预测商业可可风味植物基奶替代品中微生物生长动力学

《JOURNAL OF FOOD SCIENCE》：Predicting Microbial Growth Dynamics in Commercial Cocoa-Flavored Plant-Based Milk Alternatives

　　

本研究评估了蜡样芽孢杆菌（Bacillus cereus）、大肠杆菌（Escherichia coli）和鼠伤寒沙门氏菌（Salmonella Typhimurium）在商业可可风味植物基奶替代品（PBMAs）中于不同温度下的生长，并检验了产品成分对细菌发育的影响。研究人员在25^°C下对所有菌株监测了12 h，并在各自最适生长温度（蜡样芽孢杆菌为30^°C，大肠杆菌和鼠伤寒沙门氏菌为37^°C）下进行了额外监测。分析了PBMAs的营养成分，并通过主成分分析（PCA）识别关键成分因素。结果显示，在所有可可风味PBMAs上，大肠杆菌和鼠伤寒沙门氏菌在37^°C下的种群增长显著高于25^°C（p < 0.05）；而对于蜡样芽孢杆菌，25^°C与30^°C之间的差异较小，仅在基质A上观察到统计显著性（p < 0.05）。细菌物种（MS = 10.49, p < 0.001）、基质成分（MS = 0.48, p < 0.001）及二者的交互作用（MS = 0.29, p = 0.001）显著影响生长。基于环境因子（温度）、PCA得分（反映基质成分，特别是蛋白质、纤维、脂肪、钠和能量平衡，对于蜡样芽孢杆菌还包括钠、纤维和pH相关特性）以及时间构建的回归模型准确再现了细菌生长（R² = 0.857–0.898），突出了这些因子的联合效应。通过将新的PBMA配方映射到测试的成分空间，该模型也可支持污染风险评估，并有助于确保消费者安全。

论文解读

研究背景与问题：近年来，植物基食品消费显著增长，其中植物基奶替代品（PBMAs）成为市场快速扩张的品类。然而，PBMAs的微生物安全性问题日益凸显，尤其是在气候驱动的温度波动可能导致配送和储存过程中非无菌事件增多的背景下。蜡样芽孢杆菌（Bacillus cereus）、大肠杆菌（Escherichia coli）和鼠伤寒沙门氏菌（Salmonella Typhimurium）是植物基食品中常见的食源性病原体，其中B. cereus因能形成耐热芽孢而尤为值得关注。目前，对于可可风味PBMAs中这些病原体的生长动态，特别是在产品成分与储存温度联合作用下的研究仍十分有限。因此，开展此项研究以评估不同温度下三种病原体在商业可可风味PBMAs中的生长，并分析产品成分对细菌发育的影响，旨在为消费者安全和产品加工储存实践提供科学依据。论文发表于《JOURNAL OF FOOD SCIENCE》。

主要技术方法：研究使用了从巴西坎皮纳斯市采购的五个品牌（A–E）的商业超高温瞬时灭菌（UHT）可可风味植物基饮料。通过选择性培养基对目标病原体进行定量计数，并测定样品pH值。利用主成分分析（PCA）基于10个成分变量（总脂肪、总蛋白质、总纤维、总碳水化合物、总糖、添加糖、钙、总钠、能量值、pH）进行降维，识别关键成分差异。最后，针对每种菌株构建多元线性回归模型，以时间、温度及前三个主成分为自变量预测细菌种群增长（ΔLogN）。

研究结果：

- 生长动力学比较：在25^°C下孵育12 h，B. cereus的种群增长最显著，E. coli和S. Typhimurium增长较低，其中S. Typhimurium增幅最小。这一结果与B. cereus的高代谢多样性和胞外酶产生能力有关，使其在植物基营养基质中具有竞争优势。

- 方差分析（ANOVA）：双因素ANOVA显示，细菌物种（MS=10.49, p<0.001）、PBMAs品牌（MS=0.48, p<0.001）及二者的交互作用（MS=0.29, p=0.001）均显著影响细菌增长。其中物种因素贡献最大。Tukey事后检验进一步将不同菌株和基质分为多个同质组，表明菌株与基质间的特异性组合显著影响生长能力。

- 温度影响：对于E. coli和S. Typhimurium，37^°C下的种群增长显著高于25^°C（p<0.05），符合其最适生长温度。对于B. cereus，30^°C与25^°C之间的差异较小，仅在基质A上达到统计显著性（p<0.05），表明B. cereus对温度变化的敏感性受基质成分调节。

- 主成分分析（PCA）：前三个主成分（PC1–PC3）解释了总方差的90.7%。PC1正相关于总碳水化合物、添加糖、总糖和总钠，负相关于总脂肪；PC2负相关于总钠、总纤维和pH，正相关于钙；PC3负相关于总蛋白质、能量值和总纤维。得分图清晰分离了各基质：基质A具有高钠、高纤维和较高的pH；基质B富含蛋白质、纤维和能量；基质C富含碳水化合物、糖分、钠和钙，低脂肪；基质D兼具碳水化合物和钠富集以及较高的蛋白质、纤维和能量；基质E低碳水化合物和糖分，高脂肪。

- 回归模型：多元线性回归模型（ΔLogN = β₀ + β₁τ + β₂T + β₃PC1 + β₄PC2 + β₅PC3）显示，时间、温度和基质成分显著影响细菌增长。PC3（主要与基质B相关）是全菌种中最强的预测因子，反映了蛋白质、纤维、脂肪、钠和能量平衡的重要性。PC2（与基质A和C相关）在B. cereus中影响显著，但在E. coli和S. Typhimurium中较弱。PC1对模型稳定性起支持作用。模型评估指标优良：相关系数R=0.92–0.94，决定系数R²=0.857–0.898，低RMSE和MAE值证实了模型的高精度。

讨论与结论：讨论部分指出，PCA得分回归模型能够作为数据驱动的工具，在新PBMA配方开发中预测细菌生长，从而优先选择更安全的成分组合。但若配方成分与训练集差异显著，预测结果需经实验验证。研究结论：本研究表明，PBMAs的成分显著影响病原体行为，其中蛋白质、纤维、脂肪、钠和能量是促进细菌生长的关键营养驱动力；温度是另一个关键决定因素。PCA揭示出基质差异的三个主要维度：营养密度（蛋白质、能量和纤维）——PC3，矿物质含量与pH——PC2，以及碳水化合物与脂肪的平衡——PC1。每种基质在这些维度上具有独特特征。基于PCA得分的回归模型准确捕捉了生长模式，强调了同时考虑配方特性和储存条件的必要性。这些发现为预测工具开发提供了框架，有助于确保可可风味PBMAs的微生物安全。