生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌风险评估研究进展

唐廷廷+王利娜+林华+陈明睿+王成程+谭学梅+韩国全

摘 要：本文综述了国内外生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌的风险评估研究进展，包括目前生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌风险评估的研究现状、预测微生物的模型、风险分析工具等的最新研究，指出了目前我国生鲜畜禽肉风险评估研究中存在的问题，并提出下一步生鲜畜禽肉中风险评估工作的研究方向及重点，为政府对我国生鲜畜禽肉市场的安全监管和理性决策提供科学的理论参考，同时也为消费者在生鲜畜禽肉消费、食用过程中的风险预警提供理论借鉴。

关键词：生鲜畜禽肉；金黄色葡萄球菌；风险评估；模型

Advances in Risk Assessment of Staphylococcus aureus in Fresh Meat in China

TANG Tingting1，2， WANG Lina3， LIN Hua4， CHEN Mingrui1， WANG Chengcheng1， TAN Xuemei2， HAN Guoquan1，*

（1.College of Food Science， Sichuan Agricultural University， Yaan 625014， China； 2.Department of Agriculture and Forestry， Chongqing Three Gorges College， Chongqing 404155， China； 3.Chengdu Food and Drug Inspection Institute，

Chengdu 610000， China； 4.Sichuan Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau， Chengdu 610041， China）

Abstract： In this paper， the present state of the risk assessment of Staphylococcus aureus in fresh livestock and poultry meat is reviewed with focus on the predictive microbiological models and risk analysis tools. We point out the problems existing in this field of research in China， and we also discuss future research directions and priorities. We hope this review can provide a theoretical reference for the government to implement safety supervision in the livestock and poultry market and rational decision-making and also provide a theoretical guideline for consumers to realize potential risks when they consume fresh livestock and poultry meat.

Key words： fresh poultry meat； Staphylococcus aureus； risk assessment； model

DOI：10.7506/rlyj1001-8123-201707012

中图分类号：TS201.3 文献标志码：A 文章编号：1001-8123（2017）07-0067-06

引文格式：

唐廷廷， 王利娜， 林华， 等. 生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌风险评估研究进展[J]. 肉类研究， 2017， 31（7）： 67-72. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-201707012. http：//www.rlyj.pub

TANG Tingting， WANG Lina， LIN Hua， et al. Advances in risk assessment of Staphylococcus aureus in fresh meat in China[J]. Meat Research， 2017， 31（7）： 67-72. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-201707012. http：//www.rlyj.pub

畜禽肉类食品一直是人体摄入蛋白质的主要来源[1]，据统计，2016 年全球肉类生产总量约为3 亿t[2-3]。生鲜畜禽肉又称鲜（冻）畜禽肉，是指健康的畜禽动物，包括猪、牛、羊、鸡、鸭、鹅等，经屠宰、加工、检疫合格的头、爪、胴体、内脏等鲜（冻）可食肉类产品[4]。作为肉类消费第一大国，我国的肉类消费约占全球的1/4[5]，2011年我国肉类消费机构的统计表明，我国65%的肉类以热鲜肉和白条肉的形式进行销售，而国外发达国家则主要消费冷鲜肉，并且肉类加工制品占其肉类总产量的30%～70%[6]。

金黄色葡萄球菌作为导致肠毒素型食物中毒的主要致病菌，其产生的肠毒素（staphlococcus enterotoxins，SEs）

在高温、低pH值环境下仍然具有活性，除毒素休克综合征1型毒素（toxic shock syndrom toxin-1，

TSST-1）外，均能夠耐受大多数蛋白水解酶，因此被人体摄入后，即使经过消化途径仍然能够保留活性并引发食物中毒[7]。金黄色葡萄球菌肠毒素引起的食物中毒发生比较迅速（摄入后2～8 h），其症状包括恶心、剧烈呕吐，有时会伴有腹泻[8]。婴幼儿、老人和操劳过度的人属于易感人群[9]。李自然等[10]2013 年对上海市食源性金黄色葡萄球菌的分布状况进行了调查，505 份各类样品中，生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌的检出率最高，达32.9%。由其他文献报道可知，2013—2015年中国吉林、重庆、深圳、广东、上海、宁夏等地区生鲜畜禽肉制品中金黄色葡萄球菌的污染率达2.5%～32.9%[11-13]。严重的金黄色葡萄球菌污染使生鲜畜禽肉制品的安全及屠宰、处理、销售等环节的卫生等问题不容忽视，进行金黄色葡萄球菌风险评估工作对于预防由金黄色葡萄球菌肠毒素引起的食物中毒具有重要意义。endprint

1 生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌的风险评估

1.1 金黄色葡萄球菌风险评估的研究现状

微生物風险评估（microbiological risk assessment，MRA）

由国际食品法典委员会（Codex Alimentarius Commission，CAC）定义，可有效评估食源性微生物的危害风险，其评估框架产生于1999年拟定的《微生物风险评估的原则和指导方针》。MRA具有很强的系统性，其主要框架包括危害识别、危害特征描述、暴露评估和风险特征描述4 个部分，在完成主要框架中的步骤后，对其变异性和不确定性进行分析至关重要，用以证明风险评估中应用的估计和假设对结果真实性和可靠性的影响[14]。金黄色葡萄球菌在生鲜畜禽肉中以特定组合存在时具有高度风险[15]，其根源多来自于肠毒素。有统计显示，目前金黄色葡萄球菌肠毒素已超过20 种[16]，并且大多数金黄色葡萄球菌菌株都含有1 个以上的肠毒素基因[17]。

对于金黄色葡萄球菌的风险评估，国外已经开展了大量研究，微生物定量风险评估（quantitative microbial risk assessment，QMRA）发展比较成熟和完善的主要为乳制品，包括鲜牛乳、奶酪、干酪、巴氏杀菌乳、乳粉等[18-22]，目前在生鲜畜禽肉方面，针对猪肉中金黄色葡萄球菌的风险评估研究正在建立科学可靠的QMRA模型以及相关的微生物生长动力模型[23-25]。世界卫生组织（World Health Organization，WHO）于2014年公布了首份全球抗生素耐药报告，与非耐药性金黄色葡萄球菌感染患者相比，耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（methicillin-resistant Staphylococcus aureus，MRSA）感染患者的死亡率高达64%，其中美洲地区高达90%的金黄色葡萄球菌被污染，从而对甲氧西林具有耐药性，非洲、太平洋地区金黄色葡萄球菌的污染率也达80%，地中海地区达50%，欧洲地区达40%，占世界人口1/4的东南亚地区的抗生素耐药性问题不断恶化，已成为WHO重点关注的区域，目前全球正在面临严重的公共卫生安全威胁[26]。据报道，全球范围内已经在猪、肉用牛、羊、家禽中检测到MRSA的大量存在[27-28]，同时很多研究表明MRSA已经存在于美国的各类零售肉类中[29-31]。Lassok等[32]建立了从养猪场到屠宰场的整个产品链中猪肉中MRSA的风险评估，结果表明，标准化生猪宰杀可以很好地保护公共安全。Fritsche等[33]对土耳其火鸡肉中的MRSA进行定量风险评估，结果表明，火鸡肉具有较高的MRSA污染可能性及污染水平。Argudín等[34]研究发现ST398 MRSA因缺乏产肠毒素的表达基因而不具有产毒素能力，因此ST398 MRSA在猪肉产品中不存在引发食源性食物中毒的威胁[35]，

但在肉制品加工行业长期接触病源的屠宰工人、饲养工人、兽医等工作人员具有较高的感染风险[36-37]。

Anthony等[38]开展了从生猪饲养到猪肉消费整个过程的MRSA定量风险评估研究，利用贝叶斯学习和共轭先验分析数据建立概率模型，定量评估屠宰工人、饲养工人、消费者因MRSA的感染带来的风险。

截止目前，我国已经开展了部分金黄色葡萄球菌风险评估的研究工作，但所涉及的范围相对较窄，主要集中于乳制品和熟食肉制品[39-40]，多数研究仍然停留在定性风险评估与半定量的水平上[40-41]，定量风险评估正在发展进程中[42-45]。洛璇等[46]首次开展了猪肉中金黄色葡萄球菌的定量风险评估，建立了一种新的暴露评估模型，以居民购买猪肉为起点，最终食用为终点。结果表明，上海市在7月份食用猪肉发生食物中毒的风险最大，猪肉中金黄色葡萄球菌含量超过105 CFU/g的概率达33.6%。我国禽肉中沙门氏菌的风险评估研究较多[47]，但金黄色葡萄球菌的风险评估却未见报道。王李伟等[48]对上海市禽肉中的金黄色葡萄球菌进行了半定量风险评估，发现金黄色葡萄球菌在禽肉中具有高度污染风险，需要高度关注。叶小华[49]进行了动物源性MRSA跨宿主感染的风险研究，刘伟东等[50]对动物密切接触者进行了MRSA携带风险研究，结果表明，动物密切接触者金黄色葡萄球菌的携带率为14.5%，MRSA携带率为3.8%，且年轻女性属于MRSA感染的高危人群。

目前对于金黄色葡萄球菌风险评估的研究仍然较少，原因在于大部分金黄色葡萄球菌肠毒素引起的中毒病程较短，愈后良好，且一般不会导致死亡。金涛[51]

通过实验推测金黄色葡萄球菌毒力因子杀白细胞素（panton-valentine leucocidin，PVL）、金黄色葡萄球菌A蛋白（staphylococal protein A，SpA）和凝固酶（coagulse，Coa）有导致骨质疏松、加重骨髓炎的可能。姜如金等[52]对我国的金黄色葡萄球菌进行了94 种毒力基因检测，其中20 株侵袭性感染金黄色葡萄球菌中共检测到66 种毒力基因，包括11 种黏附毒素、6 种细胞毒素等较多毒力基因。相关研究表明，菌株携带的毒力因子与其致病性密切相关，我国现阶段生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌污染严重，骆璇等[46]的调查显示，2015年上海市生鲜畜禽肉中的金黄色葡萄球菌含量超过105 CFU/g的概率达33.6%。因此在我国开展生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌的风险评估非常有必要。

1.2 金黄色葡萄球菌预测微生物学

预测微生物学（predictive microbiogy）是运用数学模型定量描述特定环境条件下微生物生长、存活和死亡的一门学科[53]，是暴露评估必不可少的部分[54]。PM有3 个级别，分别为1 级到3 级模型，其中1 级模型描述微生物在特定条件下的生长、失活与时间之间的函数关系；2 级模型以1 级模型数据为基础，描述微生物与环境因子之间的函数关系；3 级模型则是结合多个1 级模型和2 级模型的计算机软件程序，用于预测微生物动态（模拟）环境下的生长或失活情况[55]。在猪肉产品应用研究中，近年来较多研究者致力于金黄色葡萄球菌生长预测模型的建立[23，56]。Mansur等[57]研究了猪肉、火腿、香肠中金黄色葡萄球菌在不同贮藏条件下的生长情况，同时将Baranyi和Roberts模型用于1 级模型构建，用Ratkowski平方根构建2 级模型，成功开发了一组食源性致病菌的生长预测模式，可以有效运用于在不同贮藏温度条件下，金黄色葡萄球菌、大肠杆菌O157和鼠伤寒沙门氏菌在不同肉类和家禽产品中的生长情况预测，能够作用于肉类的微生物风险评估。Ingham等[58]利用美国农业部农业研究局（Agricultural Research Service of United States Department of Agriculture，ARS of USDA）开发的病原菌模型程序（pathogen modeling program，PMP）7.0模型对鸡肉、牛肉在常温（22～30 ℃）解冻过程中金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、大肠杆菌O157的生长情况进行研究，结果表明，常温解冻大整鸡（内脏未除）或牛肉碎馅的时间在9 h以内时，不存在金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、大肠杆菌O157增加的风险，但在较高的温度或更长的时间下解冻小体积肉品不被推荐。值得注意的是，影响微生物生长的因素众多，包括接种量、菌相分布、温度、pH值及水分活度等，现有的研究大多数是在静态环境下以单一因素、单一菌株独立作用于样品，从而获得生长数据，以此为基础建立1 级到3 级模型，在这个过程中对于不同因素之间相互作用的考虑是极少的，国外一些研究也已经指出不同因素之间的相互作用应当被考虑，以实现对微生物生长速率更准确的描述。Akkermans等[59]通过比较Gamma模型、Augustin模型和Carlier模型，在静态环境条件下测定pH值和温度共同作用于大肠杆菌K12的生长数据，建立了一种新型、具有兼容性的模型，该模型使2 个（或2 个以上）环境条件相互作用，以使其对目标菌产生的影响能够得到识别。基于目前较多研究者在获得生长曲线时，实验均在恒温（静态）条件下进行，Gil等[60]对等温或非等温条件下固体食物的微生物热灭活情况进行了研究，发现在非等温条件下Gompertz-inspired模型能够准确预测微生物的生长反应，但该研究对象为芹菜。在微生物预测建模过程中，同一模型对不同的研究对象有不同的适用性，在动态条件下生长曲线的建立还需要更多、更全面的研究。endprint

1.3 风险评估分析工具

1984年美国Palisade公司成功推出了一款风险决策与分析软件——@Risk，其使用蒙特卡罗模型，加载入Microsoft Excel与电子表格结合，用于分析各种各样的产业风险和不确定性，该工具广泛应用于金融、保险、能源、建筑、制造、医药、环境、国防、航空、科技等领域，其在QMRA中的应用也被逐渐认可。除@Risk软件外，美国Oracle公司和比利时Vose软件公司也分别推出了Crystal Ball、ModelRisk等软件，共同应用于风险分析，但目前在全球还是以@Risk软件应用最为广泛[61-63]。随着世界各国越来越关注食品安全问题，Palisade公司一直在不断完善、更新@Risk软件系统，现在@Risk 7.5最新版本已经推出，同时包括中文版@Risk 7.5，这将会更好地推动我国食品安全定量风险评估在风险特征描述上的快速发展。

2 我国生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌风险评估中存在的问题

食品安全风险评估不仅为食品安全标准修订及食品安全监管提供理论依据，还关系着一个国家经济水平的发展、食品安全管理水平的提高和居民安全意识的增强。在CAC发布的MRA工作规范的指导下，世界上许多国家和地区都已经开展了不同食品中不同食源性致病微生物的MRA研究工作，为各国食品安全管理部门进行科学的决策提供理论依据。综合文献分析，并与国外研究工作进行比较，本文总结了目前我国在生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌风险评估研究中所存在的问题。

2.1 居民消费生鲜畜禽肉种类丰富

我国居民的生鲜畜禽肉类膳食消费结构丰富多样，畜禽的头、爪、胴体、内脏等均被大量消费，而欧洲地区畜禽肉中以猪、牛、鸡的胴体肉为主要消费品[64]，且发达国家基本不食用畜禽的爪和内脏。基于国外的消费结构，其对猪、牛、鸡等的胴体肉及其加工制品的风险评估研究较多且较为成熟，而我国2011年才正式成立国家食品安全风险评估中心（China National Center for Food Safety Risk Assessment，CFSA），CFSA一直致力于鸡肉中沙门氏菌的风险评估研究，目前对于熟制鸡肉中空肠弯曲杆菌、即食食品中单核细胞增生李斯特氏菌、牡蛎中副溶血弧菌等的定量风险评估工作也在进行之中[53]，

但总的来说我国目前的QRMA研究工作还是以发达国家的相似研究作为参考进行。因此，我国风险评估研究的总体结构还比较单一，在生鲜畜禽肉方面，除进行猪肉、鸡肉等的风险评估研究外，还很有必要对爪、内脏、鸭肉等进行风险评估研究，从而实现对我国生鲜畜禽肉的全面调研，为MRA与危害分析和关键控制点（hazard analysis and critical control point，HACCP）有效结合防控食品加工过程中致病菌的传播与繁殖、减少致病菌危害和食品安全事故的发生赋予更实际的意义。

2.2 交叉污染模型不全面

交叉污染是导致食物被致病菌污染、引起食物中毒的重要原因，我们往往认识到食品烹饪前的处理过程容易导致污染，但在生鲜畜禽肉方面，受传统生活、消费习惯和方式的影响，零售农贸市场是我国居民购买生鲜肉类的主要途径，而目前我国大部分农贸市场的卫生条件及管理现状不容乐观，“生熟分区、干湿分区、活禽分区”并没有得到实现，并且“街边为市”的马路经济广泛存在于我国各大、中、小城市及乡镇。房文艳等[65]对深圳市农贸市场空气中的微生物及抗生素抗性基因进行研究，结果表明，农贸市场活禽交易区是微生物的一个主要储存库，其所培养的细菌浓度高达105 CFU/m3，高出一般室内区域约100 倍，PM 2.5精细颗粒物（粒径0.65～3.30 μm）中所含菌量占总菌量的42%以上。黄莉来等[66]基于GB 4789.10—2010《食品安全国家标准 食品微生物学检验 金黄色葡萄球菌检验》方法检测得到浙江省平阳县农贸市场生鲜肉制品中金黄色葡萄球菌污染严重，总检出率达12.1%，其中产肠毒素菌株占36.8%，且猪肉、牛肉中的检出率较高。生鲜畜禽肉宰杀处理后，在传统农贸市场售卖这一過程可能存在较大的污染风险。

为了开展更加适合、更加准确可靠的MRA研究，生鲜畜禽肉交叉污染风险评估过程必定要全面。目前，在我国开展的生鲜畜禽肉风险评估中，对于食源性致病菌在销售环节交叉污染的研究及模型建立都极少。我国农贸市场的大量存在极大地提高了致病性微生物的污染和传播风险，对农贸市场肉类销售交叉污染的研究能够有效地为我国公共卫生的改进提供一定的参考依据，随着《国家新型城镇化规划（2014—2015）》的出台，农贸市场作为我国农产品流通体系中一个必不可少的环节已经得到重视，为加快我国“菜篮子工程”建设进入可持续发展轨道，需要全面、准确地相关风险评估数据的支持。

2.3 剂量-效应模型缺乏

剂量-效应模型（does-response model，DRM）是危险特征描述阶段的重要组成模型，被用来描述个体或群体的危害暴露水平与发生不良影响可能性之间的关系。居民膳食中摄入的微生物剂量与致病症状之间的剂量关系模型是QMRA中需要面对的一大难题，其主要原因是人体临床实验建立困难、而动物实验数据又不能等同为人体剂量效应。目前对于金黄色葡萄球菌的DRM研究极少，我国已经发表的研究都是以105 CFU/g作为发生金黄色葡萄球菌食物中毒的阈值标准，DRM的缺乏极有可能导致现有的风险评估结果不具有准确性。不同的地域和地理环境，其消费模式、人群特点、微生物特性都可能存在差异，为了获得我国人群疾病发生的概率，利用发达国家的研究数据建立的模型适用性可能较差，很有必要建立适合我国国情的DRM。另外，随着全球抗生素滥用MRSA的出现，建立MRSA剂量-效应模型对于公共卫生安全也非常有必要。

3 结 语

我国作为生鲜畜禽肉消费大国，目前对于生鲜畜禽肉风险评估的研究较少，但现实情况显示我国生鲜畜肉中金黄色葡萄球菌污染严重，产肠毒素风险较高，因此开展金黄色葡萄球菌风险评估非常有必要。结合目前国内外生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌风险评估的研究现状及我国在相关研究工作中存在的问题，本文针对下一步生鲜畜禽肉中金黄色葡萄球菌风险评估研究工作的开展，提出以下建议：endprint

1）国家应进一步加大食品安全风险评估工作的投入。值得注意的是，欧美发达国家目前已经将3 级建模描述食源性致病菌动态生长的方法运用于食品安全风险评估，而我国还是以1、2 级模型为主，这有待于我国加大对微生物风险评估的投入，建立适合我国的预测微生物学数据库与风险评估模型，减少风险评估过程的不确定性，提高风险评估结果的可靠性，并同HAPPC有效结合，规范我国畜禽饲养、屠宰、加工、销售等环节的安全卫生。

2）应结合我国居民的消费习惯全面考虑整个风险评估过程，建全失活模型、交叉污染模型，力求建立更加全面、系统的风险评估模型。金黄色葡萄球菌肠毒素是引起食物中毒最主要的食品安全風险因素，突破毒素的摄入与人体致病反应的DRM将填补我国金黄色葡萄球菌DRM缺失的漏洞，更有利于QMRA的开展。

3）需要加大对我国农贸市场生鲜畜禽肉销售模式与发达国家生鲜畜禽肉销售模式的风险评估数据研究，获得对比数据，为我国广泛存在的零售农贸市场的存在形式或卫生条件改进提供参考和建议。

参考文献：

[1] HASINER E， YU X H. Meat consumption and democratic governance： a cross-national analysis[J]. China Economic Review， 2016. DOI：10.1016/j.chieco.2016.06.008.

[2] 中国肉类协会. 最新食品前景报告： 2016年全球肉类的生产总量约为3.207 亿吨[EB/OL]. （2016-7-4）[2016-8-12]. http：//www.chinameat.org/detail_738.html.

[3] 联合国粮食及农业组织.肉类消费[EB/OL]. （2014-11-25）[2016-8-27].

http：//www.fao.org/ag/againfo/themes/zh/meat/background.html.

[4] 张周建， 张卫兵， 卢丹， 等. 南通市鲜（冻）畜禽肉食品安全风险监测结果分析与研究[J]. 中国公共卫生管理， 2015， 31（5）： 632-634.

[5] 程广燕， 刘珊珊， 杨祯妮， 等. 中国肉类消费特征及2020年预测分析[J]. 中国农村经济， 2015（2）： 76-82.

[6] 郭锡铎. 世界肉类工业发展趋势以及我国现状与思考[C]//肉类科技交流会暨中国畜产品加工研究会肉类科技大会. 法兰克福： 中国畜产品加工研究会， 2001： 6-10.

[7] 陈万义， 游春萍， 刘振民. 金黄色葡萄球菌肠毒素的研究进展[J]. 乳业科学与技术， 2015， 38（6）： 31-37.

[8] PINCHUK I V， BESWICK E J， REYES V E. Staphylococcal enterotoxins[J]. International Journal of Food Microbiology， 2010， 61（1）： 1-10. DOI：10.3390/toxins2082177.

[9] MURRAY R J. Recognition and management of Staphylococcus aureus toxin-mediated disease[J]. Internal Medicine Journal， 2005， 35（Suppl 2）： S106-S119. DOI：10.1111/j.1444-0903.2005.00984.x.

[10] 李自然， 施春雷， 宋明辉， 等. 上海市食源性金黄色葡萄球菌分布状况[J]. 食品科学， 2013， 34（1）： 268-271.

[11] 区丽容， 彭力荇， 邹海文. 2015年云浮市市售生食品中食源性致病菌污染监测[J]. 中国保健营养， 2015， 25（15）： 310-311.

[12] 欧阳以恒. 重庆市永川区生肉及生食肉类产品中食源性致病菌的检测结果与分析[J]. 今日健康， 2016， 15（2）： 398.

[13] 朱静鸿， 龚云伟， 李月婷， 等. 2013～2014年长春市食品中食源性致病菌检测及分析[J]. 食品安全质量检测学报， 2016， 7（1）： 27-32.

[14] Codex Alimentarius Commission. Principles and guidelines for the conduct of microbiological risk assessment， CAC/GL-30[EB/OL]. （2014-07-18）[2016-08-26]. http：//www.codexalimentarius.org/input/download/standards/10741/CXG_063e.pdf.

[15] MATARAGAS M， SKANDAMIS P N， DROSINOS E H. Risk profiles of pork and poultry meat and risk ratings of various pathogen/product combinations[J]. International Journal of Food Microbiology， 2008， 126（1/2）： 1-12. DOI：10.1016/j.ijfoodmicro.2008.05.014.

[16] OMOE K， ISHIKAWA M， YU S， et al. Detection of seg， seh， and sei genes in Staphylococcus aureus isolates and determination of the enterotoxin productivities of S. aureus isolates harboring seg， seh， or sei genes[J]. Journal of Clinical Microbiology， 2002， 40（3）： 857-862. DOI：10.1128/JCM.40.3.857-862.2002.endprint

[17] VARSHNEY A K， MEDIAVILLA J R， ROBIOU N， et al. Diverse enterotoxin gene profiles among clonal complexes of Staphylococcus aureus isolates from the Bronx， New York[J]. Applied and Environmental Microbiology， 2009， 75（21）： 6839-6849. DOI：10.1128/AEM.00272-09.

[18] LINDQVIST R， SYLV?N S， V?GSHOLM I. Quantitative microbial risk assessment exemplified by Staphylococcus aureus， in unripened cheese made from raw milk[J]. International Journal of Food Microbiology， 2002， 78（1/2）： 155-170. DOI：10.1016/S0168-1605（02）00237-4.

[19] CROTTA M， RIZZI R， VARISCO G， et al. Multiple-strain approach and probabilistic modeling of consumer habits in quantitative microbial risk assessment： a quantitative assessment of exposure to staphylococcal enterotoxin A in raw milk[J]. Journal of Food Protection， 2016， 79（3）： 432-441.

DOI：10.4315/0362-028X.JFP-15-235.

[20] LEE H， KIM K， CHOI K H， et al. Quantitative microbial risk assessment for Staphylococcus aureus， in natural and processed cheese in Korea[J]. Journal of Dairy Science， 2015， 98（9）： 5931-5945. DOI：10.3168/jds.2015-9611.

[21] DING T， YU Y Y， SCHAFFNER D W， et al. Farm to consumption risk assessment for Staphylococcus aureus， and staphylococcal enterotoxins in fluid milk in China[J]. Food Control， 2016， 59： 636-643.

DOI：10.1016/j.foodcont.2015.06.049.

[22] BOGDANOVI?OV? K， NECIDOV? L， HARU?TIAKOV? D， et al. Milk powder risk assessment with Staphylococcus aureus toxigenic strains[J]. Food Control， 2016， 73： 2-7. DOI：10.1016/j. foodcont.2016.07.007.

[23] YONG J L， JUNG B S， KIM K T， et al. Predictive model for the growth kinetics of Staphylococcus aureus， in raw pork developed using integrated pathogen modeling program （IPMP） 2013[J]. Meat Science， 2015， 107： 20-25. DOI：10.1016/j.meatsci.2015.04.006.

[24] ZEAKI N， RONG C， SKANDAMIS P N， et al. Assessment of high and low enterotoxin A producing Staphylococcus aureus， strains on pork sausage[J]. International Journal of Food Microbiology， 2014， 182/183（28）： 44-50. DOI：10.1016/j.ijfoodmicro.2014.05.010.

[25] WALLIN-CARLQUIST N， M?RTA D， BORCH E， et al. Prolonged expression and production of Staphylococcus aureus， enterotoxin A in processed pork meat[J]. International Journal of Food Microbiology， 2010， 141（8）： S69-S74. DOI：10.1016/j.ijfoodmicro.2010.03.028.

[26] World Health Organization. WHOs first global report on antibiotic resistance reveals serious， worldwide threat to public health[EB/OL]. （2015-06-20）[2015-08-27]. http：//www.who.int/mediacentre/news/releases/2014/amr-report/en.endprint

[27] SMITH T C， PEARSON N. The emergence of Staphylococcus aureus ST398[J]. Vector Borne and Zoonotic Diseases， 2011， 11（4）： 327-339. DOI：10.1089/vbz.2010.0072.

[28] MEEMKEN D， BLAHA T， TEGELER R， et al. Livestock associated methicillin-resistant Staphylococcus aureus （LaMRSA） isolated from lesions of pigs at necropsy in northwest Germany between 2004 and 2007[J]. Zoonoses and Public Health， 2010， 57（7/8）： e143-e148. DOI：10.1111/j.1863-2378.2009.01313.x.

[29] WATERS A E， CONTENTECUOMO T， BUCHHAGEN J， et al. Multidrug-resistant Staphylococcus aureus in US meat and poultry[J]. Clinical Infectious Diseases， 2011， 52（10）： 1227-1230. DOI：10.1093/cid/cir181.

[30] KELMAN A， SOONG Y A， DUPUY N， et al. Antimicrobial susceptibility of Staphylococcus aureus from retail ground meats[J]. Journal of Food Protection， 2011， 74（10）： 1625-1629. DOI：10.4315/0362-028X.JFP-10-571.

[31] BHAUMIK P K， HARMS K， CHATTOPADHYAY S. Isolation and characterization of methicillin-resistant Staphylococcus aureus from swine and workers in China[J]. Journal of Antimicrobial Chemotherapy， 2009， 64（4）： 680-683. DOI：10.1128/AEM.01110-08.

[32] LASSOK B， TENHAGEN B A. From pig to pork： methicillin-resistant Staphylococcus aureus in the pork production chain[J]. Journal of Food Protection， 2013， 76（6）： 1095-1108. DOI：10.4315/0362-028X.JFP-12-341.

[33] FRITSCHE S， WANG X， NICHELMANN L， et al. Comparison of spa types， SCCmec types and antimicrobial resistance profiles of MRSA isolated from turkeys at farm， slaughter and from retail meat indicates transmission along the production chain[J]. PLoS One， 2014， 9（5）： e96308. DOI：10.1371/journal.pone.0096308.

[34] ARGUD?N M ?， FETSCH A， TENHAGEN B A， et al. Virulence and resistance determinants in methicillin-resistant Staphylococcus aureus （MRSA） ST398 isolates[C]//European Congress of Clinical Microbiology and Infectious Diseases. Helsinki： European Society for Clinical Microbiology and Infectious Diseases， 2009： 1.

[35] ANDREOLETTI O， BUDKA H， COLLINS J D. Assessment of the public health significance of meticillin resistant Staphylococcus aureus （MRSA） in animals and foods[J]. Efsa Journal， 2009， 993： 2-3. DOI：10.2903/j.efsa.2009.993.

[36] van CLEEF B A， BROENS E M， VOSS A， et al. High prevalence of nasal MRSA carriage in slaughterhouse workers in contact with live pigs in the Netherlands[J]. Epidemiology and Infection， 2010， 138（5）： 756-763. DOI：10.1017/S0950268810000245.endprint

[37] GILBERT M J， BOS M E H， DUIM B， et al. Livestock-associated MRSA ST398 carriage in pig slaughterhouse workers related to quantitative environmental exposure[J]. Occupational and Environmental Medicine， 2012， 69（7）： 472-478. DOI：10.1136/oemed-2011-100069.

[38] ANTHONY C L， POPKEN D A. Quantitative assessment of human MRSA risks from swine[J]. Risk Analysis， 2014， 34（9）： 1639-1650. DOI：10.1111/risa.12255.

[39] 李娇， 董庆利， 陆柏益， 等. 国内外原料乳中金黄色葡萄球菌风险评估研究综述[J]. 乳业科学与技术， 2015， 38（1）： 26-31. DOI：10.7506/rykxyjsl671-5187-201501007.

[40] 翟明爽， 徐斐， 曹慧， 等. 即食熟肉制品中主要致病菌的半定量风险评估[J]. 微生物学杂志， 2014， 34（2）： 92-98. DOI：10.3969/j.issn.1005-7021.2014.02.019.

[41] 周晏， 周国燕， 徐斐， 等. 生食水产品中主要致病菌的半定量风险评估[J]. 食品研究与开发， 2015， 36（4）： 108-114. DOI：10.3969/j.issn.1005-6521.2015.04.028.

[42] 于艳艳. 原料乳中金黄色葡萄球菌生长模型的建立及风险评估[D]. 杭州： 浙江大学， 2015： 19-58.

[43] 赖章林. 搅打奶油中金黄色葡萄球菌预测模型的建立[D]. 上海： 上海海洋大学， 2015： 20-41.

[44] 关正萍. 猪肉中五种致病菌多重PCR快速检测方法及金黄色葡萄球菌生长预测模型研究[D]. 南京： 南京农业大学， 2014： 108-134.

[45] 汪慧春. 面包虾中金黄色葡萄球菌生长预测模型的建立[D]. 湛江： 广东海洋大学， 2015： 9-54.

[46] 骆璇， 郭红卫， 王颖， 等. 上海市猪肉中金黄色葡萄球菌定量风险评估[J]. 中国食品卫生杂志， 2010， 22（3）： 244-249.

[47] 韩荣伟， 于忠娜， 张莉， 等. 我国鸡肉产品中沙门氏菌风险评估的研究进展[J]. 食品科学， 2015， 36（23）： 372-376. DOI：10.7506/spkx1002-6630-201523066.

[48] 王李伟， 田明胜， 王颖， 等. 上海市市售禽肉中金黄色葡萄球菌污染的半定量风险评估[J]. 上海预防医学， 2015（3）： 159-161.

[49] 葉小华. 动物源性耐甲氧西林金黄色葡萄球菌跨宿主感染的风险研究[D]. 广州： 南方医科大学， 2015： 58-120.

[50] 刘伟东， 叶小华， 姚振江， 等. 动物密切接触者耐甲氧西林金黄色葡萄球菌携带风险研究[J]. 中华疾病控制杂志， 2015， 19（5）： 484-487. DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2015.05.015.

[51] 金涛. 金黄色葡萄球菌毒力因子PVL， SpA和Coa在骨髓炎的作用研究[D]. 重庆： 第三军医大学， 2015： 9-90.

[52] 姜如金， 朱健铭， 翁幸鐾， 等. 侵袭性感染金黄色葡萄球菌的毒力基因系统研究[J]. 中华医院感染学杂志， 2016， 26（7）： 1444-1447. DOI：11816/cn.ni.2016-152015.

[53] DONG Q L， BARKER G C， GORRIS L G M， et al. Status and future of quantitative microbiological risk assessment in China[J]. Trends in Food Science and Technology， 2015， 42（1）： 70-80. DOI：10.1016/j.tifs.2014.12.003.

[54] OSCAR T P. Plenary lecture： innovative modeling approaches applicable to risk assessments[J]. Food Microbiology， 2011， 28（4）： 777-781. DOI：10.1016/j.fm.2010.05.017.

[55] FERRER J， PRATS C， L?PEZ D， et al. Mathematical modelling methodologies in predictive food microbiology： a SWOT analysis[J]. International Journal of Food Microbiology， 2009， 134（1/2）： 2-8. DOI：10.1016/j.ijfoodmicro.2009.01.016.

[56] TANGO C N， PARK J， OH D H. An experimental validated in silico model to assess Staphylococcus aureus growth kinetics on different pork products[J]. Journal of Applied Microbiology， 2015， 120（3）： 684-696.endprint

DOI：10.1111/jam.13028.

[57] MANSUR A R， PARK J H， OH D H. Predictive model for growth of Staphylococcus aureus on raw pork， ham， and sausage[J]. Journal of Food Protection， 2016， 79（1）： 132-137. DOI：10.4315/0362-028X.JFP-15-227.

[58] INGHAM S C， WADHERA R K， FANSLAU M A， et al. Growth of Salmonella serovars， Escherichia coli O157：H7， and Staphylococcus aureus during thawing of whole chicken and retail ground beef portions at 22 and 30 ℃[J]. Journal of Food Protection， 2005， 68（7）： 1457-1461.

[59] AKKERMANS S， FERNANDEZ E N， LOGIST F， et al. Introducing a novel interaction model structure for the combined effect of temperature and pH on the microbial growth rate[J]. International Journal of Food Microbiology， 2016. DOI：10.1016/j.ijfoodmicro.2016.06.011.

[60] GIL M M， MILLER F A， BRAND?O T R S， et al. Predictions of microbial thermal inactivation in solid foods： isothermal and

non-isothermal conditions[J]. Procedia Food Science， 2016， 7： 154-157.

DOI：10.1016/j.profoo.2016.06.006.

[61] 骆旋. 上海市鲜猪肉中金黄色葡萄球菌定量风险评估[D]. 上海： 复旦大学， 2010： 35-51.

[62] DONG Qingli. Exposure assessment of Bacillus cereus in Chinese-style

cooked rice[J]. Journal of Food Process Engineering， 2013， 36（3）：

329-336. DOI：10.1111/j.1745-4530.2012.00694.x.

[63] CHAPMAN B， OTTEN A， FAZIL A， et al. A review of quantitative microbial risk assessment and consumer process models for Campylobacter， in broiler chickens[J]. Microbial Risk Analysis， 2016， 2/3： 3-15. DOI：10.1016/j.mran.2016.07.001.

[64] VERBEKE W， P?REZ-CUETO F， de Barcellos M D， et al. European citizen and consumer attitudes and preferences regarding beef and pork[J]. Meat Science， 2010， 84（2）： 284-292. DOI：10.1016/j.meatsci.2009.05.001.

[65] 房文艳， 高新磊， 李继， 等. 城市社区农贸市场空气微生物及抗生素抗性基因研究[J]. 生态毒理学报， 2015， 10（5）： 95-99. DOI：10.7524/AJE.1673-5895.20150528007.

[66] 黄莉來， 方培库. 平阳县农贸市场食品金黄色葡萄球菌污染状况及耐药性研究[J]. 海峡预防医学杂志， 2016， 22（3）： 71-72.endprint