肉鸡屠宰加工过程中沙门菌污染定量风险评估

现代畜牧网 http://www.cvonet.com 2018/8/30 18:41:39 关注：1356 评论： 我要投稿

摘要：为了构建肉鸡屠宰加工过程中沙门菌污染定量风险评估模型，分析鸡肉中沙门菌的消长变化规律，明确关键风险防控点，采用2015年部分肉鸡屠宰场沙门菌污染监测和调研数据，构建以烫煺后为评估过程起点，包括净膛、清洗预冷和分割传送的模块化过程风险评估模型，以不同分布描述各变量，并通过@RISK 软件模拟运行。结果显示，通过构建的模型模拟屠宰加工后终端鸡肉产品中的沙门菌污染量，90%的可能分布在0～9MPN之间，而依据实际监测数据换算为5.3 MPN，说明模型可信。根据过程中各环节的模拟数据，分析了肉鸡携带的沙门菌消长变化，发现预冷后沙门菌污染总量明显下降，但分割传送后污染总量又有所回升。通过拟合的相关系数分析，明确了传送带上的沙门菌是影响终端鸡肉沙门菌污染的最关键风险点。本研究构建的肉鸡屠宰加工全过程沙门菌定量风险评估模型，可为肉鸡屠宰场沙门菌污染的卫生监管和风险管理提供理论依据。

关键词：肉鸡；屠宰加工；沙门菌；定量风险评估；关键风险点；传送带

  沙门菌病是全世界报道最频繁的食源性疾病之一。有学者对国际上发生的4093起食源性疾病进行了归因分析，发现47.0%是由沙门菌引起的，其中34.0%与鸡肉制品有关。在我国2006—2010年细菌性食物中毒事件中，70%～80%是由沙门菌引起的，其中90.0%以上感染来源于肉类等动物性产品。而据本实验室多年监测数据发现，部分地区屠宰环节鸡肉中沙门菌的污染率高达33.6%。鸡肉是人群沙门菌感染的高危媒介产品。本研究对影响沙门菌污染的各因素进行了风险评估，对风险管理和公共卫生防控有借鉴意义。

  因屠宰加工后的鸡肉直接面对消费者，污染的沙门菌可直接感染消费者。要探究肉鸡屠宰过程中影响鸡肉中沙门菌污染的关键控制点，需构建沙门菌定量风险评估模型。世界卫生组织与联合国粮食及农业组织早在2002年就出台了鸡蛋和肉鸡中沙门菌风险评估报告，但是对屠宰环节涉及不多。Parsons 等建立了鸡肉中沙门菌从鸡场到屠宰场整个产品链的风险评估模型，但并未细化屠宰加工过程中各环节的风险贡献。我国学者之前探讨了屠宰场肉鸡沙门菌污染模型，但并未涉及分割和传

  送环节。而这2个环节正是肉鸡胴体直接暴露环境中较易发生病原污染环节。本研究拟采用模块化过程风险评估模型，针对肉鸡屠宰加工中烫洗煺毛、净膛、清洗预冷和分割传送等4个过程，构建沙门菌污染定量风险评估模型，摸清屠宰加工中鸡肉沙门菌的消长变化，明确关键控制点，为我国禽类产品质量安全监管提供有效技术支持，以更好地指导生产，提高我国禽类产品质量水平，保障人们的饮食安全。

  1  资料与方法

  1.1  肉鸡屠宰加工数据资料

  研究中所采用的屠宰加工各工艺参数从中国肉类协会组织的屠宰场调研或专家咨询中获得；所采用的屠宰各环节的沙门菌污染数据均来自本实验室“农业部畜禽产品质量安全风险评估项目”中的监测数据。2015年，从部分地区10个屠宰场的烫洗煺毛、净膛、清洗预冷和分割传送的4个环节，采集了1094 份样品，进行了沙门菌分离培养和鉴定，获得鸡肉、内脏或环境等样品中的沙门菌分离率。

  1.2 风险评估工具

  本研究利用风险评估软件@RISK 7中的分布拟合功能，对数据进行随机分布拟合，将风险评估中所涉及到的各变量和参数，用特定的值、公式或分布来表示，在Excel工作表中建立模型；模型模拟时采用拉丁超立方抽样方法进行蒙特卡洛模拟。模型的1次模拟包括10000次迭代运算，每次运算时计算机从模型的每1个概率分布中抽取1个值，以这些随机抽取的数字进行运算。

  1.3 定量风险评估模型构建

  以1个屠宰批次肉鸡作为评估对象。因肉鸡在经过烫洗煺毛成为胴体后直接暴露于空气和环境中继续加工，故以烫煺后作为评估过程起点，下游包括净脏、清洗预冷和分割传送，4个过程。

  1.3.1 烫煺后 烫洗煺毛后的沙门菌污染量是评估模型的初始值，用沙门菌在一批次肉鸡胴体上的总污染量（N1）来表示。本实验室监测数据显示，煺毛后肉鸡胴体的沙门菌阳性率为40.6%；样品中沙门菌的污染浓度以公式Lt=–（1/（M×D））×ln（Nneg/Ntotal）将固态样本中定性数据换算为定量数据，其中M 为检测样品质量，D 为样品稀释倍数，Nneg为阴性样品数，Ntotal为样品总数（表1）。

  1.3.2 净膛  净膛过程虽已是机械化操作，但由于鸡只大小不一，仍存在内脏破损导致溢出肠内容物污染鸡肉的情况，使得沙门菌污染量增加。增加的污染量由内脏破损率、内脏带菌率和带菌浓度决定。内脏破损率（Zn）通过屠宰场调研获得，内脏带菌率（Pn）是直接采用本实验室监测的部分地区肉鸡肠内容物中沙门菌携带数据。内脏携带沙门菌浓度同样以公式Ln=–（1/（M×D））×ln（Nneg/Ntotal）进行转换。

  1.3.3 清洗预冷  预冷池水的冲洗和稀释会降低沙门菌的总污染，但同样也会增加沙门菌交叉污染的机会。经对肉鸡屠宰场调研获知，一批次肉鸡所需的预冷池水体积一般是4×104～7×104L，肉鸡和预冷池水的体积比为1/4。预冷池水中沙门菌浓度以公式Lq=–（2.303/V）×lg（Nneg/Ntotal），将液态样本中定性数据换算为定量数据，其中V是取样体积。

  1.3.4  分割传送  分割和传送虽然同时进行，但该过程较为繁杂。本研究将分割刀具和传送带作为2个独立因素，对流水线上的鸡肉产生的沙门菌交叉污染分别进行评估。分割流水线上的刀具数量通过屠宰场调研获得，刀具上的沙门菌带菌率（Pd）来自本实验室监测数据，刀具上的沙门菌污染浓度同样以公式Ld=–（2.303/V）×lg（Nneg/Ntotal），将定性数据换算为定量数据，其中V为涂抹整个刀面的棉拭子在沙门菌分离培养时的稀释倍数。刀具上的沙门菌向鸡肉的传递率按经验推测为1/2。传送流水线主要考虑传送带的面积和传送带中沙门菌污染密度，其中面积通过对屠宰场的实际调研获得，沙门菌的污染密度以公式Lc=–（2.303/V）×lg（Nneg/Ntotal）来换算，其中V为涂抹100cm2传送带的棉拭子在沙门菌分离培养时的稀释倍数。传送向鸡肉的一传送批次沙门菌传递率按经验也推测为1/2，单鸡胴体所占传送带面积以Pert分布来模拟（表1）。

表1 屠宰环节肉鸡模块化过程风险模型的参数设置

注：Pert分布：Pert（min，most likely，max）；Beta 分布：Beta（s+1，n-s+1），n.样品总数，s.阳性样品数；Uniform分布：Uniform（min，max）；Poisson分布：Poisson（lambda），lambda. 沙门菌的污染浓度

  2 结果

  2.1 构建模型的模拟结果

  通过构建的屠宰加工过程肉鸡沙门菌污染定量风险评估模型，模拟发现单只肉鸡经过烫煺、净膛、清洗预冷和分割传送后，沙门菌污染量有90.0%的可能分布在0～9.0MPN之间（图1），平均值为10.4MPN。

    图1 分割传送后鸡肉沙门菌污染量概率分布

  2.2 模型输出结果的实际验证

  利用本实验室对部分地区2015年肉鸡屠宰加工后沙门菌的污染监测数据（阳性率9.1%），通过定性转换为定量数据的公式，获得单只沙门菌污染量为5.3MPN，恰好落在模型模拟的0～9.0MPN范围内。对定量数据通过Poisson分布进行拟合，获得实际屠宰加工后单只肉鸡沙门菌污染量分布（图2），发现污染的沙门菌90.0%的可能分布在2.0～9.0MPN之间，与所构建模型的模拟结果非常吻合，说明本研究中构建的模型可信度较好。

    图2 根据实际监测数据拟合的屠宰加工后鸡肉沙门菌污染量分布

  通过构建的定量风险评估模型，模拟肉鸡屠宰加工各环节鸡肉中的沙门菌污染量；同时将本实验室各环节的实际监测数据通过公式换算为定量数据（表2），发现实际监测换算数据均在模拟的最小值和最大值之间，且和平均值较为接近，进一步说明所建模型与实际监测的吻合度较高。

表2 屠宰加工各环节单只鸡中沙门菌模拟数据与实际监测数据

注：括号内为90%置信区间数值

  2.3  屠宰加工过程鸡肉中沙门菌消长变化

  通过构建的定量风险评估模型，进一步模拟烫煺、净膛、预冷、分割和传送等过程中肉鸡沙门菌污染总量，按照所得的平均MPN值，构建屠宰加工中肉鸡携带沙门菌的消长变化图（图3），发现预冷后沙门菌污染总量明显下降，从5.8×105MPN降至4.8×105MPN，但分割传送后沙门菌污染总量又上升至5.1×105MPN。

    图3 模型模拟的肉鸡屠宰加工中沙门菌消长变化

  2.4 模型中各变量的敏感性分析

  通过模型拟合的相关系数，对屠宰加工后鸡肉中沙门菌污染量与屠宰过程中各影响因素的相关性进行分析，确定各因素对终端鸡肉产品沙门菌污染的风险贡献。结果表明，传送带上污染的沙门菌是影响终端鸡肉沙门菌污染的最关键风险点，相关系数为0.65，清洗预冷池和分割刀具中的沙门菌也是最终鸡肉中沙门菌污染的主要风险点，相关系数分别为0.45和0.44（图4）。

Lc.传送带沙门菌密度；Lq.预冷池水沙门菌浓度；

  Ld.分割刀具沙门菌携带量；Lt.烫煺后胴体带菌浓度；

  Ln. 肠内容物沙门菌浓度
    图4 模型中各变量的敏感性分析

  3 讨论

  本研究将肉鸡烫煺、净膛、清洗预冷和分割传送过程依次纳入沙门菌污染定量风险评估模型的构建，将影响沙门菌污染的各因素量化，并通过概率分布进行描述。

  3.1 模型的可信性分析

  本研究最终获得的终端鸡肉中沙门菌污染量的概率分布与依据实际监测数据模拟的概率分布非常吻合，且实际监测数据通过量化公式计算的单只肉鸡沙门菌污染量为5.3MPN，恰好落在模型模拟的90.0%的置信区间以内，验证了本研究构建的定量风险评估模型可信度很高。虽然0～9.0MPN的初始污染量并不高，但沙门菌是活生物体，如果按夏季较热的温度计算，只需4h就可以达到105 CFU的致病剂量，所以应持续加强屠宰后鸡肉的冷链建设。

  3.2 模型评估的关键风险点

  通过构建的肉鸡屠宰环节中沙门菌定量风险评估模型，对屠宰加工中各评估过程肉鸡沙门菌污染量进行模拟，构建了沙门菌的消长曲线，发现清洗预冷虽然能够降低肉鸡中沙门菌污染，但随后的分割传送过程中又会增加。通过敏感性分析计算影响沙门菌污染的各因素相关系数，发现传送带上的沙门菌污染是主要风险点，其次是预冷池水和分割刀具中的。可见肉鸡屠宰加工中分割传送过程的沙门菌交叉污染是关键控制点，应加强此环节环境的清洗消毒和卫生监控。当然预冷池水的卫生状况也不容忽视，所以实际生产时允许预冷池中添加50～100ppm的NaClO消毒液，余氯保持在有效浓度范围内，以降低池水中沙门菌浓度。

  3.3 模型的不确定性分析

  任何模型都有其自身的不确定性，本研究中构建的肉鸡屠宰加工过程中沙门菌污染定量风险评估模型也有几个不确定性:

  3.3.1 过程和模型的不确定性 经调研，单鸡屠宰加工所需时间为45 min左右，从预冷环节就进入了10℃以下低温洁净操作环境，故本研究假设整个屠宰加工过程肉鸡中的沙门菌不进行生长繁殖，但实际上沙门菌应该存在一定程度的增殖，特别在清洗预冷前，所以推测烫煺环节的沙门菌污染对终端产品的贡献应比模型估计的要大。另外，本研究在分割环节只考虑了分割刀具的交叉污染，未将工人的手或手套的污染考虑在内，实际上这两者在操作过程中也直接接触鸡肉，有交叉污染的可能。

  3.3.2 定量数据的不确定性 由于鸡肉中沙门菌本底携带量较低，所以定量数据比较难以获得，故本研究中的污染浓度相关数据均是通过公式由定性数据转换而来。而这个转换公式对应的是阴性样品的污染浓度，实际上阳性样本的污染浓度应该更大，故无法替代大量样本中获得的真实定量数据。

  3.3.3 经验推测的不确定性 本研究中的数据多数来自实际调研和监测，也有少数通过相关专家的经验推测获得，如分割刀具和传送带中沙门菌向鸡肉的传递率。这里只是简单认为接触即可传播接触面的一半菌，并未考虑鸡肉本身所携带的菌向接触环境的传播，所以经验推测数据并不真实。总之，不确定性常常是主观且不能被验证的，因而获取更多的数据资料可以减少这些不确定性。

  4 结论

  综上，本研究首次构建了肉鸡屠宰加工过程中沙门菌污染的定量风险评估模型，虽有一定的不确定性，但是经实际监测数据验证可信度较高，并依据模型模拟数据探明了鸡肉中沙门菌在屠宰加工过程的消长变化规律，明确了传送带中的沙门菌是整个过程的关键风险点。本模型可以为防控肉鸡屠宰加工中沙门菌污染的卫生监管和风险管理提供理论依据。