FISK & HAV er et populærvidenskabeligt tidsskrift som indeholder artikler om ferskvands- og havundersøgelser, om det erhvervsmæssige og rekreative fiskeris udnyttelse
af ressourcerne, om miljøet samt om forarbejdsning og forædling af fisk og skaldyr.
FISK & HAV udgives 1-2 gange årligt.

Rådgivnings- og
KommunikationsenhedenJægersborgvej 64-66
2800 Lyngby
Telefon 3396 3300

FISK & HAV·2006 nr. 61

Danmarks
Fiskeriundersøgelser

Torskens hemmelige liv

Stig Pedersen

Vilde fisk og udsatte fisk i Karup ÅCisse Hedegaard Hansen, Birte Fonnesbech Vogel og Lone Gram

Listeria monocytogenes, kommer de ind udefra

Paw Dalgaard og Ole MejlholmPrædiktiv mikrobiologi – et vigtigt redskab til forudsigelseog styring af fiskeprodukters holdbarhed og sikkerhed

Inger V. H. Kjærsgård, Mette R. Nørrelykke og Flemming Jessen

Hvad sker der, når vi fryser torsken?

Frossen torsk

Frossen torsk

42Prædiktiv mikrobiologiPrædiktiv mikrobiologi

30

Listeria hvorfra?

Listeria hvorfra?

20

Vild og udsat ørred

Vild og udsat ørred

10Mærket torskMærket torsk

Ken H. Andersen og Stefan Neuenfeldt

fisk
& hav
tidsskrift for danmarks
fiskeriundersøgelser

Bladet koster 50 kr.

2

2006
nr. 61Prædiktiv mikrobiologi – et vigtigt
redskab til forudsigelse og styring af
fiskeprodukters holdbarhed og sikkerhed
Paw Dalgaard(pad@difres.dk)
Ole Mejlholm(ome@difres.dk)..............
Danmarks
Fiskeriundersøgelser
Afdeling for
Fiskeindustriel
ForskningPrædiktiv mikrobiologi omhandler vækst, drab eller overlevelse af mikroorganismer med betydning for fødevarers kvalitet og sikkerhed.
Prædiktiv mikrobiologi fokuserer på kvantitative forhold og matematisk modellering, således at det kan forudsiges, hvordan konservering,lagringstid og hygiejne påvirker mikrobiologiske ændringer. Danmarks Fiskeriundersøgelser har udviklet prædiktive mikrobiologiske
modeller og indbygget disse i et brugervenligt software. Denne artikel
beskriver med eksempler, hvordan prædiktive mikrobiologiske modeller kan bidrage til at bestemme og forbedre fiskeprodukters holdbarhed og sikkerhed i forbindelse med produktudvikling, produktion og
distribution.
........................................................

Prædiktiv mikrobiologiPrædiktiv mikrobiologi
Fødevaremikrobiologi beskæftiger sig medfordærvelsesbakterier, som påvirker levnedsmidlers holdbarhed og spisekvalitet,samt med de fødevarebårne mikroorganismer og især bakterier, der kan forårsage
sygdom hos mennesker. Vækst af disse bakterier til kritisk høje niveauer i fødevarer
forhindres normalt med god hygiejne underfremstilling, konservering (f.eks. varmebehandling, køling og emballering) og begrænsning af et produkts deklarerede holdbarhed. Prædiktiv mikrobiologi er detområde indenfor fødevaremikrobiologi,
som beskæftiger sig med kvantitative studier samt matematisk modellering. Formålet med disse studier og matematiske modeller er at forudsige vækst, drab eller
overlevelse af bakterier i fødevarer. Dette er
vigtigt og kan bidrage væsentligt til:30

• At forudsige levnedsmidlers holdbarhedog sikkerhed. Det kan f.eks. forudsiges,
hvordan opbevaringstemperaturen gennem en kølekæde fra fremstilling til forbruger vil påvirke holdbarhed samt evt.
vækst af sygdomsfremkaldende bakterier i et ferskt eller letkonserveret fiskeprodukt.
• At forudsige effekten af ændringer i produktegenskaber og/eller opbevaringsbetingelser. For fersk fisk kan det f.eks.
forudsiges, hvordan pakning i en modificeret atmosfære med øget indhold af
kuldioxid (CO2) vil forlænge holdbarheden i forhold til traditionel opbevaring
uden emballering. For letkonserveredefiskeprodukter er det bl.a. muligt at
forudsige, hvordan en bestemt kombination af konservering kan erstattes med
en anden.

FISK & HAV · 2006 nr. 61

Anvendelse af prædiktive mikrobiologiske
modeller kan have stor praktisk betydning i
forbindelse med:(i)	Produktudvikling samt tilpasning af
eksisterende produkter til forskellige
markeder og lovgivningskrav.
(ii)	Kvantitative mikrobiologiske risikovurderinger, hvor det er afgørende atkunne bestemme koncentration af bakterier i et levnedsmiddel på det tidspunkt, hvor produktet bliver spist. Under forarbejdning og distribution kan
bakterier i levnedsmidler dræbes eller
vokse, og deres antal kan ændres markant, ofte med en faktor på mere end 1
million. Prædiktive mikrobiologiske
modeller er derfor nødvendige, når den
samlede effekt af forskellige forarbejdnings- og distributionsscenarier skal
vurderes.
(iii)	Opsætning af planer for kvalitetssikring baseret på ’Hazard Analyse Critical Control Point´ (HACCP), hvor
etablering af grænseværdier for kritiske
kontrolpunkter (CCP) er vigtigt. Prædiktive mikrobiologiske modeller kan
f.eks. anvendes til at bestemme hvilkekonserverende parameter, der er krævet for at forhindre vækst af f.eks. en
sygdomsfremkaldende bakterie. Modellerne kan også bestemme hvilke
kombinationer af flere forskellige konserverende parameter, der giver den
samme effekt. Dette er af stor praktisk
betydning.

(iv)	Formidling, f.eks. undervisning ogrådgivning, hvor især modeller indbygget i brugervenligt computersoftwareer særligt velegnede. Prædiktive mikrobiologiske modeller kan f.eks. let, hurtigt og billigt illustrere effekten af forskellige opbevaringsbetingelser og
produktegenskaber for en fødevares
holdbarhed og sikkerhed.
Både internationalt og nationalt har prædiktiv mikrobiologi opnået betydelige fremskridt gennem de seneste år. Der er udviklet
matematiske modeller samt databaser med
information om mange forskellige typer af
bakterier. En betydelig mængde af de prædiktive mikrobiologiske modeller er i dag
inkluderet i computersoftware, der gør det
forholdsvis let at forudsige vækst eller drab
af bestemte bakterier (boks 1). Det skal dog
understreges, at modeller ikke kan anvendes til alle typer af fødevarer. Inden en prædiktiv mikrobiologisk model anvendes ipraksis, er det derfor yderst vigtigt, at brugeren kontrollerer, om modellen er testet og
fundet velegnet til den specifikke fødevaretype. Brugervenligt computersoftware forprædiktive mikrobiologiske modeller bør
indeholde information om test af modellensamt en tydelig angivelse af de enkelte modellers anvendelsesområde mht. produkter,
konservering og opbevaringsbetingelser.

31

Boks 1PATHOGEN MODELING PROGRAM (PMP)
Modelsoftware
www.arserrc.gov/mfs/pathogen.htm..............
PMP er udviklet i USA (USDA-ARS Eastern Regional Research Center, PhiladaFrit tilgængeligt software med phia, Pennsylvania). Programmet indeholder 37 modeller for vækst eller drab af 11
modeller for vækst eller drab af forskellige arter af sygdomsfremkaldende bakterier. PMP indeholder ikke inforbakterier i fødevarer
mation om test af de forskellige modeller med fødevarer. Dette gør det usikkert atanvende modellerne til f.eks. fiskeprodukter.
COMBASEwww.combase.cc
England, USA, Australien samt EU har deltaget i udvikling af ComBase. Systemet
indeholder ComBase Predictor med modeller for vækst eller drab af 12 forskellig
arter af sygdomsfremkaldende bakterier samt fordærvelsesbakterien Brochothrix
thermosphacta. Information om test af modellerne med forskellige fødevarer erikke inkluderet i systemet. ComBase browser giver dog adgang til ca. 35 000 vækst/drabs-kurver for fødevarerelaterede bakterier, og en del af disse data stammer fra
forsøg med fødevarer.
SEAFOOD SPOILAGE AND SAFETY PREDICTOR (SSSP)
www.difres.dk/micro/sssp/
SSSP er udviklet af Danmarks Fiskeriundersøgelser og indeholder modeller for
holdbarhed samt vækst af fordærvelsesbakterier og Listeria monocytogenes i fiskeprodukter. Resultater fra test af modellerne med specifikke fiskeprodukter er
inkluderet i programmets hjælpemenu, og dette bidrager til at gøre SSSP meget
brugervenligt for fiskesektoren. SSSP kan forudsige effekten af varierende opbevaringstemperatur på holdbarheden af forskellige fiskeprodukter.
Prædiktiv mikrobiologi

Modeller til forudsigelse af holdbarhedog sikkerhed
Det er ikke formålet med denne artikel atgive en detaljeret beskrivelse af de forskellige matematiske modeller, som anvendes
indenfor prædiktiv mikrobiologi. Det skal
dog fremhæves, at der findes to markant
forskellige typer af modeller:

32• Modeller for relativ fordærvelseshastighed (RFH, se beskrivelse i afsnit næste
side), som anvendes til at forudsige effekten af opbevaringstemperatur på
holdbarhed af fiskeprodukter.
• Modeller der beskriver vækst, drab eller
overlevelse af specifikke bakterier. Disse
kaldes kinetiske modeller.

FISK & HAV · 2006 nr. 61

A 4.0

Vakuumpakket koldrøget laks

Figur 1EFFEKT AF TEMPERATUR PÅ FORDÆRVELSESHASTIGHED
AF FORSKELLIGEFISKEPRODUKTER

Varmrøget og pakket fisk··············

BDrænede MAP lagerejer

Ln (Relativ fordærvelseshastighed)Fersk fisk fra tropiske farvande
Fersk fisk fra tempererede farvande

3.0

Lagringstemperaturens effekt
på holdbarhed er stærkt
afhængig af produkttype.
Forskellige matematiske
modeller til forudsigelse af
holdbarhed er derfor nødvendige.

2.0

1.0

0.0
0

5

10

15

20

25

Lagringstemperatur (°C)

Holdbarhed af fiskeprodukter reduceres typisk 10-20 gange når opbevarings-temperaturen hæves fra 0° C til 25° C. Dette forhold
er dog meget produktafhængigt og kanvære så lavt som ca. 2 gange (for varmrøgetog pakket fisk) eller helt op til ca. 50 gangefor lagerejer i modificeret atmosfære pakning (MAP) (figur 1). Derfor kræves forskellige holdbarhedsmodeller til forskellige typer af fiskeprodukter.
Ved udvikling af RFH-modeller bestemmes
fiskeprodukters holdbarhed vha. et panel af
smagsdommere, som fastsætter holdbarhed
ud fra ændringer i lugt og smag under opbevaring. Den relative fordærvelseshastighed(RFH) er defineret som holdbarhed ved en
kendt referencetemperatur divideret med
holdbarhed ved den aktuelle temperatur.
Effekten af lagringstemperatur på RFH kan,
for de fleste typer af fiskeprodukter, beskrives med en simpel eksponentielmodel (fi-gur 1). I figur 1 ses eksponentielmodeller
som rette linier. For fersk fisk fra kolde farvande er en såkaldt kvadratrodsmodel
imidlertid bedre egnet til at beskrive effekten af lagringstemperatur. Modellen ses
som en linie med en svagt aftagende hældning.
Kinetiske modeller for vækst eller drab af
specifikke mikroorganismer har flere fordele, og de kan relativt let udvikles gennem
laboratorieforsøg. Der findes mange modeller for både fordærvelses- og sygdomsfremkaldende bakterier (boks 1). Når kinetiske
modeller anvendes til forudsigelse af holdbarhed, skal det dog altid huskes, atfordærvelses­bakterier har et afgrænset fordærvelsesdomæne, og en specifik bakterieer derfor kun ansvarlig for fordærv af et levnedsmiddel, når opbevaringsbetingelser og
produktegenskaber ligger indenfor detteområde.

33A) PRIMÆR MODEL

Log (cfu/g)

Figur 2Modeller..............
Prædiktive mikrobiologiske
modeller udvikles i to trin
og indeholder primære og
sekunære modeller

9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1

Lagringstid

Kinetiske modeller udvikles typisk i to separate trin (figur 2). En såkaldt primær model tilpasses vækst- eller drabskurver og
centrale kinetiske parametre (nølefase,væksthastighed og maksimal celletæthed)bestemmes (figur 2a). En sekundær model
beskriver herefter, hvordan væksthastighedsamt evt. nølefase og maksimal celletæthed
afhænger af opbevaringsbetingelser f.eks.
temperatur og CO2 samt produktegenskaber f.eks. pH, salt, og andre konserverende
parametre (figur 2b, boks 2).
Prædiktiv mikrobiologi

Figur 2b viser en sekundær kardinalparametermodel med to led for effekten af henholdsvis temperatur og CO2 på væksthaBoks 2Væksthastighed = konstantEksempel på en• temperatur-led
kardinalparameter• vandaktivitets-led
model• pH-led..............
• mælkesyre-led
Modellen beskriver vækst• nitrit-led
hastighed samt grænsen for• røgkomponent-led
vækst af listeria monocy• CO2-led
togenes i fiskeprodukter• eddikesyre/diacetat-led
afhængig af 8 forskellige• interaktions-led
konserverende parametre.

34B) SEKUNDÆR MODEL

5
0

25

50

75

100

-5
-10

15
10

0

stigheden af fiskefordærvelsesbakterien
Photobacterium phosphoreum. Kardinalparametermodeller er populære, relativt simple
og indeholder led, med en værdi mellem 0
og 1 for hver af de konserverende parametre,
der indgår i modellen. Boks 2 viser de led,
der er inkluderet i DFU’s seneste model forvækst af den sygdomsfremkaldende bakterie Listeria monocytogenes i letkonserveredefiskeprodukter. Det beskrives senere, hvordan denne model kan anvendes til at finde
kombinationer af opbevaringsbetingelser
og produktegenskaber, som forhindrervækst af bakterien i overensstemmelse med
den nye EU-lovgivning på området (EC2073/2005).

FISK & HAV · 2006 nr. 61

Forudsigelse af fiskeprodukters holdA
barhed med SSSP programmet
Til forudsigelse af holdbarhed indeholder
Seafood Spoilage and Safety Predictor(SSSP) programmet både modeller for relativ fordærvelseshastighed (RFH) (figur 3)
samt kinetiske modeller for specifikke fordærvelsesorganismer (SFO) (figur 4 og figur 5). Anvendelse af en RFH-model kræver, at holdbarhed for et fiskeprodukt er
kendt ved en enkelt konstant opbevaringstemperatur. Ud fra denne information
kan SSSP programmet forudsige holdbarhed for:• Forskellige konstante opbevaringstemperaturer• Simple temperaturprofiler som består af
serier af konstante opbevaringstemperaturer• Komplekse temperaturprofiler f.eks. indsamlet med dataloggere under køledistribution af et fiskeprodukt

For et ferskt fiskeprodukt med en holdbarB på 14 dage ved 0° C viser figur 3 effekhed
ten af en simpel temperaturprofil (4 dage
ved 0° C, 2 dage ved 4° C, 12 timer ved 14° C
og 4 dage ved 0° C). SSSP forudsiger den
resterende holdbarhed (RH) ved 0° C, 5° C
og 10° C. Den røde kurve i figur 3 viser således den resterende holdbarhed ved 0° C, og
for en given opbevaringstid angiver denne
kurve hvor mange dages holdbarhed, der ertilbage, hvis produktet fra den aktuelle tid
og fremefter opbevares ved 0° C. Temperaturprofilen vist i figur 3 svarer til en holdbarhed på 9,7 dage (skæringspunktet for detre RH-kurver i figur 3). Opbevaring af produktet i 2 dage ved 4° C samt i 12 timer ved
14° C har således nedsat holdbarheden fra
14 dage ved 0° C til 9,7 dage for den viste
temperaturprofil. Forudsigelser af denne
type kan anvendes i mange situationer og eri særdeleshed relevante, når det skal vurderes, om en kølekæde tillader distribution af

Figur 3
1. Fersk fisk fra kolde farvande
3. Koldrøget laks
5.	Levnedsmidler med bruger- SSSP
2.	Fersk fisk fra varme/tropiske
4. Kogte og pillede lagerejer
defineret temperaturfølsom- . . . . . . . . . . . . . .
farvande
hed
SSSP kan forudsige effekten
Resterende holdbarhed (RH) og temperaturprofil
af konstant og varierende
1415
lagrings temperatur på
12.15
13
holdbarheden af forskellige
fiskeprodukter
10.3
11

8.45

9

6.6

7

4.75

5

2.9

3

1.05

1

-0.8

0

1.05
RH ved 0°C

2.1

3.15

7.35
4.2 5.25 6.3
Opbevaringstid (dage)

RH ved 5°C

RH ved 10°C

8.4

9.45

Temperatur (°C)

Resterende holdbarhed (dage)

Programmet kan forudsige effekt af temperatur på holdbarhed af:

-1
10.5

Temperaturprofil

35

Specifik fordærvelsesmikroorganisme (SFO)
Aerobt kimtal
Metabolitter

Log (cfu/g)

Mikrobiologisk
indeks for fordærv

Kemisk indeks
for fordærv

Koncentration af metabolitter

Figur 4Fordærvelsesorganismer..............
Typisk vækst af specifikkefordærvelse organismer (SFO)
i fersk fisk

Holdbarhed
Lagringstid

et kendt fiskeprodukt eller om forbedring af
kølekæden eller ændring af produktets ønskede holdbarhed evt. er nødvendig.

Prædiktiv mikrobiologi

Det er vist for adskillige fiskeprodukter, aten enkelt art af bakterier er ansvarlige forfordærv. Kendskab til disse såkaldte specifikke fordærvelsesorganismer (SFO) gør
det muligt at udvikle og anvende kinetiskevækstmodeller til forudsigelse af holdbarhed (figur 4). For fersk kølet fisk er svovlbrinte producerende Shewanella-bakterier
typisk ansvarlige for fordærv, mens Photobacterium phosphoreum begrænser holdbarheden af ferske marine fisk i modificeret
atmosfære pakning (MAP).

36

SSSP indeholder modeller for vækst af bådesvovlbrinte producerende Shewanella-bakterier og Photobacterium phosphoreum (figur 5).

Som et eksempel er det således muligt at
forudsige holdbarhed for fersk MAP fisk afhængigt af, de betingelser fisken er opbevaret under (temperatur og CO2 koncentration i den modificerede atmosfære), samt
den hygiejne produktet er produceret under(start niveau af Photobacterium phosphoreum).
Figur 5 viser en temperaturprofil, hvor opbevaringstemperaturen svinger systematisk
mellem ca. 0° C og ca. 10° C. Dette eksempel illustrerer, at SSSP kan anvendes generelt til at forudsige effekten af konkrete
temperaturprofiler, således som de f.eks. ermålt gennem hele køledistributionskæden
vha. temperaturloggere.
SSSP indeholder flere kinetiske holdbarhedsmodeller samt en model for den sygdomsfremkaldende bakterie Listeria monocytogenes (figur 5). Programmet indeholderogså en generel model med brugerdefinerede parameterværdier. Med denne facilitet

FISK & HAV · 2006 nr. 61

Figur 5Temperatur og
holdbarhed

A Seafood Spoilage and Safety Predictor (SSSP)B kan forudsige effekt af opbevarings­
betingelser og produktegenskaber på vækst af fordærvelsesbakterier og Listeria monocytogenes. SSSP programmet indeholder følgende modeller for vækst af bakterier:··············
Effekt af varierende temperatur på vækst af Photobacterium Phosphoreum og
resterende holdbarhed af fersk
map torsk

1.	Photobacterium phosphoreum i fersk torsk, rødspætte og laks i modificeret atmosfære pakning
2. Shewanella (svovlbrinte producerende) bakterier i uemballeret fersk fisk
3. Generel model med brugerdefinerede parameterværdier
4. Listeria monocytogenes og mælkesyrebakterier i koldrøget laks
Temperaturprofil

11.4
9.82
Temperatur (°C)

8.25
6.68
5.1
3.52
1.95
0.38
-1.2

0

0.52 1.03

1.55

2.07 2.58 3.1
3.61
Opbevaringstid (dage)

4.13

4.65 5.16

Temperaturprofil

Forudsagt mikrobiologisk vækst

14.31

7.79

12.47

6.75

10.63

5.7

8.79

4.66

6.95

3.61

5.12

2.56

3.28

1.52

1.44

0.47

0

0.52

1.03

Mikrobiologisk vækst

1.55

2.07 2.58 3.1
3.61
Opbevaringstid (dage)
RH ved 0°C

RH ved 5°C

4.13

4.65

Resterende holdbarhed (dage)

Log (cfu/g)

8.84

-0.4
5.16

RH ved 10°C

37

kan SSSP sammenligne forudsigelser med
to forskellige modeller. Det er således muligt at vise grafer for effekten af (i) forskellige opbevaringsbetingelser (temperatur og
CO2) og/eller produktegenskaber (vandaktivitet og pH) for en bestemt model eller (ii)sammenligne hvordan ændring af parametrene i en kardinalparameter model påvirker
mikrobiologisk vækst og holdbarhed for forskellige lagringsbetingelser og produktegenskaber.
SSSP’s omfattende hjælpemenu er en vigtig
del af programmet. Hjælpemenuen beskriver opbevaringsbetingelser og produktegenskaber, hvor de forskellige modeller ertestet og kan anvendes. Den giver også referencer og information om andre lignende
programmer. Programmets hjælpemenu er
så omfattende, at den sammen med SSSP
kan anvendes som et kursus i prædiktiv mikrobiologi.

Forudsagt vækstgrænse for2

Listeria monocytogenes
monocytogenes i
MAP koldrøget hellefisk

1.6% Mælkesyre / laktatPrædiktiv mikrobiologi

Figur 6
Eksempel på forudsigelse..............
Danmarks Fiskeriundersøgelsers nye vækstgrænsemodel for
Listeria Monocytogenes

Forudsigelse af fiskeprodukterssikkerhed
Som beskrevet ovenfor kan prædiktive mikrobiologiske modeller for vækst eller drab
af sygdomsfremkaldende bakterier bidragetil øget fødevaresikkerhed. Modellerne kan
bl.a. være en hjælp til at identificere kombinationer af opbevaringsbetingelser, konservering og deklareret holdbarhed således, aten sygdomsfremkaldende bakterie ikke kan
vokse til et farligt niveau. Både Pathogen
Modeling Program og ComBase Predictor(boks 1) indeholder modeller for sygdomsfremkaldende bakterier, som kan være tilstede i fiskeprodukter f.eks. Clostridium botulinum, Clostridium perfringens, Listeria monocytogenes, Salmonella og Staphylococcus aureus.
Der er samlet rigtig meget information i disse programmer, og dette bør fiskesektoren
udnytte så meget som muligt. Det skal dogbemærkes, at de modeller, der er inkluderet i
disse programmer, ikke normalt er testet
mht. anvendelighed for specifikke fiskeprodukter. Ved Danmarks Fiskeriundersøgelser

1.2

Ingen vækst

0.8
Vækst

0.4
0
0

38

0.1
0.2
% Eddikesyre / diacetat

0.3

0.4

FISK & HAV · 2006 nr. 61

har
A vi testet Listeria monocytogenes modellerne
fra PMP og ComBase. For kogte og pillede
rejer i modificeret atmosfære pakning var
forudsigelserne acceptable, men dette var
derimod ikke tilfældet for vakuum-pakket
koldrøget laks. PMP og ComBase bliver mere
anvendelige for fiskesektoren, når resultater
fra test af programmerne med fiskeprodukter bliver tilføjet til disse systemer.

Listeria
B monocytogenes forekommer desværre
ofte i spiseklare fiskeprodukter. Omfattende
risikovurderinger har dokumenteret, at lave
koncentrationer af Listeria monocytogenes
ikke udgør et problem mht. fødevaresikkerhed. Det er dog samtidig vist, at vækst af Listeria monocytogenes til høje koncentrationer
absolut skal undgås i spiseklare fødevarer,
som ikke koges, inden de bliver spist. I overProdukt

Produktegenskaber og lagringsbetingelser
Listeria monocytogenes (celler per gram)
Lagringsperiode (dage)
Temperatur (° C)
Salt i vandfase af produkt (%)
pHMælkesyre i vandfase af produkt (mg/l)
Røgkomponenter (phenol, mg/kg)% CO2 i headspace gas i ligevægt
Diacetat i vandfase af produkt (mg/l)
Nitrit (mg/kg)

8

Listeria monocytogenes
monocytogenes

7

Produkt 1
Produkt 2

1

2

1
40
5,0
4,0
6,0
8000
0,0
0
0
0

1
40
5,0
4,0
6,0
8000
0,0
25
1500
0

Figur 7
Forudsigelse afvækst samt vækstgrænsen for Listeria
monocytogenes.

··············
Danmarks Fiskeriundersøgelsers nye model er i sinnuværende form indbygget i
et Excel regneark, således atden kan anvendes i forbindelse
med vores rådgivning og undervisning.

Log (cfu/g)

6
5
4
3
2
1
0
0

5

10

15

25
20
Lagringstid

30

35

40

39

ensstemmelse med denne erkendelse skelner den nye EU-lovgivning (EC 2073/2005)
mellem spiseklare fødevarer, som er tilberedt så de forhindrer eller ikke forhindrervækst af Listeria monocytogenes. For den første gruppe af spiseklare produkter tillades
op til 100 Listeria monocytogenes per gram.

Prædiktiv mikrobiologi

Det er vigtigt at forhindre vækst af Listeria
monocytogenes i spiseklare fiskeprodukter, og
Danmarks Fiskeriundersøgelser har vist, atdette kan opnås ved at tilsætte diacetat (eddikesyre) evt. sammen med mælkesyre (figur 6). Effekten af diacetat og mælkesyreafhænger dog i betydelig grad af opbevaringsbetingelser og andre produktegenskaber. Vi har derfor udviklet en matematisk
model, der kan forudsige, hvordan et letkonserveret fiskeprodukt kan sammensættes, således at vækst af Listeria monocytogenes
effektivt kan forhindres (boks 2, figur 6, figur 7). Denne nye model er en udvidet version af den Listeria monocytogenes model,
som allerede er indbygget i SSSP programmet (version 2 fra april 2005). Den tidligere
Listeria monocytogenes model er udvidet med
led for effekten af diacetat, CO2 og for interaktionen mellem alle led i modellen(boks 2). Omfattende test af den nye model
har vist, at den er velegnet til flere forskellige
letkonserverede fiskeprodukter f.eks. koldrøgede, gravad og marinerede produkter.

40

Mange produktegenskaber påvirker vækst
af Listeria monocytogenes i letkonserverede fiskeprodukter. En matematisk model, som
beskriver den kombinerede effekt af alledisse parametre, er derfor særdeles velegnet
i forbindelse med produktudvikling, kvalitetsstyring og dokumentation. Figur 7 viser
et eksempel på forudsigelser opnået med
Danmarks Fiskeriundersøgelsers nye model. Eksemplet viser, hvordan tilsætning af
diacetat (1500 mg/l i vandfasen) samt an-vendelse af en modificeret atmosfære med
25 % CO2 (figur 7, produkt 2) vil forhindrevækst af Listeria monocytogenes i et saltet produkt, som ellers i udtalt grad tillod vækst af
bakterien (figur 7, produkt 1). Den nye model for vækst samt for vækstgrænsen af Listeria monocytogenes forventes inkluderet inæste version af SSSP programmet, somforhåbentligt bliver tilgængelig i 2007.
Fremtidens udfordringer
Indenfor de seneste år er der opnået meget
betydelige fremskridt indenfor prædiktiv
mikrobiologi, og anvendeligheden af dematematiske modeller til forudsigelse af
levnedsmidlers holdbarhed og sikkerhed er
blevet markant forbedret. Der er dog stadig
betydelige udfordringer at tage fat på, såprædiktive modeller i fremtiden kan blive
til større gavn for fiskesektoren. Blot nogle
få eksempler kan nævnes her:• Når fiskeprodukter forårsager sygdom
hos mennesker skyldes det oftest histaminforgiftning, virus eller Vibrio bakterier. For histaminproducerende bakterier og Vibrio bakterier er der behov formodeller, der kan forudsige deres vækst
i fiskeprodukter. For virus mangler dermodeller, som kan forudsige virus’ inaktivering afhængig af især temperatur,salt og pH. I alle tre tilfælde er der behovfor, at der udvikles brugervenligt computersoftware, så modellerne nemt kan
anvendes af fiskesektoren.
• For vækst og overlevelse af Listeria monocytogenes er der behov for at udvide den
eksisterende vækstgrænse-model (boks
2, figur 7) med en funktion for effekten
af benzoesyre, citronsyre og sorbinsyre.
En udvidet model, der også er anvendelig for rognprodukter og skaldyr i lage,
vil lette produktudvikling betydeligt.
Danmarks Fiskeriundersøgelser arbejder pt. med denne udvidelse.

FISK & HAV · 2006 nr. 61•A Vedr. forudsigelse af holdbarhed er derbehov for nye modeller samt forbedring
af flere af de eksisterende. F.eks. mangler der kinetiske modeller, som kan forudsige vækst af mælkesyrebakterier og
holdbarhed af flere letkonserverede fiskeprodukter.

• BFor de fiskeprodukter, hvor fordærv ikke
skyldes mikrobiologisk aktivitet, er behovet for nye prædiktive modeller ogsåmeget udtalt. Bl.a. savnes der modeller
for holdbarhed af frosne fiskevarer, som
kan forudsige effekten af variationer i
opbevaringstemperatur på frostvarer.

Brian J. Cowan takkes for en betydelig indsats i forbindelse med programmering af
SSSP- programmet.
LITTERATUR
Dalgaard, P. 2002. Modelling and predicting the shelf-life of seafood. Chapter 12 in Safety and Quality Issues inFish Processing. Bremner, H.A. (ed). Woodhead Publishing Ltd. pp.191-219.
McMeekin, T. A., J. Baranyi, J. Bowman, P. Dalgaard, M. Kirk, T. Ross, S. Schmid, M.H. Zwietering 2006.
Information systems in food safety management. Int. J. Food Microbiol. 112, 181-194.
Mejlholm, O. and P. Dalgaard 2006. Modelling and predicting the growth boundary of Listeria monocytogenes
in lightly preserved seafood. J. Food Prot. (In press).
Mejlholm, O, P Dalgaard, L. D. Schönemann-Paul, N. Bøknæs 2006. Listeria monocytogenes - forudsigelse af
letkonserverede fiskeprodukters sikkerhed. Plus Proces 5, 8-10.
Ross, T. and P. Dalgaard 2004. Secondary models. In: Modeling Microbial Responses in Foods. McKellar, R.C.
and Lu, X. (eds). CRC Press, Boca Raton, USA, pp. 63-150.

41