| 不同贮藏温度下稻花鸡肉优势腐败菌变化及Arrhenius 货架期预测模型的建立 |
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| 引用本文： | 刘梦竹,徐志宏,魏琦麟,涂杜,康桦华.不同贮藏温度下稻花鸡肉优势腐败菌变化及Arrhenius 货架期预测模型的建立[J].现代食品科技,2024,40(2):178-186. |
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| 作者姓名： | 刘梦竹 徐志宏 魏琦麟 涂杜 康桦华 |
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| 作者单位： | （1.岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心,广东肇庆 526238）;（1.岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心,广东肇庆 526238）（2.广东省农业科学院动物卫生研究所,农业农村部兽用药物与诊断技术广东科学观测实验站,广东省畜禽疫病防治研究重点实验室,广东广州 510640） |
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| 基金项目： | 广东省科技计划项目（2019B020217002；2019B020225001；2021B1212050021）；广东省现代农业产业园项目（(2021)1024）；广东省农业科学院学科团队建设（202122TD） |
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| 摘 要： | 为获得稻花鸡肉腐败菌的Arrhenius货架期预测模型，采用培养基初步筛选与16S rDNA全基因序列鉴定优势腐败菌，研究不同贮藏温度（25、4、0 ℃）下优势腐败菌和菌落总数的生长变化，通过化学反应动力学方程构建菌落总数、假单胞菌和沙雷氏菌货架期预测模型并进行验证。结果表明，稻花鸡肉在贮藏过程中逐渐占主导地位的优势腐败菌是假单胞菌属莓实假单胞菌和肠杆菌科沙雷氏菌属液化沙雷氏菌。稻花鸡肉25 ℃常温贮藏下货架期不超过0.5 d，腐败中后期沙雷氏菌占主导地位，4 ℃冷藏保鲜货架期不超过4 d，假单胞菌和沙雷氏菌均随贮藏时间的延长呈增长趋势，0 ℃冰温贮藏货架期不超过10 d，贮藏后期假单胞菌和沙雷氏菌差异性不显著。利用菌落总数、假单胞菌、沙雷氏菌3个指标建立货架期预测模型，3种货架期预测模型预测值与实测值对比，平均相对误差均在允许范围内，预测效果最佳的是假单胞菌货架期预测模型。菌落总数、假单胞菌和沙雷氏菌货架期预测模型均能对稻花鸡肉的货架期进行真实预测。
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| 关 键 词： | 稻花鸡肉 菌落总数 假单胞菌 沙雷氏菌 货架期预测模型 |
| 收稿时间： | 2023/3/9 0:00:00 |
Variation in Dominant Spoilage Bacteria in Daohua Chicken and Establishment of an Arrhenius Shelf-life Prediction Model under Different Storage Temperatures |
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| LIU Mengzhu,XU Zhihong,WEI Qilin,TU Du,KANG Huahua.Variation in Dominant Spoilage Bacteria in Daohua Chicken and Establishment of an Arrhenius Shelf-life Prediction Model under Different Storage Temperatures[J].Modern Food Science & Technology,2024,40(2):178-186. |
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| Authors: | LIU Mengzhu XU Zhihong WEI Qilin TU Du KANG Huahua |
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| Affiliation: | (1.Zhaoqing Branch, Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture, Zhaoqing 526238, China);(1.Zhaoqing Branch, Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture, Zhaoqing 526238, China) (2.Institute of Animal Health, Guangdong Academy of Agricultural Sciences, Scientific Observation and Experiment Station of Veterinary Drugs and Diagnostic Techniques of Guangdong Province, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Key Laboratory of Livestock Disease Prevention of Guangdong Province, Guangzhou 510640, China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Daohua chicken total number of bacterial colonies Pseudomonas Serratia shelf-life prediction model |
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