基本信息
- 項目名稱：
- 大型食品（禽肉）生產(chǎn)企業(yè)彎曲菌感染流行的風險預測模型探索與建立
- 小類：
- 生命科學
- 大類：
- 自然科學類學術論文
- 簡介：
- 本作品選擇大型禽肉企業(yè)，應用定量監(jiān)測技術，對生產(chǎn)過程主要環(huán)節(jié)彎曲菌的流行監(jiān)測，應用預測微生物學建立彎曲菌感染流行的風險預測數(shù)學模型。流行病學結果顯示，各環(huán)節(jié)污染率高，且呈逐步上升趨勢，冷凍能有效降低禽肉彎曲菌數(shù)量；建立的模型模擬效果好，與實際監(jiān)測值差異小，應用軟件技術開發(fā)了《禽肉生產(chǎn)加工過程彎曲菌預測與風險分析系統(tǒng)軟件》，試應用模擬效果好，為我國食源性彎曲菌疾病預警體系的建立奠定基礎。
- 詳細介紹：
- 根據(jù)世界衛(wèi)生組織的估計，全球每年發(fā)生食源性疾病數(shù)十億例；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問題之一。即使是在衛(wèi)生條件相對較好的發(fā)達國家，平均每年也有1/3的人群感染食源性疾病。由此可見對食源性疾病的檢測和控制極其重要。彎曲菌(Campylobacter)作為一種重要的食源性感染病原菌，在許多經(jīng)濟發(fā)達國家由其引起的腹瀉在細菌性腹瀉病例數(shù)量中位居榜首。在發(fā)展中國家，其引起的腸炎病例僅次于沙門氏菌和志賀氏菌,在很多地區(qū)甚至有超過沙門氏菌的趨勢。世界衛(wèi)生組織已將該彎曲菌病列為最常見的食源性傳染病之一。從2003年起，我國國家食源性疾病監(jiān)測網(wǎng)也將彎曲菌列為主要監(jiān)測對象。彎曲菌為革蘭氏陰性菌，它能引起散發(fā)性和地方流行性的胃腸炎暴發(fā)，特別是對具有免疫缺陷性的群體，如癌癥病人、艾滋病病人、糖尿病人、小孩和老人等，危害更加嚴重。彎曲菌腸炎潛伏期約為17天，主要癥狀有發(fā)熱、腹痛、水樣或粘液血性腹瀉以及嘔吐。另外，彎曲菌還被認為是人格林-巴利綜合征最主要的前驅因子，嚴重威脅到公眾的衛(wèi)生安全。家禽是彎曲菌病最重要的傳染源，雞群感染率可達100%，彎曲菌的傳播主要是通過水平傳播，禽肉被公認為人彎曲菌病的最重要來源，消費禽肉與人彎曲菌病的流行有緊密相關性。進入屠宰場彎曲菌陽性禽群的細菌數(shù)量是巨大的，腸內(nèi)容物的泄漏不僅污染胴體，而且引起環(huán)境污染導致屠宰場外界環(huán)境的污染，新鮮禽肉產(chǎn)品的污染率最高可達100%，胴體的細菌量可達108CFU。對30余個國家調查表明，上世紀80年代中期彎曲菌在雞中已經(jīng)廣泛分布。據(jù)最近的調查研究結果可知，市場上出售的75%的活禽和80%的禽肉中含有彎曲菌。由此可見，對彎曲菌的預防和控制迫在眉睫，而禽肉生產(chǎn)加工過程作為禽肉被彎曲菌污染的主要環(huán)節(jié)，因此，對禽肉生產(chǎn)加工過程的研究對彎曲菌的預防和控制起著至關重要的作用。食品安全質量控制涉及面廣，“戰(zhàn)線”長，從生產(chǎn)加工流通全程來看，禽肉中彎曲菌的防控涉及飼養(yǎng)、屠宰加工、貯存運輸、銷售等諸多環(huán)節(jié)，而人彎曲菌病的流行控制存在社會危害性大、檢測控制的滯后性、檢測難度大等特點。預測微生物學是運用數(shù)學、工程學、統(tǒng)計學和微生物學建立數(shù)學模型，對食品中微生物的生長和殘存進行定量分析的一門新興學科，該學科不僅可以對食品安全作出快速評估的預測，而且可用于貨架期預測，在食品質量安全研究中具有重要意義。本文對禽肉生產(chǎn)加工過程主要環(huán)節(jié)進行彎曲菌流行病學規(guī)律研究，并應用預測微生物方法，進一步對禽肉流行病學數(shù)據(jù)分析，建立數(shù)學模擬模型，為彎曲菌的預防和控制提供了更加有力的依據(jù)。 1 雞肉生產(chǎn)加工過程彎曲菌流行病學研究樣品采集為了研究禽肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌的流行規(guī)律，項目從探究雞肉生產(chǎn)加工過程起步，經(jīng)充分的實驗設計，選擇國內(nèi)某大型雞肉生產(chǎn)加工企業(yè)采集樣品，分兩次共采集558份樣品。在樣品采集的6個環(huán)節(jié)中，對每份樣品進行標記，以便于研究雞肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌的流行規(guī)律。樣品采集的企業(yè)為大型雞肉生產(chǎn)加工企業(yè)，年肉雞生產(chǎn)能力為4000萬只，其產(chǎn)品銷往中國各大城市，該企業(yè)產(chǎn)品的食品安全對全國人民的健康產(chǎn)生深遠的影響。 2 雞肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌流行率變化分析不同批次雞肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌的流行率分析顯示，在雞肉屠宰加工過程中，除了消毒預冷環(huán)節(jié)的陽性率暫時下降外，各環(huán)節(jié)的陽性率呈現(xiàn)逐步上升的趨勢。這種逐步上升的趨勢可能是由雞肉生產(chǎn)加工過程中機器、操作刀具等因素引起的交叉污染造成的。從生產(chǎn)加工的季節(jié)來看，秋季采集樣品的變化趨勢與冬季采集樣品的變化趨勢基本相似，只是冬季采集樣品的入廠肛拭檢驗的陽性率高于秋季采集樣品的陽性率，這可能與飼養(yǎng)雞群的個體差異引起。 3雞肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌數(shù)變化分析在雞肉生產(chǎn)加工過程的流行病學研究中，根據(jù)不同批次、不同環(huán)節(jié)的彎曲菌數(shù)的變化，表明：秋季樣品和冬季樣品的脫毛環(huán)節(jié)陽性樣品的彎曲菌數(shù)量的平均值分別為1830.64 CFU/100cm2和543.67 CFU/100cm2，而去除內(nèi)臟環(huán)節(jié)彎曲菌的平均值卻出現(xiàn)了劇烈的上升，分別為3900 CFU/100cm2和1528.79 CFU/100cm2，這說明在去除內(nèi)臟環(huán)節(jié)的陽性樣品中的彎曲菌可能大部分是由于開膛取內(nèi)臟時的交叉污染造成的。 另外，雞肉進入凍庫速凍本應能達到殺滅細菌的效果，但是在速凍環(huán)節(jié)，樣品中的彎曲菌數(shù)量出現(xiàn)了上升的情況，這可能是冷凍過程中雞肉個體之間和雞肉與儲藏框之間的交叉污染造成的。同時，在環(huán)境樣品中，對儲藏框進行檢測時，儲藏框均為彎曲菌陽性，彎曲菌的數(shù)量的平均值為3640 CFU/100cm2。最后，在不同的季節(jié)采樣的樣品各環(huán)節(jié)的彎曲菌數(shù)量基本相似，但在速凍環(huán)節(jié)出現(xiàn)了差異，發(fā)現(xiàn)冬季采集的樣品的彎曲菌數(shù)量低于秋季采集樣品的彎曲菌數(shù)量。這表明延長冷凍的時間能對彎曲菌的消減起到較顯著的效果。 4 雞肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌數(shù)頻次分布分析為了了解雞肉中彎曲菌的污染程度，我們對樣品中彎曲菌數(shù)的分布范圍進行分析，雞肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌數(shù)頻次分布顯示：除泄殖腔樣品外，雞肉表面彎曲菌的數(shù)量主要集中在5000 CFU/100cm2以內(nèi)，其中雞肉經(jīng)過消毒預冷環(huán)節(jié)以后，雞肉表面彎曲菌的數(shù)量減少到1000 CFU/100cm2以內(nèi)。雖然消毒預冷沒有降低雞肉群體的彎曲菌陽性率，但是它使得雞肉表面中彎曲菌的數(shù)量大幅的減少，這說明生產(chǎn)加工企業(yè)可在該環(huán)節(jié)加強控制，以達到預防的效果。從季節(jié)來看，冬季和秋季樣品因群體的差異，使得冬季樣品中雞泄殖腔的彎曲菌數(shù)高于秋季的樣品，但根據(jù)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，這種差異是由其中幾個樣品中彎曲菌數(shù)較大造成的，且其他各環(huán)節(jié)彎曲菌數(shù)量的分布差異不顯著。總體來講，雞肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌的流行規(guī)律受季節(jié)的影響較小。 5 雞肉生產(chǎn)加工過程中環(huán)境中彎曲菌污染分析雞肉生產(chǎn)加工過程環(huán)境中的彎曲菌是引起交叉污染的主要來源，為了對這種交叉污染進行研究，特采集了各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的環(huán)境樣品，環(huán)境樣品主要包括地面、清洗液、水溝、工作臺面、操作刀具、儀器設備表面和工人操作手套等。其各環(huán)節(jié)環(huán)境樣品中彎曲菌數(shù)量見表3，編號5與10各環(huán)節(jié)環(huán)境樣品均為工人操作手套上的細菌樣品，所有環(huán)節(jié)均為陽性，這表明工人手套可能是一個交叉污染的重要傳染源。另外，從各環(huán)節(jié)環(huán)境樣品彎曲菌數(shù)量的平均值來看，環(huán)境樣品中彎曲菌數(shù)量平均值的變化規(guī)律與雞肉樣品的彎曲菌數(shù)量的平均值的變化規(guī)律一致，出現(xiàn)相似的波動。其中，掛雞進場區(qū)、脫羽轉掛區(qū)、開膛取腸區(qū)和雜物清洗區(qū)的環(huán)境樣品均為陽性，而消毒預冷區(qū)中除了下水溝、預冷池壁和工人手套有少量的彎曲菌存在外，地面、消毒池和預冷池均為彎曲菌陰性。但在稱重包裝區(qū)中，彎曲菌數(shù)量出現(xiàn)了大幅上升，特別是電子稱臺面，其彎曲菌的數(shù)量最高，這也有可能是一個重要的交叉污染傳染源。從兩次采集樣品的季節(jié)角度來看，結果比較穩(wěn)定，沒有出現(xiàn)顯著的差異。說明季節(jié)的變化對環(huán)境中彎曲菌的數(shù)量沒有顯著的影響。 6 雞肉中彎曲菌分離株種屬分析彎曲菌是革蘭氏染色陰性菌，包括18個種，6個亞種和2個生物變型。我們對分離培養(yǎng)的157株細菌進行鑒定，空腸彎曲菌為94株，比例為59.87%；結腸彎曲菌為63株，比例為40.13%；未見其他種類的彎曲菌。然而能引起人彎曲菌病的主要彎曲菌類型是空腸彎曲菌和結腸彎曲菌。由此可見，雞攜帶的彎曲菌種類對公眾健康危害性大，加強對雞肉中彎曲菌的預防與控制勢在必行。 7雞肉生產(chǎn)加工過程彎曲菌感染流行的數(shù)學預測模擬模型的探索與建立 7.1 模擬模型建立技術路線雞肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌模擬模型建立的技術路線如圖所示，建立模型主要包括提出實際問題、抽象、簡化與明確變量和參數(shù)、運用數(shù)學方法建立模型、對模型進行求解、對模型的驗證和模型的應用幾個部分。 7.2 模擬模型建立的數(shù)值定義對雞肉生產(chǎn)加工六個過程監(jiān)測的數(shù)值進行對數(shù)處理，并分別定義為x1、x2、x3、x4、x5、x6。其中，x1為雞肉肛拭樣品中彎曲菌數(shù)的對數(shù)值；x2為雞肉脫毛之后表面彎曲菌數(shù)的對數(shù)值；x3為雞肉掏除內(nèi)臟之后表面彎曲菌數(shù)的對數(shù)值；x4為雞肉消毒預冷之后表面彎曲菌數(shù)的對數(shù)值；x5為雞肉包裝之后表面彎曲菌數(shù)的對數(shù)值；x6為雞肉冷凍之后表面彎曲菌數(shù)的對數(shù)值。 7.3 模擬模型建立的依據(jù)運用Matlab (ver7.5.0) 軟件，使用回歸方程對雞肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌的數(shù)目變化趨勢進行預測。 7.4 模擬模型的建立在日常的生產(chǎn)生活過程中，我們常常因食用禽肉而受到彎曲菌的威脅，但因為缺乏系統(tǒng)、準確的彎曲菌監(jiān)測體系，使得我們既不能在生產(chǎn)之前對禽肉中的彎曲菌數(shù)進行模擬預測，以提前采取措施而達到控制的目的，也不能再生產(chǎn)之后對禽肉中的彎曲菌數(shù)進行模擬溯源，以做到追蹤的目的。因此，根據(jù)以往監(jiān)測的大量數(shù)據(jù)將數(shù)學模擬應用于模擬彎曲菌數(shù)變化規(guī)律的研究具有重大的意義。項目根據(jù)流行病學分析的基礎數(shù)據(jù)建立的雞肉生產(chǎn)過程中彎曲菌預測模型如表5。從雞肉的初級生產(chǎn)到食用過程，雞肉的生產(chǎn)加工是一個主要的環(huán)節(jié)，該過程的研究對彎曲菌的預防和控制起到至關重要的作用。因此，我們針對雞肉生產(chǎn)加工過程主要環(huán)節(jié)中彎曲菌數(shù)建立模擬模型并推測出各生產(chǎn)環(huán)節(jié)中雞肉表面彎曲菌數(shù)，以達到預防的目的。 7.5 模擬模型的驗證運用建立的模擬模型對監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行預測計算，并將預測計算的結果與實際監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行比較分析，結果顯示，模型預測的數(shù)據(jù)與實際監(jiān)測的數(shù)據(jù)相比，實際監(jiān)測的數(shù)據(jù)波動比模型預測的數(shù)據(jù)波動稍大些，雖然預測的彎曲菌對數(shù)值與實際監(jiān)測的彎曲菌對數(shù)值之間存在一些差異，但這些數(shù)值差異并不顯著，各組數(shù)據(jù)的差異在合理的誤差范圍內(nèi)，說明該模型的模擬效果好。 7.6 雞肉生產(chǎn)加工過程彎曲菌預測與風險分析系統(tǒng)軟件的開發(fā)在前期對建食品中彎曲菌定量研究，提出在生產(chǎn)各環(huán)節(jié)有效控制或殺滅重要食源性致病菌的動力學模型及控制技術操作規(guī)范的基礎上，為全面提升雞肉生產(chǎn)加工過程的食品質量安全控制技術創(chuàng)新能力和科技水平，有效解決從飼養(yǎng)到餐桌全過程中的食品安全問題，應用預測微生物學基本理論、結合現(xiàn)代計算機技術研制開發(fā)了《大型雞肉生產(chǎn)加工過程彎曲菌污染風險預測模型》軟件。使用該軟件，用戶可以提前預測產(chǎn)品彎曲菌攜帶量，借此，生產(chǎn)者可以做好彎曲菌數(shù)量控制工作，檢驗部門可對彎曲菌引起的風險進行管理，從而更加有效地對彎曲菌引起的食源性疾病進行控制。軟件的主要操作方法與使用如下：通過軟件登錄頁面的系統(tǒng)按鈕即可進入軟件操作頁面，用戶可進行新建、打開、刪除和篩選等項目選擇，在模型選擇頁面，用戶可在此選擇與實際生產(chǎn)狀況相符合的預測模型，以獲得更加精準的預測結果（目前本預測模型只針對大型雞肉生產(chǎn)加工線，即日生產(chǎn)加工量為5萬只以上的生產(chǎn)線），然后進入數(shù)據(jù)錄入頁面，可通過人工錄入和數(shù)據(jù)導入的方法輸入檢測數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)據(jù)檢查符合要求后，即可提交分析。在結果分析界面，用戶可以得到軟件的預測結果，結果包括綜合分析圖，詳細預測數(shù)據(jù)原值表、對數(shù)表等，且用戶可將數(shù)據(jù)以Excel表和曲線變化圖的形式導出進行備份和再分析，最后根據(jù)分析結果在預警系統(tǒng)設置頁面設置預警臨界值并在生產(chǎn)過程中進行控制以實現(xiàn)防疫的目的，同時還可在預警頁面了解數(shù)據(jù)采集方法、加工模型等相關信息。
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作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 由彎曲菌引起的食品安全是全球公眾關注的焦點。食用彎曲菌污染的禽肉是公認的引起彎曲菌感染流行的主要因素。本作品以大型禽肉生產(chǎn)企業(yè)為目標，經(jīng)充分的實驗設計，對禽肉生產(chǎn)加工過程中彎曲菌的流行病學進行研究，運用預測微生物學和軟件技術的方法對禽肉生產(chǎn)加工過程主要環(huán)節(jié)中彎曲菌建立數(shù)學預測模型、開發(fā)應用軟件，實現(xiàn)食品中彎曲菌的快速評估預測，也為食源性微生物食品質量預防和控制提供技術支持和參考。
科學性、先進性及獨特之處
- 經(jīng)教育部科技查新工作站（N10）查詢證實：本研究應用快速定量檢測方法采集彎曲菌污染數(shù)據(jù)，對我國禽肉生產(chǎn)加工過程中的彎曲菌流行病學進行分析研究在國內(nèi)外公開發(fā)表的文獻中未見其他報道。同時，運用預測微生物的方法，對我國禽肉加工過程中彎曲菌預測模型和風險分析軟件的研究，在國內(nèi)外公開發(fā)表的文獻中未見其他報道。
應用價值和現(xiàn)實意義
- 作品對禽肉生產(chǎn)加工過程進行深入、全面的研究，獲得國內(nèi)禽肉生產(chǎn)加工企業(yè)彎曲菌污染情況的基礎數(shù)據(jù)，為制定中國彎曲菌的防控提供數(shù)據(jù)支持。同時，建立的禽肉生產(chǎn)加工過程主要環(huán)節(jié)中彎曲菌數(shù)學預測模型和風險分析軟件，經(jīng)江蘇淮安蘇食肉品有限公司試應用，結果初步顯示，軟件建立的模型預測數(shù)值與實際監(jiān)測結果差異不顯著，模型的模擬效果好。具有良好的開發(fā)應用前景。為生產(chǎn)加工企業(yè)和風險管理部門對彎曲菌控制提供有力的依據(jù)。
學術論文摘要
- 食品安全是全球公眾關注的焦點問題，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問題之一。彎曲菌(Campylobacter)是一種重要的食源性感染病原菌，由其引起的腹瀉在食物中毒病例中位居榜首。食用彎曲菌污染的食品（禽肉）是公認的引起彎曲菌感染流行的主要因素，而禽肉生產(chǎn)加工過程是彎曲菌污染的主要環(huán)節(jié)。本文選擇大型雞肉生產(chǎn)企業(yè)為研究對象，通過對雞肉生產(chǎn)加工過程主要環(huán)節(jié)彎曲菌的流行規(guī)律監(jiān)測，分析引起感染的主要影響因素，并應用預測微生物學方法進一步對流行病學數(shù)據(jù)進行分析，建立大型食品生產(chǎn)企業(yè)彎曲菌感染流行的風險預測數(shù)學模型。結果顯示，各環(huán)節(jié)的陽性率均高，呈逐步上升的趨勢，消毒預冷環(huán)節(jié)能有效降低雞肉中的彎曲菌數(shù)量，且建立的模型預測數(shù)值與實際監(jiān)測結果差異不顯著，模型的模擬效果好。此后，應用預測微生物學基本理論、結合軟件技術研制開發(fā)了《大型雞肉生產(chǎn)加工過程彎曲菌污染風險預測模型》。該研究結果將為食源性彎曲菌疾病預警體系的建立奠定基礎，并為相關政府部門的決策提供依據(jù)。
獲獎情況
- 1.XX大學第六屆“挑戰(zhàn)杯?動感地帶”大學生課外學術科技作品競賽生命科學類特等獎； 2.第一作者，雞肉屠宰加工環(huán)節(jié)彎曲菌流行病學調查與分析.肉類工業(yè)，2011;4;44-46; 3.第二作者，禽肉中彎曲菌污染現(xiàn)狀和防控措施研究進展.動物醫(yī)學進展，2010;31(S):180-184.
鑒定結果
- 作品研究中開發(fā)的《禽肉生產(chǎn)加工過程彎曲菌預測與風險分析系統(tǒng)軟件》經(jīng)江蘇淮安蘇食肉品有限公司試應用結果初步顯示，軟件建立的模型預測數(shù)值與實際監(jiān)測結果差異不顯著，模型的模擬效果好。具有良好的開發(fā)應用前景。
參考文獻
- [1] 胡曉杼, 袁寶君. 食源性疾病的預防控制[M]. 南京: 南京大學出版社, 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 modi?ed Fe3O4 nanoparticles. Biosensors and Bioelectronics, 2010, 25(5): 1204-1211. [3] 中華人民共和國國家標準[S]. 食品衛(wèi)生微生物學檢驗——空腸彎曲菌檢驗. GB/T 4789, 9-2008: 59-66. [4] FAO/WHO, 2009. Technical Report—risk assessment of Campylobacter spp. in broiler chickens. ( MRA 12 ). [5] Thomas A, Florian G, Annekathrin F. Distribution of Campylobacter jejuni strains at different stages of a turkey slaughter line [J]. Food Microbiol, 2005, (22): 345-351. [6] Rahimi E, Momtaz H, Bonyadian G. PCR detection of Campylobacter spp. from turkey carcasses during processing plant in Iran [J]. Food Control, 2009, 21(5):692-694.
同類課題研究水平概述
- 彎曲菌是全球范圍內(nèi)主要的動物源性人獸共患、細菌性腸道病原菌。近年來，人彎曲菌病發(fā)生率呈增長趨勢，已引起世衛(wèi)組織（WHO）高度關注。據(jù)美國國家食品網(wǎng)監(jiān)測，彎曲菌是發(fā)病率最高的病原菌之一，其病例數(shù)已超過沙門菌病、李斯特菌病等，每年由彎曲菌導致的腹瀉可達4-5億例，其導致的消化道感染有顯著的發(fā)病率和死亡率，成為全球范圍內(nèi)最常見的急性細菌性腸道傳染病。 彎曲菌宿主范圍寬，是野生、飼養(yǎng)動物的正常寄居菌，通過排泄物或分娩物污染食物和飲水，從而引起人類感染并帶來極大威脅。其中，家禽是人彎曲菌病最重要的傳染源，感染率可達100%，消費禽肉與人空腸彎曲菌病的流行有緊密相關性。通過對彎曲菌感染病例的研究發(fā)現(xiàn)，接觸和消費各類禽肉和內(nèi)臟是引起彎曲菌感染的重要因素。調查表明，上世紀80年代中期彎曲菌在雞中已經(jīng)廣泛分布，而當前市場上75%的活禽和80%的禽肉中均含有彎曲菌。 禽肉屠宰過程中的交叉污染是禽肉食品中彎曲菌流行的主要原因，這使得該過程成為許多學者的研究熱點。Thomas A等在對德國8個屠宰場中火雞表面的彎曲菌流行情況進行了研究，發(fā)現(xiàn)彎曲菌的攜帶率隨著加工步驟的進行而出現(xiàn)起伏的變化，在屠宰的6個不同階段的火雞表面擦拭樣品中，彎曲菌的平均攜帶率為56.2%，其中燙毛之后攜帶率為37.2%，脫毛之后攜帶率為58.1%，而在取完內(nèi)臟之后的攜帶率上升到72.1%，但經(jīng)過預冷池預冷后攜帶率下降到了67.4%，經(jīng)過24小時的冷凍后攜帶率只有25.6%。2009年，國際糧農(nóng)組織和WHO發(fā)表的肉雞彎曲菌風險分析報告認為肉雞是許多國家食用的主要禽肉，而其生產(chǎn)加工過程是禽肉質量把關的重要環(huán)節(jié)，這種污染對消費者已構成嚴重的威脅。 危險性評估是食源性疾病預警預報系統(tǒng)的重要組成部分，是食品安全管理的重要手段。歐美國家在對食品中病原細菌危害的危險性評估方面進行了卓有成效的工作。美國已經(jīng)完成了蛋和蛋類制品中沙門氏菌、牛肉中的大腸桿菌和即食食品中李斯特菌的危險性分析。其中，定量微生物風險評估成為控制食品安全重要的工具。自Cassin M.H首次使用該方法對漢堡包里的E.coli進行了定量風險評估以來，很多學者和研究機構相繼地對其他食源性致病菌進行了定量風險評估。我國在食品中病原菌危害的危險性評估方面也做了一些工作，但關于彎曲菌方面的定量風險評估、危害性預測和預警技術的研究仍然處于空白。
