜中荧光假单胞菌的生长情况。以鲜切生菜在7℃和15℃货架期的实测值进行剩余货架期模型的验证,相对误差分别为-12.53%和9.49%,表明建立的模型能够快速可靠的预测鲜切生菜的剩余货架期。     

鲜切莲藕菌落总数变化预测模型研究

研究了鲜切莲藕在2℃,6℃,10℃和20℃下菌落总数的变化规律,运用统计学软件SAS9.1拟合鲜切莲藕在不同温度下的生长动力模型,表明Gompertz模型能很好拟合不同温度下菌落总数的动态变化;建立的平方根模型表明不同温度与最大比生长速率和延滞期之间存在较好的线性关系,模型判定系数R2的值均在0.99以上,说明建立的一级和二级模型能够有效的预测2℃～20℃下菌落总数的变化规律,为鲜切莲藕货架期的预测奠定基础。     

真空包装狮子头货架期预测模型的建立

为建立真空包装狮子头货架期预测模型,分析不同温度贮藏期间狮子头中菌落总数的变化情况,分别用线性模型、修正的Gompertz模型、修正的Logistic模型和Baranyi模型对狮子头中菌落总数进行一级模型的拟合,在此基础上使用平方根模型建立二级模型。通过比较各模型的评价参数选择最优模型,并进一步建立货架期预测模型。结果表明在一级模型中,修正的Gompertz模型对真空包装狮子头中菌落总数生长曲线的拟合优度最高;基于修正的Gompertz模型建立的平方根模型可较好地描述温度对狮子头最大比生长速率和迟滞期的影响。在4、10、15、20、25℃条件下贮藏狮子头的货架期分别为80.79、45.22、10.96、4.96、4.01 d,货架期实测值与预测值的相对误差值均在10%以内,表明建立的模型可以较准确地对贮藏在4~25℃条件下的狮子头进行货架期预测。     

不同贮藏温度对鲜切西州蜜瓜货架期的影响

研究不同贮藏温度下鲜切西州蜜瓜细菌生长趋势和感官质量的变化,建立微生物生长模型并以此为基础建立评价了货架期预测模型。测定在4、10、25℃下鲜切西州蜜瓜中的微生物总数,利用Origin8.0模拟Gompertz生长模型研究微生物生长规律。结果表明,试验中所建立的Gompertz模型能有效地拟合在不同贮藏温度下鲜切西州蜜瓜中微生物总数的动态变化。根据微生物生长动力学建立的货架期,可以发现鲜切西州蜜瓜的最佳贮藏温度为4℃。当微生物总数≤104cfu/g,鲜切西州蜜瓜保持新鲜状态,无明显的褐变和腐败发生,该模型预测货架期效果好,具有一定的实用价值。     

鲜切苹果微生物生长模型研究及货架期预测

研究鲜切苹果在20、10和4℃的贮藏温度下,细菌的生长趋势和感官质量的变化,采用倒平板法和涂布法测定细菌总教,建立微生物生长模型,预测鲜切苹果的货架期.结果表明,实验中所建立的Gompertz模型能有效地拟合鲜切苹果在不同贮藏温度下,细菌总数的动态变化,从而能预测不同温度贮藏的鲜切苹果在贮藏期间的细菌总数.结合鲜切苹果贮藏过程中的感官评分与建立的Gompertz函数模型,可以看出,当细菌总数≤104cfu/g,20℃时鲜切苹果可贮藏1d,10℃时可贮藏3d,4℃时可贮藏7d,鲜切苹果仍保持新鲜状态,无明显的褐变和腐败发生,保证了鲜切苹果的安全性.     

大黄鱼产H_2S菌生长动力学模型和货架期预测

以有氧冷藏大黄鱼为研究对象,建立了分别用于预测冷藏大黄鱼微生物学质量和剩余货架期的产H2S菌生长动力学模型和剩余货架期预测模型。产H2S菌在0℃、3℃、7℃、10℃的生长实验数据用于建立生长动力学模型表明,Gompertz方程能很好地描述产H2S菌在0～10℃温度区域的生长动态。最大菌数受贮藏温度的影响不大,在4种温度下平均值为(6.53±0.14)lgCFU/g。温度对最大比生长速率和延滞时间的影响,采用Belehradek方程描述均呈现良好的线性关系。又用5℃和8℃条件下贮藏大黄鱼来验证剩余货架期模型的准确性,得到货架期的预测值相比实测值的相对误差分别为-9.29%和-16.2%,显示建立的剩余货架期模型可以较快速实时地预测大黄鱼在0～10℃条件下有氧贮藏过程中的鲜度品质和剩余货架期。     

鲜切紫薯中酵母菌和乳酸菌货架期模型的构建

用Gompertz模型对不同温度条件下真空包装鲜切紫薯中酵母菌和乳酸菌的生长曲线进行一级模型拟合,并通过计算准确因子（Af）和偏差因子（Bf）验证的生长模型的准确性;利用平方根模型和Arrhenius模型构建酵母菌和乳酸菌的二级模型,比较两种模型的优劣性;依据真空紫薯感官评价判定紫薯的腐败限控量,对其货架期预测模型进行构建和验证。结果表明,Gompertz模型能较好地拟合不同温度条件下2 种菌的生长情况（R2在0.9左右）,数学检验参数Af、Bf接近1.0,均在接受范围;通过不同二级模型动力学参数的比较,2 种菌均为用平方根模型拟合二级模型较优;紫薯选用酵母菌作为指示菌预测货架期较好,其腐败限控量为6.64 （lg（CFU/g））,选定4 ℃条件构建并验证货架期预测模型可靠性,实测值为7.0 d,预测值为7.737 d,预测效果良好。     

冷鲜梅条肉中热杀索丝菌生长预测模型建立与检验

研究冷鲜梅条肉中热杀索丝菌在0℃、5℃、10℃、15℃、20℃不同温度下生长变化情况,利用Modified Gompertz模型建立热杀索丝菌一级生长预测模型(R2＞0.99);利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到热杀索丝菌的生长预测二级模型,验证模型的数学参数准确因子Af、Bf在1左右.表明数学模型可用于预测0℃～20℃范围内热杀索丝菌的变化情况,为冷鲜肉的货架期预报提供了基础数据.     

鲜切生菜品质指标和菌落总数货架期预测模型的建立与比较

以鲜切生菜为试验材料,研究不同温度(0,5,10,15,20℃)对其品质和菌落总数的影响,随着温度的升高和贮藏时间的延长,叶绿素含量、VC含量和菌落总数均呈现下降趋势;基于试验数据,以Arrhenius方程建立叶绿素和VC的一级动力学模型,并建立菌落总数的Gompertz模型,预测其货架期。结果显示,与以Arrhenius方程建立的菌落总数货架期模型SLD相比,以Gompertz方程建立的货架期模型SLG的准确因子为1.25,更趋近于1,说明Gompertz方程可以更好地反映鲜切生菜在0~20℃时的微生物生长趋势,建模更准确;以Arrhenius方程建立的货架期模型SLchlo、SLVc和以Gompertz方程建立的菌落总数货架期模型SLG的相对误差分别为8.89%,4.44%,6.67%,货架期模型SLVc和SLG相对误差更小,表明以VC和菌落总数为特征指标建立的货架期模型可以更好地对0~20℃温度范围内鲜切生菜的货架期进行实时监测。     

不同贮藏温度下冷却猪肉货架期预测模型的构建

建立冷却猪肉中特定腐败菌的货架期预测模型。将气单胞菌接种到经80℃无菌水灭菌的猪精腿肉中,分别密封包装于0、4、7、15℃和20℃温度贮藏,测定各温度下接种猪肉的菌落总数(N)、pH值、TVBN值、TBA值,并进行感官评分。采用Origin 8.0分析软件对数据进行处理,结果表明:修正的Gompertz方程能较好地拟合不同温度下气单胞菌的生长动态,应用平方根模型(B lehrádek)描述温度对最大比生长速率(μmax)和迟滞期(Lag)的影响,均表现出良好的线性关系,R2分别为0.93和0.95。猪肉在0、4、7、15℃和20℃温度下气单胞菌的感官货架期终点菌数对数平均值为(6.33±0.14)(lg(CFU/g)),平均最大菌数对数为(7.36±0.21)(lg(CFU/g)),得到在0～20℃贮藏温度下冷却猪肉的货架期预测模型为SL=[1/(0.026T-0.00048)2]-[(7.36-lgN0)/2.718×(0.0102T+0.148)2]×{ln[-ln(6.33-lgN0)/(7.36-lgN0)]-1}。通过8℃和12℃贮藏温度下冷却猪肉的货架期实测值对构建的预测模型进行验证,相对误差均小于10%,表明建立的模型可以有效地预测冷却猪肉在0～20℃贮藏温度下的货架期。     

冷鲜肉中热杀索丝菌生长预测模型的建立与验证

以市售托盘装冷鲜猪肉为研究对象测定热杀索丝菌的数量变化情况与感官、挥发性盐基氮和菌落总数的变化,结果表明冷鲜猪肉的腐败限控量为5.316 lg(CFU/g) ,热杀索丝菌在不同温度货架期终点时菌落数均值为7.519lg(CFU/g)。运用统计学软件SAS9.1 拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长动力模型,表明Gompertz 模型能很好拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长;利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到热杀索丝菌生长的二级模型,判定系数R2 的值均在0.99 以上,表明温度与最大比生长速率和延滞期之间存在良好的线性关系;建立了0～15℃温度区域内冷鲜猪肉储藏过程中的货架期预测模型,用3℃储藏冷鲜肉中热杀索丝菌生长的实测值与通过货架期预测模型得到的预测值进行比较,相对误差为1.6%,表明模型可以可靠预测0～15℃温度区域内冷鲜猪肉的货架期。     

鲜湿米粉中蜡样芽孢杆菌生长预测模型构建

测定了不同储藏温度(5、10、15、20、25、30、35℃)下鲜湿米粉中蜡样芽孢杆菌的生长数据,利用Gompertz模型、Baranyi模型、Logistic模型、MMF模型构建鲜湿米粉中芽孢杆菌生长预测初级模型。结果表明,Baranyi模型与实际测试数据符合度最好,选用Baranyi作为初级预测模型。进一步利用Baranyi模型参数,选用Ratkowsky平方根方程建立了鲜湿米粉中芽孢杆菌生长预测次级模型。鲜湿米粉中芽孢杆菌生长预测模型表明,鲜湿米粉应在15℃以下储藏,芽孢杆菌在鲜湿米粉中的最低生长温度为5.0℃左右。     

基于特定致腐菌的调理肉饼货架期预测模型构建

为建立调理肉饼中特定致腐菌的货架期预测模型。将特定致腐菌乳酸菌接种于经臭氧减菌化处理的调理肉饼中,真空包装后分别于-1℃、4℃、10℃、15℃和22℃条件下(温度波动为±1℃)贮藏,在贮藏期间(0～11 d)测定调理肉饼挥发性盐基氮值、pH值、硫代巴比妥酸值及菌落总数等指标,并进行感官评价,利用修正的Gompertz方程和平方根模型(B?lehrádek),建立以特定致腐菌乳酸菌为关键品质因子的调理肉饼微生物货架期模型。结果表明:修正的Gompertz方程能较好地拟合不同贮藏温度下微生物的生长曲线,应用平方根模型(B?lehrádek)描述温度对最大比生长速率(μ_(max))和迟滞期(Lag)的影响,均表现出良好的线性关系(R~2分别为0.98和0.83)。调理肉饼在-1℃、4℃、10℃、15℃和22℃下乳酸菌货架期最小腐败量对数平均值为(6.94±0.21) lg(cfu/g),平均最大菌数对数值为(8.65±0.16)lg(cfu/g),得到了在-1℃～22℃贮藏温度下调理肉饼的货架期预测模型。预测模型通过10℃和15℃贮藏温度下的货架期实测值来进行验证,相对误差均小于10%,表明基于平方根方程建立的模型可以有效地预测调理肉饼在-1℃～22℃贮藏温度条件下的特定致腐菌乳酸菌的货架期。     

鲜切哈密瓜贮藏期间微生物生长模型的研究

研究不同贮藏温度下鲜切哈密瓜中微生物的生长趋势及其与感官质量的关系。测定在4、10、25℃下鲜切哈密瓜中的微生物总数,利用修正的Gompertz模型研究微生物生长规律,并通过微生物数目和感官得分探讨鲜切哈密瓜的货架期。结果表明,试验中所建立的修正Gompertz模型能有效地拟合在不同贮藏温度下鲜切哈密瓜中微生物总数的动态变化,鲜切哈密瓜的最佳贮藏温度为4℃。当微生物总数≤104cfu/g,鲜切哈密瓜保持新鲜状态,无明显的褐变和腐败发生。     

肠炎沙门氏菌在鲜切果蔬中的动态生长变化

研究了肠炎沙门氏菌(Salmonella enterica serovar Enteritidis,SE)在4、10、15、30℃的鲜切苹果、卷心菜、生菜中7d内的动态生长变化,验证ComBase数据库中的生长预测模型GP(Growth Predictor)的预测准确性。研究结果表明,SE在4℃的3种鲜切果蔬中生长受到抑制,但能存活。不同温度下,生长到最大菌落数的时间有一定差异,温度越高,所花时间越短。对比GP的预测值,SE在鲜切果蔬中生长的最大菌落数均不能达到GP的预测值。在10℃下,GP预测的SE在鲜切果蔬中的生长比实际生长速度慢,这在安全风险评估时并不可靠。     

冷鲜排骨中热杀索丝菌生长预测模型初步研究

选取0℃、5℃、10℃、15℃和20℃作为储藏冷鲜猪肉排骨的试验温度,对其中的热杀索丝菌进行定量研究,并建立热杀索丝菌的生长动力学模型。试验结果表明,利用Gompertz模型拟合0℃～20℃下热杀索丝菌的生长,相关系数R2均大于0.99,计算得到总的偏差因子和准确因子分别为1.13和0.91;利用平方根模型拟合了温度与最大比生长速率和延滞期的关系,二者都呈现了良好的线性关系,表明该平方根模型描述的温度与最大比生长速率和延滞期的关系可行;由此建立的0℃～20℃范围内冷鲜猪肉排骨中热杀索丝菌的生长预测模型有比较好的预测效果。     

市售五香牛肉货架期预测模型的建立

以菌落总数为指标建立微生物生长模型及散装五香牛肉货架期预测模型.将市售散装五香牛肉分割贮藏,测定了4、7、10℃条件下,贮藏期内样品菌落总数的变化.对恒定温度下的五香牛肉建立微生物初级生长模型、平方根二级模型及货架期预测模型.建立菌落总数的一级模型(Gompertz方程),拟合度在95％以上;平方根二级模型的R2值为0.998,温度与生长速率的平方根呈良好的线性关系,并且残差值在0上下浮动.     

冷鲜肉馅中热杀索丝菌预测模型的建立

通过建立数学模型,来快速准确预测和监控瘦肥比例为7:3的冷鲜猪肉馅中优势腐败菌生长情况,选取0、5、10、15、20℃五种不同的温度,建立和验证0～20℃条件下热杀索丝菌的生长预测模型。结果表明,利用Gompertz模型拟合0～20℃条件下热杀索丝菌的生长,判定系数R2均大于0.99,计算得到总的偏差因子和准确因子分别为1.16和0.88;利用平方根模型描述了温度与最大比生长速率和延滞期的关系,二者都呈现了良好的线性关系;由此建立的0～20℃条件下7:3冷鲜猪肉馅中热杀索丝菌的生长预测模型有比较好的预测效果。     

鲜切结球莴苣中单增李斯特菌生长预测模型的建立

为建立不同温度下鲜切结球莴苣中单增李斯特菌生长模型,将单增李斯特菌接种到鲜切结球莴苣表面,并于不同温度下贮藏,获得其在4、8、16、24和32℃下的生长数据,选用Gompertz模型进行拟合,建立初级生长模型。在此基础上建立二级模型研究温度对初级模型中单增李斯特菌生长动力学参数的影响,并进行数学检验。结果表明,对最大比生长速率和延滞时间建立平方根模型,结果呈良好的线性关系,相关系数R2分别为0.977 2和0.984 7,所建立的预测模型能很好地描述不同温度下单增李斯特菌的生长动态。     

真空包装鸡肉早餐肠中细菌总数生长预测模型的拟合优度比较

为比较不同生长预测模型对真空包装鸡肉早餐肠中细菌总数生长情况的拟合效果,观察在不同贮藏温度（2～15 ℃）下,使用Baranyi、修正的Gompertz及修正的Logistic模型分别描述细菌总数随时间变化的情况,以及使用Arrhenius方程与平方根模型描述一级模型所得参数随温度变化的情况。通过计算各模型的评价参数（均方误差平方根RMSE、回归系数R2、赤池信息准则与贝叶斯信息准则）,参考模型所得特征值及货架期残差值,评价各模型的拟合优度,寻找最优组合。结果表明：Baranyi模型所得方程的评价参数最优,最大比生长速率（μmax）最大,所得产品货架期残差值较小;应用修正的Gompertz模型更有利于优化二级模型评价参数;而修正的Logistic模型拟合所得初始菌数N0值偏小,且将15 ℃贮藏组延滞时间λ计算为负值。因此Baranyi模型的拟合优度最高,其次为修正的Gompertz模型,最后为修正的Logistic模型。应用Arrhenius方程与平方根模型均能够成功拟合,但未能得出拟合更优者。