利用市售鯉魚中分離鑒定得到的腐敗希瓦氏菌進行了生長動力學(xué)模型的建立。通過預(yù)測微生物學(xué)的方法比較Logistic、Gompertz和Baranyi模型的生物學(xué)特性和應(yīng)用特性，對3種模型所得參數(shù)進而構(gòu)建了二級模型并分別進行了內(nèi)部和外部驗證。結(jié)果表明：Logistic、Gompertz和Baranyi模型在內(nèi)部驗證中的r2分別為0.982 4、0.983 6和0.988 4，偏差因子（bias factor，Bf）分別為0.985 0、0.995 0和0.970 0；而外部驗證Bf值分別為0.804、1.177和0.826。Baranyi模型在對微生物生長的預(yù)測性上不僅準確，而且能夠更加有效地進行食品安全預(yù)警，在實際的農(nóng)產(chǎn)品和食品領(lǐng)域具有很好的實用價值。
腐敗希瓦氏菌是水產(chǎn)品中最常見的一類腐敗菌，在低溫中可以存活并生長，不僅能導(dǎo)致食品腐敗，還能引起人類患病，嚴重地影響著水產(chǎn)業(yè)及其農(nóng)副業(yè)的生產(chǎn)和銷售。因此，如何保證水產(chǎn)品及其農(nóng)副產(chǎn)品的質(zhì)量，防止食物中毒就顯得尤為重要。一般而言，采用預(yù)測微生物學(xué)的方法對食品和農(nóng)產(chǎn)品中的微生物進行預(yù)測是現(xiàn)在國內(nèi)外公認的可行方法之一。
在國內(nèi)的預(yù)測微生物學(xué)研究中，多采用Logistic和Gompertz模型，而采用Baranyi模型進行研究的報道還相對較少，而在國外已有大量文獻在使用該模型，尤其是全球最大的開源微生物預(yù)測數(shù)據(jù)庫Combase中也全部都采用Baranyi模型進行擬合回歸。因而對這一模型進行深入和全面的研究，了解其生物學(xué)意義和數(shù)學(xué)特性對于實際中應(yīng)用預(yù)測模型進行安全預(yù)警是十分必要的。
本實驗比較了Logisitc、Gompertz和Baranyi模型，通過內(nèi)部驗證和外部驗證發(fā)現(xiàn)Baranyi模型具有更好的預(yù)測效果和生物學(xué)性能，能夠為食品和農(nóng)業(yè)中微生物引起的危害起到良好的預(yù)警效果。
1材料與方法
1.1菌種與培養(yǎng)基
腐敗希瓦氏菌分離自市售鯉魚，經(jīng)生理生化鑒定及分子鑒定為腐敗希瓦氏菌，四川農(nóng)業(yè)大學(xué)食品學(xué)院實驗室保藏。經(jīng)30℃活化3次后用于生長動力學(xué)實驗。
選用胰蛋白胨大豆肉湯（tryptose soya broth，TSB）培養(yǎng)基和胰蛋白胨大豆瓊脂（tryptic soy agar，TSA）培養(yǎng)基分別作為微生物生長和計數(shù)培養(yǎng)基。
1.2方法
將活化好的菌株按10倍梯度稀釋后，以約為103CFU/mL的接種量接種于TSB中培養(yǎng)，選擇適當時間取樣測定其生長動力學(xué)曲線。每次實驗取3個稀釋梯度，每個稀釋梯度3個平行。實驗所選溫度為：4、10、20、30℃和37℃。
1.3模型的建立
1.3.1一級模型的建立
分別采用Logistic模型（公式（1））、修正Gompertz模型（公式（2））和Baranyi模型（公式（3））對數(shù)據(jù)進行擬合和比較。采用Microsoft Excel軟件中的規(guī)劃求解以最小二乘法的原理進行擬合。
式中：y（t）為微生物在時間t時的自然對數(shù)值（ln（CFU/mL））；y0為微生物的初始濃度（ln（CFU/mL））；ymax為微生物的最大濃度（ln（CFU/mL））；μmax為最大生長速率/h－1；v為底物限值參數(shù)；h0為初始生理狀態(tài)參數(shù)α0的對數(shù)形式，
1.3.2二級模型的建立
采用Ratkowsky模型（公式（4））對一級模型所獲得的最大生長速率（μmax）進行二級模型的建立。采用Microsoft Excel中的規(guī)劃求解進行二級模型的建立。
1.3.3模型的驗證
驗證采用內(nèi)部驗證和外部驗證同時進行。本實驗從Combase數(shù)據(jù)庫中選擇了基本符合本實驗條件的32組數(shù)據(jù)進行外部驗證，其中25組是從培養(yǎng)基中獲得的數(shù)據(jù)，7組是從食品中獲得的數(shù)據(jù)。選擇外源數(shù)據(jù)進行驗證，不僅能說明本實驗所建模型的準確程度，還能體現(xiàn)模型的安全性，說明其在實際中進行預(yù)測的潛在價值。
通過判定系數(shù)r2、均方誤差（mean square error，MSE）、偏差因子（bias factor，Bf）和準確因子（accuracy factor，Af）來驗證模型，公式如下：
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