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　　LDsports乐动体育LDsports乐动体育俗语讲“要想身体健，食物要新鲜”，食品安全一直是我们关注的重中之重。6月7日是由联合国选定的世界食品安全日 (World Food Safety Day)，旨在引起人们对食品安全的关注LDsports乐动体育，鼓励人们采取行动，以帮助预防、发现和管理食源性风险，为粮食安全、人类健康、经济繁荣、农业发展、市场准入、旅游业和可持续发展做出贡献。

　　本期精选了5篇2021年发表在Foods期刊上的优秀文章，涵盖食品领域各个方面，从食品保鲜、加工、微生物到消费者层面进行多维角度的分析，这些方面都会对食品的质量和安全性生产带来重要影响。欢迎大家阅读下载。

　　食品制备常常受到人们的指责，特别是那些基于动物产品的食品制备，这是造成食源性感染增加的原因，并且也加剧了医疗保健系统的压力LDsports乐动体育。农业食品供应链中的风险评估对食品行业和政策制定者至关重要。错误的风险认知可能会改变供应链的运作，因此，要致力于更有效的方式传递风险。作者采用多学科的方法来调查消费者如何看待不同的食品风险。本研究表明，规划有效的沟通策略对于告知消费者食品风险非常重要。研究对潜在创新方法进行了讨论，以更好地组织供应链。

　　奶酪是世界范围内广泛消费的传统产品，可它通常也与食源性疾病有关。本研究旨在对奶酪中可用的建模方法进行综述讨论，并确定关注的主要微生物靶点和这些产品中影响微生物行为的因素。在建模研究中，李斯特菌常作为主要病原菌来进行危害评估。通常考虑将pH值、水分活度、乳酸浓度和温度等主要因素作为模型中的独立变量。受生产工艺、储存条件和理化特性等不同影响，微生物可能在奶酪制作的环节中生长或死亡。经典的两步建模是开发预测模型最常用的方法。此外，还包括其他建模方法，微生物相互作用、生长边界、响应面方法和神经网络。经过验证的模型已被集成到用户友好的软件工具中，用于以快速简便的方式获得微生物行为的估计值。未来的研究应调查其他目标细菌病原体的命运 (如产孢子细菌)，以及奶酪生产过程动态特性等方面的研究。本研究中收集信息有助于在奶酪生产和储存背景下，加深预测微生物学领域的知识。

　　发酵食品是文化和文明的标志。历史、气候和当地原材料生产的特殊性促使人类探索各种发酵途径，以生产出各种传统的可食用产品，这些产品代表着对特定条件的适应。目前全球发酵食品市场的规模大致接近300亿美元，并且仍然呈现上升趋势。因此当前发酵食品面临两大挑战，其一便是关于手工发酵产品的安全性，这个问题可以借助分子生物学来解决，不仅涉及病原体的存在，还涉及食源性微生物的耐药性。在本篇综述中LDsports乐动体育，作者讨论了发酵食品在发酵过程的微生物多样性，以及对人体健康的影响；此外，发酵食品的安全性也备受关注。从希波克拉底到现代疾病治疗方法，饮食被认为是人类自然微生物群健康稳定的最重要因素。毕竟，引用巴斯德的话，“先生们，微生物才是人类健康的最后定论。”从这个意义上说，发酵食品中的微生物群将在未来的营养和治疗中发挥主导作用。

　　近年来，越来越多的消费者意识到经常食用新鲜水果和蔬菜可减少健康和疾病方面的风险。所以高质量的原材料是必不可少的，因为经过最简易加工的产品极易腐烂，容易导致质量下降。植物组织表面的切割、去皮、清洁和包装过程以及生化、感官和微生物变化可能会加速腐败变质。原材料产生变质的主要原因是生物污染，而臭氧技术是一种可用于延长鲜切产品保质期的高效杀菌技术。本文主要研究了臭氧和臭氧水处理对鲜切果蔬微生物生长和品质保持的影响。目的旨在扩大我们对环保技术的认识，例如臭氧技术，它可以延长货架寿命，保持新鲜农产品的质量，并且不会排放有害化学物质，对植物材料和环境产生负面影响。

　　本研究以最小样本量进行近红外光谱 (NIR) 分析，探究其是否可以作为快速检测生鱼与加工金枪鱼中组胺水平的可行性技术。通过建立正交偏最小二乘回归 (OPLSR) 校正模型，利用1000 - 2500 nm的近红外光谱对人工污染鱼的组胺进行预测，预测范围为10 - 1000 mg kg1。再使用一组新的自然污染样品作为对照验证两个模型，通过传统高效液相色谱 (HPLC) 分析确定组胺含量。两种模型均处于验证阶段，r2值 0.97，预测均方根误差 (RMSEP) 10 mg kg1，相对范围误差 (RER) 25，加工鱼模型的预测效果较好。研究结果表明，近红外光谱技术可作为渔业和市场上有效测定组织胺含量的分析方法。

　　Foods(ISSN 2304-8158，IF4.092) 作为开放获取型国际期刊，主要发表食品研究领域的相关论文。其所涵盖的学科领域有：食品科学与技术、食品理化性质、食品安全、食品微生物、功能食品与健康等。目前已被Scopus、SCIE (Web of Science)、PubMed等数据库收录。Foods采取单盲同行评审，一审平均周期约为14天，文章从接收到发表仅需4天。

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