冷藏鯉魚鮮度特征和貨架期預測模型建立

郭全友，王錫昌，楊憲時*，許 鐘，李學英

(1.中國水產科學研究院東海水產研究所，農業部海洋與河口漁業重點開放實驗室，上海 200090；2.上海海洋大學食品學院，上海 201306)

冷藏鯉魚鮮度特征和貨架期預測模型建立

郭全友1,2，王錫昌2，楊憲時1,*，許 鐘1，李學英1

(1.中國水產科學研究院東海水產研究所，農業部海洋與河口漁業重點開放實驗室，上海 200090；2.上海海洋大學食品學院，上海 201306)

對0～15℃冷藏鯉魚的感官、理化和微生物指標進行研究，確定產品貨架期，用指數相對腐敗速率方程描述溫度與魚品鮮度的關系，進而構建貨架期預測模型并加以驗證。結果表明，0、5、10℃和15℃冷藏鯉魚貨架期分別為29.7、15.9、6.1d和3.6d，菌落總數、假單胞菌數、嗜冷菌數分別為(7.23±0.29)、(6.67±0.33)、(6.96±0.37) lg(CFU/g)，TVBN為(20.41±1.14)mg/100g。0～15℃冷藏鯉魚的貨架期預測模型為SL(T)= 29.7/[Exp (0.15×T)]，用0℃和15℃冷藏鯉魚貨架期實測值驗證模型，相對誤差為3.3%～23.8%。

養殖鯉魚；鮮度；貨架期；建模

鯉魚隸屬于鯉科，廣泛分布于全國各地，多棲息于江河、湖泊等的水體底層，以食底棲動物為主，是我國淡水養殖的主要品種之一，具有養殖面積大，產量高，市場需求旺盛的特點。目前多以活魚流通，但運輸成本高，且遠地運銷困難，難以符合產業化和大流通的要求，因此發展冷卻鏈鮮魚物流產業，是解決養殖淡水魚過分依靠活魚流通的有效途徑。冷卻鏈是一種特殊的供貨鏈，指魚類從生產、運輸、貯藏、銷售直到消費者食用的各個環節，采用冷卻方法保持鮮魚質量的綜合性措施。但冷卻鏈過程中經常偏離推薦的溫度條件，溫度在很大程度上決定微生物活動速率和貨架期，因此，對溫度的監測和控制至關重要[1-2]。尤其是對于一批或運輸單元的某單一產品，當溫度發生偏離時，這個問題顯得更為復雜。最為有效的方法就是在

整個流通過程中分別監測食品的溫度情況，建立溫度和貨架期之間關系動力學模型，才能標識出產品真實的質量和安全性。

魚品變質的速度取決于本身成分、加工程度、儲藏條件等。加工者根據常識、經驗和食品貯藏、流通、銷售過程中的具體情況來判斷特定貯藏條件下產品的貨架期。然而實際中，最終產品的品質各不相同，消費前產品的外界條件(特別是溫度)也和理想狀態有所出入，這往往導致對商品貨架期的錯誤估計。準確預測產品的剩余貨架期可以最大程度地減少衛生食品不正當處理的風險，也最大程度地減少消費者購買變質食品的風險，對生產者、流通商和消費者三者都有好處。本實驗通過對冷藏養殖鯉魚感官、化學和微生物學指標的研究，確定產品貨架期，采用指數相對腐敗速率方程描述溫度與魚品鮮度的關系，進而構建貨架期預測模型并加以驗證，通過監測包裝食品的環境條件，提供在運輸和貯藏期間食品品質和安全的信息，有效提高生產效率和產品品質，為減少來自零售商和消費者的投訴提供數值化依據。

1 材料與方法

1.1 材料處理

2009年06月，對取自上海銅川路批發市場的活鯉魚運達實驗室后，立即冰水休克致死。分成4組，1組層冰層魚裝入帶有滴水孔的干凈塑料泡沫箱中，放入高精度低溫培養箱中，控制貯藏溫度(3±0.1)℃，適時加冰；另外3組分別放入下有篦子能瀝水的塑料盆中，蓋上有漏氣孔的蓋，放入高精度低溫培養箱中，分別控制貯藏溫度在(5±0.1)、(10±0.1) 和(15±0.1)℃，根據感官、化學和微生物指標綜合判斷貨架期。每次隨機抽取2尾試樣魚，先進行生魚感官評價，然后參照GB/ T 18108—2008《鮮海水魚》進行樣品處理[3]。

1.2 儀器與設備

MIR 553高精度低溫培養箱 日本Sanyo公司。

1.3 感官、化學和細菌學指標

感官評價、菌落總數、假單胞菌數、嗜冷菌數、揮發性鹽基氮(TVBN)和貨架期判定方法參照文獻[4-5]。

1.4 相對腐敗速率模型的構建與評價

將0、5、10、15℃冷藏鯉魚實驗得到的貨架期，擬合指數相對腐敗速率(exponential relative rate of spoilage)方程(式1)[6]，其中RRS為相對腐敗速率(relative rate of spoilage，RRS)，RRS(T)定義為參考溫度時的貨架期除以溫度T時的貨架期，K1為常數，A為方程系數，T為溫度/℃，為了公正客觀地應用該模型，采用偏差度和準確度加以評價[7]；準確度(式2)和偏差度(式3)兩者均由幾何平均值得到，以比率的形式加以表示。偏差度用來檢查預測值的上下波動幅度，準確度是衡量預測值和實測值之間的差異。

1.5 貨架期預測模型構建與評價

貨架期預測值與實測值的評價用相對誤差表示。方程4為指數腐敗貨架期模型[6]，方程4結合RRS定義可推導出指數剩余貨架期模型(方程5)，方程6為相對誤差[8]，其中Tref為參考溫度，A為方程系數(同方程1中A)，SL為貨架期(shelf life)，RSL為剩余貨架期(remaining shelf life，RSF)，ST為經歷的時間，Tn為溫度，SL(pre)和SL(obs)分別為預測貨架期和實測貨架期。

2 結果與分析

2.10 ～15℃冷藏鯉魚鮮度

魚肉微生物狀況與捕獲方法和環境因子相關，貨架期受革蘭氏陰性嗜冷細菌(假單胞菌、腐敗希瓦氏菌、不動桿菌和莫氏桿菌等)的生長和生化活動的限制，初始菌數和包裝條件也是影響貨架期的重要因素。綜合考慮上述影響產品貨架期因素，綜合感官評分、微生物和化學指標判斷，0、5、10℃和15℃冷藏大黃魚貨架期分別為29.7、15.9、6.1d和3.6d(表1)。貨架期終點時菌落總數、假單胞菌數、嗜冷菌數分別為(7.23±0.29)、(6.67±0.33)、(6.96±0.37) lg (CFU/g)，TVBN為(20.41 ±1.14)mg/100g。

表1 0～15℃冷藏鯉魚化學、微生物品質和貨架期Table1 Sensory, physicochemical and microbiological properties and shelf life time of chilled Cyprinus carpio stored at 0－15 ℃

2.2 RRS模型的構建與評價

當RRS準確度=1.0時，表明實測值與預測值是相同的，當RRS準確度＞1時，表明實測值與預測值存在差異性。雖然指數相對腐敗速率模型成功驗證的上限還未建立，但RRS準確度因子達到1.3時，表明實測值與預測值存在較大偏差[7-8]。0、10、15℃構建的指數相對腐敗速率模型(方程7)，R2=0.99(圖1)。表2可見，依據方程2可知準確度為1.04，說明預測值和實際值之間的平均差異是4%；偏差1.0表示預測值沒有系統錯誤，0.75～1.25被認為是可靠的[9]，依據方程3可知偏差度為1.01，表示預計值的偏差為1%。準確度和偏差度結果顯示構建的鯉魚的指數相對腐敗速率模型是可靠的。

圖1 冷藏鯉魚相對腐敗速率Fig.1 Relative spoilage rates of chilled Cyprinus carpio stored at different temperatures

表2 指數相對腐敗速率模型構建與評價Table2 Establishment and assessment of the model for exponential relative spoilage rate

2.3 貨架期預測模型構建與驗證

由方程7可知，A=0.15，可以推導出冷藏鯉魚的0～15℃之間貨架期預測模型(方程8)。表3可見，在0～15℃范圍內，Tref設為0、5、10、15℃時，相對誤差分別為－11.9%～13.9%、－8.5%～13.5%、－18.9%～0和0～24.5%，表明0、5、10、15℃設為參考溫度來預測貨架期均是可靠的。然而，鯉魚多以冰藏冷鏈流通，故設0℃為參考溫度，可得方程9，并用文獻[4]中0℃和15℃冷藏時的鯉魚貨架期來驗證，預測值和實測值的相對誤差為3.3%～23.8%，見表4。

表4 鯉魚貨架期預測模型驗證Table4 Validation of shelf life model of chilled Cyprinus carpio

2.4 剩余貨架期模型的構建與應用

在實際冷卻鏈中魚體所經歷的溫度-時間處于波動中，導致不同階段魚體鮮度的差異。設定0℃(1d)、5℃(1.5d)、3℃(2d)、和7℃(2.5d)的時間-溫度履歷后，利用方程7和0～15℃范圍內鯉魚剩余貨架期預測模型(方程10)，可以導出所經歷的時間履歷與不同溫度(0、5、10、15℃)條件下的剩余貨架期。表5顯示經過所述履歷后，在0、5、10、15℃條件下的剩余貨架期分別為2.0、0.9、0.4d和0.2d。同理可以計算0～15℃范圍內經過任意時間溫度履歷(ST1, ST2, ST3,…,STn)后的剩余貨架期。

表5 鯉魚貨架期預測模型波動溫度時的應用Table5 Application of shelf life model of chilled Cyprinus carpio under non-isothermal conditions

表3 冷藏鯉魚指數腐敗貨架期模型參考溫度的評價Table3 Assessment of reference temperature for exponential spoilage shelf life model of chilled Cyprinus carpio

3 討 論

魚所棲息的環境條件，尤其是溫度和水污染情況，對魚體的初始菌數和細菌類型有重要影響，初始污染程度越低，到出現明顯腐敗之前的時間(貨架期)越長。漁獲后的二次污染以及魚死后變化(死后僵硬等)，也是影響魚品質的重要因素，例如冰或設備中的污染菌落也易污染魚品，因而衛生的操作能減少魚類的微生物腐敗[10-12]。同時，微生物的計數方法(溫度、培養基、鹽度等)和限量標準的差異，導致對產品品質的判斷上也存在差異。傳統多采用瓊脂平板計數法30℃培養計數，有些研究者使用其他條件比如降低培養溫度(20℃或者15℃)、其他培養基、不同濃度的NaCl以及不同類型的培養平板[13-15]。ICMSF(1986)推薦的微生物限量是用需氧菌平板計數法分析時結果為107CFU/g，而另外一些研究人員推薦限量為3×106CFU/g[16-17]，一些研究人員認為菌落總數與魚的腐敗能力沒有必然的聯系，因為特定腐敗菌(SSO)只是全部細菌的一部分[18]。在20℃時所發現的菌落總數可以說明在加工魚過程中的衛生保持狀況，但對質量和預測貨架期而言，還是值得懷疑的。

工業化國家中，鮮魚通常冰藏，在不同溫度貯藏時貨架期采用相對腐敗速率來加以表達。RRS模型不同溫度下依據實驗獲得的貨架期來開發，主要有3個類型，平方根RRS模型，依據嗜冷菌的最小溫度來構建，主要適用于溫帶和冷帶水域水產品，但研究顯示具有較大的偏差[19]；Arrhenius腐敗模型依據魚類不同溫度下表觀活化能(Ea)來構建的，被用于構建帶魚、熟貽貝不同溫度貯藏下的預測模型，是否適合冷藏大黃魚貨架期預測模型有待驗證。ESM模型常用于預測溫度對暖帶和熱帶魚類腐敗速率的影響[6,19]，構建的冷藏鯉魚ESM模型的RRS偏差度和準確度均分別為1.04和1.04，說明模型是可靠適用的。在預測微生物學這一領域所得到的定量的信息為監測儲藏、流通、零售過程中商品貨架期裝置的開發提供了堅實的基礎。因此本實驗推測預測微生物學將成為準確估算商品貨架期及計算剩余貨架期的有效手段得到發展。

[1]GENNARI M, TOMASELLI S, COTRONA V. The microflora of fresh and spoiled sardines(Sardina pilchardus) caught in Adriatic (Mediterranean) Sea and stored in ice[J]. Food Microbiology, 1999, 16: 15-28.

[2]OLA J B, OLADIPO A E. Storage life of croaker (Pseudotholitus senegalensis) in ice and ambient temperature[J]. African Journal of Biomedical Research, 2004, 7: 13-17.

[3]GB/T 18108—2008 鮮海水魚[S].

[4]張小偉, 許鐘, 郭全友, 等. 去除內臟對冰藏鯉魚感官、化學和微生物變化的影響[J]. 中國水產科學, 2010, 17(2): 337-343.

[5]郭全友, 許鐘, 楊憲時. 冷藏養殖大黃魚品質變化特征及細菌相分析[J]. 上海水產大學學報, 2006, 15(2): 216-221.

[6]DALGAARD P, LASSE V J. Cooked and brined shrimps packed in a modified atmosphere have a shelf life of ＞7 months at 0 ℃, but spoil in 4－6 days at 25 ℃[J]. Int J of Food Science and Technology, 2000, 35: 431-442.

[7]ROSS T. Indices of performance evaluation of predictive models in food microbiology[J]. Journal of Bacteriology, 1996, 61: 501-508.

[8]MCMEEKIN T A , ROSS T. Shelf life prediction: status and future possibilities[J]. Int J Food Microbiology, 1996, 33: 65-83.

[9]HUSS H H. Quality and quality changes in fresh fish [M]. Roma: FAO, 1995: 348.

[10]LINSAY G J H . The significance of chitinolytic enzymes and lysozyme in rainbow trout (Salmo gairdneri) defence[J]. Aquaculture,1986, 51: 169-173.

[11]CAKLI S, KILINC B, CADUN A, et al. Effect of ungutting on microbiological, chemical and sensory properties of aqua-cultured sea bream (Sparus aurata) and sea bass (Dicentrarchus labrax) stored in ice [J]. Eur Food Res Technol, 2006, 222: 719-726.

[12]矢野信禮, 小林登史夫, 藤川浩. 食品への予測微生物學の適用[M].東京: サィェソスフホ－ヲム株式會社, 2001: 162-176.

[13]MOKHELE K, JOHNSON A R, BARRET E, et al. Microbiological analysis of Rock Cod (Sebastes spp.) stored under elevated carbon dioxide atmospheres[J]. App Environ Microbiol, 1983, 45: 878-883.

[14]奧積昌世. 鮮魚のチルド.フローズン貯蔵における細菌相の変化[J].冷凍, 1986, 61(4): 120-130.

[15]藤井建夫. 水產食品の微生物檢查法の檢討-Ⅰ, 培地組成, 培養溫度ぉょび平板法につぃて[J]. 東海區水產研究所研究報告, 1985, 118 (12): 71-118.

[16]ICMSF (International Commission on Microbiological Specifications for Foods). Microorganisms in foods, 2: sampling for microbiological analysis: principles and specific applications[M]. 2nd ed. London: Blackwell Scientific Publications, 1986.

[17]CHANG K L B, CHANG J, SHIAU C Y, et al. Biochemical, microbiological and sensory changes of sea bass (Lateolabrax japonicus) under partial freezing and refrigerated storage[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 1998, 46(2): 682-686.

[18]GRAM L, TROLL G, HUSS H H. Detection of specific spoilage bacteria from fish stored at low(0 ℃) and high(20 ℃)temperature[J]. Int J Food Microbiol, 1987, 4: 65-72.

[19]DALGAARD P. Freshness, quality and safety in seafoods[EB]. http// www.exp.ie/flair.html, 2000.

Prediction Model Establishment for Shelf Life and Freshness of Chilled Cyprinus carpio

GUO Quan-you1,2，WANG Xi-chang2，YANG Xian-shi1,*，XU Zhong1，LI Xue-ying1
(1. Key and Open Laboratory of Marine Estuarine Fisheries, Ministry of Agriculture, East China Sea Fisheries Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences, Shanghai 200090, China；2. College of Food Science and Technology, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China)

Sensory, physicochemical and microbiological indices of chilled Cyprinus carpio stored at low temperature from 0－15 ℃ were explored to determine the shelf life time of chilled Cyprinus carpio during storage. A relationship between temperature and freshness of chilled Cyprinus carpio was described by exponential relative rate of spoilage equation. A prediction model for the shelf life time of chilled Cyprinus carpio was also established and validated. Results indicated that the shelf life time of chilled Cyprinus carpio at 0, 5, 10 ℃ and 15 ℃ were 29.7, 15.9, 6.1 and 3.6 days, respectively. At the end of shelf life, the counts of total bacteria, Pseudomonas and Psychrotrophs were (7.23 ± 0.29), (6.67 ± 0.33), (6.96 ± 0.37) lg (CFU/g); total volatile basic nitrogen was (20.41 ± 1.14) mg/100 g. The shelf life (SL) model for chilled Cyprinus carpio stored at 0－15 ℃ can be described as SL(T)= 29.7/[Exp(0.15×T]. Shelf life model was validated by shelf life of chilled Cyprinus carpio at 0－15 ℃ with relative standard error of 3.3%－23.8%.

Cyprinus carpio；freshness；shelf life；modeling

S984.1

A

1002-6630(2010)22-0484-04

2010-08-01

國家自然科學基金項目(30771675)；中央級公益性科研院所基本科研業務費專項(2007M05)；上海市教委重點學科建設項目(J50704)

郭全友(1974—)，男，助理研究員，博士研究生，主要從事水產食品微生物安全和控制研究。E-mail：quanyouguo21@hotmail.com

*通信作者：楊憲時(1954—)，男，研究員，本科，主要從事水產品貯藏與加工研究。E-mail：yangxianshi@126.com