金针菇中单增李斯特菌与背景微生物竞争生长的动态建模及其预测模型开发

本文推荐一项关于金针菇中单增李斯特菌（L. monocytogenes）与背景微生物竞争生长的动态建模研究。作者采用一步动力学分析法，构建了非竞争与竞争环境下的一级和二级组合模型。结果表明，背景微生物可使单增李斯特菌的最大比生长速率（μmax）降低约23%，模型验证均方根误差（RMSE）为0.15–0.91 log CFU/g。该模型为即食农产品微生物风险评估提供了新方法。

　　

Highlight

单增李斯特菌菌株

本研究从福州市的超市、农贸市场及电商平台采集了不同品牌和批次的金针菇样品。通过一系列生化测试和质谱法分离并鉴定了疑似单增李斯特菌菌落，最终获得四株具有代表性的单增李斯特菌用于研究。每株菌均被诱导对利福平（Rif, Solarbio Science & Technology Co., Ltd., Beijing）产生耐药性...

无菌金针菇中单增李斯特菌的生长

当单增李斯特菌接种到无背景微生物干扰的辐照金针菇上时，初始浓度范围为2.19至2.31 log CFU/g。两种动态温度条件（DT1和DT2）下的生长曲线如图2所示。第一个温度曲线（DT1）持续439小时，从0到431小时维持4°C的恒温。这一延长的低温阶段旨在获取足够数据，以准确估计最低生长温度...

结论

本研究采用一步动力学分析，开发并验证了动态温度条件下金针菇中单增李斯特菌生长的预测模型，包括无菌样品中病原体的非竞争模型和生样品中其与背景微生物相互作用的竞争模型。非竞争模型估计单增李斯特菌的最低生长温度为1.57°C，最大种群密度为9.78 log CFU/g。在竞争环境中，背景微生物显著抑制了单增李斯特菌的生长，使其最大比生长速率（μ_max）相较于非竞争环境降低了约23%。独立验证实验证实了两种模型良好的预测性能，非竞争模型的均方根误差（RMSE）为0.15–0.37 log CFU/g，竞争模型为0.61–0.91 log CFU/g。在模拟冷藏和实际环境温度条件下的数值模拟进一步证明了模型的潜在适用性。这些模型可为金针菇供应链中单增李斯特菌的定量风险评估和微生物货架期预测提供支持。