大型食品（禽肉）生产企业弯曲菌感染流行的风险预测模型探索与建立

1、大型食品（禽肉）生产企业弯曲菌感染流行的风险预测模型探索与建立摘要：食品安全是全球公众关注的焦点问题，由微生物污染造成的食源性疾病一直是食品安全中突出的问题之一，而由食源性感染病原菌弯曲菌(campylobacter)引起的腹泻在食物中毒病例中位居榜首。食用弯曲菌污染的食品（禽肉）是公认的引起弯曲菌感染流行的主要因素，而禽肉生产加工过程是弯曲菌污染的主要环节。本文选择大型鸡肉生产企业为研究对象，通过对鸡肉生产加工过程中主要环节弯曲菌的流行规律监测，分析引起感染的主要影响因素，并应用预测微生物学方法进一步进行分析进而建立大型食品生产企业弯曲菌感染流行的风险预测数学模型。流行病学结果显示，各环节的

2、阳性率均高，呈逐步上升的趋势，消毒预冷环节能有效降低鸡肉中的弯曲菌数量，且建立的模型预测数值与实际监测结果差异不显著，模拟效果好，同时在此基础上应用预测微生物学理论和现代计算机技术开发了大型鸡肉生产加工过程弯曲菌污染风险预测模型软件。本研究结果将为食源性弯曲菌疾病预警体系的建立奠定基础，并为相关政府部门的决策提供依据。关键词：食品安全 生产加工 弯曲菌 定量检测 数学模拟 预测微生物学 预测软件1 前言根据世界卫生组织的估计，全球每年发生食源性疾病数十亿例；由微生物污染引起的食源性疾病一直是食品安全中突出的问题之一。即使是在卫生条件相对较好的发达国家，平均每年也有1/3的人群感染食源性疾病1。

3、由此可见对食源性疾病的检测和控制极其重要。弯曲菌(campylobacter)作为一种重要的食源性感染病原菌，在许多经济发达国家由其引起的腹泻在细菌性腹泻病例数量中位居榜首。在发展中国家，其引起的肠炎病例仅次于沙门氏菌和志贺氏菌,在很多地区甚至有超过沙门氏菌的趋势2。世界卫生组织已将该弯曲菌病列为最常见的食源性传染病之一3。从2003年起，我国国家食源性疾病监测网也将弯曲菌列为主要监测对象。弯曲菌为革兰氏阴性菌，它能引起散发性和地方流行性的胃肠炎暴发，特别是对具有免疫缺陷性的群体，如癌症病人、艾滋病病人、糖尿病人、小孩和老人等，危害更加严重。弯曲菌肠炎潜伏期约为17天，主要症状有发热、腹痛、水

4、样或粘液血性腹泻以及呕吐。另外，弯曲菌还被认为是人格林-巴利综合征（guillain-barr syndrome, gbs）最主要的前驱因子4,5，严重威胁到公众的卫生安全。家禽是弯曲菌病最重要的传染源，鸡群感染率可达100%，弯曲菌的传播主要是通过水平传播，禽肉被公认为人弯曲菌病的最重要来源，消费禽肉与人弯曲菌病的流行有紧密相关性。进入屠宰场弯曲菌阳性禽群的细菌数量是巨大的，肠内容物的泄漏不仅污染胴体，而且引起环境污染导致屠宰场外界环境的污染，新鲜禽肉产品的污染率最高可达100%，胴体的细菌量可达108cfu。据相关组织对30余个国家的调查表明，上世纪80年代中期弯曲菌在鸡中已经广泛分布6。

5、而最近的调查研究显示，市场上出售的75%的活禽和80%的禽肉中含有弯曲菌。由此可见，对弯曲菌的预防和控制迫在眉睫，而禽肉生产加工过程作为禽肉被弯曲菌污染的主要环节，更是预防和控制弯曲菌污染的重要环节。食品安全质量控制涉及面广，“战线”长，从生产加工流通全程来看，禽肉中弯曲菌的防控涉及饲养、屠宰加工、贮存运输、销售等诸多环节，而且现行的技术存在检测难度大、检测结果的滞后性等特点，对人的食源性弯曲菌病流行控制造成极大的威胁。预测微生物学是运用数学、工程学、统计学和微生物学建立数学模型，对食品中微生物的生长和残存进行定量分析的一门新兴学科，该学科不仅可以对食品安全作出快速评估的预测，而且可用于货架期

6、预测，在食品质量安全研究中具有重要意义7。本文则通过对禽肉生产加工过程主要环节进行弯曲菌流行病学规律研究，并应用预测微生物方法，进一步对禽肉流行病学数据分析，建立数学模拟模型，为弯曲菌的预防和控制提供了更加有力的依据与手段。2 禽肉食品生产加工企业弯曲菌流行病学数据的采集以鸡肉加工企业为例2.1 样品的采集样品采集时使用的棉球的制备：在100个医用脱脂棉球（棉球的规格为0.8g/个）中加入200ml的pbs(磷酸盐缓冲液，ph 7.2)，使pbs均匀地分布于每个棉球。样品的采集：参考美国农业部食品安全检查署（fsis）haccp法规中的采样方法。在禽肉屠宰加工企业采集样品。使用上述含pbs的棉

7、球均匀地擦拭禽肉内外表面（先擦拭外表面250cm2，后擦拭内表面250cm2，共计500cm2），将擦拭好的棉球置于采样袋内，并将样品置于冰盒中，4h内运送至实验室进行检测。禽肉屠宰加工过程样品采集环节如下：（1）禽类进入屠宰场之前，使用无菌棉签采集禽类泄殖腔样品，样品置于carry-blair运送培养基，编号为a。（2）禽类进入屠宰场脱羽之后，采集禽肉表面细菌样品，样品置于采样袋，编号为b。（3）禽类开膛取完内脏之后，采集禽肉内外表面细菌，样品置于采样袋，编号为c。（4）禽肉消毒预冷之后，采集禽肉内外表面细菌，样品置于采样袋，编号为d。（5）禽肉经过包装区包装之后，采集禽肉内外表面细菌，样品

8、置于采样袋，编号为e。（6）禽肉进入冻库之后，采集禽肉内外表面细菌，样品置于采样袋，编号为f。（7）采集环节a、b、c、d、e和f的环境样品（使用pbs浸泡过的棉球擦拭，样品置于采样袋中），分别编号为ha、hb、hc、hd、he和hf。2.2 弯曲菌定量检测试剂的配制培养基配制用水：普通蒸馏水煮沸5-10min将水中氧气充分释放，冷却用于培养基配制。弯曲菌生长促进剂：丙酮酸钠、焦亚硫酸钠、硫酸亚铁和各称取5 g，加入50 ml 蒸馏水充分溶解，用0.22m滤膜过滤备用。carry-blair氏运送培养基：硫基乙醇酸钠1.5g、磷酸氢二钠1.1g、氯化钠5g、琼脂5g、蒸馏水1000ml、1氯化

9、钙9ml。除氯化钙外其它按上述成分配制加热溶解，冷却至50加1氯化钙，校正ph 8.4，121，15min，分装，每支58ml，备用（样本可在其中保存72h）。含抗生素和生长促进剂ccda培养基的配制：按ccda产品说明书配制培养基，高压灭菌后，冷却至50-60加入以下6种抗生素，使得培养基中各抗生素的最终浓度分别为：多粘菌素b，0.0067g/l；甲氧苄氨嘧啶，0.1g/l；利福平，0.1g/l；放线菌酮，1g/l；头孢哌酮，0.128g/l；两性霉素b，0.04g/l。培养基中生长促进剂的最终浓度为0.5%（质量/体积）。2.3 样品的处理2.3.1 泄殖腔样品：从运送培养基中取出棉拭，置

10、于含500l灭菌pbs的eppendorf管中，充分浸透20 min，间隔振荡数次；取出棉拭。2.3.2 禽肉样品：挤出无菌棉球中的pbs置于eppendorf管中。2.4 弯曲菌的计数将以上处理好的样品，分别取100l涂布于含有抗生素的ccda平板中，421、10% co2培养箱培养482h后计数。2.5 弯曲菌分离株的鉴定2.5.1 多重pcr方法：参照何蕊等的方法8，选取弯曲菌属16s rrna基因、空肠弯曲菌mapa基因和结肠弯曲菌ceue基因设计引物。2.5.2 国标方法：参照gb/t 4789.9-2008进行9。3 大型鸡肉生产加工企业弯曲菌流行病学分析3.1 鸡肉生产加工过程弯

11、曲菌流行病学研究样品采集为了研究禽肉生产加工过程中弯曲菌的流行规律，项目从探究鸡肉生产加工过程起步，经充分的实验设计，选择国内某大型鸡肉生产加工企业采集样品，样品信息如下所示：表1 鸡肉生产加工过程弯曲菌流行病学研究样品信息表编号样品采集季节企业类型样品数样品采集环节数合计样品数1秋季大型3361982冬季大型606360如表1所示，分两次共采集558份样品。在样品采集的6个环节中，对每份样品进行标记，以便于研究鸡肉生产加工过程中弯曲菌的流行规律。样品采集的企业为大型鸡肉生产加工企业，年肉鸡生产能力为4000万只，其产品销往中国各大城市，该企业产品的食品安全对全国人民的健康产生深远的影响。3.

12、2 鸡肉生产加工过程中弯曲菌流行率变化分析不同批次鸡肉生产加工过程中弯曲菌的流行率分析显示，在鸡肉屠宰加工过程中，除了消毒预冷环节的阳性率暂时下降外，各环节的阳性率呈现逐步上升的趋势。这种逐步上升的趋势可能是由鸡肉生产加工过程中机器、操作刀具等因素引起的交叉污染造成的（图1）。从生产加工的季节来看，秋季采集样品的变化趋势与冬季采集样品的变化趋势基本相似，只是冬季采集样品的入厂肛拭检验的阳性率高于秋季采集样品的阳性率，这可能与饲养鸡群的个体差异引起。图1 鸡肉生产加工过程中各环节弯曲菌的阳性率变化图3.3鸡肉生产加工过程中弯曲菌数变化分析在鸡肉生产加工过程的流行病学研究中，为了全面地进行分析，我

13、们根据不同批次、不同环节的弯曲菌数的变化，作图如下所示：如图2所示，秋季样品和冬季样品的脱毛环节阳性样品的弯曲菌数量的平均值分别为1830.64 cfu/100cm2和543.67 cfu/100cm2，而去除内脏环节弯曲菌的平均值却出现了剧烈的上升，分别为3900 cfu/100cm2和1528.79 cfu/100cm2，这说明在去除内脏环节的阳性样品中的弯曲菌可能大部分是由于开膛取内脏时的交叉污染造成的。图2 鸡肉屠宰过程中各环节弯曲菌的带菌量比较图另外，鸡肉进入冻库速冻本应能达到杀灭细菌的效果，但是在速冻环节，样品中的弯曲菌数量出现了上升的情况，这可能是冷冻过程中鸡肉个体之间和鸡肉与储

14、藏框之间的交叉污染造成的。同时，在环境样品中，对储藏框进行检测时，储藏框均为弯曲菌阳性，弯曲菌的数量的平均值为3640 cfu/100cm2。最后，在不同的季节采样的样品各环节的弯曲菌数量基本相似，但在速冻环节出现了差异，发现冬季采集的样品的弯曲菌数量低于秋季采集样品的弯曲菌数量。这表明延长冷冻的时间能对弯曲菌的消减起到较显著的效果。3.4 鸡肉生产加工过程中弯曲菌数频次分布分析为了了解鸡肉中弯曲菌的污染程度，我们对样品中弯曲菌数的分布范围进行分析，鸡肉生产加工过程中弯曲菌数频次分布表如表2所示：由表中可知，除泄殖腔样品外，鸡肉表面弯曲菌的数量主要集中在5000 cfu/100cm2以内，其中

15、鸡肉经过消毒预冷环节以后，鸡肉表面弯曲菌的数量减少到1000 cfu/100cm2以内。虽然消毒预冷没有降低鸡肉群体的弯曲菌阳性率，但是它使得鸡肉表面中弯曲菌的数量大幅的减少，这说明生产加工企业可在该环节加强控制，以达到预防的效果。从季节来看，冬季和秋季样品因群体的差异，使得冬季样品中鸡泄殖腔的弯曲菌数高于秋季的样品，但根据数据分析发现，这种差异是由其中几个样品中弯曲菌数较大造成的，且其他各环节弯曲菌数量的分布差异不显著。总体来讲，鸡肉生产加工过程中弯曲菌的流行规律受季节的影响较小。表2 鸡肉生产加工过程中弯曲菌数频次分布表时间生产环节弯曲菌数分布（cfu/100 cm2）05000秋季泄殖腔

16、擦拭8（24.24%）0（0）7（21.21%）8（24.24%）10（30.30%）脱毛5（15.15%）17（51.52%）9（27.27%）2（6.06%）0（0）清除内脏2（6.06%）10（30.30%）13（39.39%）8（24.24%）0（0）消毒预冷3（9.09%）28（84.85%）2（6.06%）0（0）0（0）包装2（6.06%）25（75.76%）6（18.18%）0（0）0（0）速冻0（0）0（0）7（21.21%）24（72.73%）2（6.06%）冬季泄殖腔擦拭7（11.67%）0（0）3（5.00%）11（18.33%）39（65.00%）脱毛11（18.33

17、%）25（41.67%）24（40.00%）0（0）0（0）清除内脏2（3.33%）7（11.67%）50（83.33%）1（1.67%）0（0）消毒预冷7（11.67%）43（71.67%）10（16.67%）0（0）0（0）包装3（5.00%）43（71.67%）14（23.33%）0（0）0（0）速冻0（0）0（0）23（38.33%）37（61.67%）0（0）3.5 鸡肉生产加工过程中环境中弯曲菌污染分析鸡肉生产加工过程环境中的弯曲菌是引起交叉污染的主要来源，为了对这种交叉污染进行研究，特采集了各生产环节的环境样品，环境样品主要包括地面、清洗液、水沟、工作台面、操作刀具、仪器设备表面

18、和工人操作手套等。其各环节环境样品中弯曲菌数量见表3，编号5与10各环节环境样品均为工人操作手套上的细菌样品，所有环节均为阳性，这表明工人手套可能是一个交叉污染的重要传染源。另外，从各环节环境样品弯曲菌数量的平均值来看，环境样品中弯曲菌数量平均值的变化规律与鸡肉样品的弯曲菌数量的平均值的变化规律一致，出现相似的波动。其中，挂鸡进场区、脱羽转挂区、开膛取肠区和杂物清洗区的环境样品均为阳性，而消毒预冷区中除了下水沟、预冷池壁和工人手套有少量的弯曲菌存在外，地面、消毒池和预冷池均为弯曲菌阴性。但在称重包装区中，弯曲菌数量出现了大幅上升，特别是电子称台面，其弯曲菌的数量最高，这也有可能是一个重要的交叉

19、污染传染源。从两次采集样品的季节角度来看，结果比较稳定，没有出现显著的差异。说明季节的变化对环境中弯曲菌的数量没有显著的影响。表3 鸡肉生产加工过程中环境中弯曲菌数量（cfu/100cm2）样品编号生产环境挂鸡进场区脱羽转挂区开膛取肠区杂物清洗区消毒预冷区称重包装区14202540168006250018302230920396041807070375042808207500570412403800214013700264058604760204017401007306640105017304930041507350167086206170031308329031503250118009709

20、1070298036703100103240107205720115019201801860注：样品编号为1-5为2009年9月份样品，样品编号为6-10为2009年12月份样品。3.6 鸡肉中弯曲菌分离株种属分析弯曲菌是革兰氏染色阴性菌，包括18个种，6个亚种和2个生物变型。我们对分离培养的弯曲菌进行了分析。如表4所示，对分离的157株细菌进行鉴定，空肠弯曲菌为94株，比例为59.87%；结肠弯曲菌为63株，比例为40.13%；未见其他种类的弯曲菌。然而能引起人弯曲菌病的主要弯曲菌类型是空肠弯曲菌和结肠弯曲菌。由此可见，鸡携带的弯曲菌种类对公众健康危害性大，加强对鸡肉中弯曲菌的预防与控制势在

21、必行。表4 鸡肉生产加工过程弯曲菌菌株种类环节autumnwinterin sumc.jejunic.colic.jejunic.colic.jejunic.colia70170240b111118229c111412523d04153157e7365138f10128129环境310637合计3921554294（59.87%）63（40.13%）实际问题数字模拟弯曲菌变化趋势拟合度良好拟合度差修正抽象、简化与明确变量和参数确定影响的因素解释验证与实际进行拟合比较模型求解模拟弯曲菌数变化趋势运用数学方法建立模型回归模型4 鸡肉生产加工过程弯曲菌感染流行的数学预测模拟模型的探索与建立4.1 模

22、拟模型建立技术路线鸡肉生产加工过程中弯曲菌模拟模型建立的技术路线如图3所示，建立模型主要包括提出实际问题、抽象、简化与明确变量和参数、运用数学方法建立模型、对模型进行求解、对模型的验证和模型的应用几个部分。模型应用图3建立模拟弯曲菌数学模型的技术路线图4.2 模拟模型建立的数值定义对鸡肉生产加工六个过程监测的数值进行对数处理，并分别定义为x1、x2、x3、x4、x5、x6。其中，x1为鸡肉肛拭样品中弯曲菌数的对数值；x2为鸡肉脱毛之后表面弯曲菌数的对数值；x3为鸡肉掏除内脏之后表面弯曲菌数的对数值；x4为鸡肉消毒预冷之后表面弯曲菌数的对数值；x5为鸡肉包装之后表面弯曲菌数的对数值；x6为鸡肉冷

23、冻之后表面弯曲菌数的对数值。4.3 模拟模型建立的依据运用matlab (ver7.5.0) 软件，使用回归方程对鸡肉生产加工过程中弯曲菌的数目变化趋势进行预测。4.4 模拟模型的建立在日常的生产生活过程中，我们常常因食用禽肉而受到弯曲菌的威胁，但因为缺乏系统、准确的弯曲菌监测体系，使得我们既不能在生产之前对禽肉中的弯曲菌数进行模拟预测，以提前采取措施而达到控制的目的，也不能再生产之后对禽肉中的弯曲菌数进行模拟溯源，以做到追踪的目的。因此，根据以往监测的大量数据将数学模拟应用于模拟弯曲菌数变化规律的研究具有重大的意义。项目根据流行病学分析的基础数据建立的鸡肉生产过程中弯曲菌预测模型如表5。从鸡

24、肉的初级生产到食用过程，鸡肉的生产加工是一个主要的环节，该过程的研究对弯曲菌的预防和控制起到至关重要的作用。因此，我们针对鸡肉生产加工过程主要环节中弯曲菌数建立模拟模型。如表5所示，在数学模拟模型中，对鸡肉生产加工企业待生产鸡肉进行检测，根据鸡泄殖腔中弯曲菌的浓度，推测出各生产环节中鸡肉表面弯曲菌数，以达到预防的目的。表5 鸡肉生产加工过程中主要生产过程弯曲菌数预测模型模拟方法模拟预测的结果鸡肉生产加工过程中主要生产过程弯曲菌数预测模型方程对鸡肉生产加工企业待生产鸡肉进行检测，推测出各生产环节中鸡肉表面弯曲菌数。脱毛之后鸡肉表面弯曲菌数x2=2.4637x1-1.0832x12+0.1395x

25、13去除内脏后鸡肉表面弯曲菌数x3=0.2618x1+0.1487x12-0.0338x13+2.6819x2-1.6454x22+0.3120x23消毒预冷后鸡肉表面弯曲菌数x4=0.2434x1-0.1041x12+0.0146x13+1.5377x2-1.1828x22+0.2215x23+1.3757x3-0.6115x32+0.0922x33包装后鸡肉表面弯曲菌数x5=-0.6054x1+0.3303x12-0.0452x13-0.4158x2+0.3468x22-0.0591x23+0.7736x3-0.2206x32+0.0093x33+1.3599x4-0.6077x42+0.

26、0899x43速冻后鸡肉表面弯曲菌数x6=0.4326x1-0.2262x12+0.0299x13+1.0275x2-0.9162x22+0.2315x23+2.1732x3-1.3027x32+0.2244x33+0.1720x4-0.1014x42+0.0322x43+1.7854x5-1.3766x52+0.3491x534.5 模拟模型的验证运用建立的模拟模型对监测的数据进行预测计算，并将预测计算的结果与实际监测的数据进行比较分析，以此来对模型进行验证。由表6和表7可知，模型预测的数据与实际监测的数据相比，实际监测的数据波动比模型预测的数据波动稍大些，虽然预测的弯曲菌对数值与实际监测的

27、弯曲菌对数值之间存在一些差异，但这些数值差异并不显著，各组数据的差异在合理的误差范围内，说明该模型的模拟效果好。表6 鸡肉生产加工企业实际监测数据样品编号生产环节abcdef14.232.262.81.451.822.1124.082.322.821.942.021.8333.741.71.640.91.151.244.041.811.890.781.732.1652.62.162.311.662.162.1264.162.112.542.221.082.274.231.943.11.341.562.2183.532.22.71.822.021.5893.981.22.861.892.091.

28、81103.722.032.911.561.382.11表7 鸡肉生产加工企业模型预测结果样品编号生产环节abcdef14.23 1.60 2.57 1.67 1.59 2.00 24.08 1.49 2.62 1.71 1.59 2.00 33.74 1.36 2.68 1.75 1.59 2.01 44.04 1.47 2.63 1.72 1.59 2.00 52.60 1.54 2.46 1.62 1.53 2.09 64.16 1.55 2.60 1.69 1.59 2.00 74.23 1.60 2.57 1.67 1.59 2.00 83.53 1.34 2.68 1.75 1.5

29、8 2.02 93.98 1.44 2.65 1.73 1.59 2.00 103.72 1.36 2.68 1.75 1.59 2.02 4.6 鸡肉生产加工过程弯曲菌预测与风险分析系统软件的开发在前期对食品中弯曲菌定量研究，提出在生产各环节有效控制或杀灭重要食源性致病菌的动力学模型及控制技术操作规范的基础上，为全面提升鸡肉生产加工过程的食品质量安全控制技术创新能力和科技水平，有效解决从饲养到餐桌全过程中的食品安全问题，应用预测微生物学基本理论和计算机技术研制开发了大型鸡肉生产加工过程弯曲菌污染风险预测模型软件。使用该软件，用户可以提前预测产品弯曲菌携带量，借此，生产者可以做好弯曲菌数量控制

30、工作，检验部门可对弯曲菌引起的风险进行管理，从而更加有效地对弯曲菌引起的食源性疾病进行控制。该软件共包括系统登录、项目选择、模型选择、数据输入、计算和统计和系统设置等模块。软件的操作方法与使用的主要页面如下：19此为软件登录页面，按进入系统按钮，即可进入软件操作页面。此为软件的项目选择页面，在此页面，用户可以新建、打开、删除和筛选项目。该页面为模型选择页面，用户可在此选择与实际生产状况相符合的预测模型，以获得更加精准的预测结果（目前本预测模型只针对大型鸡肉生产加工线，即日生产加工量为5万只以上的生产线）。本页面为数据录入页面，用户可通过人工录入和数据导入的方法输入检测数据，经数据检查符合要求后

31、，即可提交分析。此为分析结果的显示页面，在此页面用户可以得到软件的预测结果，结果包括综合分析图，详细预测数据原值表、对数表等，且用户可将数据以excel表和曲线变化图的形式导出。该页面为系统设置页面，在此页面用户可以设置预警临界值，并可在此页面了解数据采集方法、加工模型等相关信息。5 讨论目前对弯曲菌的检测方法的研究主要集中在以定性为基础的分子生物学和血清学方法上，虽然这些方法的敏感性和特异性相对于传统的生化方法有很大的提高，但他们的漏检率高且不能达到对样品中的弯曲菌进行定量的目的。因此，提高样品中的检测率，实现样品中的弯曲菌进行定量的研究是今后发展的趋势。国际粮农组织(fao)和世界卫生组织

32、(who)2009年发表肉鸡弯曲菌风险分析报告认为肉鸡是许多国家食用的一种主要禽肉，而其生产加工过程是鸡肉质量把关的一个重要环节，在该环节中，鸡胴体的表皮和肉常常被弯曲菌污染，这种污染对消费者已构成严重的威胁10。因此，对生产过程进行研究，控制禽肉中的弯曲菌污染，对于提高食品安全质量，确保消费者健康具有非常重要意义。在欧美国家，有许多学者开展了禽肉生产加工过程中弯曲菌的流行病学研究，获得了弯曲菌流行病学的基础数据11,12。在本研究中，我们获得了中国鸡肉生产加工企业弯曲菌污染情况的基础数据。为制定中国弯曲菌的监测与防控策略提供数据支持，进而为中国禽肉生产加工企业的haccp计划的验证和改进提供

33、依据。通过鸡肉生产加工过程中弯曲菌数的数学模拟模型，我们可以在生产加工之前，对鸡肉生产加工企业待生产鸡肉进行检测，根据鸡泄殖腔中弯曲菌的浓度，推测出各生产环节中鸡肉表面弯曲菌数，以达到预防的目的。另外，可根据本模型开发弯曲菌预测和风险分析软件。生产加工企业可通过软件对弯曲菌引起的风险进行控制，风险管理部门可通过软件对弯曲菌引起的风险进行管理，从而更加有效地对弯曲菌引起的食源性疾病进行控制。但本模型的建立主要依赖于不同环节弯曲菌感染数量这个单一因素，随着研究的深入，应将禽肉生产加工过程中的多种影响因素转化为相应的参数，并设定相应系数进一步改进包括多风险因素的综合预测模型，从而更加全面地对实际生产

34、过程中进行模拟，从而达到更加准确地防控的目的。此外，本项目目前只针对大型鸡肉生产加工线，即日生产加工量为5万只以上的生产线。随着研究的进一步加深，我们力争将预测模型推广适用于更多的禽肉品种和生产线类型。6 展望弯曲菌是一种重要的食源性病原菌,由其引起的弯曲菌病病例在很多国家呈现不断上升的趋势。随着经济的发展和人民生活水平的提高，人民对禽肉的需求量越来越大。禽肉生产加工是禽肉食品制备的重要过程，也是被弯曲菌污染的重要阶段，但目前关于禽肉生产加工企业弯曲菌污染情况的基础数据十分匮乏，这样使得风险管理部门既不能对可能存在的风险进行预测，也不能对已经存在的风险进行溯源管理。在本研究中，我们根据实验中获

35、得的流行病学数据建立了弯曲菌数预测模型，在本研究的后期，我们还将进行深入的研究，通过数学模型开发弯曲菌防控和风险分析软件，为生产加工企业和风险管理部门对弯曲菌的预防和控制提供有力的依据，不断完善该病原菌的防控系统，从而更有效地防止由弯曲菌引起的食源性疾病发生。参考文献：1 胡晓杼，袁宝君. 食源性疾病的预防控制m. 南京: 南京大学出版社, 2005.2 huang jl, yang gj, meng wj, wu lp, zhu ap, jiao xa. an electrochemical impedimetric immunosensor for label-free detection of campylobacter jejuni in diarrhea patients stool based on o-carboxymethyl chitosan surface modied fe3o4 nanoparticles. biosensors and bioelectronics, 2010, 25(5): 1204-12113 shu yw, zhang ls