Development of Predictive Growth Model of Listeria monocytogenes Using Mathematical Quantitative Assessment Model

수학적 정량평가모델을 이용한 Listeria monocytogenes의 성장 예측모델의 개발

Growth curves of Listeria monocytogenes in modified surimi-based imitation crab (MIC) broth were obtained by measuring cell concentration in MIC broth at different culture conditions [initial cell numbers, $1.0{\times}10^{2},\;1.0{\times}10^{3}\;and\;1.0{\times}10^{4}$, colony forming unit (CFU)/mL; temperature, 15, 20, 25, 37, and $40^{\circ}C$] and applied to Gompertz model to determine microbial growth indicators, maximum specific growth rate constant (k), lag time (LT), and generation time (GT). Maximum specific growth rate of L. monocytogenes increased rapidly with increasing temperature and reached maximum at $37^{\circ}C$, whereas LT and GT decreased with increasing temperature and reached minimum at $37^{\circ}C$. Initial cell number had no effect on k, LT, and GT (p > 0.05). Polynomial and square root models were developed to express combined effects of temperature and initial cell number using Gauss-Newton Algorism. Relative coefficients of experimental k and predicted k of polynomial and square root models were 0.92 and 0.95, respectively, based on response surface model. Results indicate L. monocytogenes growth was mainly affected by temperature and square root model was more effective than polynomial model for growth prediction.

게맛살의 HACCP system에 있어서 critical control point중의 하나인 L. monocytogenes가 오염된 제품에서 균의 성장변화를 정량적으로 예측할 수 있는 수학적 모델의 개발을 위한 기초 자료를 제공하고자 게맛살 성분조성을 고려한 modified imitation crab(MIC) broth에서 온도와 초기균수에 따른 L. monocytogenes의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. 균의 증식 지표인 최대증식속도상수(k), 유도기(LT), 세대시간(GT)은 온도에 지배적인 영향을 받았으며, 초기균수에 따른 유의적인 차이는 없었다(p>0.05). 최대증식속도상수(k)와 온도 및 초기균수의 상관관계를 나타내는 수학적 정량평가모델인 polynomial model과 square root model을 이용하여 L. monocytogenes 성장을 정량적으로 예측할 수 있는 모델인 $polynomial\;mode(k=0.71{\cdot}exp(-0.5(\;((T-36.05)/11.84)^{2}+((A_{0}+8.12)/21.59)^{2})))$과 square root model($\sqrt{k}$ =0.02(T-(-3.42)) [1-exp(0.36(T-44.51))])을 개발하였으며 실험치와 예측치의 상관관계는 각각 0.92. 0.95로 polynomial model보다 square root model 예측치가 실험치와 상관관계가 더 높은 것으로 나타났다.