陳 睿，徐幸蓮*，周光宏

（南京農業(yè)大學 教育部肉品加工與質量控制重點實驗室，江蘇 南京 210095）

真空包裝雞肉早餐腸貨架期預測模型的建立

陳 睿，徐幸蓮*，周光宏

（南京農業(yè)大學 教育部肉品加工與質量控制重點實驗室，江蘇 南京 210095）

為研究低溫肉制品的貨架期預測模型，選取真空包裝的雞肉早餐腸為研究對象，通過測定4 ℃貯藏溫度條件下早餐腸細菌總數(shù)及感官、理化指標變化情況，確定早餐腸最小腐敗量為6.49（lg（CFU/g））。同時測定2、6、10、15 ℃條件下的細菌總數(shù)變化情況，運用Baranyi模型擬合細菌總數(shù)在雞肉早餐腸中的生長動力學模型，回歸系數(shù)R2均在0.99以上。應用平方根模型擬合溫度對生長動力學模型參數(shù)的影響，模型呈現(xiàn)良好的線性關系，回歸系數(shù)R2均大于0.97，且殘差平方和均小于10-2，說明該預測模型的擬合優(yōu)度較高。在確定早餐腸最小腐敗量與生長預測模型的基礎上，建立了雞肉早餐腸的貨架期預測模型，預測值與實測值的相對均誤差值均在1 d上下浮動，表明建立的模型能夠快速準確的預測2～15 ℃貯藏條件下雞肉早餐腸的貨架期。

低溫肉制品；Baranyi模型；貨架期；預測模型

低溫肉制品是指在常壓條件下蒸煮、熏烤，產(chǎn)品在加工時中心溫度在70～80 ℃，成品的運輸、貯藏、銷售原則上要求在低溫0～4 ℃條件下進行的一類產(chǎn)品[1]。這類產(chǎn)品保持了肉原有的組織結構和天然成分，具有營養(yǎng)豐富、口感嫩滑的特點。雞肉早餐腸是低溫肉制品的一種，是以一定比例的雞肉和豬肉為原料，經(jīng)絞碎、斬拌、灌裝、蒸煮等工序后制成的乳化腸，在食用前僅需要簡單加工或處理，具有食用方便、快捷、營養(yǎng)豐富等特性[2-3]，符合現(xiàn)代快節(jié)奏的生活方式的需求，近年來市場需求量逐漸增加。但由于低溫肉制品的工藝中不含高溫殺菌過程[1]，且營養(yǎng)豐富，水分活度高，適合腐敗微生物的生長，導致食用安全存在風險：肉品顏色、風味及質構的惡化，不僅降低了食品的營養(yǎng)和衛(wèi)生質量，而且還可能危害人體的健康[4]。因此，在研究微生物生長動力學模型的基礎上，建立準確可靠的貨架期預測模型可以將食品腐敗的風險降低，在食品質量安全領域具有重要意義與實用價值。

國內有關貨架期預測方面的研究主要集中在冷鮮肉[5-10]，關于低溫肉制品的貨架期預測模型的研究較為缺乏[11]，與冷鮮肉相比，低溫肉制品在產(chǎn)品加工過程中易受到微生物污染，初始菌相更加復雜，具有研究價值。前期許多研究以液體培養(yǎng)基作為基質，接種一種或幾種菌株。但是使用液體培養(yǎng)基忽略了肉的特性，而肉品腐敗過程由多種微生物參與，這些微生物間此消彼長，相互影響，以個別微生物為對象建立模型忽視了微生物之間相互作用的影響，無法反映產(chǎn)品真實的貨架期。國內研究中關于生長動力學模型的選擇多為修正的Gompertz經(jīng)驗模型，該模型能夠較成功的擬合微生物生長模型，但理論上Gompertz函數(shù)嚴格認為整段曲線為非線性，而微生物生長處于對數(shù)期時，其生長曲線呈現(xiàn)較好的線性[12]。另外，Gompertz函數(shù)的曲線形式相對固定，延滯時間易被計算為負值。Baranyi模型屬于理論模型[13-14]，模型中的參數(shù)具有生理學意義，是在理解了微生物生長特性的基礎上建立的，理論上能夠較好的對生長曲線進行擬合[14-17]，在食品微生物學領域有廣泛的應用前景[18]。

本實驗研究雞肉早餐腸在2～15 ℃貯藏中細菌總數(shù)的變化情況，使用Baranyi模型擬合微生物生長動力學模型（即一級模型），選擇平方根模型[19]描述不同溫度對菌落總數(shù)生長動力學模型的影響（即二級模型），以此為基礎建立雞肉早餐腸的貨架期預測模型，旨在為估測其貨架期提供有效的參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

雞肉早餐腸由江蘇某大型肉食品公司提供，100 g/袋真空包裝；氯化鈉（分析純） 南京化學試劑有限公司；平板計數(shù)瓊脂 北京陸橋技術有限責任公司；無菌拍打袋 北京陸橋技術有限責任公司。

1.2 儀器與設備

HVE-50型高溫高壓滅菌鍋 日本株式會社平山制作所；MP5002型電子天平 上海舜禹恒平科學儀器有限公司；SPK-250B-Z型生化培養(yǎng)箱 上海博迅實業(yè)有限公司醫(yī)療設備廠；DHC-964385-Ⅲ型電熱鼓風干燥箱上海新苗醫(yī)療器械制造有限公司；SW-CJ-2FD型潔凈工作臺 蘇凈安泰公司；拍打器、Scan1200型自動影像分析菌落計數(shù)儀 法國Intersicence公司；移液器 美國Eppendorf公司。

1.3 方法

1.3.1 感官評價

由來自南京農業(yè)大學教育部肉品加工與質量控制重點實驗室的6位經(jīng)專業(yè)培訓人員組成評定小組，參照GB/T 5009.44—2003《肉與肉制品衛(wèi)生標準的分析方法》，通過評定肉的質地與氣味等，對雞肉早餐腸的腐敗程度進行感官評價。

1.3.2 理化指標測定

1.3.2.1 pH值的測定

取2 g剪碎的樣品置于18 mL去離子純凈水中，搖勻，靜止后用pH計測量[20]。每個樣品做3個平行。

1.3.2.2 硫代巴比妥酸值（thiobarbituric acid values，TBARS）的測定

樣品在組織搗碎機中均質，取搗碎的肉樣5 g，加入25 mL 7.5%的三氯乙酸（含0.1%乙二胺四乙酸（ethylene diamine tetraacetic acid，EDTA）），振搖30 min，雙層濾紙過濾兩次，取5 mL上清液加入5 mL 0.02 mol/L 硫代巴比妥酸溶液，90 ℃水浴中保溫50 min，取出冷卻，1 600 r/min離心5 min，上清液中加入5 mL氯仿振搖，靜置分層后取上清液，分別在波長532 nm和600 nm處比色，記錄吸光度，按公式（1）計算TBARS值[21]。每個樣品做3個平行。

TBARS/（mg/100 g）=（A532nm-A600nm）/155×0.1×72.6×100 （1）

式中：A532nm為樣品上清液在532 nm波長處的吸光度；A600nm為樣品上清液在600 nm波長處的吸光度。

1.3.3 菌落總數(shù)計數(shù)

無菌操作準確稱取2、6、10、15 ℃貯藏的樣品各25 g，移入無菌拍打袋，向拍打袋中加入225 mL已滅菌0.85%生理鹽水，封口放入拍打器中，以speed 3速率拍打2 min。取1 mL菌液進行10倍梯度稀釋，選擇3個合適的稀釋梯度，每個梯度做3個重復，傾注平皿（平板計數(shù)瓊脂）。倒置平皿，于37 ℃培養(yǎng)箱放置48 h。使用菌落計數(shù)儀進行計數(shù)。

1.3.4 數(shù)學模型的擬合及驗證

1.3.4.1 菌落總數(shù)生長動力學模型（一級模型）擬合

應用Origin 9.0擬合統(tǒng)計軟件，將各溫度得到的細菌總數(shù)的對數(shù)值，用Baranyi模型擬合一級模型。Baranyi方程如下：

式中：N（t）是t時的微生物數(shù)量（lg（CFU/g））；N0是t=0時的初始微生物數(shù)量（lg（CFU/g））；Nmax是穩(wěn)定期時達到的最大微生物數(shù)量（lg（CFU/g））；μmax為微生物生長的最大比生長速率/d-1；d0是最大比生長速率μmax與延滯時間λ（d）的乘積；t是時間/d。1.3.4.2 溫度對菌落總數(shù)生長影響的動力學模型（二級模型）擬合

平方根模型[19]可以用來描述溫度對微生物的生長狀況的影響，方程表達式如下：

式中：T為貯藏溫度/℃；Tminλ、Tminμ為假設概念，指理論上微生物細胞能夠代謝的最低溫度/℃；bλ、bμ是回歸直線的斜率/（（d-1）-1/2/℃）。

1.3.4.3 貨架期預測模型的建立與驗證

在生長動力學模型的基礎上，貨架期（shelf life，SL）以初始菌數(shù)增加到最小腐敗量所需要的時間來預測。

式中：SL為貨架期/d；Namax是各溫度條件下樣品最大菌數(shù)的平均值（lg（CFU/g））；Ns為最小腐敗量菌數(shù)（lg（CFU/g））。

將式（5）計算所得貨架期預測值與實測值相比較，驗證模型可靠性。

2 結果與分析

2.1 最小腐敗量的確定

由表1可知，菌落總數(shù)值在貯藏第21～33天期間呈顯著上升（P＜0.05），從3.68（lg（CFU/g））逐漸增加到6.49（lg（CFU/g））。同時，pH值在貯藏初期時顯著下降（P＜0.05），至第33天時達最低值，隨后開始上升（P＜0.05）。這可能是微生物在貯藏前期分解糖類物質產(chǎn)酸導致pH值下降，在糖類物質耗盡后微生物開始分解蛋白質產(chǎn)生胺類等堿性物質，導致pH值上升。結合感官指標結果發(fā)現(xiàn)，貯藏至35 d時開始出現(xiàn)較為明顯的腐敗表征，此時pH值開始上升，TBARS值達最高，而在第33天時尚未出現(xiàn)明顯腐敗表征，由此認為菌落總數(shù)在6.49（lg（CFU/g））時樣品感官仍可接受。

因此，綜合各指標可認為菌落總數(shù)值在大于6.49（ lg（CFU/g））時，樣品有可能腐敗。對于該雞肉早餐腸而言，最小腐敗量可確定為菌落總數(shù)6.49（lg（CFU/g））。

2.2 不同貯藏溫度條件下菌落總數(shù)的生長動力學曲線及生長模型

圖1 雞肉早餐腸在各溫度條件下的菌落總數(shù)生長預測曲線Fig.1 Kinetic curves of microbial growth in chicken sausage at different temperatures

表 1 雞肉早餐腸4℃條件下貯藏中各指標的變化Table 1 Changes in texture, smell, total bacterial count, pH, TVBN and TBARS in chicken sausage during storage at 4 ℃

表 2 雞肉早餐腸在各溫度條件下的菌落總數(shù)生長動力學模型及參數(shù)Table 2 Kinetic models and parameters of microbial growth in chicken sausage at different temperatures

利用Baranyi模型擬合不同溫度條件下菌落總數(shù)生長動力學曲線如圖1所示，表明隨溫度升高，曲線進入上升段的時間愈短，上升段的斜率愈大，這在生長動力學意義上表示延滯時間減小，最大生長速率增大。

表2為不同溫度條件下菌落總數(shù)生長預測曲線所對應的數(shù)學方程，方程的系數(shù)即是模型參數(shù)，不需要二次計算。表中回歸系數(shù)（R2）指回歸方程引起的離差平方和占總離差平方和的大小，可以幫助評價回歸方程的擬合程度，R2值越接近1，其方程擬合程度越好；殘差平方和（residual sum of squares，RSS）指利用回歸方程所得預測值與試驗觀察所得數(shù)據(jù)間差值的平方和，RSS越小，其擬合程度越好。由表2可知，所得方程的R2均大于0.99，殘差平方和均小于0.04，說明Baranyi方程能夠很好的描述本實驗中得到的菌落總數(shù)生長曲線。

分析表2結果得出，隨溫度上升，最大生長速率增加，而且增速逐漸提高，從2 ℃時的0.190 5 d-1至15 ℃時0.320 3 d-1；同時延滯時間明顯縮短，在2 ℃和6 ℃時延滯時間較長，分別為15.88 d和8.56 d，到15 ℃時僅2.35 d。說明隨貯藏溫度下降，菌落總數(shù)的生長被抑制程度上升。

2.3 溫度對菌落總數(shù)生長動力學參數(shù)的影響

圖2 溫度與比生長速率的關系Fig.2 Relationship between temperature and specific growth rate μmax

表 3 溫度與比生長速率平方根模型的殘差值Table 3 Residuals of temperature and square root of specific growth rattee

表 3 溫度與比生長速率平方根模型的殘差值Table 3 Residuals of temperature and square root of specific growth rattee

溫度/℃實測觀察值預測值殘差值2 0.436 500.429 590.006 92 6 0.463 120.469 78-0.006 66 100.503 970.509 97-0.006 150.565 960.560 210.005 75

應用平方根模型[18]描述溫度對菌落總數(shù)生長動力學參數(shù)的影響，并選用殘差分析對所得模型的可信度進行檢驗，能夠更直觀的評判模型預測效果。圖2是應用平方根模型擬合溫度與比生長速率關系的線性圖，說明溫度與比生長速率間具良好的線性關系，其模型為方程（6），表3則是該模型的殘差值，該模型的R2為0.974 5，RSS為1.613 6×10-4。

圖3 溫度與延滯時間的關系Fig.3 Relationship between temperature and lag phase λ

表 4 溫度與延滯時間平方根模型的殘差值Table 4 Residuals of temperature and square root of lag pha

表 4 溫度與延滯時間平方根模型的殘差值Table 4 Residuals of temperature and square root of lag pha

溫度/℃實測觀察值預測值殘差值2 0.250 920.232 200.018 72 6 0.341 850.355 44-0.013 59 100.454 470.478 68-0.024 21 150.651 820.632 740.019 08

圖3是應用平方根模型擬合溫度與延滯時間關系的線性圖，可以看出溫度與延滯時間也具有良好的線性關系，其模型為方程（7），表4則為該模型的殘差值，模型的R2為0.975 1，RSS為0.001 49。

由此可知，以上兩個線性模型回歸系數(shù)R2均大于0.97，殘差平方和RSS均小于0.01，說明利用以上兩個模型所描述的溫度與比生長速率、延滯時間的關系是可信的，應用平方根模型能夠很好的描述不同溫度對菌落總數(shù)生長的影響。

2.4 貨架期預測模型的建立

以上實驗所建立的生長動力學模型為基礎，計算從初始微生物數(shù)量（N0）增至最大微生物數(shù)量（Nmax）所需時間，應用最小腐敗量（Ns）、N0和Nmax建立貨架期預測模型。已知產(chǎn)品最小腐敗量為6.49（lg（CFU/g）），最大微生物數(shù)量可以用不同溫度條件下該數(shù)值的平均值7.07（lg（CFU/g）），由此得出2～15 ℃溫度范圍內貨架期預測模型為方程（8）。

表 5 雞肉早餐腸不同貯藏溫度條件下貨架期的實測值和預測值Table 5 Predicted and observed shelf-life for chicken breakfast sausage stored at different temperatures

表5是雞肉早餐腸在不同貯藏溫度條件下貨架期實測觀察值和預測值的比較，殘差值的絕對值均在1 d左右，表明建立的模型能夠快速準確地預測雞肉早餐腸貯藏于2～15 ℃溫度范圍內的貨架期。

與一般肉制品相比，真空包裝的低溫肉制品的貨架期較長，初始菌數(shù)較低。其原因可能是低溫肉制品的熟制工藝能夠殺滅部分細菌，降低了產(chǎn)品初始菌數(shù)，相對抑制了貯藏過程中微生物的生長；同時，產(chǎn)品所采用的真空包裝延緩了微生物生長及脂肪氧化酸敗進程，能夠延緩產(chǎn)品的腐敗進程。但是，低溫肉制品在加工過程中引入的微生物導致產(chǎn)品初始菌數(shù)不穩(wěn)定，初始菌相更復雜，其生產(chǎn)工藝又決定了后期殺菌難以徹底[22-25]，因此微生物的生長成為產(chǎn)品腐敗的最大隱患。這對產(chǎn)品加工過程提出了更高的要求，其原、輔材料質量及加工環(huán)境均須嚴格的衛(wèi)生控制。

3 結 論

應用Origin 9.0軟件，以Baranyi模型和平方根模型擬合不同恒定溫度條件下雞肉早餐腸中菌落總數(shù)生長數(shù)據(jù)，建立了生長動力學預測模型，其擬合回歸系數(shù)很高，預測值與實驗所得數(shù)據(jù)對比，殘差平方和很小，說明所建立的模型具有可靠性和實用性。在生長預測模型基礎上建立的貨架期預測模型，能夠很好的預測2～15 ℃條件下雞肉早餐腸的貨架期，可為計算低溫肉制品剩余貨架期、產(chǎn)品工藝改造以及進一步建立專家軟件等方面提供依據(jù)。真空包裝的低溫肉制品的貨架期比一般肉制品稍長，進行質量控制時應主要關注產(chǎn)品的加工過程。今后可進一步研究雞肉早餐腸加工環(huán)節(jié)中各因素對產(chǎn)品菌相的影響及其與產(chǎn)品貨架期的關系。

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Establishment of Prediction Model for the Shelf-life of Vacuum-Packaged Chicken Breakfast Sausage

CHEN Rui, XU Xing-lian*, ZHOU Guang-hong
(Key Laboratory of Meat Processing and Quality Control, Ministry of Education, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)

In order to develop a predictive model for the shelf-life of vacuum-packaged chicken breakfast sausage, the changes in total bacterial count, sensory and physicochemical index of samples stored at 4 ℃ were analyzed to determine the average number of total bacterial count at the end of the shelf-life. Meanwhile, the bacterial growth in samples stored at 2, 6, 10 and 15 ℃ was determined to fit Baranyi model and Belehradek (square root) model, respectively. Based on these investigations, a predictive model for the shelf-life of vacuum-packaged chicken breakfast sausage was established. Results showed that the average number of total bacterial count was 6.49 (lg (CFU/g)) at the end of the shelf-life. The kinetic equations of total bacteria at four different temperatures were developed and the regression coefficients for all these 4 equations were higher than 0.99. The temperature dependence of the kinetic parameters μmax(maximum specific growth rate) and λ (lag phase) was modeled using Belehradek (square root) model, and both equations showed good linear relationship. Their residual sum of squares (RSS) were both lower than 10-2, showing the reliability of the models describing temperature dependence. The small relative error between the predictive and actual shelf life, fluctuating around 1 d, indicated that the predictive model is reliable for the shelf-life of vacuum-packaged chicken breakfast sausage stored at a temperature ranging from 2 to 15 ℃.

low-temperature meat products; Baranyi model; shelf-life; prediction model

TS251.65

A

1002-6630（2014）06-0209-05

10.7506/spkx1002-6630-201406045

2013-05-02

江蘇省科技成果轉化專項（BA2009007）

陳睿（1990—），女，碩士研究生，研究方向為肉品質量安全控制。E-mail：yuxin_90214@yahoo.com.cn

*通信作者：徐幸蓮（1962—），女，教授，博士，研究方向為肉品質量控制。E-mail：xlxu@njau.edu.cn