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第八章 预测微生物学和HACCP




1995年,欧洲,COST计划。
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三、预测微生物学的主要作用
1.测定产品形式的改变对货架期和安全性的 影响。 2.客观评价生产和贮藏控制中的失控情况。 3.有助于合理设计新工艺和新产品。
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栅栏技术

栅栏技术是由Leistner(德国肉类研究中心微 生物和毒理学研究所所长)在长期研究的基础 上率先提出。
三、响应值的变化

微生物反应的可变性及其对商业的影响。
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第五节 结论

高质量的产品是生产出来的,而不是检测 出来的。

用简单的预测方程式来表示食品中环境因 素与微生物反应之间的关系,其意义在于 这种预测方程式为客观评价特定环境中食 源性微生物感染、中毒或腐败的风险提供 了一个方法。
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二、乳制品加工中的Listeria模型

破坏微生物的生长、繁殖; 消除或减少危害; 抑制微生物繁殖及其毒素的产生。 预测模型不能完全取代微生物学,且模型 不可能涵盖每种情况下所有重要数据,但 在一定程度上能大大减少实验工作量,并 能确认那些确实需要实验解决的问题。
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当预测模型和间接传感器以及计算机结合 时,可以利用自动在线过程控制使食品生 产实现真正的自动化。

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第四节 预测模型在HACCP系统中的应用
一、肉制品加工过程中的预测模型
二、乳制品加工中的Listeria模型 三、响应值的变化
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一、肉制品加工过程中的预测模型
(一)E.coli模型 (二)B.thermosphacta模型
包括温度、pH、水分活度、氮的百分含量和大
气组成对微生物生长和滞后反应的影响;
(二)食品微生物模型—以数据库和伸展片模型
为基础,该模型增加了解释被动环境条件的影
响;
(三)数据库和专家系统—数据库、操作原则
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(三)数据库和专家系统
1.决策支持系统:两个。第一个数据库包括测定 微生物生长时及其重要的物理参数(温度、水 分活度、pH和可利用的氧气);第二个数据 库中列出了某些腐败菌及其生理特征,如温度、 水分活度和pH范围,以及最适生长条件和最 快生长速度。

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二、微生物生长的预测模型
(一)概率模型

------ 假设在特定环境中微生物细胞开始 生长的概率与环境的物理化学性质有关。 概率模型将各种栅栏因子结合起来,以减
少相关微生物在特定食品中生长的机会。
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(二)运动模型来自以生长速度和滞后时间为响应值,利用合 适的函数进行分析、总结,在相关环境因 素和微生物数量或质量增加之间的关系建 立模型,以此获得有关滞后阶段过程、生 长速度和最大数量密度的信息 。
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一、微生物致死的预测模型

D值,Z值——微生物致死第一类动力模型。 指孢子对数的降低与时间的关系是呈线性的。 Arrhenius动力图代表理想状态。



微生物致死曲线显示最初的肩部和最终的尾部。
决定食品中微生物致死动力的方法:Ball’s方 程,图形致死法等。 微生物的损失率总体与时间的关系。
第八章 预测微生物学 和HACCP
第一节 前言 第二节 预测微生物学的模型 第三节 预测模型和HACCP 第四节 预测模型在HACCP系统中的应用 第五节 结论
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第一节 前言
一、预测微生物学的概念 二、预测微生物学研究历史 三、预测微生物学的主要作用
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一、预测微生物学的概念
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四、原理3建立关键限值

利用预测模型有助于确定操作参数,通过 这些操作参数的实施达到防止微生物迅速
繁殖、或减少微生物生存与繁殖的可能性,
或将微生物的繁殖控制在可接受的范围内,
最终保证产品的微生物安全性。
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五、原理5纠正措施的说明

利用预测模型可以定量地评价生产过程失 去控制对产品安全性的影响,并且合理决 定失控状态下生产的产品命运,如重新加 工、降低产品等级或销毁等。

预测微生物学(predictive Microbiology) 建立于计算机基础上的对食品中微生物的
生长、残存和死亡进行量化的预测方法,
它将食品微生物、统计学等学科结合在一
起,建立环境因素与食品中微生物之间的
关系的数学模型。
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二、预测微生物学研究历史

1937年,Scott 1964年,控制鱼的腐败。与防止食物中毒 有关。 1972年,Kreyger,图表形式,预测海洋 运输中谷物的无霉贮存期。 1980s,平方根模型。比生长率模型。


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三、原理2确定CCPs
定义:是可控制的,能预防、消除食品 安全危害或将其减少到可接受水平的任 何点、步骤或过程
关键控制点
新定义:在特定的食品加工过程中,一 旦失去控制极有可能导致显著食品安全 危害的点。
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如何定量表示发生危害的可能性 和显著性?模型

利用各种预测模型评价个人操作/加工步骤 对微生物的影响,即定量表示可能影响特 定食品环境中微生物生存、生长/毒素产生 或死亡的因素,从而能更客观地测定哪个 步骤是影响产品质量和安全的关键控制点。

什么是栅栏因子?什么是栅栏技术?
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2.其他专家系统:MKES微生物动力学系统(加 拿大),通过模仿病原微生物在各种不同的环 境条件下生存和繁殖情况,预测反应并估计在 此情况下各个因素的重要性。
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决策支持系统的使用规则
(1)微生物和产品特征之间的关系 (2)微生物之间的相互影响 (3)微生物之间的相互影响与产品的结合 (4)其他一般规则
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二、原理1危害分析和风险评估

利用运动模型能预测某一特定产品或生产 过程中病原菌的生存和繁殖潜力,并可据 此建立显著性水平; 如果模型合适,通过监测微生物的环境条 件,可在不求助于实验的情况下评估加工 条件对这些致病菌的影响。 通过间接测定,而不是直接测定微生物的 数量来预测生产过程的安全性。
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预测微生物学有待解决的问题
(1)鉴别描述比生长率、概率模型的可靠性; (2) 建立将微生物生长、死亡和残存的模型统一 在一起的模型结构; (3) 发展能实际执行和使用的专家系统和应用软 件; (4) 发展能对数据进行有效生成和适宜分析的方 法。
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本章重点

什么是预测微生物学? 预测微生物学的主要作用?
描述微生物在特定环境下的各种可能反应 。 该模型结合了微生物生长、繁殖和死亡反 应而发展各类模型。
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第三节 预测模型和HACCP
一、模型来源 二、危害分析和风险评估
三、确定CCP
四、建立关键限值
五、纠正措施的说明
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一、模型来源
(一)病原菌模型PMP—以伸展片软件为基础,
存在于食品中对腐败菌起控制作用的因素(温 度、pH、盐、防腐剂等)可归结为少数几个 因子,称作栅栏因子(Hurdle Factor)。栅 栏因子共同防腐作用的内在统一,称作栅栏技 术(Hurdle Technology Leistner,1994)。

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第二节 预测微生物学的模型
一、微生物致死的预测模型 二、微生物生长的预测模型 三、结合模型


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二、预测微生物学研究历史


1983年,开发腐败菌生长数据库。
1991年,美国开发发行应用软件 “Pathogen Modeling Program “,处理防 腐剂。 1992年,英国农业、渔业和食品部开发了 食品微生物咨询服务器,描述食品中致病 菌的生长与环境因素之间的关系。
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(二)运动模型
1.初级模型---微生物的数量与时间变化之间 的关系. 2.二级模型---初级模型的特征(迟滞期)如何随 不同环境参数(如pH、温度、Aw和防腐剂 浓度)而变化。
3.三级模型---通过用户友好界面把二级模型 结合起来,给出一个模型系统。
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三、结合模型

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