基于菌间互作效应的低温火腿中单增李斯特菌预测模型研究

Microbial predictive models could assist decision-making in risk assessment, which is an effective tool for describing the acceptable level of risk in food products. Meat products are easily contaminated by pathogens due to its nutrition, where predictive models are needed to ensure its safety. While meat products are generally to be considered as complex microbial ecosystems, where various sets of heterogeneous microbial populations interact with each other, such as symbiosis or antagonism. Further studies will be needed on microbial predictive models based on the microbial interaction, which was linked with the physiological status and characteristics of microorganism in co-culture. Therefore, this project was based on Listeria monocytogenes in cooked ham, and analysed the interaction factors between Listeria monocytogenes and lactic acid bacteria during the artificial inoculation process, associated with the adherent interaction of each bacteria on cells, the proportion of initial inoculum of bacteria, different inoculation methods and metabolites, so as to determine the artificial method for constructing microbial interaction models. Simultaneously, various physiological states of bacteria within the predictive models were in-depth understanded, which was applied into predictive models to optimize the interaction models, and microbial interaction models associated with ecological characteristics of bacteria were constructed. Implementation of this project will provide technical support for the effective control and security inspection of pathogens in cooked meat products.

微生物预测模型能协助风险评估进行决策制定，是描述产品获得风险可接受水平的有效手段。肉品营养丰富，极易受致病菌的污染，亟需微生物预测模型的安全监控。但肉品中存在复杂的微生物菌群，它们之间具有共生或拮抗作用。充分考虑菌间相互作用对预测模型构建的影响、并将与腐败菌共存条件下致病菌表现出来的生理状态与特征融入微生物预测模型尚需进一步研究。因此，本项目的研究目的是以低温火腿中单增李斯特菌（Listeria monocytogenes）为研究对象，分析人工接种细菌过程中细菌粘附细胞、细菌初始接种浓度比例、细菌接种方式、代谢产物等单增李斯特菌与肉品主要腐败菌乳酸菌共存下的相互影响因素，确定一套用于构建细菌交互模型的人工模拟方法；同时，将模型预测范围内细菌各种生理学状态应用于预测模型中，优化细菌交互模型，构建融合细菌生态学特征的菌间竞争模型，为低温肉制品中致病菌的有效控制和安全监控提供技术保障。

肉品微生物预测模型能有效监测产品中微生物的污染情况，保障肉品安全。而在微生物预测模型构建过程中考虑肉品复杂的微生物菌群，对研究肉品中食源性病原菌的生长动力学尤为重要。本项目以低温火腿中单增李斯特菌为研究对象，利用细菌粘附、初始接种浓度比例、接种方式等因素分析乳酸菌对单增李斯特菌的作用，确定一套用于构建细菌交互模型的人工模拟方法，并运用到细菌交互模型中，构建基于菌间互作效应的低温火腿中单增李斯特菌的生长动力学预测模型，并对模型进行了验证和评估。主要研究结论如下：细菌素和乳酸在乳酸菌抑制单增李斯特菌中起主要作用，且共存条件下单增李斯特菌与粘附侵袭和调控相关的毒力基因在12 h内表达量下调，与抗逆和运动相关的毒力基因在12 h内表达上调；接种浓度比例对两种细菌的生长没有影响；乳酸菌主要通过竞争和置换抑制单增李斯特菌粘附细胞；确定以点接法为最佳接种方式、先接种乳酸菌后接种单增李斯特菌的构建细菌交互模型的人工模拟方法；确定4°C贮藏低温火腿中单增李斯特菌与乳酸菌之间存在相互作用，乳酸菌抑制单增李斯特菌生长中存在Jameson效应，利用Jameson-effect模型可拟合乳酸菌存在下4°C贮藏低温火腿中单增李斯特菌的生长动力学模型。而8°C，12°C，16°C，20°C贮藏条件下单增李斯特菌与乳酸菌之间的生长互不影响，不存在细菌之间的相互作用，利用普通的一级生长动力学模型——Baranyi模型即可拟合细菌的生长曲线，分析其消长变化规律；通过不同细菌交互模型的拟合尝试，基于f(t)=1-（Na+Nb）/Nmax的改良Jameson-effect模型对低温火腿中单增李斯特菌与乳酸菌的生长动力学曲线拟合效果最好，预测准确性最高，适用于存在Jameson效应细菌交互作用的两种细菌动力学生长曲线的拟合。该研究结果通过更准确预测低温火腿中单增李斯特菌生长，为运用微生物预报技术来防控肉品中单增李斯特菌提供新的思路和理论指导。