沙门氏菌种类的预测建模. 煮熟和生样本的生长行为:实时PCR量化方法和不同处理场景中的模型评估

科学领域:

• 食品微生物学 食品微生物学
• 预测建模的预测建模.
• 食品安全科学 食品安全科学

背景情况:

• 禽肉中的沙门氏菌污染对公众健康构成重大风险.
• 准确的预测模型对于估计食品中的沙门氏菌生长动态至关重要.
• 了解沙门氏菌的行为是制定有效的食品安全干预措施的关键.

研究的目的:

• 评估汁作为沙门氏菌种类的预测模型. 生肉和煮熟的肉产品的增长.
• 评估汁模型在预测交叉污染场景方面的能力.
• 将汁模型的性能与其他肉模型进行比较.

主要方法:

• 在汁和各种母中注射沙门氏菌尾酒.
• 在不同的温度 (10-25°C) 进行化,并使用实时PCR进行量化.
• 使用Baranyi和Roberts和Ratkowsky平方根模型进行增长曲线分析.

主要成果:

• 汁模型准确地预测了沙门氏菌. 在可接受的范围内的行为 (-1.0 到 0.5 log).
• 模型的性能显示,故障安全区附近的残留量 (75%) 比故障危险区 (25%) 更大.
• 汁模型参数在交叉污染场景中成功预测了沙门氏菌数量.

结论:

• 汁作为一个可行的和有价值的模型系统来预测肉产品中的沙门氏菌生长.
• 这种方法为提高食品安全和减少家禽行业的食物传播疾病提供了一种新的战略.
• 可能需要对汁模型进行进一步的修改,以考虑食品加工和现实生活条件的变化.