空间统计学在食品污染物分布研究中的应用

目的以2017年某省食品安全监测大米中砷含量数据为例,探讨空间统计学方法在食品污染物分析中的应用价值。方法采用空间点模式估计、核密度分析,全局以及局部自相关性分析等空间统计学方法,在县级空间尺度下,对某省大米中砷含量进行探索性空间数据分析。结果空间点模式分布图显示,该省大米砷污染的空间分布比较分散,核密度分析结果显示污染热点区域主要在该省中东部地区。全局自相关Moran’s I指数值为0.11,有统计学意义,大米样品中砷污染呈现出低度空间聚集性。有1个"高-高"聚集区,2个典型的"低-低"聚集区。结论空间统计学运用于食物污染物分布研究上,可以很好地可视化展示、识别污染分布规律、热点地区和聚集区,为基于问题的监测工作的开展提供技术支持。

2017年中国即食食品中单核细胞增生李斯特菌的分子流行病学特征

目的分析我国即食食品中单核细胞增生李斯特菌的分子流行病学特征。方法将2017年食品安全风险监测即食食品中分离的单核细胞增生李斯特菌作为研究菌株,共239株,分离自27个省份。对菌株进行全基因组测序,分析其谱系、克隆群(CC)、序列分型(ST)和血清群;通过VFDB和BIGSdb‐Lm数据库获得其毒力基因分布;采用微量肉汤稀释法检测菌株对8种抗生素的敏感性;采用核心基因组多位点序列分型方法(cgMLST)进行分子分型。结果实验菌株分属在3个谱系,以谱系Ⅱ为主,共155株(64.9%);血清群以Ⅱa为主,共133株(55.6%);分为23个CC型,以及1个未分CC型的ST619,其中CC8、CC101和CC87为优势CC型,共占49.4%(118株);仅4.6%(11株)的菌株携带耐药基因,主要为甲氧苄啶耐药基因(7株,2.9%)。所有菌株均携带单核细胞增生李斯特菌毒力岛(LIPI)1,携带LIPI‐3和LIPI‐4的菌株分别占13.8%(33株)和14.2%(34株),ST619同时携带LIPI‐3和LIPI‐4。51.5%(123株)的菌株携带应激生存岛(SSI)1,10株CC121菌株均携带SSI‐2。核心基因组多位点序列分型方法能将不同谱系、血清群和CC型的菌株明显分开,共分为24个亚群,与CC型基本保持一致。结论我国即食食品中菌株以Ⅱa型血清群为主,CC8、CC101和CC87为优势CC型,其中,CC87为流行性高毒菌株。基于全基因组测序的分型方法cgMLST分辨力高,可用于我国食源性疾病的监测和暴发识别。