真空包装鸡肉早餐肠货架期预测模型的建立

陈 睿,徐幸莲*,周光宏

(南京农业大学 教育部肉品加工与质量控制重点实验室,江苏 南京 210095)

 

摘 要:为研究低温肉制品的货架期预测模型,选取真空包装的鸡肉早餐肠为研究对象,通过测定4 ℃贮藏温度条件下早餐肠细菌总数及感官、理化指标变化情况,确定早餐肠最小腐败量为6.49(lg(CFU/g))。同时测定2、6、10、15 ℃条件下的细菌总数变化情况,运用Baranyi模型拟合细菌总数在鸡肉早餐肠中的生长动力学模型,回归系数R2均在0.99以上。应用平方根模型拟合温度对生长动力学模型参数的影响,模型呈现良好的线性关系,回归系数R2均大于0.97,且残差平方和均小于10-2,说明该预测模型的拟合优度较高。在确定早餐肠最小腐败量与生长预测模型的基础上,建立了鸡肉早餐肠的货架期预测模型,预测值与实测值的相对均误差值均在1 d上下浮动,表明建立的模型能够快速准确的预测2~15 ℃贮藏条件下鸡肉早餐肠的货架期。

关键词:低温肉制品;Baranyi模型;货架期;预测模型

 

Establishment of Prediction Model for the Shelf-life of Vacuum-Packaged Chicken Breakfast Sausage

 

CHEN Rui, XU Xing-lian*, ZHOU Guang-hong

(Key Laboratory of Meat Processing and Quality Control, Ministry of Education, Nanjing Agricultural University,
Nanjing 210095, China)

 

Abstract: In order to develop a predictive model for the shelf-life of vacuum-packaged chicken breakfast sausage, the changes in total bacterial count, sensory and physicochemical index of samples stored at 4 ℃ were analyzed to determine the average number of total bacterial count at the end of the shelf-life. Meanwhile, the bacterial growth in samples stored at 2, 6, 10 and 15 ℃ was determined to fit Baranyi model and Belehradek (square root) model, respectively. Based on these investigations, a predictive model for the shelf-life of vacuum-packaged chicken breakfast sausage was established. Results showed that the average number of total bacterial count was 6.49 (lg (CFU/g)) at the end of the shelf-life. The kinetic equations of total bacteria at four different temperatures were developed and the regression coefficients for all these 4 equations were higher than 0.99. The temperature dependence of the kinetic parameters μmax (maximum specific growth rate) and λ (lag phase) was modeled using Belehradek (square root) model, and both equations showed good linear relationship. Their residual sum of squares (RSS) were both lower than 10-2, showing the reliability of the models describing temperature dependence. The small relative error between the predictive and actual shelf life, fluctuating around 1 d, indicated that the predictive model is reliable for the shelf-life of vacuum-packaged chicken breakfast sausage stored at a temperature ranging from 2 to 15 ℃.

Key words: low-temperature meat products; Baranyi model; shelf-life; prediction model

中图分类号:TS251.65 文献标志码:A 文章编号:1002-6630(2014)06-0209-05

doi:10.7506/spkx1002-6630-201406045

低温肉制品是指在常压条件下蒸煮、熏烤,产品在加工时中心温度在70~80 ℃,成品的运输、贮藏、销售原则上要求在低温0~4 ℃条件下进行的一类产品[1]。这类产品保持了肉原有的组织结构和天然成分,具有营养丰富、口感嫩滑的特点。鸡肉早餐肠是低温肉制品的一种,是以一定比例的鸡肉和猪肉为原料,经绞碎、斩拌、灌装、蒸煮等工序后制成的乳化肠,在食用前仅需要简单加工或处理,具有食用方便、快捷、营养丰富等特性[2-3],符合现代快节奏的生活方式的需求,近年来市场需求量逐渐增加。但由于低温肉制品的工艺中不含高温杀菌过程[1],且营养丰富,水分活度高,适合腐败微生物的生长,导致食用安全存在风险:肉品颜色、风味及质构的恶化,不仅降低了食品的营养和卫生质量,而且还可能危害人体的健康[4]。因此,在研究微生物生长动力学模型的基础上,建立准确可靠的货架期预测模型可以将食品腐败的风险降低,在食品质量安全领域具有重要意义与实用价值。

国内有关货架期预测方面的研究主要集中在冷鲜肉[5-10],关于低温肉制品的货架期预测模型的研究较为缺乏[11],与冷鲜肉相比,低温肉制品在产品加工过程中易受到微生物污染,初始菌相更加复杂,具有研究价值。前期许多研究以液体培养基作为基质,接种一种或几种菌株。但是使用液体培养基忽略了肉的特性,而肉品腐败过程由多种微生物参与,这些微生物间此消彼长,相互影响,以个别微生物为对象建立模型忽视了微生物之间相互作用的影响,无法反映产品真实的货架期。国内研究中关于生长动力学模型的选择多为修正的Gompertz经验模型,该模型能够较成功的拟合微生物生长模型,但理论上Gompertz函数严格认为整段曲线为非线性,而微生物生长处于对数期时,其生长曲线呈现较好的线性[12]。另外,Gompertz函数的曲线形式相对固定,延滞时间易被计算为负值。Baranyi模型属于理论模型[13-14],模型中的参数具有生理学意义,是在理解了微生物生长特性的基础上建立的,理论上能够较好的对生长曲线进行拟合[14-17],在食品微生物学领域有广泛的应用前景[18]。

本实验研究鸡肉早餐肠在2~15 ℃贮藏中细菌总数的变化情况,使用Baranyi模型拟合微生物生长动力学模型(即一级模型),选择平方根模型[19]描述不同温度对菌落总数生长动力学模型的影响(即二级模型),以此为基础建立鸡肉早餐肠的货架期预测模型,旨在为估测其货架期提供有效的参考。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

鸡肉早餐肠由江苏某大型肉食品公司提供,100g/袋真空包装;氯化钠(分析纯) 南京化学试剂有限公司;平板计数琼脂 北京陆桥技术有限责任公司;无菌拍打袋 北京陆桥技术有限责任公司。

1.2 仪器与设备

HVE-50型高温高压灭菌锅 日本株式会社平山制作所;MP5002型电子天平 上海舜禹恒平科学仪器有限公司;SPK-250B-Z型生化培养箱 上海博迅实业有限公司医疗设备厂;DHC-964385-Ⅲ型电热鼓风干燥箱 上海新苗医疗器械制造有限公司;SW-CJ-2FD型洁净工作台 苏净安泰公司;拍打器、Scan1200型自动影像分析菌落计数仪 法国Intersicence公司;移液器 美国Eppendorf公司。

1.3 方法

1.3.1 感官评价

由来自南京农业大学教育部肉品加工与质量控制重点实验室的6位经专业培训人员组成评定小组,参照GB/T 5009.44—2003《肉与肉制品卫生标准的分析方法》,通过评定肉的质地与气味等,对鸡肉早餐肠的腐败程度进行感官评价。

1.3.2 理化指标测定

1.3.2.1 pH值的测定

2g剪碎的样品置于18mL去离子纯净水中,摇匀,静止后用pH计测量[20]。每个样品做3个平行。

1.3.2.2 硫代巴比妥酸值(thiobarbituric acid values,TBARS)的测定

样品在组织捣碎机中均质,取捣碎的肉样5g,加入25mL 7.5%的三氯乙酸(含0.1%乙二胺四乙酸(ethylene diamine tetraacetic acid,EDTA)),振摇30 min,双层滤纸过滤两次,取5 mL上清液加入5 mL 0.02 mol/L 硫代巴比妥酸溶液,90 ℃水浴中保温50 min,取出冷却,1600 r/min离心5 min,上清液中加入5 mL氯仿振摇,静置分层后取上清液,分别在波长532 nm和600 nm处比色,记录吸光度,按公式(1)计算TBARS值[21]。每个样品做3个平行。

TBARS/(mg/100g)=(A532 nm-A600 nm)/155×0.1×72.6×100 (1)

式中:A532 nm为样品上清液在532 nm波长处的吸光度;A600 nm为样品上清液在600 nm波长处的吸光度。

1.3.3 菌落总数计数

无菌操作准确称取2、6、10、15 ℃贮藏的样品各25g,移入无菌拍打袋,向拍打袋中加入225 mL已灭菌0.85%生理盐水,封口放入拍打器中,以speed 3速率拍打2 min。取1 mL菌液进行10倍梯度稀释,选择3个合适的稀释梯度,每个梯度做3个重复,倾注平皿(平板计数琼脂)。倒置平皿,于37 ℃培养箱放置48h。使用菌落计数仪进行计数。

1.3.4 数学模型的拟合及验证

1.3.4.1 菌落总数生长动力学模型(一级模型)拟合

应用Origin 9.0拟合统计软件,将各温度得到的细菌总数的对数值,用Baranyi模型拟合一级模型。Baranyi方程如下:

536331.jpg (2)

式中:Nt)是t时的微生物数量(lg(CFU/g));N0是t=0时的初始微生物数量(lg(CFU/g));Nmax是稳定期时达到的最大微生物数量(lg(CFU/g));μmax为微生物生长的最大比生长速率/d-1;d0是最大比生长速率μmax与延滞时间λ(d)的乘积;t是时间/d。

1.3.4.2 温度对菌落总数生长影响的动力学模型(二级模型)拟合

平方根模型[19]可以用来描述温度对微生物的生长状况的影响,方程表达式如下:

540889.jpg (3)

540904.jpg (4)

式中:T为贮藏温度/℃;Tmin λTmin μ为假设概念,指理论上微生物细胞能够代谢的最低温度/℃;bλbμ是回归直线的斜率/((d-1)-1/2/℃)。

1.3.4.3 货架期预测模型的建立与验证

在生长动力学模型的基础上,货架期(shelf life,SL)以初始菌数增加到最小腐败量所需要的时间来预测。

536384.jpg (5)

式中:SL为货架期/d;Namax是各温度条件下样品最大菌数的平均值(lg(CFU/g));Ns为最小腐败量菌数(lg(CFU/g))。

将式(5)计算所得货架期预测值与实测值相比较,验证模型可靠性。

2 结果与分析

2.1 最小腐败量的确定

由表1可知,菌落总数值在贮藏第21~33天期间呈显著上升(P<0.05),从3.68(lg(CFU/g))逐渐增加到6.49(lg(CFU/g))。同时,pH值在贮藏初期时显著下降(P<0.05),至第33天时达最低值,随后开始上升(P<0.05)。这可能是微生物在贮藏前期分解糖类物质产酸导致pH值下降,在糖类物质耗尽后微生物开始分解蛋白质产生胺类等碱性物质,导致pH值上升。结合感官指标结果发现,贮藏至35 d时开始出现较为明显的腐败表征,此时pH值开始上升,TBARS值达最高,而在第33天时尚未出现明显腐败表征,由此认为菌落总数在6.49 (lg(CFU/g))时样品感官仍可接受。

因此,综合各指标可认为菌落总数值在大于6.49( lg(CFU/g))时,样品有可能腐败。对于该鸡肉早餐肠而言,最小腐败量可确定为菌落总数6.49(lg(CFU/g))。

2.2 不同贮藏温度条件下菌落总数的生长动力学曲线及生长模型

536449.jpg 

图 1 鸡肉早餐肠在各温度条件下的菌落总数生长预测曲线

Fig.1 Kinetic curves of microbial growth in chicken sausage at different temperatures

利用Baranyi模型拟合不同温度条件下菌落总数生长动力学曲线如图1所示,表明随温度升高,曲线进入上升段的时间愈短,上升段的斜率愈大,这在生长动力学意义上表示延滞时间减小,最大生长速率增大。

表2为不同温度条件下菌落总数生长预测曲线所对应的数学方程,方程的系数即是模型参数,不需要二次计算。表中回归系数(R2)指回归方程引起的离差平方和占总离差平方和的大小,可以帮助评价回归方程的拟合程度,R2值越接近1,其方程拟合程度越好;残差平方和(residual sum of squares,RSS)指利用回归方程所得预测值与试验观察所得数据间差值的平方和,RSS越小,其拟合程度越好。由表2可知,所得方程的R2均大于0.99,残差平方和均小于0.04,说明Baranyi方程能够很好的描述本实验中得到的菌落总数生长曲线。

分析表2结果得出,随温度上升,最大生长速率增加,而且增速逐渐提高,从2 ℃时的0.190 5 d-1至15 ℃时0.320 3 d-1;同时延滞时间明显缩短,在2 ℃和6 ℃时延滞时间较长,分别为15.88 d和8.56 d,到15 ℃时仅2.35 d。说明随贮藏温度下降,菌落总数的生长被抑制程度上升。

2.3 温度对菌落总数生长动力学参数的影响

536478.jpg 

图 2 温度与比生长速率的关系

Fig.2 Relationship between temperature and specific growth rate μmax

表 3 温度与比生长速率平方根模型的残差值

Table 3 Residuals of temperature and square root of
specific growth rate

542942.jpg

μmax

 

温度/℃

实测观察值

预测值

残差值

2

0.436 50

0.429 59

0.006 92

6

0.463 12

0.469 78

-0.006 66

10

0.503 97

0.509 97

-0.006

15

0.565 96

0.560 21

0.005 75

 

 

应用平方根模型[18]描述温度对菌落总数生长动力学参数的影响,并选用残差分析对所得模型的可信度进行检验,能够更直观的评判模型预测效果。图2是应用平方根模型拟合温度与比生长速率关系的线性图,说明温度与比生长速率间具良好的线性关系,其模型为方程(6),表3则是该模型的残差值,该模型的R2为0.9745,RSS为1.6136×10-4。

542902.jpg (6)

536493.jpg 

图 3 温度与延滞时间的关系

Fig.3 Relationship between temperature and lag phase λ

表 4 温度与延滞时间平方根模型的残差值

Table 4 Residuals of temperature and square root of lag phase

543007.jpg

1/λ

 

温度/℃

实测观察值

预测值

残差值

2

0.250 92

0.232 20

0.018 72

6

0.341 85

0.355 44

-0.013 59

10

0.454 47

0.478 68

-0.024 21

15

0.651 82

0.632 74

0.019 08

 

 

图3是应用平方根模型拟合温度与延滞时间关系的线性图,可以看出温度与延滞时间也具有良好的线性关系,其模型为方程(7),表4则为该模型的残差值,模型的R2为0.975 1,RSS为0.001 49。

545263.jpg (7)

由此可知,以上两个线性模型回归系数R2均大于0.97,残差平方和RSS均小于0.01,说明利用以上两个模型所描述的温度与比生长速率、延滞时间的关系是可信的,应用平方根模型能够很好的描述不同温度对菌落总数生长的影响。

2.4 货架期预测模型的建立

以上实验所建立的生长动力学模型为基础,计算从初始微生物数量(N0)增至最大微生物数量(Nmax)所需时间,应用最小腐败量(Ns)、N0和Nmax建立货架期预测模型。已知产品最小腐败量为6.49(lg(CFU/g)),最大微生物数量可以用不同温度条件下该数值的平均值7.07 (lg(CFU/g)),由此得出2~15 ℃温度范围内货架期预测模型为方程(8)。

536434.jpg (8)

表 5 鸡肉早餐肠不同贮藏温度条件下货架期的实测值和预测值

Table 5 Predicted and observed shelf-life for chicken breakfast sausage stored at different temperatures

贮藏温度/℃

实测观察值/d

预测值/d

残差值/d

2

44

43.97

0.13

6

33

33.46

-0.46

10

25

26.29

-1.29

15

18

19.52

-1.52

 

 

表5是鸡肉早餐肠在不同贮藏温度条件下货架期实测观察值和预测值的比较,残差值的绝对值均在1 d左右,表明建立的模型能够快速准确地预测鸡肉早餐肠贮藏于2~15 ℃温度范围内的货架期。

与一般肉制品相比,真空包装的低温肉制品的货架期较长,初始菌数较低。其原因可能是低温肉制品的熟制工艺能够杀灭部分细菌,降低了产品初始菌数,相对抑制了贮藏过程中微生物的生长;同时,产品所采用的真空包装延缓了微生物生长及脂肪氧化酸败进程,能够延缓产品的腐败进程。但是,低温肉制品在加工过程中引入的微生物导致产品初始菌数不稳定,初始菌相更复杂,其生产工艺又决定了后期杀菌难以彻底[22-25],因此微生物的生长成为产品腐败的最大隐患。这对产品加工过程提出了更高的要求,其原、辅材料质量及加工环境均须严格的卫生控制。

3 结 论

应用Origin 9.0软件,以Baranyi模型和平方根模型拟合不同恒定温度条件下鸡肉早餐肠中菌落总数生长数据,建立了生长动力学预测模型,其拟合回归系数很高,预测值与实验所得数据对比,残差平方和很小,说明所建立的模型具有可靠性和实用性。在生长预测模型基础上建立的货架期预测模型,能够很好的预测2~15 ℃条件下鸡肉早餐肠的货架期,可为计算低温肉制品剩余货架期、产品工艺改造以及进一步建立专家软件等方面提供依据。真空包装的低温肉制品的货架期比一般肉制品稍长,进行质量控制时应主要关注产品的加工过程。今后可进一步研究鸡肉早餐肠加工环节中各因素对产品菌相的影响及其与产品货架期的关系。

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收稿日期:2013-05-02

基金项目:江苏省科技成果转化专项(BA2009007)

作者简介:陈睿(1990—),女,硕士研究生,研究方向为肉品质量安全控制。E-mail:yuxin_90214@yahoo.com.cn

*通信作者:徐幸莲(1962—),女,教授,博士,研究方向为肉品质量控制。E-mail:xlxu@njau.edu.cn

表 1 鸡肉早餐肠4℃条件下贮藏中各指标的变化

Table 1 Changes in texture, smell, total bacterial count, pH, TVBN and TBARS in chicken sausage during storage at 4 ℃

检测指标

贮藏时间/d

1

7

21

28

33

35

42

质地

细密,不易切断

细密,不易切断

细密,不易切断

细密,不易切断

细密,较易切断

略松散,易切断

极松散,易切断

气味

无异味

无异味

无明显异味

略有异味

略有异味

明显异味

酸腐味

菌落总数(lg(CFU/g))

2.22±0.22a

2.52±0.14a

3.68±0.26b

4.86±0.09c

6.49±0.05d

6.66±0.07de

6.84±0.05e

pH

6.26±0.02a

6.30±0.02a

6.16±0.03b

6.02±0.10c

5.63±0.06d

5.88±0.02e

6.20±0.10a

TBARS/(mg/100 g)

0.67±0.04a

0.69±0.02b

0.70±0.03b

0.76±0.01c

0.87±0.03d

0.93±0.02e

0.91±0.02f

 

注:同行肩标不同字母表示差异显著(P<0.05)。

 

表 2 鸡肉早餐肠在各温度条件下的菌落总数生长动力学模型及参数

Table 2 Kinetic models and parameters of microbial growth in chicken sausage at different temperatures

温度/℃

菌落总数生长的动力学模型

μmax/d-1

λ/d

R2

RSS

2

Nt)=2.316 5+0.190 5t+ln[exp(-0.190 5t)+0.008 4]-ln{1+[exp(0.190 5t-3.026 3)-0.048]/96.544 1}

0.190 5

15.88

0.995 8

0.073 0

6

Nt)=2.322 8+0.214 5t+ln[exp(-0.214 5t)+0.030 8]-ln{1+[exp(0.214 5t-1.835 3)-0.1596]/91.300 8}

0.214 5

8.56

0.999 6

0.006 6

10

Nt)=2.253 4+0.254 0t+ln[exp(-0.254 0t)+0.0655 8]-ln{1+[exp(0.254 0t-1.229 7)-0.2924]/165.915 7}

0.254 0

4.84

0.998 2

0.032 6

15

Nt)=2.218 6+0.320 3t+ln[exp(-0.320 32t)+0.129 0]-ln{1+[exp(0.320 3t-0.754 0)-0.4705]/143.628 5}

0.320 3

2.35

0.996 2

0.038 9