冷鲜猪肉馅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馅为研究对象,测定其中热杀索丝菌分别在0、5、10、15、20℃条件下的数量变化情况。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,采用偏差因子和准确因子进行验证,偏差因子和准确因子的值都在1左右,判定系数R2的值接近1,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,方差分析结果显示P<0.01,表明模型能有效预测0~20℃温度区域内冷鲜猪肉馅中的热杀索丝菌的生长。     

冷鲜猪后腿肉丝中热杀索丝菌生长预测模型的初步研究

以冷鲜后腿肉丝为研究对象,应用SAS软件拟合0～20℃条件下热杀索丝菌的生长预测模型。结果表明:Gompertz方程能很好地描述不同温度下热杀索丝菌的生长,得到的热杀索丝菌一级生长预测模型R2值均在0.99以上;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,得到热杀索丝菌二级生长预测模型R2分别为0.9769和0.9153,具有良好的线性关系,初步说明模型能有效地预测0～20℃冷鲜后腿肉丝中热杀索丝菌的生长。     

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。     

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。     

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。     

草鱼鱼腩中热杀索丝菌生长预测模型的建立与验证

以鱼腩中热杀索丝菌为研究对象,根据恒定温度下的活菌数以及利用Gompertz模型得到的预测值,绘制不同温度下热杀索丝菌的实际和预测生长曲线,可以直观判断曲线重合度较好。预测模型方程判定系数R2均在0.99以上,显著性方差均小于0.0001,结果表明Gompertz模型对不同温度下热杀索丝菌的生长动态拟合良好。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,构建了热杀索丝菌的二级模型。通过计算准确因子和偏差因子对一级模型进行验证,计算结果均在1左右,利用F统计量的方法对二级模型进行验证,得到P值小于0.05。结果表明形成的生长预测一级模型和二级模型能够很好的描述0～15℃下热杀索丝菌在鱼腩上的生长情况。     

草鱼鱼整片中热杀索丝菌的生长预测模型

为了研究热杀索丝菌(Brochothrix thermosphacta)的生长动态,建立了5、10、15、20℃四种不同温度下草鱼鱼整片中的热杀索丝菌的预测模型.利用Gompertz方程获得热杀索丝菌的生长预测值,根据预测值和恒定温度下的活菌数,绘制实际和预测生长曲线,曲线重合度较好.利用平方根模型描述温度对最大比生长速率和延滞期的影响.通过计算准确因子和偏差因子对一级模型进行了验证,结果准确因子AF值均在1左右,偏差因子BF值在0.7～1.1之间.利用F统计量对二级模型进行验证,得到的P值小于0.05.得到的预测模型能很好的预测热杀索丝菌在草鱼鱼整片中的生长动态,为水产品的预报模型在实际生产和流通过程中的提供一定参考.     

不同冷鲜猪肉产品菌相组成比较

以精制肋排、精制后腿肉丝、精制前腿肉丝、精制五花肉、精制腩肉、精制去膜里脊肉和梅条肉为原料,研究不同冷鲜猪肉产品在初始和腐败条件下的菌相组成和数量变化情况.结果表明:冷鲜猪肉中的主要微生物包括假单胞菌、热杀索丝菌、乳酸菌、微球菌和肠杆菌属.其中假单胞菌、微球菌和肠杆菌的增长趋势最显著;乳酸菌的增长较慢;不同冷鲜猪肉产品中热杀索丝菌的生长情况差异很大,且脂肪含量较多的腩肉和五花肉中热杀索丝菌的生长趋势最显著.     

前腿猪肉丝中假单胞菌生长预测模型的建立

假单胞菌是冷鲜肉中的优势菌,利用Gompertz模型拟合了不同温度条件下前腿肉丝中假单胞菌生长变化的一级模型,得到了假单胞菌在前腿肉丝基质上的生长的模型参数,5个温度一级模型拟合的R2值都大于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,得到假单胞菌的生长预测二级模型,二级模型方差分析非常显著.模型可用于预测0℃～20℃范围内冷鲜前腿猪肉丝中假单胞菌的变化情况,为经过切分处理的冷鲜前腿肉丝腐败微生物的预测研究提供了支撑.     

冷鲜猪肉中热杀索丝菌产酶条件优化

以冷鲜猪肉为研究对象,经STAA选择性培养基培养从冷鲜猪肉中分离得到单一菌株,经鉴定为热杀索丝菌。对热杀索丝菌产酶特性进行研究,结果表明,其最佳产酶条件为温度20℃、接种浓度106 cfu/m L、摇床速度200 r/min、培养60 h时,酶活力达到最大值。经过80%(NH4)2SO4沉淀和透析的初步纯化处理后,得到热杀索丝菌粗酶液。     

热死环丝菌生长预测模型的建立

针对引起冷却肉腐败的优势微生物热死环丝菌,以分离得到的S-8菌株作为受试菌株,研究了0～10℃低温条件下热死环丝菌S-8的生长情况。利用SAS程序拟和不同温度条件下的生长情况,经过比较发现,Gompertz模型比线性模型能更好地拟合热死环丝菌的生长,从而得到了其生长的Gompertz模型参数;利用平方根模型对其的最大比生长速率平方根-温度(U(1/2)-T)进行拟合,得到热死环丝菌S-8生长的二级模型:U(1/2)=0.1192(T+6.00),T∈[0,10];利用培养基数据,冷却肉产品数据和温度波动条件下的数据对所得到的二级模型进行验证,计算得到总的偏差因子和准确因子分别为0.982和1.223,结果表明二级模型能真实快速有效地预测冷链条件下冷却肉中热死环丝菌的生长。     

冷鲜猪排骨假单胞菌生长预测模型的建立与验证

为快速预测和监控冷鲜猪肉中微生物的生长,建立和验证冷鲜排骨中0℃～20℃温度条件下假单胞菌的生长预测模型.结果表明:Gompertz方程能很好地描述不同温度下假单胞菌的生长,得到的假单胞菌一级生长预测模型,且其偏差因子和准确因子都在1左右;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,且呈现良好的线性关系,R2分别为0.9934和0.9263,从而得到假单胞菌生长预测的二级模型.初步说明生长预测模型能有效地预测0℃～20℃冷鲜猪排骨中假单胞菌的生长.     

基于NIR高光谱技术快速预测冷鲜鸡肉热杀索丝菌含量

基于NIR高光谱成像技术快速评估鸡肉热杀索丝菌含量。通过采集新鲜鸡肉高光谱图像并提取样本反射光谱信息(900~1699 nm),再采用多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、基线校正(Baseline Correction,BC)和标准正态变量校正(Standard Normal Variable Correction,SNV)三种方法预处理原始光谱,分别利用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)、多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)挖掘光谱信息与鸡肉热杀索丝菌参考值之间的定量关系。同时采用PLS-β系数法、Stepwise算法和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选最优波长简化全波段模型(F-PLS)提高预测效率。结果显示,经BC预处理的全波段光谱(485个波长)构建的F-PLS模型预测热杀索丝菌效果较好,相关系数R_P为0.973,误差RMSEP为0.295 lg CFU/g。基于PLS-β法从BC预处理光谱中筛选出25个最优波长构建的PLS-β-PLS(R_P=0.931,RMSEP=0.434 lg CFU/g)模型预测较好。本试验表明,利用近红外高光谱成像技术可潜在实现鸡肉热杀索丝菌含量的快速评估。     

PREDICTIVE MODELING AND VALIDATION OF GROWTH AT DIFFERENT TEMPERATURES OF BROCHOTHRIX THERMOSPHACTA

The growth of Brochothrix thermosphacta affect by temperatures (0, 2, 5, 7 and 10C) were studied in laboratory medium. Growth curves were fitted using logistic, Gompertz and Baranyi models. Statistical characteristics like r ², mean square error, bias factor and accuracy factor were using for comparison of these models. Based on the criteria, the Gompertz described the data best, Baranyi performed the predicting best. The maximum growth rates obtained from primary model were then modeled as a function of temperature using the square root model. Statistically for the secondary model, the bias and accuracy factors are 0.9978, 0.9943 and 0.9712, and 1.0513, 1.0639 and 1.2225 for logistic, Gompertz and Baranyi, respectively, which may indicate that Baranyi model fitted and performed best of the others. The 95% confidence limits for a new prediction were estimated for each validation temperatures condition using a SPSS procedure.

PRACTICAL APPLICATIONS

Brochothrix thermosphacta was isolated from chilled pork used for growth modeling in broth (tryptone soya broth) at pH 7 and NaCl 0.5% (w/w), at various temperatures. Data obtained from experiments were then fitted by three types of primary models, to estimate the maximum growth rate. A secondary model was created, describing how the maximum growth rate responds to the temperatures. The goodness-of-fit and statistical characteristics of the equations were tested.     

真空包装冷却猪肉冷藏过程中菌相变化

应用传统微生物培养和PCR-DGGE方法研究真空包装冷却猪肉4℃贮藏过程中的菌相变化。细菌培养计数结果表明,乳酸菌生长迅速,在贮藏后期即超过了细菌总数值。DGGE结合16S rRNA基因序列分析结果表明,贮藏初期肉中初始菌相较复杂,贮藏末期主要是漫游球菌、肉食杆菌、乳杆菌、乳球菌和热死环丝菌成为优势腐败菌。