冷鲜猪肉中热杀索丝菌生长动力学模型和货架期预测模型构建——摘要、材料与方法
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7.519 lg(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。
冷鲜肉又叫冷却肉，是指整个加工、流通和销售过程中始终保持0～4℃范围内的生鲜肉。冷鲜肉生产过程中经历了较为充分的成熟过程，质地柔软有弹性，口感鲜嫩，将会是我国生鲜肉未来发展的方向之一。但是其营养丰富，水分活度高，极易受到微生物的污染。冷鲜肉受环境条件的影响在所含的微生物中只有部分微生物能快速生长、繁殖、产生有毒有害代谢产物，此即冷鲜肉的特定腐败菌。特定腐败菌主导了微生物的腐败，所以其生长和货架期之间存在密切关系。为了确保冷鲜肉质量的稳定与安全，对特定腐败菌的监测和控制具有重要意义。
目前国内外建立的冷鲜猪肉中特定腐败菌的生长动力学模型有假单胞菌、热杀索丝菌和大肠杆菌。这些模型大都是使用液体培养基中获得实验数据建立或是外加菌种，由于没有考虑到冷鲜肉组织的不同和微生物之间的相互作用，模型往往过高评价了真实冷鲜肉中微生物的生长速率，并且接种的大多是单一或简单几种菌株不能反应整体菌种的生长状态，这样在实际运用中会造成预测结果的偏差。直接从冷鲜肉中获得实验数据，可消除培养基和微生物相互作用带来的误差，能有效增加预测模型的准确度。
本实验研究托盘装冷鲜猪肉在0～15℃储藏中特定腐败菌之一的热杀索丝菌的生长动态，在此基础上建立其生长动力学数学模型和货架期预测模型，并对模型进行验证。
1材料与方法
1.1材料与试剂
冷鲜猪肉为超市售家佳康托盘装里脊肉；盐酸(分析纯)开封东大化工有限公司试剂厂；氧化镁(分析纯)海城市金源矿业有限公司；氯化钠(优级纯)、硼酸(分析纯)、无水碳酸钠(分析纯)、甲基红(分析纯)天津市科密欧化学试剂有限公司；亚甲基蓝(分析纯)天津石英钟厂霸州市化工分厂；溴甲酚绿(分析纯)天津市博迪化工有限公司；营养琼脂北京双旋微生物培养基制品厂；STAA琼脂培养基青岛高科技园海博生物技术有限公司。
1.2仪器与设备
电子天平；DHG-9123A电热恒温鼓风干燥箱、LRH-100C型低温培养箱、DHP-9082型电热恒温培养箱；FSH-2A可调高速匀浆机；DNP-9082型电热恒温培养箱；LRH-150-S恒温恒湿培养箱；SW-CJ-2FD型双人单面净化工作台；手提式蒸汽不锈钢消毒器(灭菌锅)。
1.3微生物计数
无菌操作准确称取0、4、7、10、15℃储存的冷鲜猪肉25g，放入装有225mL已灭菌生理盐水的锥形瓶中，高速匀浆机1min。取1mL匀浆液进行10倍系列稀释，选取3个合适的稀释梯度，每个梯度做3个重复，倾注平皿。
菌落总数：营养琼脂25℃培养48h。
热杀索丝菌：STAA琼脂培养基25℃培养48h。
1.4挥发性盐基氮(TVB)的测定
准确称取10g冷鲜猪肉，置于锥形瓶中，加100mL水，磁力搅拌30min后过滤，滤液按GB/T 5009.44—2003《肉与肉制品卫生标准的分析方法》进行半微量定氮法进行测定。每个样品做3个平行，同时做空白。
1.5感官评价
由经过训练的6人评定小组通过肉的色泽、味道与质地，评定肉的腐败状况。采用3分法，0分为最好品质，2分为可接受界限，当半数或以上评价员评价2分或以上时，即为感官拒绝点。
1.6一级模型拟合
应用SAS 9.1统计软件，分别将在不同温度下获得的热杀索丝菌的生长数据，用Gompertz模型拟合其生长动态。Gompertz方程如下：
式中：N0是初始菌数，lg(CFU/g)；C是随时间无限增加时菌增量的对数值，lg(CFU/g)；B是在时间为M时的相对最大比生长速率/d-1；M是达到相对最大生长速率所需要的时间/d。得到上述参数后，通过以下公式求出U、LPD值。其中，最大比生长速率U=B×C/e，e=2.7182d-1；迟滞期LPD/d=M－(1/B)。
1.7二级模型拟合
平方根模型是常用来描述温度对微生物生长的影响。
式中：T是培养温度；TminU、TminL是最低生长温度，为一假设概念，指的是微生物没有代谢活动时的温度，是通过外推回归线与温度轴相交而得到的温度；b是系数。
1.8货架期预测模型的建立和验证
通过热杀索丝菌初始菌数增加到腐败限控量所需要的增殖时间来预测冷鲜肉的货架期。
式中：Nmax是增加到稳定期时最大的微生物数量，Ns是达到腐败限控量时的微生物数量。式(4)在式(1)的基础上推导出来，以计算货架期。
将3℃储藏冷鲜猪肉实验得到的货架期与模型预测的货架期进行比较，验证货架期预测模型的可靠性。
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