본 연구에서는 신선편이 양배추 내 Bacillus cereus의 최 적 증균 온도를 선정하고 증균배양액에 소수성필터를 적용하여 multiplex PCR의 검출률을 확인하였다. B. cereus 증균온도는 B. cereus 균주 5 개를 혼합하여 1 Log CFU/ mL이 되도록 증균배지에 접종하고 30oC, 37oC, 42oC에서 증균한 뒤 3시간 간격으로 MYP agar에 도말한 후 계수하여 선정하였다. 소수성필터 미적용 그룹은 B. cereus 균 주 5 개를 혼합하여 신선편이 양배추에 접종한 뒤 최적 증균온도에서 증균하였으며, 증균배양액을 가열하여 DNA 를 추출한 뒤 multiplex PCR을 진행하였다. 소수성필터 적용 그룹은 증균배양액을 소수성 필터에 적용하고 필터에 있는 균을 멸균증류수로 현탁한 뒤 가열하여 추출된 DNA 로 multiplex PCR을 진행하였다. 증균온도 확인 결과, 6시간 증균 시 42oC에서 증균된 샘플(5.4 ± 0.3 Log CFU/mL) 과 30oC에서 증균된 샘플(4.6 ± 0.6 Log CFU/mL) 간 유의 차가 확인되었다(p < 0.05). 소수성필터 적용 유무에 따른 multiplex PCR 결과, 1 Log CFU/g 접종된 샘플의 검출률이 소수성 필터 적용 전 60%(3/5)에서 100%(5/5)로 향상 되었다. 2 Log CFU/g 접종 샘플은 소수성필터 적용 전 80%(4/5)에서 소수성 필터 적용 후 100%(5/5)로 검출률이 증가하였으나, 3 Log CFU/g 접종 샘플은 소수성 필터 적용 전후 모두 100%(5/5)로 확인되었다. 이상의 결과를 통해 신선편이 양배추 내 B. cereus 검출 시 증균배양액에 소수성필터를 적용하고 multiplex PCR을 적용했을 때 신속하고 효율적인 검출이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 도축장에서 분리된 Listeria monocytogenes를 저해할 수 있는 식물성 항균 물질을 탐색하고, 각 항균 물질의 최소살균농도(MBC)를 확인하였다. 잠재적인 항균 물질로 자몽종자 추출물, 감귤류 추출물, 생강 추출물, 배 추출물, 매실 농축액, 도라지 추출물, 대추 추출물, 오미자 추출물을 선정하였고, 대상 균주로는 국내 도축장에서 분리한 15 개의 L. monocytogenes 균주를 혼합하여 사용하였다. MBC 확인 결과, 최대 4.0 μg/mL 농도의 생강 추출물, 배 추출물, 매실 농축액, 도라지 추출물, 대추 추 출물, 오미자 추출물은 고농도의 L. monocytogenes (7 Log CFU/mL)에 대해 균 저해 효과가 전혀 나타나지 않았다. 반면, 7 Log CFU/mL의 L. monocytogenes에 대한 자몽종자 추출물과 감귤류 추출물의 MBC는 0.002 μg/mL인 것으로 확인되었다. 3 Log CFU/mL의 L. monocytogenes에 대한 MBC를 시험해 본 결과, 자몽종자 추출물과 감귤류 추출물의 MBC는 0.001 μg/mL로 나타났다. 이상의 결과로 볼 때 자몽종자 추출물과 감귤류 추출물은 L. monocytogenes를 제어하기 위해 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

To solve the problem of raw milk surplus, the Korean government encouraged the farmstead milk processing industry. However, the hygiene of farmstead dairy products has not been evaluated. Therefore, the microbiological analysis of farmstead cheeses was performed in this study. Farmstead cheeses (Berg, Colby, Cottage, Gouda, Mozzarella, String, Tilsiter, and Quark) were purchased from 16 dairy farms. In qualitative analysis, the presence of foodborne pathogens (Bacillus cereus, Escherichia coli, Clostridium perfringens, Salmonella, Staphylococcus aureus, Listeria monocytogenes, and Campylobacter spp.) were examined. Also, total aerobic bacteria, Pseudomonas spp., coliform, and E. coli, and yeast/mold were enumerated. Seventeen samples (37.8%) of 45 farmstead cheeses were contaminated with B. cereus and the highest detection rate was observed in String cheese. Two samples (4.4%) were E. coli positive and seven samples (15.6%) were S. aureus positive. Four other foodborne pathogens were not detected in all farmstead cheeses. Also, the mean levels of total aerobic bacteria, coliform, E. coli, and yeast/mold were 4.3 Log CFU/g, 1.4 Log CFU/g, 1.1 Log CFU/g, and 3.8 Log CFU/g, respectively. These results indicate that the food safety of farmstead cheese is extremely poor and, thus, the hygiene management of farmstead cheese should be improved to provide safe farmstead cheese to consumers.

The objective of this study was to develop software to predict the kinetic behavior and the probability of foodborne bacterial growth on processed meat products. It is designed for rapid application by non-specialists in predictive microbiology. The software, named Foodborne bacteria Animal product Modeling Equipment (FAME), was developed using Javascript and HTML. FAME consists of a kinetic model and a probabilistic model, and it can be used to predict bacterial growth pattern and probability. In addition, validation and editing of model equation are available in FAME. The data used by the software were constructed with 5,400 frankfurter samples for the kinetic model and 345,600 samples for the probabilistic model using a variety of combinations including atmospheric conditions, temperature, NaCl concentrations and NaNO2 concentrations. Using FAME, users can select the concentrations of NaCl and NaNO2 meat products as well as storage conditions (atmosphere and temperature). The software displays bacterial growth patterns and growth probabilities, which facilitate the determination of optimal safety conditions for meat products. FAME is useful in predicting bacterial kinetic behavior and growth probability, especially for quick application, and is designed for use by non-specialists in predictive microbiology.

This study investigated the physical properties of polymers and antimicrobial activities of organic acids on Listeria monocytogenes to develop hydrogels. κ-carrageenan (1, 2, and 3%), carboxymethylcellulose (CMC; 1, 3, and 5%), and agar (1.5 and 3%) were mixed with cross-linkers (Na+, K+, Ca2+, and Al3+) or each other by stirring or heating to form cross-linkage, and their physical properties (hardness, elasticity, and swelling) were measured. The hydrogels formulated with organic acid (1, 3, and 5%) were analyzed by spot assay against L. monocytogenes. κ-carrageenan formed hydrogels with high hardness without other cross-linkers, but they had low elasticity. The elasticity was improved by mixing with other cross-linkers such as K+ or other polymer, especially in 3% κ-carrageenan. CMC hydrogel was formed by adding cross-linkers Al3+, Na+, or Ca2+, especially in 5% CMC. Thus, stickiness and swelling for selected hydrogel formulations (two of κ-carrageenan hydrogels and three of CMC hydrogels) were measured. Among the selected hydrogels, most of them showed appropriate hardness, but only 3% κ-carrageenan-contained hydrogels maintained their shapes from swelling. Hence, 3% κ-carrageenan+0.2% KCl and 3% κ-carrageenan+1% alginate+0.2% KCl+0.2% CaCl2 were selected to be formulated with lactic acid, and showed antilisterial activity. These results indicate that 3% κ-carrageenan hydrogels formulated with lactic acid can be used to control L. monocytogenes on food surface.

인터넷과 스마트폰의 보급과 함께 사람들은 관심 있는 정보를 포털사이트에서 실시간으로 검색할 수 있게 되었다. 그에 따라 빅데이터가 비정형적으로 형성되고 이를 이용하기 위한 연구 분야가 발전하고 있다. 최근 식품분야 에서도 빅데이터를 활용한 연구의 필요성이 꾸준히 제기 되고 있다. 본 연구는 국내 최대 규모의 포털 사이트인 네이버의 검색 통계를 활용하여, 사람들의 연관 검색어 빈도에 따른 식품안전 사고 원인 식품과 식중독 원인 병원 체들의 관계를 분석하였다. 특히 식중독과 관련된 식품과 식중독 원인 병원체의 포털사이트 키워드 검색 건수와 해당 원인 식품 및 병원체의 뉴스검색 건수를 분석하였으며, 최종적으로 키워드 검색 건수와 실제 식중독 발생 시기의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 일반적으로 식중독 발생 직후 관련 키워드 검색 건수가 증가하는 것으로 나타 났으며, 특별하게 굴과 같은 계절성 식품의 경우 키워드 검색 건수 증가 이후에 식중독 사고가 발생한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구결과를 통해 검색 건수가 증가하는 식중독 세균이나 식품들을 식중독 사전 예방적 차원의 정보로 활용할 수 있다면 식중독 사고 발생 가능성을 낮출 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구에서는 선택배지와 건조필름을 이용하여 신선편이 엽채류 3종(양상추, 양배추, 어린잎채소)에서 병원성 E. coli를 분리하였고, 의심집락 동정을 위해 생화학적 분석법을 사용하여 동정한 후 결과를 비교 분석하였다. 양상추 20 g, 양배추 20 g, 어린잎채소 10 g에 병원성 E. coli 혼합 균액(Enterohemorrhagic E. coli NCCP11142, Enterotoxigenic E. coli NCCP14037, Enteropathogenic E. coli NCCP14038, Enteroaggregative E. coli NCCP14039, Enteropathogenic E. coli NCCP15661)을 최종농도가 1, 2, 3 log CFU/g이 되도록 접종하였고, BPW (80~90 ml)을 넣은 후60초 동안 균질화하여 분석하였다. 연구결과, 모든 시료에서 건조필름 시험 양성, 양상추 시료 일부(최종농도 3 log CFU/g 접종시료)를 제외한 모든 시료에서 증균배양법을 이용한 정성시험결과가 음성으로 나타났다. 증균배양과 건조필름 시험을 통해 분리한 병원성 E. coli를 이용하여 생화학적 분석을 실시한 결과, 양상추에서 분리한 병원성 E. coli의 경우, API 20E 100% (44/44), Microgen GNA 100% (44/44), Food System 66.7% (10/15)의 동정률이 나타났다. 양배추의 경우, API 20E 64.7% (22/34), Microgen GNA 50% (16/32), Food System 60% (9/15), 어린잎채소의 경우, API 20E 65.1% (28/43), Microgen GNA 62.3% (27/43), Food System 53.3% (8/15)가 병원성 E. coli로 동정되었다. 본 연구의 결과는 신선편이 엽채류에 대한 병원성 E. coli 검출법 선택에 유용하게 이용될 것으로 판단된다.

본 연구는 가공치즈에서 Staphylococcus aureus의 생장 을 예측하기 위한 수학적 모델을 개발하였다. 모짜렐라 슬라이스 치즈와 체다 슬라이스 치즈에 S. aureus 혼합균액 (ATCC13565, ATCC14458, ATCC23235, ATCC27664, NCCP10826) 0.1 ml (log CFU/g)을 접종한 후 4oC (1440 h), 15oC (288 h), 25oC (72 h), and 30oC (48 h)에 저장하면서 총 세균 수와 S. aureus 세균 수를 tryptic soy agar와 mannitol salt agar를 이용해 각각 확인하였다. S. aureus의 세균 수 를 Baranyi model로 분석하여 생장률(μmax; log CFU·g−1·h−1), 유도기(LPD; h), 초기 세균수(log CFU/g), 최대 생장 세균 수(log CFU/g)를 계산함으로써 1차 모델을 개발하였다. 또 한 저장온도와 S. aureus의 μmax, LPD의 관계를 분석하기 위해 square root model과 exponential decay model을 이용 하였고 이를 통해 2차모델을 개발하였으며 개발된 모델의 평균제곱근 편차(RMSE)를 계산하여 적합성을 검증하였다. 4oC에서는 모든 가공치즈에서 황색포도상구균의 생장이 관찰되지 않았으나 15oC, 25oC, 30oC에서는 모짜렐라 슬라이스와 체다 슬라이스 치즈에서 황색포도상구균이 생장 하였으며(R² = 0.785-0.996) 저장온도가 높아짐에 따라 생장률은 증가한 반면 유도기는 감소하였다(R² = 0.879-0.999). 또한 개발된 모델의 RMSE 값은 0.3500-0.5344로 적합하였다. 따라서 본 연구결과는 가공치즈에서 황색포도상구균의 생장 예측에 유용하게 사용될 것이다.

살균제 저항성 Bacillus cereus 분리주의 포자에 살균제와 열을 가해 그 병합효과를 비교하였다. 사용된 B. cereus 균주는 차아염소계 처리 후 분리한 균주(S-BC-50, S-BC-52), 과산화수소 처리 후 분리한 균주(S-BC-23, S-BC-48), acetic acid 처리 후 분리한 균주(S-BC-54, S-BC-56)와 표준균주 B. cereus KCTC1661을 사용하였다. B. cereus 분리주의 포자를 다음 조건으로 처리하였다; i) 0.56% 과산화수소수(HP), ii) 3% acetic acid(AA), iii) 80oC 열처리(H80), iv) 90o 열처리(H90), v) HP+H80, vi) HP+H90, vii) AA+H80, viii) AA+H90. 포자를 HP와 AA 처리에 노출시킨 결과 포자가 감소하지 않았지만, H80과 H90 처리에서는 1~2 log CFU/mL가 감소하였다(P<0.05). 병합처리(HP+H80, HP+H90, AA+H80, AA+H90)에 포자를 적용시킨 경우, 포자수가 3-6 log CFU/mL 감소 하였지만, AA+H80과 AA+H90은 AA만 처리했을 때보다 오히려 포자 제어가 감소했다. 따라서 HP와 열처리를 병합했을 때는 B. cereus 포자를 불활성화하기에 효과적이지만, AA의 경우 B. cereus 포자가 열처리에 대한 저항성을 증가시키는 것으로 사료된다.