Listeria monocytogenes在即食肉制品中潜伏期和生长阶段的预测建模

《International Journal of Food Microbiology》:Predictive modeling of lag time and growth phase of Listeria monocytogenes in ready-to-eat meat products

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月31日 来源:International Journal of Food Microbiology 5.7

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  摘要即食(RTE)肉类产品由于单核细胞增生李斯特菌(Listeria monocytogenes)的持续存在,仍然是一个重要的食品安全问题。预测微生物学为估计微生物生长和支持保质期确定提供了比传统实验方法更有效的替代方案。基于肉汤的通用模型往往高估了生长速度,导致过度加工,而特定

  

摘要

即食(RTE)肉类产品由于单核细胞增生李斯特菌(Listeria monocytogenes)的持续存在,仍然是一个重要的食品安全问题。预测微生物学为估计微生物生长和支持保质期确定提供了比传统实验方法更有效的替代方案。基于肉汤的通用模型往往高估了生长速度,导致过度加工,而特定于食物的模型则能提供更真实的保质期预测。本研究开发并验证了针对RTE牛肉、猪肉和禽类产品中单核细胞增生李斯特菌生长的基于伽马的预测模型,采用了温度、pH值、水分活性、亚硝酸盐和四种有机酸作为环境因素。将特定于肉类的模型与结合了所有肉类和禽类数据的模型进行了比较,使用了来自文献和ComBase的978条生长曲线。生长速率通过带有延迟的逻辑模型(R2 = 0.9)和Baranyi主要模型进行估算,并采用80:20的训练-验证方法开发了次要的伽马模型。在开发过程中,带有延迟的伽马模型的R2值更高(0.72–0.89),RMSE值更低(0.054–0.075 h?1),而Baranyi模型的预测效果较差。在验证过程中,带有延迟的伽马模型提供了更准确的预测结果。总体而言,结合所有肉类和禽类的伽马逻辑模型减少了不同类型肉类的预测误差。滞后时间通过相对滞后时间(RLT)方法和Baranyi h?方法进行建模。RLT方法显示出更高的相关性(R2 = 0.58–0.84)、更低的RMSE(0.779–1.190 ln(h))和更低的预测误差,而h?方法则导致了更多错误危险预测的结果。总之,基于伽马的带有延迟的逻辑模型结合RLT方法为预测RTE肉类产品中单核细胞增生李斯特菌的生长和滞后行为提供了一种稳健且预防性的策略,有助于改进风险评估和保质期管理。

引言

单核细胞增生李斯特菌(Listeria monocytogenes)是一种普遍存在的革兰氏阳性食源性病原体,在包括生肉、乳制品、蔬菜和海鲜在内的多种食品中广泛检测到。尽管适当的烹饪可以有效灭活肉类产品中的单核细胞增生李斯特菌,但污染可能发生在食品供应链的多个环节,如切片、包装、储存和零售环节。这些后处理过程中的污染途径导致了单核细胞增生李斯特菌在即食(RTE)产品中的持续存在(CDC, 2013; Townsend et al., 2021)。RTE食品,包括熟食肉、香肠、肉酱、烟熏海鲜和软奶酪,特别容易受到攻击,因为它们通常在食用前不需要进一步烹饪,从而省去了额外的病原体灭活步骤(EFSA, 2022; USDA-FSIS, 2003)。
尽管有严格的监管措施,包括美国对RTE食品中单核细胞增生李斯特菌的零容忍政策,但由于该病原体能够在冷藏温度下存活和生长,它仍然是一个主要的健康问题。这导致了每年约1600例住院病例和260例死亡,住院率超过90%(CDC, 2024)。这些影响凸显了在整个食品生产和供应链中采取稳健控制策略和全面预防措施的紧迫性。
挑战研究被广泛认为是评估实际食品系统中食源性病原体行为的参考方法。这些研究涉及故意将病原体接种到食品中,以在定义的条件下评估微生物的生长、存活或抑制情况,从而支持保质期的确定和法规遵守(Augustin et al., 2005)。然而,这些研究耗时、成本高昂且资源密集,尤其是在需要评估多种配方、防腐剂或储存条件时。因此,预测微生物学作为一种替代方法受到了越来越多的关注。
预测模型利用实验数据能够在不同的环境和成分条件下模拟微生物行为,并逐渐被整合到食品安全管理系统和风险评估框架中(EC 2073/2005; Pujol et al., 2012)。许多现有的单核细胞增生李斯特菌模型使用肉汤培养基进行开发,这种培养基提供了营养丰富且结构限制最小的理想化生长条件(Gowda et al., 2024)。然而,当应用于实际食品基质时,这些模型经常高估微生物生长,因为它们未能考虑脂肪含量、pH缓冲能力、水分活性、微观结构和背景微生物群等基质特异性因素(Nyhan et al., 2018)。最近的研究强调,用于食品安全应用的预测模型应使用来自实际食品系统的数据进行开发和验证,特别是在存在多种环境压力或抗菌因素的情况下(de Boer et al., 2025)。
在这种情况下,准确地表示早期滞后阶段对于产生现实的病原体行为估计至关重要。这个阶段代表了细菌细胞适应新环境条件的一个时期,在此期间,细菌通过改变代谢、修复亚致死损伤和重组细胞功能来为指数生长做准备。在RTE肉类产品中,这一适应期受到储存条件和配方因素的强烈影响。冷藏储存温度通常在0到8°C之间,已知可以延长单核细胞增生李斯特菌的滞后阶段,通过减缓酶活性和延迟细胞适应。此外,常用的抗菌成分,如有机酸及其盐类(包括乙酸、乳酸和丙酸),通过破坏膜完整性、细胞内pH平衡和代谢过程进一步延长了滞后时间。尽管有这些抑制作用,但由于先前的应力暴露、细胞的生理状态以及食品基质的复杂物理化学性质,RTE肉类中的滞后时间仍然变化很大。
de Boer等人(2025)的最新研究指出,许多现有预测模型未能充分表示滞后阶段的变异性,尤其是在应用于复杂食品基质和多种应力条件下的模型中。他们强调,未能充分描述滞后行为可能导致风险估计偏差,尤其是在典型的冷藏和富含防腐剂的RTE肉类条件下。这一问题更加严重,因为滞后时间往往被视为次要参数,而不是与生长速率一起明确建模和评估。因此,在预测微生物学中,与单核细胞增生李斯特菌的滞后和生长阶段的稳健、特定于食品基质的表征方面仍然存在重大差距。
因此,本研究的目的是开发和验证一个综合的预测建模框架,描述RTE肉类产品中单核细胞增生李斯特菌的滞后和生长阶段。遵循了以下目标:
  • a)
    根据已发表文献中汇编的牛肉、猪肉和禽类基RTE食品的生长数据开发主要生长速率模型。
  • b)
    使用两种主要模型(带有延迟的逻辑模型和Baranyi模型)开发、验证并比较特定于肉类的模型和结合所有肉类和禽类的模型。
  • c)
    使用两种生理状态方法估计和预测滞后阶段持续时间。
  • 章节片段

    数据收集

    从已发表的文献、ComBase数据库以及通过个人沟通获得的公开数据集中汇编了978条在七种环境条件下来自牛肉、猪肉和禽类基质的生长曲线(表1、表2、表3以及附录A.1-A.3中显示的额外数据)。对于仅有图形形式生长数据的研究,使用Plot Digitizer软件(版本2.6.11;访问日期:9月8日)提取了数值。

    主要建模

    通过拟合两种最常用的主要模型(带有延迟的逻辑模型和Baranyi模型)来估算生长速率。主要模型的性能指标表明,基于带有延迟的逻辑模型的伽马模型在所有肉类和禽类类型中都提供了比基于Baranyi模型的伽马模型更好的预测性能(表6)。

    特定于肉类的次要生长模型的开发

    使用来自牛肉、猪肉和禽类基质的数据中的555个生长速率开发了伽马模型。逻辑-伽马模型始终获得了更高的R2

    结论

    本研究开发并验证了基于伽马的次要模型,用于预测RTE牛肉、猪肉、禽类以及所有肉类和禽类RTE食品中单核细胞增生李斯特菌的生长速率和滞后时间。本研究比较了两种主要模型:带有延迟的逻辑模型和Baranyi模型。结果表明,使用同时方法开发的伽马逻辑模型始终比伽马Baranyi模型表现更好

    CRediT作者贡献声明

    Manjari Singh:撰写——原始草稿,正式分析,数据整理。N.A. Nanje Gowda:撰写——审稿与编辑,验证,正式分析。Shubham Subrot Panigrahi:撰写——审稿与编辑,验证。Jeyamkondan Subbiah:撰写——审稿与编辑,项目管理,方法学研究,资金获取,概念化。

    利益冲突声明

    作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

    致谢

    作者感谢Kerry Ingredients and Flavour Limited在研究期间为研究生助理职位和博士后职位提供部分资金支持。
    Manjari Singh|N.A. Nanje Gowda|Shubham Subrot Panigrahi|Jeyamkondan Subbiah
    阿肯色大学农业学院食品科学系,费耶特维尔,AR,72704,美国
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