豆腐特定腐败菌研究及货架期预测模型建立

论文摘要

豆腐富含蛋白质、不饱和脂肪酸和微量元素,深受人们喜爱。但是在生产、运输和贮藏过程中因为微生物的生长繁殖导致产品的腐败,一直是困扰生产者的一个重要问题,同时引发的豆制品食品安全问题是消费者最为关注的。目前,应用数学模型预测豆腐的货架期是提高产品安全监控水平的有效措施之一,而在豆腐中一直没有相关的研究。本论文首先以豆腐为试验材料,从其腐败过程中分离纯化得到4株主要腐败细菌,结合菌株形态学特征、生理生化性状、16S rDNA序列分析确定其种类。然后研究其影响豆腐品质的微生物效应,找出特定的腐败菌,建立科学的品质预测模型,为豆腐生产、流通和销售过程中的品质和安全监控提供理论依据和技术支持。具体研究内容和结果如下:1豆腐贮藏过程中主要腐败菌的分离与鉴定从4个不同品牌的豆腐中分离得到4株优势微生物FM-1、FM-2、FM-3、FM-4。结合菌株形态学特征、生理生化性状、16S rDNA序列分析和根据MEGA3.1软件得到系统发育树等。确定FM-1属稳杆菌属Empedobacter,FM-2、FM-3属吉氏库特氏菌Kurthia gibsonii,FM-4属蜡样芽孢杆菌Bacillus cereus。2豆腐品质变化的微生物效应及其特定腐败菌的判别把分离得到的4株优势微生物分别接种到豆腐的表面,包装后在25℃下贮藏,分别于0h、4h、8h、12h、16h、20h、24h取样,分析不同指标的变化并进行感官评定,研究不同微生物对产品腐败的微生物效应。结果表明,不同微生物对产品的腐败品质的影响不同,且微生物的数量与产品的腐败程度并不完全一致。结合表观指标和品质指标,最终确定稳杆菌FM-1,库特氏菌FM-2、FM-3都是对豆腐起腐败作用的特定腐败微生物。稳杆菌属FM-1最小腐败量为6.3×107cfu/g,库特氏菌属FM-2为1.38×107cfu/g,库特氏菌属FM-3为108cfu/g。3豆腐中库特氏菌生长动力学模型建立和货架期预测将特定腐败菌库特氏菌FM-2接种到豆腐表面,在4℃、12℃、20℃、30℃条件下贮藏,由此建立预测豆腐的微生物学品质和剩余货架期的动力学模型。结果表明,Gompertz函数能够很好的描述豆腐中的微生物生长动态,建立了4种温度下豆腐的微生物生长动力学模型。温度对最大比生长速率(μmax)和延滞时间（Lag）的影响,采用平方根模型（Belehradek）描述呈现良好的线性关系。用豆腐在8℃和25℃的库特氏菌实测值进行验证,偏差度（Bf）和准确度（Af）分别为1.04、1.02和1.20、1.18。获得的剩余货架期的预测模型为:SL=lag-[（8.6-N0）/(μmax*2.718)]*{ln[-ln（7.14-N0）/（8.6-N0）]-1),用豆腐贮藏在8℃和25℃的货架期实测值验证建立的模型,预测值和实测值的相对误差分别为-3.47%和4.89%,说明建立的模型能够快速可靠的预测豆腐的微生物学品质和剩余货架期。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 文献综述
• 1 微生物对豆制品的影响
• 1.1 豆制品中微生物的污染种类
• 1.2 微生物对豆制品的安全危害
• 1.3 微生物对豆制品的致腐作用
• 1.4 豆制品中的生物胺
• 2 16S rDNA序列分析在微生物分类鉴定中的应用
• 2.1 16S rRNA序列分析技术的基本原理
• 2.2 165 rRNA序列分析在细菌分类鉴定中的作用
• 3 预测微生物学的研究进展及其应用
• 3.1 预测微生物学的概念
• 3.2 预测微生物学的研究概况
• 3.3 微生物预测模型的研究概况
• 3.4 微生物生长的数学模型
• 3.5 预测微生物学的应用
• 4 参考文献
• 第二章 豆腐贮存过程中主要腐败菌的分离鉴定
• 1 材料与方法
• 1.1 材料
• 1.2 方法
• 2 结果与分析
• 2.1 腐败菌理化特性的研究
• 2.2 16S rDNA序列同源性分析
• 2.3 讨论
• 3 参考文献
• 第三章 豆腐品质变化的微生物效应及其特定腐败菌的判别
• 1 材料与方法
• 1.1 材料
• 1.2 实验方法
• 1.3 测定的指标与方法
• 2 结果与分析
• 2.1 感官变化
• 2.2 细菌总数的变化
• 2.3 pH值的变化
• 2.4 HPLC测定的生物胺含量变化
• 2.5 讨论
• 2.6 结论
• 3 参考文献
• 第四章 豆腐中库特氏菌生长动力学模型和货架期预测
• 1 材料与方法
• 1.1 材料
• 1.2 实验方法
• 2 结果与分析
• 2.1 特定腐败菌FM-2的最小腐败量
• 2.2 库特氏菌生长曲线和动力学模型
• 2.3 特定腐败菌FM-2的动力学参数
• 2.4 温度对特定腐败菌FM-2生长动力学参数的影响
• 2.5 特定腐败微生物FM-2生长动力学模型的验证
• 2.6 剩余货架期的预测和验证
• 2.7 结论
• 2.8 讨论
• 3 参考文献
• 全文结论及创新点
• 致谢