张子叶，刘丽敏，王晔茹，丁 甜，方 婷，李长城*

    (1 福建农林大学食品科学学院 福州 350002 2 国家食品安全风险评估中心 北京 100022 3 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 杭州 310030)

    金黄色葡萄球菌是常见的食源性致病菌之一，广泛存在于自然界和食品加工环境中[1]。在适当的条件下，该菌可产生耐热性肠毒素[2-3]。人体摄入由金黄色葡萄球菌及其肠毒素污染的食品后，可引发恶心、呕吐、腹痛、虚脱、休克、体温过低等食物中毒症状[4-5]。近年来，我国由金黄色葡萄球菌引发的食物中毒报道层出不穷，其中，2017年由该菌引起的食物中毒事件占细菌性食物中毒事件的20%左右，仅次于沙门氏菌和副溶血性弧菌，且主要与肉制品等动物源食品相关[6-8]。此外，以烤鸭为代表的即食鸭肉制品是我国常见的熟肉食品之一，深受消费者青睐[9]。然而，同大部分熟肉食品一样，烤鸭制品通常在敞开或半敞开的环境中加工、贮藏或销售，极易遭受包括金黄色葡萄球菌在内的食源性致病菌的污染[10]。方太松等[11]报道，2003-2017年期间，我国熟制鸭肉制品中金黄色葡萄球菌的检出率约8.11%，置信区间2.64%～22.32%。探究包括烤鸭制品在内的熟肉食品中金黄色葡萄球菌的生长规律对促进该菌的防控、保障熟肉制品安全具有重要意义。

    预测微生物学模型是描述食品中微生物生长或失活行为的有效工具，可以用于微生物定量风险评估或货架期预测[12-13]。传统的微生物预测模型构建采用“两步法”：第1 步构建初级模型，描述恒定环境因子(比如温度、pH 值、水分活度)状态下微生物数量随时间的变化，通过非线性回归获得生长速率和迟滞期等参数；第2 步构建二级模型，描述环境因子对生长速率或迟滞期的影响，通过非线性回归获得最低、最大生长温度或pH 值等参数；因其涉及两次非线性回归，故数据分析过程中累积误差相对较大[14]。为减小建模过程中的累积误差，近年来，有文献报道使用“一步法”对数据进行整体分析，即通过一次非线性回归同步构建初级模型和二级模型[15]。目前，已有关于熟肉制品中金黄色葡萄球菌生长预测模型的文献报道[16-18]，然而，其建模过程均基于传统的两步法，缺乏波动温度条件下的预测建模，无法满足实际生产加工、运输、贮藏过程中的应用需求。

    本文研究烤鸭中金黄色葡萄球菌的生长特性，构建基于一步法的动态预测模型，旨在为相关产品中金黄色葡萄球菌的生长模拟与风险评估提供参考。

    1 材料与方法

    1.1 材料与试剂

    烤鸭 ......