预测微生物学有助于加快水产品冷链物流的发展

李蕾蕾，王素英

（天津商业大学生物技术与食品科学学院，天津300134）

预测微生物学有助于加快水产品冷链物流的发展

李蕾蕾，王素英*

（天津商业大学生物技术与食品科学学院，天津300134）

随着我国经济和社会的快速发展，对加快发展水产品冷链物流提出了更高的要求。预测微生物学有助于水产品货架期的预测、完善水产冷链物流中的标准体系，推动水产品冷链物流的标准化、信息化、一体化发展，增强我国水产品的国际竞争力。

水产品冷链物流；预测微生物学；标准化；信息化

水产品是我国农产品的重要组成部分，其产量约占全球总量的40%。自2004年农产品贸易出现逆差以来，水产品却始终保持贸易顺差，持续位居大宗农产品出口首位。至2009年，我国水产品出口额达107亿美元，占农产品出口总额的27%[1]。此外，水产品具有高蛋白、低脂肪和营养平衡性好等特性[2]，有利于人民生活水平的改善和国民身体素质的提高。但是由于水产品生产地分布不集中，季节性较强，水产品上市时，短时间内供求不平衡，会导致市场价格剧烈浮动，同时水产品极易腐败变质，这些条件都限制了水产物流规模化、系统化的发展。目前我国水产品流通率为23%，冷藏运输率仅为40%，流通腐败率达15%，影响了水产品质量，降低了水产业的效益和国际竞争力。

2009年国务院发布的《物流业调整和振兴规划》明确提出“完善鲜活农产品储藏加工、运输和配送等冷链物流设施，提高鲜活农产品冷藏运输的比例”。为落实《物流业调整和振兴规划》，国家发改委于2010年6月制订《农产品冷链物流发展规划》，提出了到2015年，建成一批效率高、规模大、技术新的跨区域冷链物流配送中心，冷链物流核心技术得到广泛推广，形成一批具有较强资源整合能力和国际竞争力的核心冷链物流企业，初步建成布局合理、设施先进、上下游衔接、功能完善、管理规范、标准健全的农产品冷链物流服务体系的发展目标，以及到2015年水产品冷链流通率提高到36%以上，冷藏运输率提高到65%左右，流通环节腐损率降至10%以下。其中重点强调要“加快推广水产品冷链物流体系建设。积极培育长三角、珠三角和环渤海地区为重点的水产品产销集中区，进一步完善水产品超低温储藏、运输、包装和加工体系，促进远洋等高端水产品消费。积极推动黄淮海、东南沿海、长江流域等水产品优势产区到中西部大中城市的水产品冷链物流体系，提高内陆居民水产品消费量。”

水产品冷链物流是指使生鲜水产品从产地采收（或屠宰、捕捞）后，在加工、贮藏、运输、分销、零售等环节始终处于适宜的低温控制环境下，最大程度地保证水产品品质和质量安全、减少损耗、防止污染的特殊供应链系统。食品在冷链物流链中所发生的腐败是由于理化变化和微生物生长的结果，其中微生物的增值是多数食品腐败的主要原因，尤其对于水分含量高，营养丰富的水产品而言，极易因微生物污染腐败变质。因此了解和控制水产品中的微生物是提高其质量，保证安全的关键所在。

1 预测微生物学概述

预测微生物学（Predictive microbiology）旨在以微生物学，数学，统计学和应用计算机科学为基础，描述特定环境下各种微生物的行为。借此数量化预测细菌的生长、残存、死亡情况[3]。预测微生物学的概念早在1937年由Scott创新性提出，即有一种创新的方法来主动地提高预测微生物安全和食品质量的方法，而不是通过基础琼脂的方法进行回顾性的评价[4]。但由于当时的科学技术的限制，直到30年～40年以后才具有现实的意义。1983年一支由30名微生物学家组成的食品小组，用计算机预测了食品的货架期，并建立了腐败菌生长的数据库，从此正式拉开了食品预测微生物的研究帷幕[5]。

国内外已有大量的有关于预测微生物学的研究文献，国际上每4年举办1次食品预测微生物国际研讨会。近年来随着计算机技术的发展，预测微生物学得到迅猛发展，很多国家开发了预测软件。预测模型软件的开发和应用，为快速评估环境和食品组分对食品微生物生长的影响、监测产品中微生物的生长动态提供了便捷的平台，这对于对食品冷链物流的发展无疑是有很大的帮助。

1992年英国农业、渔业和食品部（UKMAFF）基于数据库和数学模型开发了食品微生物模型FM（food micromodel）。英国食品研究院（IFR）在FM基础上开发了Growth Predictor。美国农业部开发的病原菌模型程序PMP（athogen modeling program），2003年5月，英美两国将PMP、FM和Growth Predictor整合成了一个数据库模型——ComBase（combined database）。ComBase有大量的数据与文献来源，并且时刻保持更新。

另外还有很多软件，如丹麦水产研究学院开发的用来预测海洋食品在恒温或温度波动条件下海洋食品的货架期和特定腐败微生物生长的SSSP（seafood spoilage and safety predictor software）软件；法国农业和研究局根据食品、细菌和环境特点，结合致病菌污染能力和流通学数据而开发的Sym’Previus软件；加拿大开发的可用于产品系统开发和评估的微生物动态专家系统MKES（microbial kinetics expert system）；澳大利亚Tasmania大学开发的能进行多环境因子分析系统FSP（food spoilage predictor）等[6-7]。在我国，中国水产科学研究院东海水产研究所开发出了可用于罗非鱼品质控制的FSLP（fish shelf life predictor）系统[8]。

2 预测微生物在水产品冷链物流中的作用

预测微生物学从特定产品出发，建立大量的微生物动力学生长模型后，通过计算机和配套软件，无需进行传统的分析检测就可快速地对食品的货架期和安全性做出评估[9]，将食品腐败的风险降至最小，可以大大减少经济损失。近年来，预测微生物学在食品货架期预测领域的研究屡见不鲜，研究者在探索过程中逐渐明确，该领域必须进行以下3大方面的研究[10-11]：（1）水产品微生物及微生态研究，包括微生物的种类、数量、消长、相互作用、腐败相关的代谢等；（2）建立合适的微生物动力学生长模型，并将环境因子对细菌消长的影响整合到其中；（3）以微生物生长数据库为基础，开发便捷的货架期预测软件。

2.1 有助于水产品货架期的预测

水产食品腐败主要表现在某些微生物生长和代谢生成胺、硫化物、醇、醛、酮、有机酸等，产生在大多数新鲜和温和加工品中不可接受的不良气味和异味[12]。人们一般认为不同的水产食品具有不同微生物生态类群，其独特的菌相构成取决于食品加工所使用的原料、加工参数和产品的贮藏条件。其中部分细菌在特定的贮藏条件下具有较强的忍耐力，大量增殖，在腐败中占据主导地位，并产生腐败代谢产物（臭味、异味、颜色等），被称之为特定腐败菌（Specific spoilage organisms，SSO）[13]。

SSO的生长与腐败速度密切相关。SSO及其腐败代谢产物可作为食品品质指标，更重要的是，在一个适当的范围内，通过预测SSO的生长可以准确评估货架期[14]。欧盟项目“鱼类鲜度评定”研究发现，腐败希瓦氏菌、明亮发光杆菌、热杀索氏菌等SSO的数目与产品货架期的相关性在0.90～0.99之间[15]。不同的原料、工艺、包装、贮藏等导致食品微生态系统的不同，SSO也随之变化，SSO生长预测模型只适合特定环境。为了准确预测货架期，必须针对不同产品进行食品微生物和微生态研究。微生物生长动力学模型的建立必须以加工、流通过程中积累的微生物学知识为基础。

假单胞菌、腐败希瓦氏菌、磷发光杆菌的动态模型和预测相应水产品剩余货架期的模型已经开发，分别被纳入FSP（food spoilage predictor）和SSP（seafood spoilage predictor）的应用软件内[16]，可用来预测和阐明恒温和波动温度对SSO的生长动态和水产食品剩余货架期的影响。SSO假单胞菌的适用范围：温度为-1.5℃～38℃、水分活度为0.950～0.997、pH5.3～7.8；SSO为腐败希瓦氏菌模型的适用范围是温度为0℃～10℃，磷发光杆菌模型的适用范围是0℃～15℃和CO2含量0%～100%。

对新鲜和温和加工水产品SSO的已有了解和完全了解，成为研究开发针对SSO的延长产品货架期新技术的有力基础。已有的报道可以证明采用抑制或降低SSO生长的处理和加工方法，即使不影响其他微生物群落，也会延长产品货架期[17]。

2.2 有助于完善水产冷链物流中的标准体系

在特定的环境下微生物预测模型的建立，可以预测水产品冷链物流过程中可能导致水产品腐败的有关微生物的特性，并对微生物风险进行定量评估[18]，有利于《农产品冷链物流发展规划》中重点提出的任务“制定和推广水产品冷链物流操作规范和技术标准，建立以HACCP为基础的全程质量控制体系，积极推行质量安全认证和市场准入制度”的完成。

HACCP系统是以进行危害分析（HA）和关键控制点（CCP）为两大监督支柱的食品卫生质量管理体系，将食品质量管理的重点从依靠最终产品检验为主要基础的控制观念，转变为生产环境下鉴别并控制潜在危害的预防性方法。它有7个基本环节，即危害分析与预防措施、确定关键控制点、建立关键限值、监控、纠偏、审核验证、记录保持。HACCP不是零风险体系，而是建立在良好操作规范（GMP）以及卫生标准操作规范（SSOP）基础之上以预防为主的食品安全控制体系，最大限度地消除（减少）食源性疾病，从预防的角度来控制生产环节中潜在的危害，从而全方位地确保食品的安全性，将安全危害减低到可接受水平。

HACCP系统主要强调3种危害：微生物、物理和化学性质的危害，其中微生物危害最为严重，也最易发生[19]。这恰恰又是影响水产品安全性的要害所在。预测微生物学是通过对食品在特定条件（pH、Aw、温度、包装形式等）下各种微生物生长、残存、死亡信息的积累，以及对各种阻碍因子的敏感程度的研究，运用计算机技术分析，编制各种细菌在不同条件下生长繁殖的程序[20]。水产冷链物流过程中，我们通过了解水产品成分，加工、贮藏、运输以及销售条件，预测将要成为的优势微生物，从而可以增强对这一种或这一类微生物的阻碍因子，延长保存期，对食品的安全危害进行控制。我们通过预测微生物学知识确定哪些因素是影响和控制微生物的关键因素（危害分析），对这些关键因素进行控制（预防措施），确定临界控制点，这些正是HACCP的内容。

预测微生物学的研究与利用，对于冷链物流标准体系的健全，以及符合国际规范的质量安全认证制度和市场准入制度如HACCP等的建立，都有积极推动的作用，势必能够加快水产品冷链物流的发展，提高水产品质量，使得我国水产品更顺利出口的欧美等国际市场。

2.3 有助于推动水产品冷链物流的信息化

预测微生物学积累食品中微生物消长的数量化信息，预测模型数据库的建立和不断扩大更新，有助于推动水产品冷链物流的信息化建设，增强冷链物流中水产品质量的可预测性和可控性。在《农产品冷链物流发展规划》中指出“鼓励市场信息、客户服务、库存控制和仓储管理、运输管理和交易管理等应用系统软件开发，健全冷链物流作业的信息收集、处理和发布系统，全面提升冷链物流业务管理的信息化水平。”

水产品冷链物流的信息化，建立水产品冷链物流公共信息平台，实现数据交换和信息共享，优化配置冷链物流资源，不仅可以有效实现冷链物流全程温度监控和低温食品从源头到终端的安全信息追溯，提高企业经营管理的效率，而且能够增强水产集团的竞争力，为消费者提供食品安全保障[21]。

水产品冷链物流的信息化的实现，一方面要求水产品企业建立水产品生产、经营记录档案登记制度，记录生产者以及基地环境、投入品的使用、管理、加工、包装等信息[22]。对于水产品来说微生物是导致其腐败最主要因素，所以微生物的消长信息在水产品冷链物流的各环节的全程管理中是至关重要的。预测微生物学借助ComBase等数据库模型，可以数量化预测在特定条件下细菌的生长、残存、死亡情况，水产企业通过预测模型数据库搜集与获取信息，根据特定腐败菌的确定，在物流链中有目的地对其进行控制，做出合理及时的应对措施，能够有效地降低腐损率，提高水产品质量，保证其卫生安全。预测微生物学的应用，有助于对冷链物流中的信息的收集和处理，以及冷链物流效率的提高，从而提升其信息化水平。

另一方面，水产品冷链物流的信息化的最终目的，是将传统冷链物流行业与电子商务模式进行有效结合，将实体物流转化为虚拟物流，将现代物流转化为智能物流[23]。然而，由于水产品的特殊性，水产品物流的电子商务应用必须首先解决这样一个难题：水产品的分级与评估。然而传统的水产品品质主要指标鲜度、活力等很难量化，尤其是鲜活水产品更是如此。因此建议将传统水产品交易中，通过“手摸，眼看，鼻闻”评估与把握水产品质量的方法，与水产品在冷链物流中包括细菌总数，细菌菌相分析与SSO相结合进行分析研究，从微生物的角度对水产品进行品质进行分级与评估，将感官判断标准进行量化，用文字、数字或图像描述出来，从而形成一套业内公认的理化指标和评估标准，那么这将是电子商务在水产品冷链物流应用的重大突破。

3 结语

预测微生物学的研究，有助于水产品在冷链物流中货架期的预测，完善冷链物流的法律法规体系，制定与国际接轨的操作规范和技术标准，从而加快推动水产品冷链物流标准化，系统化，一体化发展，提高水产品质量，突破贸易壁垒，增强我国水产业的国际竞争力。

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Predictive Microbiology Helps to Accelerate the Development of Aquatic Products Cold-chain Logistics

LI Lei-lei，WANG Su-ying*
（College of Biotechnology and Food Science，Tianjin University of Commerce，Tianjin 300134，China）

With the rapid development of our economy and society，higher request is put forward to accelerate the development of aquatic products cold-chain logistics.Predictive microbiology helps to predict the shelf-life of aquatic products，improve the standards of aquatic products cold chain logistics system，and promote the development of aquatic products cold chain logistics to standardization，informationization，and integration. Then international competitiveness of China's aquatic products can be enhanced.

aquatic products cold-chain logistics；predictive microbiology；standardization；informationization

10.3969/j.issn.1005-6521.2015.06.035

2013-09-25

天津市应用基础与前沿技术研究计划重点项目（11JCZDJC17800）；国家科技支撑计划项目（2012BAD37B06-07）

李蕾蕾（1987—），女（汉），硕士研究生，研究方向：食品微生物。

*通信作者：王素英，教授，主要研究方向：食品微生物及微生物分类。