冷鮮黃羽肉雞貨架期預測模型的建立與評價

陳　鵬,程鏡蓉,楊禹新,方少欽,劉學銘,*

(1.江西農業大學生物科學與工程學院,江西南昌 330045;2.廣東省農業科學院蠶業與農產品加工研究所,農業部功能食品重點實驗室,廣東省農產品加工重點實驗室,廣東廣州 510610;3.廣州市江豐實業股份有限公司,廣東廣州 510450)

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冷鮮黃羽肉雞貨架期預測模型的建立與評價

陳鵬1,2,程鏡蓉2,楊禹新3,方少欽2,劉學銘2,*

(1.江西農業大學生物科學與工程學院,江西南昌 330045;2.廣東省農業科學院蠶業與農產品加工研究所,農業部功能食品重點實驗室,廣東省農產品加工重點實驗室,廣東廣州 510610;3.廣州市江豐實業股份有限公司,廣東廣州 510450)

為建立冷鮮黃羽肉雞的貨架期預測模型,將冷鮮黃羽肉雞用托盤包裝后,置于-1、4、10、15、20 ℃貯藏,分別測定不同貯藏時間的細菌總數,同時對4 ℃貯藏的冷鮮黃羽肉雞的揮發性鹽基氮進行分析,確定最小腐敗限控量NS為5.67 lg(CFU/g)。使用修正的Gompertz模型、Baranyi模型及修正的Logistic模型分別描述細菌總數隨時間變化的情況,并使用平方根模型描述一級模型所得參數隨溫度變化的情況。通過比較各模型所得的參數、回歸系數(R2)、偏差因子(Bf)、準確因子(Af)以及二級模型的殘差平方和(RSS),確定修正的Gompertz的擬合優度最好。在以修正的Gompertz模型為生長預測模型的基礎上,構建冷鮮黃羽肉雞的貨架期預測模型,結果顯示5種溫度下的預測值與實測值之間的相對均誤差均小于10%,表明建立的模型能夠快速準確的預測-1～20 ℃貯藏條件下冷鮮黃羽肉雞的貨架期。

冷鮮黃羽肉雞,貨架期,預測模型,擬合優度,修正的Gompertz模型

黃羽肉雞具有肉質細滑、雞香濃郁、風味獨特等特點,倍受海內外食客的青睞。在我國有著悠久的飼養歷史和豐富的品種資源,是一類極具中國特色的肉雞[1]。然而我國冷鏈系統滯后,黃羽肉雞營養豐富在冷鮮儲藏過程中極易滋生微生物導致腐敗[2],貨架期變短,甚至對消費者健康造成危害[3-4]。因此,對整個運輸儲存過程中的微生物進行監控,建立準確可靠的貨架期預測模型,是降低黃羽肉雞腐敗的風險,促進黃羽肉雞行業發展的重要舉措,具有顯著的實用價值和現實意義。

預測微生物學是在特定條件下對食品微生物生長、繁殖、殘存和死亡等反應進行細化,并結合計算機技術、數理統計和微生物知識,客觀地評價食品在加工、流通和貯藏等條件下的食品質量安全和貨架期[5-6]。預測微生物學主要是從量化食品中微生物生態理論演變而來,并在食品工業中不斷的應用發展,現已經廣泛應用于食品微生物的描述與預測[7-8]。傳統的微生物學技術需進行樣品預處理,耗時長、成本高;而預測模型能夠在不進行微生物檢測的情況下對食品的貨架期進行快速預測,并能分析食品和微生物間的關系[9],具有顯著優勢。微生物預測模型主要分為一級模型、二級模型和三級模型。一級模型指在特定培養條件下,微生物的活動與時間的關系,主要有Gompertz模型、Baranyi模型、修正的Logistic模型和Huang模型等[10],其中Baranyi模型是全球最大的開源微生物預測數據庫Combase的擬合回歸模型;二級模型指一級模型中的參數與環境變量對微生物活動特性的關系,主要有平方根模型和Peleg-Corradini模型等[11];三級模型指將一級模型和二級模型通過計算機軟件形式合并的模型形式[5-6]。

近年來關于微生物的預測模型主要是對單一的特定腐敗菌(Specifics spoilage organisms,SSO)建立的預測模型[12-14],但是僅僅用單一的微生物或者是肉品中某一類微生物不能完全說明肉品的普遍性[15]。通過比較不同模型函數的擬合優度,選擇適合產品的預測模型函數十分重要,但目前大部分研究并未作此比較[12-14],所選模型不一定是優度最好的,且關于冷鮮黃羽肉雞微生物預測模型的建立尚屬空白,所以比較不同模型函數的擬合優度是很有必要的。此外有研究顯示肉在-1 ℃條件下組織中水分呈微結晶狀態,既不嚴重影響肉的質構特性,又能更好地抑制微生物生長繁殖[16]。因此本研究探討了黃羽肉雞于-1、4、10、15和20 ℃條件下細菌總數的變化情況,從Gompertz模型、Baranyi模型和修正的Logistic模型中選取擬合度最優的模型,并以此模型為基礎建立了冷鮮黃羽肉雞的貨架期預測模型。

1　材料與方法

1.1材料與儀器

江豐黃羽肉雞購于廣州市江豐實業股份有限公司,當天凌晨宰殺后用裝有干冰的保溫箱在30 min內運至實驗室;平板計數瓊脂廣東環凱微生物有限公司。

SW-CJ-2D型超凈工作臺蘇州凈化設備有限公司;UV-1800型紫外可見分光光度計日本島津公司;ALC-210.4型分析天平德國賽多利斯愛科勒公司;LRH-250型生化培養箱上海一恒科學儀器有限公司;LS-50LD型立式壓力蒸汽滅菌器江陰濱江醫療設備有限公司;BCD-648WDBE型冰箱海爾集團。

1.2實驗方法

1.2.1樣品處理將冷鮮黃羽肉雞,于無菌條件下取雞胸肉部分,切割成30 g左右的小塊(n=5),然后置于經紫外燈滅菌的吸塑托盤中,并用PE保鮮膜[氧氣透過率:18800 cm3/(m2·24 h·atm);透濕量:23 g/(m2·24 h)]封口,分別置于-1、4、10、15和20 ℃溫度條件下貯藏,定期取樣進行檢測。

1.2.2細菌總數的測定無菌條件下準確稱取-1、4、10、15和20 ℃下儲存的冷鮮黃羽肉雞雞肉25 g,用無菌剪刀剪碎,加入225 mL滅菌生理鹽水中,扎緊口置于搖床上(200 r/min)振蕩30 min。然后按10倍遞增稀釋到所需稀釋度,按GB4789.2-2010測定細菌總數。

1.2.3揮發性鹽基氮(TVB-N)值的測定參考張坤等[17]的分光光度法測定肉與肉制品中揮發性鹽基氮的方法,通過公式(1)進行計算。國標規定一級鮮肉中TVB-N<15 mg/100 g;二級鮮肉中TVB-N≤20 mg/100 g;變質肉中TVB-N>20 mg/100 g。

式(1)

式中:X為樣品中揮發性鹽基氮的含量(mg/100g);C為樣品測定液中揮發性鹽基氮的含量(μg/mL);C0為空白測定液中揮發性鹽基氮的含量(μg/mL);m為樣品質量(g);V為測定用樣品液體積(mL)。

1.2.4微生物生長動力學模型(一級模型)

1.2.4.1修正的Gompertz模型Gompertz模型屬于經驗模型。其修正的表達式如式(2)所示[18]。

N(t)=N0+(Nmax-N0)×exp[-exp(2.718×μmax/(Nmax-N0)×(λ-t)+1)]

式(2)

式中:t時間(h);N(t)為t時的微生物數量[lg(CFU/g)];N0為t=0時的初始微生物數量[lg(CFU/g)];Nmax為微生物增長到穩定期時最大的微生物數量[lg(CFU/g)];μmax為微生物生長的最大比生長速率(h-1);λ為微生物生長的延滯時間(h),下同。

1.2.4.2Baranyi模型Baranyi模型屬于機械模型。其表達式如式(3)所示[19]。

N(t)=N0+μmax×t+ln(exp(-μmax×t)

+exp(-d)-exp(-μmax-d))

式(3)

式中:d為最大比生長速率μmax與延滯期λ的乘積。

1.2.4.3修正的Logistic模型修正的Logistic模型表達式如式(4)～式(6)所示[20]。

式(4)

μmax=C×(Nmax-N0)/4

式(5)

λ=D-2/C

式(6)

注:式中C為在t=M時的相對最大生長速率,h-1;D為達到相對最大生長速率所需要的時間,h。

1.2.5溫度對微生物生長影響的動力學模型(二級模型)平方根方程是基于微生物生長速率,表征平方根與溫度之間的線性關系,是由Ratkowsky等提出的經驗模型。它的研究和使用都很廣泛,并在描述不同溫度下微生物的生長取得成功[21]。其關系式如式(7)和式(8)所示。

式(7)

式(8)

式中:T為儲存溫度(℃);Tmin為生長的最低溫度,即在此溫度時最大比生長速率為零(℃);bλ、b是方程的常數。

1.2.6微生物生長動力學模型擬合優度的評價通過偏差因子(Bf)、準確因子(Af)來驗證一級模型[22-23],Bf是描述觀測值所處位置為預測值所構成曲線的上方、下方還是正好在曲線上的參數,同時該值還能度量觀測值與預測值之間存在差距的大小,即該模型結構性誤差的多少。Af描述了各觀測值所得到的點與預測值構成的曲線之間的平均距離。二者的值均為1時的效果最為理想。此外Bf是預測模型是否安全的重要判斷依據,一般認為Bf值在0.90～1.05的范圍之內,該模型能夠很好地預測微生物生長狀況;Bf值在0.70～0.90或者1.06～1.15范圍之內,則該模型是可以被接受的;如果Bf值大于1.15或者小于0.70,則說明該模型是失敗的[24]。二級模型通過殘差平方和(RSS)來驗證[19]。其表達式如式(9)～式(11)所示。

式(9)

式(10)

RSS=∑(obs-pred)2

式(11)

式中:obs為實驗實際測得的細菌總數;pred為應用微生物生長動力學模型預測得到的與obs同一時間的細菌總數;n為實驗次數。

1.2.7貨架期預測模型的建立和驗證冷鮮黃羽肉雞于托盤包裝條件下的貨架期(Shelf life,SL),根據建立的微生物生長動力學模型,可以通過微生物的初始菌數(N0)到腐敗限控量(Ns)所需要的增殖時間來預測。貨架期的計算關系式是在式(2)的基礎上推導出來,如式(12)所示。將式(12)計算所得貨架期預測值與實測值相比較,驗證模型可靠性。

式(12)

式中:NS為腐敗限控量[lg(CFU/g)]。

1.3數據處理與統計分析

所有數據用Excel 2007(Microsoft公司,美國)進行數據整理;用SPSS 17.0(IBM公司,美國)進行平均值、標準差的分析;通過Origin 9.0(Origin Lab公司,美國)進行作圖、模型擬合和預測模型的建立。

2　結果與分析

2.1腐敗限控量的確定

在4 ℃貯藏過程中,冷鮮黃羽肉雞雞肉中揮發性鹽基氮與細菌總數的變化如圖1所示。第5 d處于二級鮮肉,TVB-N達到19.03 mg/100 g,此時細菌總數為5.67 lg(CFU/g);第6 d已變質,TVB-N達到25.11 mg/100 g,此時細菌總數為6.21 lg(CFU/g)。因此當黃羽肉雞中的細菌總數為5.67 lg(CFU/g)時,雞肉還處于新鮮狀態,當超過這個值,黃羽肉雞就有可能腐敗,所以冷鮮黃羽肉雞的最小腐敗限量Ns為5.67 lg(CFU/g)。

圖1　冷鮮黃羽肉雞在4 ℃儲存時的TVB-N值與細菌總數的變化Fig.1　The change of TVB-N and Aerobic bacterial count in chilled yellow broiler during at 4 ℃

2.2一級模型的擬合

根據黃羽肉雞在-1、4、10、15和20 ℃貯藏過程中的細菌總數數據進行一級模型擬合,各一級模型與觀測數據擬合情況如圖2所示。

圖2　細菌總數在不同溫度條件下生長曲線及各一級模型擬合曲線Fig.2　Growth curves and predictive model of Aerobic bacterial count at different temperatures注:A-Gompertz模型;B-Baranyi模型;C-Logistic模型。

從圖2與表1可以看出,三種模型都能很好地擬合各個溫度下的微生物生長情況,其R2均在0.97以上。

表1　不同一級模型的微生物生長動力學參數比較

注:Gom-修正的Gompertz模型;Bar-Baranyi模型;Log-修正的Logistic模型,表2同。

結合圖2和最大比生長速率(μmax)可以得出,在-1 ℃條件下微生物生長較為緩慢,隨著溫度的上升微生物的生長速度逐漸加快,因而控制溫度對于冷鮮黃羽肉雞的儲存是十分必要的。對比延滯期時間(λ)可知Gompertz模型和Logistic模型均為正數,而Baranyi模型基本為負數,這與Van J F等人的研究結果相似[25],由于負數的λ不能用于二級模型的建立,所以舍去Baranyi模型,以另外兩個模型進行后續的模型建立與檢驗。

表2　二級模型的關系式

2.3二級模型的擬合

根據一級模型所得到的動力學參數,構建二級模型(平方根模型)來擬合溫度對微生物生長的影響。如圖3所示。

圖3　溫度與最大比生長速率(μmax)、延滯時間(λ)的關系Fig.3　Relationships between temperature and specific growth rate or lag phase注：A，B-Gompertz模型；C，D-Logistic模型。

2.4模型優度的評價

表3　微生物數量預測值的偏差因子和準確因子

將實驗所獲得的數據與所建立的預測模型進行比較,確定一級模型的可靠性。由表3可以看出,修正的Gompertz模型的偏差因子與準確因子均十分接近1,二者的波動幅度分別在0.1%和4%以下;且5個溫度下的Bf均處在0.90～1.05的范圍之內。所以修正的Gompertz模型可以很好地預測微生物的生長,進一步確定修正的Gompertz模型為最優的模型來預測細菌總數的變化。

表4　溫度與比生長速率平方根模型、延滯時間平方根模型的殘差值

2.5貨架期預測模型的建立和驗證

以修正的Gompertz模型為基礎,計算從初始微生物數量(N0)增至腐敗量(Ns)的時間來預測冷鮮黃羽肉雞的貨架期。已知產品最小腐敗量為5.67 lg(CFU/g),最大微生物數量可以用不同溫度條件下該數值的平均值9.80193 lg(CFU/g),由此得出貨架期預測模型為方程(13)。

式(13)

注:相對誤差(%)=∣(SL預測值-SL實際觀察值)/SL實際觀察值∣×100。

對各儲存溫度下冷鮮黃羽肉雞的細菌總數貨架期預測模型進行驗證,由表5可知本實驗建立的冷鮮黃羽肉雞貨架期預測模型所得到的預測值的準確率較高,相對誤差均小于10%。以修正的Gompertz模型為基礎建立的細菌總數貨架期預測模型可快速準確預測-1～20 ℃儲存溫度下冷鮮黃羽肉雞的貨架期。此外-1 ℃下冷鮮黃羽肉雞的貨架期要遠長于4 ℃的貨架期。

3　結論

冷鮮黃羽肉雞的最小腐敗限量Ns為5.67 lg(CFU/g)。以修正的Gompertz模型、Baranyi模型和修正的Logistic模型為一級模型,從中選取擬合優度最好的一級模型構建冷鮮黃羽肉雞的貨架期預測模型。通過比較一級模型和二級模型的R2,以及觀察一級模型所得到的參數,初步確定以修正的Gompertz模型為最優一級模型。對修正的Gompertz模型進行偏差因子(Bf)、準確因子(Af)和二級模型的殘差平方和(RSS)進行分析,得出修正的Gompertz模型能很好地描述冷鮮黃羽肉雞在儲存過程中微生物的生長情況,且可靠性較高。在修正的Gompertz模型基礎上建立的貨架期預測模型,能夠很好地預測-1～20 ℃條件下冷鮮黃羽肉雞的貨架期,低溫(-1 ℃)有利于延長冷鮮黃羽肉雞的貨架期。

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Establishment and evaluation of predictive model for the shelf life of chilled yellow broiler

CHEN Peng1,2,CHENG Jing-rong2,YANG Yu-xin3,FANG Shao-qin2,LIU Xue-ming2,*

(1.College of Bioscience and Bioengineering,Jiangxi Agricultural University,Nanchang 330045,China;2.Sericultural and Agri-Food Research Institute,Guangdong Academy of Agricultural Sciences,Key Laboratory of Functional Foods,Ministry of Agriculture,Guangdong Key Laboratory of Agricultural Products Processing,Guangzhou 510610,China;3.Guangzhou Kwang Feng Industrial Co.,Ltd.,Guangzhou 510450,China)

In order to establish a predictive model for the shelf-life of chilled yellow broiler,samples were packed in trays and stored at -1,4,10,15,and 20 ℃,respectively,and their aerobic plate count were determined. Meanwhile,chilled yellow broiler was analyzed for total volatile basic nitrogen during storage at 4 ℃. Results showed that the average number of total viable counts was 5.67 lg(CFU/g)at the end of the shelf life. The primary models,modified Gompertz,Baranyi and modified Logistic were applied to describe the change of total bacterial counts with time ,and their secondary models,square root equations,were used to describe the change of parameters from primary models with time. The modified Gompertz model was evaluated as the best goodness of fit by comparing the model parameters,regression coefficient(R2),bias factor(Bf),accuracy factor(Af)and residual sum of squares(RSS)of the secondary models. On the basis of modified Gompertz,the relative error between predicted value obtained from total bacterial count growth prediction model and its observed shelf life was less than 10%. Which indicated the predictive model was reliable for the shelf-life of chilled yellow broiler meat stored at temperature ranging from -1 to 20 ℃.

chilled yellow broiler;shelf life;prediction mode;goodness-of-fit;modified Gompertz

2015-11-30

陳鵬(1990-)，男，碩士研究生，研究方向：生物工程,E-mail：pchenxy@163.com。

劉學銘(1967-)，男，博士，研究員，研究方向：農產品加工,E-mail：xumingliu37@126.com。

廣州市產學研協同創新重大專項(201508020019)；廣東省促進科技服務業發展計劃項目(2013B040400009，2014B040404059)。

TS251.5

A

1002-0306(2016)12-0144-06

10.13386/j.issn1002-0306.2016.12.020