基于高光谱成像的非包装和PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌的含量预测

为探究高光谱成像技术(hyperspectral imaging,HSI)在包装冷鲜肉微生物检测上的适用性,提出了一种基于HSI的包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的预测方法。采集接种热杀索丝菌的非包装和聚乙烯(polyethylene,PE)包装冷鲜猪大排肉在400~1000 nm和1000~2000 nm波段内的HSI数据,选择不同的预处理算法进行光谱预处理,再通过连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和竞争性自适应重加权算法提取特征波长,分别基于全波段和特征波长建立热杀索丝菌含量预测的偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型。结果表明,PE包装组样品的光谱响应值略小于非包装组,但不影响建模效果。基于400~1000 nm内全波段和特征波段构建的非包装和PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌预测模型优于1000~2000 nm内的。其中,基于SPA算法筛选的特征波长建立的预测模型在最大限度减少波段的同时保证了较高的预测精度,非包装组最优模型为1 st-SPA-SVM(R P 2=0.932,RPD=3.674),PE包装组最优模型为OSC-SPA-PLS(R P 2=0.919,RPD=3.537),这为HSI技术应用于PE包装冷鲜肉中微生物的检测提供了方法参考和数据支撑。

冷鲜猪肉中热杀索丝菌生长预测模型的建立与验证

以市售托盘装冷鲜猪肉为研究对象测定热杀索丝菌的数量变化情况与感官、挥发性盐基氮和菌落总数的变化,结果表明冷鲜猪肉的腐败限控量为5.316lg(CFU/g),热杀索丝菌在不同温度货架期终点时菌落数均值为7.519lg(CFU/g)。运用统计学软件SAS9.1拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长动力模型,表明Gompertz模型能很好拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长;利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到热杀索丝菌生长的二级模型,判定系数R2的值均在0.99以上,表明温度与最大比生长速率和延滞期之间存在良好的线性关系;建立了0～15℃温度区域内冷鲜猪肉储藏过程中的货架期预测模型,用3℃储藏冷鲜肉中热杀索丝菌生长的实测值与通过货架期预测模型得到的预测值进行比较,相对误差为1.6%,表明模型可以可靠预测0～15℃温度区域内冷鲜猪肉的货架期。

热死环丝菌生长预测模型的建立

针对引起冷却肉腐败的优势微生物热死环丝菌,以分离得到的S-8菌株作为受试菌株,研究了0～10℃低温条件下热死环丝菌S-8的生长情况。利用SAS程序拟和不同温度条件下的生长情况,经过比较发现,Gompertz模型比线性模型能更好地拟合热死环丝菌的生长,从而得到了其生长的Gompertz模型参数;利用平方根模型对其的最大比生长速率平方根-温度(U(1/2)-T)进行拟合,得到热死环丝菌S-8生长的二级模型:U(1/2)=0.1192(T+6.00),T∈[0,10];利用培养基数据,冷却肉产品数据和温度波动条件下的数据对所得到的二级模型进行验证,计算得到总的偏差因子和准确因子分别为0.982和1.223,结果表明二级模型能真实快速有效地预测冷链条件下冷却肉中热死环丝菌的生长。

冷却猪肉中热死环丝菌的分离、鉴定及致腐能力

应用STAA固体培养基平板划线分离纯化市售的托盘包装冷却猪肉,分离得到的3株菌采用传统形态学、生理生化特性及16S rDNA基因序列同源性分析和系统发育树方法,鉴定均为热死环丝菌。分别用这纯化的3株菌接种冷却猪肉,4℃条件下贮藏,在第0、2、6、8天测定肉样的热死环丝菌菌落数、pH值并进行感官评价。结果表明:热死环丝菌有较强的致腐作用,并且3株菌株在低温下的生长性能存在明显差异,从而导致冷却猪肉腐败变质能力存在明显差异。建议以热死环丝菌为研究对象建立生长预测模型及预测冷却猪肉货架期时,应筛选出低温下生长速度最快的菌株作为目的菌株,以提高相关工作的有效性。

基于NIR高光谱技术快速预测冷鲜鸡肉热杀索丝菌含量

基于NIR高光谱成像技术快速评估鸡肉热杀索丝菌含量。通过采集新鲜鸡肉高光谱图像并提取样本反射光谱信息(900~1699 nm),再采用多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、基线校正(Baseline Correction,BC)和标准正态变量校正(Standard Normal Variable Correction,SNV)三种方法预处理原始光谱,分别利用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)、多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)挖掘光谱信息与鸡肉热杀索丝菌参考值之间的定量关系。同时采用PLS-β系数法、Stepwise算法和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选最优波长简化全波段模型(F-PLS)提高预测效率。结果显示,经BC预处理的全波段光谱(485个波长)构建的F-PLS模型预测热杀索丝菌效果较好,相关系数RP为0.973,误差RMSEP为0.295 lg CFU/g。基于PLS-β法从BC预处理光谱中筛选出25个最优波长构建的PLS-β-PLS(RP=0.931,RMSEP=0.434 lg CFU/g)模型预测较好。本试验表明,利用近红外高光谱成像技术可潜在实现鸡肉热杀索丝菌含量的快速评估。

1株具广谱抑菌活性的乳酸乳球菌的分离鉴定与保鲜效果

为开发出新型冷却肉保鲜剂,从土壤中分离到1株具有较宽抑菌谱的乳酸菌,对冷却肉上7种常见的腐败和致病菌有明显的抑菌活性,包括热死环丝菌、单增李斯特菌、金黄色葡萄球菌、乳酸乳球菌、荧光假单胞菌、致病性大肠杆菌和沙门氏菌,并且排除了因产乳酸和过氧化氢而具备抑菌作用的可能性。根据细胞形态、菌落形态、生理生化反应特性和16Sr DNA序列和具菌株特异性的N-乙酰胞壁酸水解酶基因序列的比对分析,这株菌被鉴定为乳酸乳球菌乳酸亚种(Lactococcus lactis subsp.lactis),命名为NFL。菌株NFL发酵液中的抑菌物质对热有极强的耐受性,在121°C的灭菌温度下处理90 min抑菌活性基本不变。经121℃下灭菌20 min的菌株NFL发酵上清液对托盘包装冷却猪肉具有明显的保鲜效果,尤其是可显著减少腐臭味。

冷鲜猪肉馅中热杀索丝菌生长预测模型的建立与验证

以市售托盘装冷鲜猪肉馅为研究对象，测定其中热杀索丝茵分别在0、5、10、15、20℃条件下的数量变化情况。运用统计学软件SAS9．1拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长动力模型，采用偏差因子和准确因子进行冯纯正，偏差因子和准确因子的值都在1左右，判定系数R2的值接近1，表明Gompertz模型能很好拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长；利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系，得到热杀索丝菌生长的二级模型，方差分析结果显示P〈0．01，表明模型能有效预测O～0℃温度区域内冷鲜猪肉馅中的热杀索丝茵的生长。

细菌对肉类表面吸附的研究

在屠宰过程中肉类微生物的污染是不可避免的。对吸附在肉类表面的Pseudomonasfragi和Brochothrixthermosphacta互生菌群进行了研究。这种细菌能很容易很迅速地吸附在牛的瘦肉组织和脂肪组织上，Pfragi的吸附量大于Bthermosphacta的吸附量。在pH值5．8～7．2之间吸附过程不受影响，在吸附过程的1～10min内，Pfragi具有时间依赖性，而Bthermosphacta则不具此特性。了解微生物在肉类表面吸附性，可设法减少微生物对肉类的污染。

冷鲜肉馅中热杀索丝菌预测模型的建立

通过建立数学模型,来快速准确预测和监控瘦肥比例为7:3的冷鲜猪肉馅中优势腐败菌生长情况,选取0、5、10、15、20℃五种不同的温度,建立和验证0～20℃条件下热杀索丝菌的生长预测模型。结果表明,利用Gompertz模型拟合0～20℃条件下热杀索丝菌的生长,判定系数R2均大于0.99,计算得到总的偏差因子和准确因子分别为1.16和0.88;利用平方根模型描述了温度与最大比生长速率和延滞期的关系,二者都呈现了良好的线性关系;由此建立的0～20℃条件下7:3冷鲜猪肉馅中热杀索丝菌的生长预测模型有比较好的预测效果。

卤鹅贮藏过程中菌相变化研究

为了解真空包装后在14~16℃条件下贮藏0~4 d的卤鹅菌相变化,随机抽取了来自荣昌地区3个卤鹅销售点的卤鹅样品,对样品贮藏期内的菌落总数、肠杆菌、大肠杆菌、乳酸菌、假单胞菌、热杀索丝菌、霉菌与酵母菌落数进行了测定与分析。结果表明,真空包装后在14~16℃条件下贮藏0~4 d的卤鹅其菌落总数、肠杆菌、大肠杆菌、乳酸菌、假单胞菌、热杀索丝菌、霉菌和酵母的数量均随着贮藏时间的延长而不断增加;卤鹅的初始菌种在菌落总数差异不显著的前提下(p>0.05)因样品来源的不同而略有差异,但主要以乳酸菌为主;造成卤鹅贮藏后期腐败变质的优势菌主要是肠杆菌、大肠杆菌与乳酸菌。

草鱼鱼整片中热杀索丝菌的生长预测模型

为了研究热杀索丝菌(Brochothrix thermosphacta)的生长动态,建立了5、10、15、20℃四种不同温度下草鱼鱼整片中的热杀索丝菌的预测模型。利用Gompertz方程获得热杀索丝菌的生长预测值,根据预测值和恒定温度下的活菌数,绘制实际和预测生长曲线,曲线重合度较好。利用平方根模型描述温度对最大比生长速率和延滞期的影响。通过计算准确因子和偏差因子对一级模型进行了验证,结果准确因子AF值均在1左右,偏差因子BF值在0.7～1.1之间。利用F统计量对二级模型进行验证,得到的P值小于0.05。得到的预测模型能很好的预测热杀索丝菌在草鱼鱼整片中的生长动态,为水产品的预报模型在实际生产和流通过程中的提供一定参考。

冷鲜猪后腿肉丝中热杀索丝菌生长预测模型的初步研究

以冷鲜后腿肉丝为研究对象,应用SAS软件拟合0～20℃条件下热杀索丝菌的生长预测模型。结果表明:Gompertz方程能很好地描述不同温度下热杀索丝菌的生长,得到的热杀索丝菌一级生长预测模型R2值均在0.99以上;利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到热杀索丝菌二级生长预测模型R2分别为0.9769和0.9153,具有良好的线性关系,初步说明模型能有效地预测0～20℃冷鲜后腿肉丝中热杀索丝菌的生长。

草鱼鱼腩中热杀索丝菌生长预测模型的建立与验证

以鱼腩中热杀索丝菌为研究对象,根据恒定温度下的活菌数以及利用Gompertz模型得到的预测值,绘制不同温度下热杀索丝菌的实际和预测生长曲线,可以直观判断曲线重合度较好。预测模型方程判定系数R2均在0.99以上,显著性方差均小于0.0001,结果表明Gompertz模型对不同温度下热杀索丝菌的生长动态拟合良好。利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,构建了热杀索丝菌的二级模型。通过计算准确因子和偏差因子对一级模型进行验证,计算结果均在1左右,利用F统计量的方法对二级模型进行验证,得到P值小于0.05。结果表明形成的生长预测一级模型和二级模型能够很好的描述0～15℃下热杀索丝菌在鱼腩上的生长情况。

冷鲜梅条肉中热杀索丝菌生长预测模型建立与检验

研究冷鲜梅条肉中热杀索丝菌在0℃、5℃、10℃、15℃、20℃不同温度下生长变化情况，利用ModifiedGompertz模型建立热杀索丝菌一级生长预测模型（R2〉0．99）；利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系，得到热杀索丝菌的生长预测二级模型，验证模型的数学参数准确因子Af,Bf均在1左右。表明数学模型可用于预测0℃-20℃范围内热杀索丝菌的变化情况，为冷鲜肉的货架期预报提供了基础数据。

冷鲜猪腩肉中热死环丝菌生长预测模型的初步研究

以托盘包装冷鲜猪腩肉为实验材料,研究不同贮藏温度下冷鲜猪腩肉中的热死环丝菌生长状况,构建热死环丝菌的生长预测模型。结果表明:Gompertz方程拟合获得热死环丝菌生长预测一级模型,准确因子和偏差因子分别为0.91和1.10;采用平方根模型构建热死环丝菌预测二级模型,显示温度对最大比生长速率和延滞期呈现良好的线性关系,F统计量检验表明具有显著性。结论:形成的生长预测一级和二级模型能够很好的描述0～20℃下热死环丝菌在冷鲜猪腩肉基质上的生长。

热杀索丝菌在冷鲜猪肉馅中生长动力学模型研究

为快速预测冷鲜猪肉馅中腐败微生物的生长动态，评估冷鲜猪肉馅的预期货架期，以肥瘦肉比例为1：9的冷鲜猪肉馅为试验材料，建立和验证0、5、10、15、20℃温度条件下热杀索丝菌的生长动力学模型。结果表明，采用Gompertz模型拟合不同温度下热杀索丝菌的生长动态，构建其生长预测模型．该模型总的准确因子和偏差因子分别为0．979和1．025；利用平方根模型拟合温度与最大比生长速率和迟滞期的线性关系，判定系数分别为0．903和0．821，经F统计量检验，表明方程显著。说明构建的生长预测一级和二级模型能够很好地描述0～20℃条件下热杀索丝菌在肥瘦肉比例为1：9冷鲜猪肉馅基质上的生长动态。

鲜切草鱼薄片中热死环丝菌生长预测模型的构建

以鲜切草鱼(Ctenopharynodon idellus)薄片为试验材料,研究了不同贮藏温度下鲜切草鱼薄片中热死环丝菌(Brochothrix thermosphacta)的生长状况,构建了热死环丝菌的生长预测模型。结果表明,Gompertz模型能较好地描述草鱼薄片中热死环丝菌在不同贮藏温度下的生长情况。温度与Umax(最大比生长速率)和LPD(延滞时间)的关系,用平方根模型描述呈良好线性关系,统计分析结果表明二级模型拟合效果非常显著。

石竹烯对热杀索丝菌的抑菌机理

本实验研究石竹烯对热杀索丝菌的抑菌效果及其作用机理。通过石竹烯对热杀索丝菌的最小抑菌浓度(minimum inhibition concentration,MIC)和生长曲线的测定考察其抑制活性;通过观察扫描电子显微镜和碱性磷酸酶的泄漏判定石竹烯对细胞形态和细胞壁结构的破坏程度;通过钾离子、二乙酸荧光素分子和蛋白质的泄漏考察其对细胞膜的影响;通过苹果酸脱氢酶以及丙酮酸激酶活力的测定探究其对细胞代谢的影响;通过荧光光谱扫描法研究石竹烯与细菌DNA的结合能力。结果表明,石竹烯对热杀索丝菌的MIC值为4.51 mg/mL,1×MIC和2×MIC石竹烯能够破坏细胞的形态、结构以及细胞膜的通透性,影响细胞代谢,导致苹果酸脱氢酶、丙酮酸激酶活力显著降低(P<0.05),同时对基因组DNA构象和结构造成破坏。

冷鲜排骨中热杀索丝菌生长预测模型初步研究

选取0℃、5℃、10℃、15℃和20℃作为储藏冷鲜猪肉排骨的试验温度,对其中的热杀索丝菌进行定量研究,并建立热杀索丝菌的生长动力学模型。试验结果表明,利用Gompertz模型拟合0℃～20℃下热杀索丝菌的生长,相关系数R2均大于0.99,计算得到总的偏差因子和准确因子分别为1.13和0.91;利用平方根模型拟合了温度与最大比生长速率和延滞期的关系,二者都呈现了良好的线性关系,表明该平方根模型描述的温度与最大比生长速率和延滞期的关系可行;由此建立的0℃～20℃范围内冷鲜猪肉排骨中热杀索丝菌的生长预测模型有比较好的预测效果。

荧光假单胞菌和热杀索丝菌对低温贮藏期间猪肉品质变化的影响

为研究荧光假单胞菌和热杀索丝菌与猪肉品质变化的相关性,测定了在4℃下贮藏猪肉的微生物菌落数、pH值、色泽(L^(*)、a^(*)、b^(*)值)、质构特性、总糖含量、总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值和硫代巴比妥酸反应物(thiobarbituric acid reactive substances,TBARS)值以及通过扫描电子显微镜观察猪肉肌纤维微观结构的变化。结果表明,在冷藏期间,微生物菌落数、pH值、TVB-N值、TBARS值等随着猪肉冷藏时间延长而上升,而总糖含量、L^(*)值、a^(*)值、硬度、咀嚼性均呈降低趋势。同时,研究发现猪肉冷藏过程中微生物的生长繁殖使其肌纤维结构发生明显变化。猪肉理化品质变化与微生物的种类和生长速率相关,热杀索丝菌的致腐败能力高于假单胞菌。相关性分析结果表明,菌落数、pH值、总糖含量、TVB-N值、TBARS值与冷藏时间密切相关,其中微生物菌落数与冷藏时间的相关性最高,可作为冷藏猪肉品质评价和货架期预测的监测指标。