수육에서의 Staphylococcus aureus 성장 예측모델

Cooked pork can be easily contaminated with Staphylococcus aureus during carriage and serving after cooking. This study was performed to develop growth prediction models of S. aureus to assure the safety of cooked pork. The Baranyi and Gompertz primary predictive models were compared. These growth models for S. aureus in cooked pork were developed at storage temperatures of 5, 15, and $25^{\circ}C$. The specific growth rate (SGR) and lag time (LT) values were calculated. The Baranyi model, which displayed a $R^2$ of 0.98 and root mean square error (RMSE) of 0.27, was more compatible than the Gompertz model, which displayed 0.84 in both $R^2$ and RMSE. The Baranyi model was used to develop a response surface secondary model to indicate changes of LT and SGR values according to storage temperature. The compatibility of the developed model was confirmed by calculating $R^2$, $B_f$, $A_f$, and RMSE values as statistic parameters. At 5, 15 and $25^{\circ}C$, $R^2$ was 0.88, 0.99 and 0.99; RMSE was 0.11, 0.24 and 0.10; $B_f$ was 1.12, 1.02 and 1.03; and $A_f$ was 1.17, 1.03 and 1.03, respectively. The developed predictive growth model is suitable to predict the growth of S. aureus in cooked pork, and so has potential in the microbial risk assessment as an input value or model. 본 연구는 수육에 쉽게 오염될 수 있는 S. aureus에 대한 성장 예측모델을 적용하고, 이를 비교하여 수육을 안전하게 관리하기 위한 적절한 모델을 제시하고자 하였다. 온도에 따른 S. aureus의 성장곡선은 5, 15, $25^{\circ}C$의 보관온도에서 측정하였다. 수육에 오염된 S. aureus의 성장결과를 기초로 온도에 따라 Baranyi model과 Gompertz model을 이용하여 SGR와 LT를 산출하였다. 두 모델에 대하여 R2과 RMSE를 산출하여 통계적인 적합성을 비교하였으며 그 결과 Baranyi model에서는 각각 0.98, 0.27, Gompertz model에서는 각각 0.84, 0.84로 나타나 Baranyi model이 온도변화에 따라 S. aureus 생육을 예측하기 위한 이차모델의 변수 값으로 사용하는데 더 적합하였다. RSM을 이용한 2차 모델에서는 $R^2$이 5, 15, $25^{\circ}C$에서 각각 0.88, 0.99, 0.99로 나타나 실험값과 예측값의 상관관계가 높았다. 또한 RMSE는 온도별로 각각 0.11, 0.24, 0.10로 나타났고, $B_f$는 각각1.12, 1.02, 1.03로, $A_f$는 각각 1.17, 1.03, 1.03로 나타나 통계적 적합성이 높다고 할 수 있다. 따라서 개발된 모델을 이용할 경우 수육의 다양한 조리환경과 온도에 따른 S. auresus 성장을 추정할 수 있으며, 이를 위해 평가에서 충분히 활용할 수 있을 것으로 보인다.