微生物不确定度评定
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食品中菌落总数的测定和不确定度分析菌落总数是指在特定培养条件下,一定量的样品中培养出的所有菌落的总数。
它可以反映食品样品的微生物污染程度,是食品安全检测中常用的指标之一。
食品中菌落总数的测定方法一般采用平板计数法,但在测定过程中会受到不确定度的影响。
一、菌落总数测定方法1.取样:取适量食品样品,根据国家标准要求在不同的质量级别下取样不同的量。
2. 制备培养基和平板:按照相应的食品行业标准的要求制备好培养基,并按照制备方法制备好平板。
3. 滴接法:将样品滴于平板上,在平板上均匀涂布后置于恒温箱中培养一定时间,然后计算出每个平板上所培养出的菌落数量。
测量结果不可避免地存在误差,因此测量结果带有一定的不确定度。
菌落总数的不确定度主要涉及到两个方面:1.实验误差:包括人为误差、器材误差、操作方法等影响因素。
在实验过程中要尽可能地减少这些误差。
2.样品变异性:同一批食品样品中,不同样品可能存在微生物数量的差异,导致菌落总数的测量结果具有不确定性。
三、不确定度的分析和评估不确定度的分析和评估是检验结果可靠性的重要指标。
按照ISO/IEC 17025标准要求,制定有效的不确定度评估方案,定期进行实验验证,以确保菌落总数测定结果的可靠性。
1.不确定度的计算:应按照GB/T 16161等国家标准制定的方法进行测量误差和样品变异性的计算,并进行不确定度组成的分析和评估。
2.评估结果的有效性:对于不确定度的评估结果应进行合理的统计分析,确定合适的置信度,以提高菌落总数测定结果的可靠度和准确性。
3.改进措施:对于不确定度评估结果存在较大误差的情况,应采取相应的改进措施,以提高测量结果的准确度和可靠性。
四、总结。
分析检测食品中菌落总数检测的不确定度评定刘 黎,徐清溪,肖常国,郑 惠(青岛市黄岛区市场监督管理局,山东青岛 266500)摘 要:本文对标准方法《食品安全国家标准食品微生物学检验菌落总数测定》(GB/T 4789.2—2022)的测量不确定度进行了分析与评定。
根据方法的原理和操作步骤建立了相应的数学模型,找出了不确定度的主要来源,计算了每个测量不确定度分量,并对总的不确定度进行了合成。
评价结果表明,培养基、培养温度和时间等是影响测试结果的主要因素,因此相关操作人员需要在试验中注意对各种因素的控制,提高检测结果的准确性。
关键词:不确定度评定;菌落总数;食品Evaluation of Uncertainty in the Detection of Aerobic BacterialCount in FoodLIU Li, XU Qingxi, XIAO Changguo, ZHENG Hui(Qingdao Huangdao District Market Supervision and Administration Bureau, Qingdao 266500, China)Abstract: In this paper, the uncertainty of the determination of the total bacterial count in food by the method of GB/T 4789.2—2022 was analyzed and evaluated. According to the principle and operation steps of the method, a corresponding mathematical model was established to identify the main sources of uncertainty, calculate each measurement uncertainty component, and synthesize the total uncertainty. The evaluation results indicate that culture medium, culture temperature, and time are the main factors that affect the test results. Therefore, relevant operators need to pay attention to controlling various factors in the experiment to improve the accuracy of the test results.Keywords: uncertainty; aerobic plate count; food测量不确定度是评定实验室检测水平的重要指标,常用来表征实验室数据的可靠性,以及评定不同实验室数据间的可比性[1]。
水质检测中菌落总数测定的不确定度评定摘要:目的:为了减少实验误差,提高检测的精确度,评定水质检测中菌落总数的不确定度,确定水样的置信区间。
方法:对于某一水样,根据GB/T 5750.12—2006《生活饮用水标准检验方法微生物指标》和CCBLAC/AG05附录规定的方法进行检测,采用对数的平均值评定菌落总数的不确定度。
结果:该水样本次检测结果的置信区间为(1400—1700)CFU/ml。
结论:根据本次检测结果的置信区间说明,当菌落总数的离散程度高时,应该采用对数平均值评定菌落总数的不确定度。
关键词:菌落总数;不确定度由于测量值不可避免地会偏离准确值,因此研究不确定度变得有意义,通过不确定度表示被测量真值所处的量程范围。
在近些年来,不确定度在理化检测相对比较成熟,集中。
然而在微生物检测方面对于不确定度的评定相对较少。
因此针对在水质检测中关于微生物检测以生活饮用水为例评定菌落总数的不确定度,同时采用平均值和对数平均值的方法评定菌落总数的不确定度,比较得出结论。
1、原理与方法1.1、测试原理:不确定度定义为表征合理地赋予被测量值的分散性,与测量结果相联系的参数。
不确定度包括合并标准不确定度和扩展不确定度,通常情况下,不确定度采用扩展不确定度表示。
根据CCBLAC/AG05附录规定进行菌落总数测试要求:每个样品都包含可计算得出数目的微生物;在实验室由不同人员按照规定的测试方法进行一段时间的测试[1],测试样品是均匀的,每个样品均做平行样,必须由同一测试人员进行操作。
根据GB/T 5750.12—2006《生活饮用水标准检验方法微生物指标》定义,菌落总数是指水样在营养琼脂上有氧条件下37℃培养48小时,所得1ml水样所含菌落的总数[2]。
1.2、测试方法:根据中华人民共和国国家标准GB/T 5750.12—2006《生活饮用水标准检验方法微生物指标》进行测试。
对于生活饮用水,菌落总数在适宜计数的范围内,应该以无菌操作方法用灭菌吸管吸取1ml充分混匀的水样,注入灭菌平皿中,倾注约15ml已融化并冷却到45℃左右的营养琼脂培养基,并立即旋转平皿,使水样和培养基充分混匀,每次检测做一个平行样对照,同时一个平皿倾注营养琼脂培养基作为空白对照。
食品中菌落总数的测定和不确定度分析一、引言食品中的微生物污染是导致食品质量问题的重要原因之一。
食品中菌落总数是评价食品卫生状况的指标之一,它可以反映食品中的微生物污染程度。
准确测定食品中的菌落总数并分析其不确定度,对于保证食品安全和卫生具有重要意义。
二、理论基础菌落总数是指在一定条件下生长发育的微生物形成的菌落的总数。
通常使用平皿计数法来测定食品中的菌落总数,该方法主要包括以下几个步骤:1、样品制备:将食品样品精确称重,并加入合适的培养基中。
2、培养:将加入样品的培养基倒入培养皿中,倒平并让其凝固。
3、孵育:将培养皿放入恒温箱中,在适宜的温度条件下孵育一定时间。
4、计数:取出培养皿,使用显微镜观察并计数菌落的数量。
不确定度是测量结果与所测量实际值之间的偏差的度量,通常用标准偏差表示。
计算不确定度需要考虑到样品制备、培养、孵育过程中的误差以及人为误差等因素。
三、实验方法2、制备菌落计数平皿:将无菌琼脂糖培养基熔化,并冷却到45-50℃左右,加入适量的样品,充分混合后倒入培养皿中。
3、培养和孵育:将培养皿倒平,并在无菌条件下放置一段时间,直到琼脂糖凝固。
4、计数:将培养好的平皿放置在显微镜下,使用透明计数器或格子计数器对菌落进行计数,并记录结果。
四、结果分析根据平皿计数法所测得的菌落总数结果,计算菌落总数的平均值、标准偏差和不确定度。
标准偏差的计算公式为:s = \sqrt{\frac{\Sigma(x_i-\overline{x})^2}{n-1}}x_i为单次测量结果,\overline{x}为平均值,n为测量次数,\Sigma表示求和。
不确定度的计算公式为:U = k \times sU为不确定度,k为覆盖因子,可以参考标准不确定度表格进行选择。
五、结论通过实验测定了食品中的菌落总数,并对测量结果进行了不确定度分析。
根据实验结果,可以评估食品中的微生物污染程度,为食品安全和卫生提供科学依据。
测定结果的不确定度分析可以评价测量结果的可靠性,并为后续食品质量控制提供参考。
微生物检验中菌落总数的不确定度如何评定在ISO/IEC17025《校准和检测实验室能力的通用要求》中明确指
出实验室出具的检测报告应包含有关评定校准或测试结果的不确定度说明,故对测量结果进行不确定度的评定成为检测实验室的重要内容。
下面是yjbys 小编为大家带来的关于微生物检验中菌落总数的不确定度如
何评定的知识,欢迎阅读。
1 .检验方法
依据GB 4789.2-2010 《食品安全国家标准食品微生物学检验菌落总数测定》中要求以无菌操作取检样25 g(ml)剪碎放于含有225 ml 灭菌生理盐水或磷酸盐缓冲液中,经振摇或研磨做成1︰10 的均匀稀释样液,按照标准要求制备10 倍系列稀释样品匀液。
根据污染情况的估计,选择2~3 个稀释度,每个稀释度作2 个平皿,每个平皿注入培养
基约15~20 ml,并转动培养皿使混合均匀,待琼脂凝固后,翻转平板,置36℃±1℃温箱内培养48 h±2 h。
计数后以同稀释度的各平板平均菌落总数报告。
2. 数学模型
设菌落总数为A,检测结果为X,则A=X CFU/g(ml)。
3 .计算不确定度
3.1 在微生物检验中,样品中细菌分布的均匀性和重复测量带来的不确定度是影响检验结果准确度的主要原因,而B 类不确定度分量对合成不确定度影响较少。
按GB 4789.2-2010 《食品安全国家标准食品微生物学检验菌落总数测定》中方法,同一样品每个稀释度作两个平衡样,因此可以采用合并样本标准差求检测结果的不确定度见表1。
3.2 从检验结果可知,如直接用贝塞尔公式计算合并样本标准。
微生物问题汇总1、标准菌株纯度和活性作为实验室应该怎么验证?关于微生物菌种这类的标准还没有,每位专家、检验员都有自己的理解。
但是可以明确一下,对于定量试验中的对照菌种,比如总数、霉菌和酵母、乳酸菌、金葡等,必须进行活度的测定,而其他定性试验的菌种,只需进行纯度的验证即可。
首先,对于商品话的的菌种冻存管来说,纯度是没必要验证的,因为随菌附的菌种证明材料就是很好的证实。
而对于野生菌株来说,需要对纯度进行验证,建议采用平板分离纯化,挑取完全单菌落,进行生化试验确证,可保证菌种的纯度。
其次,对于活度的监控需要从菌株保存的一开始就要进行监控,最简单的是刚开始买回来的菌株,活化之后保存10管,一个月之后分别接种10管中的菌,若10管全部存活,则活度为100%。
活度一般应大于90%。
你下面说的这些均是对培养基的验证方法。
也可以侧面反映菌落活性的大小,采用复合验收程序的培养基,对菌种的活性进行验证,仅仅是针对特定的一管菌。
并不是计算活度的方法。
若要准确的计算活性,必须制备已知浓度的菌悬液,涂布平板,进行培养,计算真实浓度和理论浓度差异。
一般记录纯度和存活度就好了。
①目标菌纯度,先活化菌株,在进行平板计数法,选择菌落数最少的平板上的菌全部进行生化鉴定。
②目标菌活性,在做培养基验证时,根据G值来观察,G值越大,说明其活性越好。
③非目标菌纯度,需要验证吗?例如表皮葡萄球菌。
我认为非目标菌只是用来和目标菌进行菌落形态进行对比的,没有必要验证。
如果需要验证,是否可以在营养平板或者TSA平板上进行划线,观察菌落形态是否一致,或有无杂菌。
④非目标菌活性验证,是否可以用该菌的工作菌悬液在TSA 或者营养平板上划16条线,根据G值判断,G值越大,说明其活性越好?2、非常规项目质量控制计划如何做?此部分的控制,建议采用人为污染样品,对方法的灵敏性和稳定性进行验证,从而达到质控的目的。
①蜡样芽胞杆菌:对蜡样芽胞杆菌标准菌株活化,然后对菌悬液做平板计数(定量确定各个稀释度的菌浓度),选择适当浓度的菌悬液的稀释度作为工作菌悬液,然后吸取1ml污染阴性样品为阳性,在按照蜡样芽胞杆菌的国标方法检验,对添加量和检验结果进行比对。
582020/12中国食品工业安全与检测SAFETY AND TESTING肖 炜 伊犁州检验检测认证研究院 新疆伊犁 835000食品中两类致病微生物检测结果不确定度评定用外行话说,不确定度额定值是指不可靠的程度,主要用来表示实验测量结果的可行性程度。
它可以用来测试参与实验的人员、适用的测量仪器和设备、以及具体的实验环境条件等因素对测量能力的水平进行量化。
1实验材料与实验方法1.1材料实验食品从2018年至2019年随机抽检的236批蛋糕和肉制品中抽取。
实验中涉及的食物主要有火腿、烤鸡、蛋糕等不同种类。
[1]BP 计数琼脂:用北京路桥有限公司提供的培养基按照说明书配制培养液,将配制好的培养液倒在平板上。
脑心提取肉汤(BHI)、兔血浆、小斜营养琼脂均由北京路桥有限公司提供,直接用于实验。
生理盐水缓冲液由伊犁州产品质量检验所食品室配制而成。
1.2检测方法1.2.1分析培养基增菌技术目前,在我国食品微生物检测过程中,主要采用选择性培养基和显色培养基两种技术来实现培养基的生长[2]。
值得注意的是,虽然选择性培养基常用于区分不同类型的细菌,但检测结果不能用于准确识别细菌类型,只有通过分型鉴定等方式才能确定是否有相应菌株的存在。
1.2.2沙门氏菌检验在食品病原微生物实验室检测过程中,微生物检测能力的高低直接影响检测结果的可靠性和准确性,是检测质量控制的关键[3-4]。
长期以来,中国食品药品检验所等机构一直以实验室比对计划的形式开展沙门氏菌检测能力验证活动。
在具体的验证过程中,盲样检测过程主要采用《食品安全国家标准 食品微生物学检验 沙门氏菌检验》(GB4789.4-2016)。
1.2.3金黄色葡萄球菌检验在食品微生物检测过程中,日常采用《食品微生物学检验 金黄色葡萄球菌检验》(GB4789.10-2016)作为检测方法,包括预富集培养、分离培养、菌落形态观察、血浆凝固酶实验等多个实验步骤。
然而,在传统的检测过程中,检测的具体摘要:不确定度评定是测量不确定度的缩写,包括综合标准不确定度、A 类标准不确定度和标准不确定度等多个不确定度。
食品中菌落总数测定不确定度的评定食品中的菌落总数对于食品卫生的保障非常重要。
因此,对菌落总数测定的不确定度评定也非常重要,可以在一定程度上保证食品卫生检测的准确性和可靠性,保障公众的身体健康。
菌落总数的测定是通过培养基培养菌落来计算的。
由于培养基有各种各样的配方,并且不同的微生物会在不同的条件下生长,所以在进行菌落总数测定时需要注意许多方面来减少误差并尽可能准确地评价不确定度。
首先,需要确定测定的样品量和培养基的配制量和浓度。
样品越多,菌落总数测定的误差就越小,但是样品过多也会导致不必要的浪费。
因此,需要根据样品的特性和颗粒大小等因素来确定合适的样品量。
同时,培养基的配制量和浓度也需要根据不同的样品进行调整,以确保微生物可以在培养基上生长,但是过多的培养基浪费资源,还可能导致微生物过度生长,从而使计数不准确。
其次,需要注意培养时间和培养条件的统一。
微生物的生长速率和生长环境会对计数结果产生很大的影响。
放置时间过短会使一些微生物没有完全生长,放置时间过长则会使微生物长成无法计算的复杂形状,所以需要选择一个合适的时间。
同时,温度和湿度等环境条件也需要统一,否则华氏度和摄氏度的转换、相对湿度的变化等因素会造成计数结果的差异。
此外,确保样品的统一性也非常重要。
食品中的微生物来源可能有多种,如果样品采集不统一,就可能导致测定结果出现偏差。
因此,在采集样品时需要注意合理的采样位置和方式,并保证每次采样时拿到的样品是尽可能相同的。
最后,为了评估测定结果的不确定度,需要计算各种误差源的不确定度并进行合并。
不确定度的评价应基于国际标准,比如GUM方法,以确保评价的一致性。
综上所述,菌落总数测定的不确定度评定非常重要,需要考虑到多种因素。
通过减少误差并尽可能准确地评价不确定度,可以提高检测结果的准确性和可靠性,更好地保障食品中的微生物质量和公众的身体健康。
不确定度评定还需要考虑到实验设备和人工误差造成的不确定度。
实验设备的不确定度需要根据不同设备的精度等级来确定,以确保实验设备的准确性。
微生物分析之量测不确定度评估
1、引言:
由于微生物检测的特殊性,因此该例只讨论了单一样品重复测定菌落总数不确定度的评估。
2、技术说明:
该技术说明简单描述了菌落总数测定过程以及单一样品重复测试与其他所依赖的参数的关系。
测定过程;检样做成几个适当倍数的稀释液选择2—3个适宜稀释度,各以1ml分别加入灭菌平皿内每皿内加入适量营养琼脂(36±1°C、48±2h)菌落计数报告计算;做平板菌落计数时,用肉眼观察,在记下平板的菌落数后,求出稀释度的各平板平均菌落总数。
3、不确定度来源和量化;
校准(1ml移液管):根据标准查到A级1ml±0.007 ml移液管的不确定度(假设三角形分布)
0.007 ml/√6=0.0028 ml
由于该例是同一样品单一重复测试的结果,而由于培养引起的不确定度因素在此忽略。
由于微生物的称量是粗称,故由称量引起的不确定度在此也忽略。
由稀释起的不确定度分量与计数相比在此贡献较小故也忽略。
稀释和培养
称量
一个样品经过微生物测试后得到下列结果:
3.3×1049.8×10³3.0×105 2.0×105 6.5×104
9.6×10³5.0×1048.8×1049.0×10³3.5×105
由微生物学的角度来看,这些结果的差异性并不大。
然而将这些数值平均后发现会产生以105为单位之不合理偏差。
算术平均值及log平均值所表示出的不同结果如表1所列:
表 1
由以上数值可得到开log后的平均值等于4.7225 具体计算如表2所列;
表 2
n (xi-x)2
使用公式S=[ ∑]1/2 (1)
i=1 (n-1)
3.35166
S=√ =0.6103
10-1
查表得知于95%信赖区间时t=2.26。
此微生物测试以log的方式表示,
2.26×0.6
其结果= 4.7225±= 4.7225±0.4361
√10
这说此结果分布于4.2864及5.1586之间。
取antilog的值时,
此测试结果分布于1.9×104及1.4×105之间
范例二:一系列的重复测试
某一项特别的产品,其微生物测试的置信区间可以下列方式决定:
(一)一项产品至少制备15个样品作重复测试,每一个样品必须包含可计算得出数目的微生物。
(二)这些微生物测试应在实验室由不同人员进行一段时间,但重复测试的部份必须由同一位测试人员执行。
(三)必须建立重复测试的步骤,例如样品重复次数、重复样品的均匀性,重复样品稀释。
(1)每组重复样品的测试结果为X l及X2。
(2)每个测试结果的log值计算。
(3)每一组重复测试结果的差值必须计算。
(4)、(3)所得的差值开平方。
(5)每一组差值的平方相加并除以总样品数目得到变异数。
(6)变异数开根号后得到标准偏差。
∑(n i-1)S i2 1/2
i=1
S= (2)
P
[∑n i ]-P
i=1
式中S i:由第i个样品所得的标准偏差(请参考公式(1));n i:第i
p
样品重复测试的数目:∑n i:所有测试数目:p:样品的数目
i=1
p
:[∑n i]-P:自由度。
i=1
对每一组样品其重复次数n均等于2,所以公式(2)可简化为:
1 p
S=[ ∑(X i1-X i2)2]1/2
2P i=1
式中X i1-X i2:每一组重复测试结果的差值。
由表3得知:
0.092219
S= =0.055
√30
在95%置信区间,此测试方法的不确定度以log的方式表示时,
0.055×2.13
其值=logX± = logX±0.083
1.414
如前所述,所得到的结果仍以log的方式表示。
以范例二第—个样品为例,两组结果2300及2900的log值的平均值为3.4121,因此log值的结果为3.412l±0.083,既分布于3.3291至3.4951之间。
取antilog的值,其结果分布于2133至3126之间;也就是说,基本测试方法所得的不确定度,其结果可估算为2100至3100之间。
同样推理,以第四个样品为例,两组结果57至65的log值的平均值为1.7844,因此取antilog 后,其结果分布于50至74之间。
表3 一样品制备15个样品重复测试的结果。