微生物預測預報-資料下載頁
2025-04-07 03:32本頁面
【正文】 技術(shù)對各種因素可能產(chǎn)生的結(jié)果進行預測，從而完成風險評估，實現(xiàn)關鍵控制點分析，幫助管理者進行有效管理。 在新產(chǎn)品的開發(fā)中減少了產(chǎn)品開發(fā)的時間和資金耗費微生物預測技術(shù)中信息庫的建立，需要考慮許多與食品安全和質(zhì)量相關的柵欄因子(hurdle factor)。加工者可根據(jù)計算機數(shù)據(jù)庫提供的柵欄，預測未成型產(chǎn)品的可貯性以及可能生長繁殖的微生物。這使我們在產(chǎn)品設計階段就可以了解該食品可能存在的微生物問題，從而可以運用柵欄技術(shù)加強某些微生物生長阻礙因子，保證所開發(fā)食品的微生物學安全性。在食品設計步入計算機化的進程中，可將現(xiàn)有的理化、微生物數(shù)據(jù)收集起來，建立一個帶有數(shù)據(jù)庫的計算機軟件，通過計算機來提出配方、工藝流程和包裝方式的合理化建議，至少在理論上使該產(chǎn)品的微生物穩(wěn)定性得到保證。此外還可應用計算機軟件來改進不穩(wěn)定產(chǎn)品。 改進食品生產(chǎn)工藝食品微生物學中，預測微生物模型經(jīng)常用來預測有害菌和食物病原體的生長和失活，直到近年來才應用到食品有益微生物(如乳酸菌等)中。研究食品有益微生物動力學的預測模型是一個很新的方向尤其研究發(fā)酵食品中如乳酸菌功能特性的預測模型很有潛在應用價值。通過預測模型能夠得到一些關于食品環(huán)境與菌株功能作用之間聯(lián)系的寶貴信息，從而能夠選擇合適的菌株并規(guī)劃加工工藝。另外微生物預測模型還可應用于食品配方，預測配料及其組合可能出現(xiàn)的微生物污染，選擇出替代物或加強滅菌措施。食品工藝學家應用微生物致死模型已有多年，例如在罐頭工業(yè)上，通過12D的概念控制芽孢失活，根據(jù)梭狀芽孢桿菌的芽孢耐熱性確定低酸性罐頭食品的最小加熱程度。6 微生物預測預報技術(shù)發(fā)展方向盡管微生物預測模式在食品貨架期預測和安全評估上的優(yōu)勢非常突出，但是食品成分復雜，各種細菌的特性千差萬別，許多相輔變量尚未列入預報系統(tǒng)，在具體運用上還有待改進。如預測微生物的模型應該包括對微生物的生長有明顯影響的所有因素，而且所有的模型必須要加以驗證。建立微生物預測模型存在著諸多挑戰(zhàn)：微生物對環(huán)境條件變化產(chǎn)生的相應生理反應是復雜的，而且目前人類對此知之甚少。微生物生長本身的生物學變動性極高；可行的微生物學計數(shù)技術(shù)準確性較低，微生物模型要建立在不精確的計數(shù)標準之上；在生長條件受到限制時微生物的活力變動性很大，遠遠高于最適生長條件時的變動性。因此，機械性的模型現(xiàn)在已不適用。近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)(artificial neural network，ANN)作為一種非線性的模型技術(shù)逐漸在預測微生物學中得到應用。人工神經(jīng)網(wǎng)模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理，它是由許多相互連接的處理器(即神經(jīng)元)組成的信息處理系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練數(shù)據(jù)設置方面比統(tǒng)計模型優(yōu)越，且在檢驗數(shù)據(jù)設置方面比較好，現(xiàn)在已成為預測微生物學的一個工具，已經(jīng)應用于食品生產(chǎn)和食品安全的風險評估。另外，當前預測微生物學模型形式眾多，“一菌一模型”不利于學科發(fā)展，是否有統(tǒng)一化的模型來表述生長、失活和殘存的所有微生物形式，或者將生長和死亡函數(shù)整合到一個模型中，例如有研究Gompertz模型用來描述乳酸菌在香腸發(fā)酵成熟過程中的生長形態(tài)，其“鏡像”Fermi模型可用來描述乳酸菌的死亡數(shù)量。將微生物生長和死亡之間的比率差異通過經(jīng)驗函數(shù)描述歸結(jié)為一種簡單的平衡，或者將死亡看作生長的逆過程，雖然一直以來備受質(zhì)疑，但在預測微生物學的發(fā)展中將是十分有意義的嘗試。許多模型都是在恒定的環(huán)境條件(溫度、pH值、Aw等)下建立起來的，這類模型可以較好地預測微生物在相似恒定條件下的生長情況。然而，在食品的實際生產(chǎn)和流通過程中，這些環(huán)境條件不可避免的要發(fā)生變化，在恒定條件下建立的模型便不再適用于實際條件。因此波動條件下的生長模型也是當前和今后的研究熱點之一。目前，國外有很多關于微生物預測方面的資料，但很多模型是以某一類微生物或全部的微生物數(shù)量為研究對象，不能代表微生物污染的多樣性，不能完全反映微生物生長的客觀情況。如在肉類預測微生物模型的建立中，很多研究以肉湯為生長介質(zhì)建立的，有時預測背離了實際，不能完全說明真實的情況，在實際應用時會產(chǎn)生很大的局限。如國外的Leber研究李斯特菌在肉湯培養(yǎng)基和牛肉中的生長模型發(fā)現(xiàn)，不同介質(zhì)如肉湯和實際的肉品對建立的微生物預測模型具有很大的不同。Gill等研究和預測了大腸桿菌在豬肉中的微生物溫度函數(shù)，結(jié)果表明：來源于肉湯中這些微生物的生長模型不能很好地描述大腸桿菌在豬肉脂肪和肌肉組織中的生長情況。因此，預測微生物的研究更應該注重與實際生產(chǎn)相結(jié)合，為生產(chǎn)、銷售和消費的安全和品質(zhì)控制提供有效的理論依據(jù)。微生物特性等實驗數(shù)據(jù)的獲取是建模過程中最繁瑣的工作，樣本量越大，條件參數(shù)考慮范圍越廣，模型效果越趨于準確，但需要消耗大量的時間和物力。此外，已有模型和軟件的應用還不普遍，其準確性和有效性仍需長期的反復驗證。預測微生物學的發(fā)展為預測和控制微生物對食品的危害提供了很好的思路和解決途徑。作為一個新興的以數(shù)字化、信息化為其特征的學科有，預測微生物技術(shù)有望成為食品設計和安全保證的主要工具并廣泛運用到食品工業(yè)中。思考題1 簡述微生物預測預報技術(shù)的意義及發(fā)展方向。2 微生物預測模型的分類及舉例。參考文獻[1]黃秀梨,辛明秀,微生物學［M］.北京: 高等教育出版社,2009,190.[2](第二版)[M].北京:高等教育出版社,2002.[3]李博,[J].,27(11):5558.[4]韓北忠,李敏,[J].中國釀造, 2005,9: 13.[5]李苗云,朱應舉,[J]..[6]邵偉,仇敏,[J].肉類工業(yè),2006(11):2526.[7][D].北京:中國農(nóng)業(yè)大學,2004,6.[8]李景春,——風險評估[J].肉類研究,2001,1:1822.[9]（第二版）[M].北京:中國農(nóng)業(yè)出版社,1995.[10][M].北京,高等教育出版社,2000.
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