俞文英，张昭寰，刘海泉,2,3，Pradeep Kumar MALAKAR，潘迎捷,2,3，赵 勇,2,3,*

（1.上海海洋大学食品学院，上海 201306 ；2.上海水产品加工及贮藏工程技术研究中心，上海 201306 ；3.农业农村部水产品贮藏保鲜质量安全风险评估实验室（上海），上海 201306 ）

食品微生物风险评估是国际公认的用于制定有效的食品安全限量标准和监管措施的必要手段和科学基础，总目标是避免食品中致病微生物引起的食源性疾病的发生，保障食品安全[1]。1998年国际食品法典委员会拟定了微生物风险评估的原则和指导方针草案，提出微生物风险评估包括危害识别、危害特征描述、暴露评估和风险描述4 个步骤[2]。食源性致病菌引起的食品安全问题是全球性问题，中国面临的情况更为严峻。在中国庞大的人口基数下，风险评估人员所做的风险决策影响深远，而食源性致病菌菌株多相异质性的存在直接影响微生物风险评估过程的准确性与可靠性，威胁我国人民的健康安全。因此，相对准确和可靠的风险评估过程对人民的健康安全至关重要，加强食源性致病菌菌株多相异质性的风险评估研究刻不容缓。

1998年，菌株异质性概念最早出现在Murphy等[3]的研究中，他们指出异质性能真实地反映种群的差异性。1999年，Anderson等[4]进一步提出，菌株异质性是菌株的特性，不能通过增加实验的次数来降低。2013年，Lianou等[5]将异质性具体的分为毒力异质性、生长异质性、失活异质性以及生物被膜形成异质性。在总结国内外文献以及本实验室前期研究的基础上，本文提出微生物菌株多相异质性的概念。菌株多相异质性是微生物固有的属性，表现为菌株表型多相特性的差异。菌株多相异质性不能通过简单的改进实验方法或者增加实验次数来降低[3]，最新研究中通过优化的随机模型、组学技术等将菌株多相异质性进行拟合，以降低菌株多相异质性对风险评估的影响。菌株多相异质性主要包括生长和失活、毒力、被膜形成以及耐药异质性[5-6]。相比而言，微生物多样性在狭义上指微生物物种多样性；广义上指从微生物生命活动层次的角度，可以将微生物多样性分为遗传（基因）多样性、生理多样性、物种多样性和生态多样性4 个层面[7]。菌株多相异质性更强调表型的差异性，而多样性则更强调种类的变化。相较于国外，目前我国食品相关的菌株多相异质性研究还很欠缺，甚至几近空白。

本文总结了菌株多相异质性的概念，并在此基础上分析了菌株多相异质性的4 个存在形式，探讨了菌株多相异质性对风险评估的影响及解决措施，提出了微生物风险评估宏模型，以期为后续菌株多相异质性的深入研究提供科学指导，为全面提升风险评估准确性和可靠性提供理论依据。

1 生长和失活异质性

在四大类菌株多相异质性中，生长和失活异质性对食品微生物风险评估的影响最大，生长和失活异质性会影响风险评估的“危害特性描述”和“暴露评估”过程。而菌株效应并没有在微生物剂量反应方程中体现出来，是导致剂量反应模型不准确的主要原因之一，将直接体现在风险评估的结果上。

1.1 生长异质性

通过国内外研究得出，食源性致病菌生长异质性主要表现为延滞期、指数生长期、生长速率及传代时间异质性。

1.1.1 单增李斯特菌生长异质性

20世纪80年代，Rosenow等[8]首次发表了单增李斯特菌（Listeria monocytogenes）生长异质性的文章。Avery等[9]发现临床分离株（（2.17±0.30）h）比猪肉分离株（（2.66±0.60）h）具有更短的延滞期。在4 ℃饥饿条件下处理后，临床分离株（（3.59±0.57）h）与猪肉分离株（（4.61±0.71）h）的延滞期异质性更为明显。最近，Aryani[10]和Marina[11]等的研究中也提到单增李斯特菌生长异质性。Aryani等研究了在不同pH值（pH 4.2～7.3）、水分活度（添加质量分数0.5%～12.5%氯化钠）、游离乳酸浓度（0、3、4、5、6 mmol/L）以及温度（0～30 ℃）条件下对20 株单增李斯特菌最大生长速率的影响，并用均方根误差对菌株异质性进行量化。Marina等研究了单增李斯特菌（Listeria monocytogenes CECT 5672）在高静水压（350、400、450 MPa）下分别处理3、16、23 min后，培养基pH值（pH 5、6、7）和氯化钠质量分数（0%、0.5%、1.0%）对单增李斯特菌生长的影响。结果发现在高静水压处理后，单增李斯特菌的延滞期随着培养基中环境压力的增大而延长。即静水压力越大、处理时间越长、pH值越低、氯化钠浓度越高，培养基的环境压力越大，单增李斯特菌的延滞期越长，生长异质性越大。

1.1.2 沙门氏菌的生长异质性

Fehlhaber等[12]通过肉汤培养的方法，以传代时间作为指标，评估了从食品中分离的沙门氏菌（Salmonella spp.）的生长异质性。研究表明，在7～42 ℃下，45 株沙门氏菌有显著的生长异质性。Díez-García等[13]比较了10 个血清型共69 株沙门氏菌的生长行为（延滞期和生长速率），得出不同血清型沙门氏菌之间存在生长异质性。

1.1.3 副溶血性弧菌生长异质性。

Liu Bingxuan等[14]研究在10、20、30、37 ℃，盐度为0.5%、3%、5%、7%、9%的条件下，通过自动浊度检测系统Bioscreen C，分析50 株来源不同的副溶血性弧菌（Vibrio parahaemolyticus）的生长异质性。结果表明，就温度和盐度而言，随着培养条件愈加偏离最适条件，副溶血性弧菌的生长异质性也逐渐增大；且温度对菌株生长异质性的影响更大。淡水及淡水水产品中得到的菌株比海水及海产品中分离株的生长异质性更大。带有致病基因tdh的菌株比不带有该致病基因的菌株生长异质性更大。

另外，对大肠杆菌O157:H7（Escherichia Coli O157:H7）[15]和金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）[16]也有相关的生长异质性的研究。除了关于以上列出的菌株生长异质性的研究实例之外，食源性致病菌之间的生长异质性也表现为多菌株环境中某一菌株生长或不生长异质性[5]。

基于以上分析，生长异质性现象广泛存在于单增李斯特菌、沙门氏菌、副溶血性弧菌、大肠杆菌和金黄色葡萄球菌等食源性致病菌之中。影响菌株生长异质性的主要因素有环境因素（主要包括温度、盐度、pH值及培养基条件等）、血清型、毒力基因型、菌株来源等。环境条件越不适于菌株生存，菌株间所表现出的生长异质性越明显。

1.2 失活异质性

在总结国内外研究的基础上，将菌株的失活异质性分为3 类：酸失活、热失活和非热加工失活[6]。

酸失活主要针对单增李斯特菌、沙门氏菌以及大肠杆菌等。Dykes等[17]的研究显示，用盐酸调节至pH 2.5的条件下，30 株来自临床和食品的单增李斯特菌存在明显的失活异质性。相较于食品中分离的单增李斯特菌，临床菌株并未表现出更强的耐酸性。Berk等[18]研究37 株鼠伤寒沙门氏菌，在盐酸调节pH值为2.5的条件下处理2 h，结果显示这37 株菌株表现出了明显的失活异质性。此外，大肠杆菌的酸失活异质性也屡有报道[19]。

热失活中常用D值（在一定的处理环境和一定的热力致死温度条件下，某细菌数群中每杀死90%原有残存活菌数时所需要的时间）评估菌株的失活率。热杀菌是工业中常用的杀菌方式，研究发现，单增李斯特菌、沙门氏菌、金黄色葡萄球菌等均在热处理的条件下表现出显著的异质性。Aryani等[20]研究了20 株单增李斯特菌在55、60、65 ℃ 3 个巴氏杀菌温度下的菌株失活异质性。在55 ℃条件下，单增李斯特菌D值在9～30 min之间；60 ℃条件下，D值在0.6～4 min之间；65 ℃条件下，D值在0.08～0.6 min之间。可以发现，55 ℃条件下的D值显著长于60 ℃和65 ℃，且在3 个温度下20 株单增李斯特菌均表现了较高的失活异质性。此外，升温速率会直接影响金黄色葡萄球菌（S. aureus ATCC 25923）的D值[21]。在pH 3.0和加热温度57 ℃条件下，沙门氏菌酸失活菌株异质性显著高于热失活菌株[22]。

非热加工技术主要有高压杀菌、电磁杀菌、辐照杀菌及脉冲电场等。同时，环境因素（氧化物质、营养物质缺失等）也会促使菌株表现出不同程度的失活异质性[23]。低浓度的戊二醛、高静水压（300 MPa、10 min）以及中等温度（50 ℃）处理会显著增加金黄色葡萄球菌（ATCC 25923和BEC 9393）的失活数量级[24]。

综上所述，食源性致病菌的失活异质性除了与杀菌的方式有关，还与菌株自身对酸、热、高压以及电磁等的耐受能力有关。失活异质性的存在加大了工业生产中杀菌的难度，最终对危害特征描述甚至微生物风险评估过程的准确性产生影响。

2 生物被膜形成异质性

生物被膜是指微生物黏附于接触表面，分泌胞外多聚物等黏性基质，将自身包裹其中而形成的大量细菌聚集物。在食品生产的过程中，生物被膜可以黏附在食品加工设备表面、管道接口、操作台面等，而且不易被日常清洁措施清除[25]。全世界每年都要花费数十亿美元用于处理由生物被膜造成的设备损坏、产品污染、能源损失以及人类伤口感染等问题[26]。美国疾病预防中心将生物被膜及由生物被膜引起的感染列入21世纪阻碍医疗行业前进的七大障碍之一[27]。

Nilsson等[28]研究了温度、pH值、菌株来源、血清型等对95 株单增李斯特菌生物膜产量的影响。在选取的实验条件下，温度与pH值越不适于菌株生长，生物被膜的生成量异质性越明显。且在相同的培养条件下，临床菌株生物被膜的生成量高于环境菌株。血清型为1/2a的单增李斯特菌被膜的生成量显著高于其他菌株。

Kadam等[29]的研究则证明了环境营养条件能影响生物被膜的生成量。他们在12、20、30、37 ℃ 4 个温度条件下，将143 株单增李斯特菌在营养丰富、营养中等以及营养贫瘠的培养基中培养。结果表明，温度对单增李斯特菌的被膜生成量有很大影响，在4 种温度条件下，随着温度的升高，单增李斯特菌的被膜生成量增加。相对于营养条件好的培养条件，营养缺乏的条件下生物被膜的生成量更多。在20、30、37 ℃且营养丰富的培养基中，相较于1/2b和1/2a血清型菌株，血清型为4b的单增李斯特菌产生被膜的能力较弱。在营养缺乏时，1/2b血清型菌株被膜生成量最高，1/2a和4b血清型菌株的被膜生成量相当。

赵爱静[30]采用结晶紫染色方法对39 株副溶血性弧菌在5 个温度以及3 种食品接触材料表面的生物被膜形成情况进行分析。结果表明，不同温度条件下，生物被膜形成能力由强到弱为：25 ℃＞37 ℃＞15 ℃＞10 ℃＞4 ℃；在不同食品接触材料表面生物被膜形成能力排序为：玻璃＞聚苯乙烯＞不锈钢；温度对生物被膜形成的影响大于接触材料；致病性菌株生物被膜形成能力大于非致病菌株。

综上所述，细菌生物被膜形成的异质性不仅受到菌株来源、培养环境、血清型等因素的影响，还与其所接触的材料密切相关[28-30]。生物被膜异质性的存在加剧了致病菌清除的难度，也造成了风险评估尤其是杀菌技术风险降低效能评估的不确定性和变异性。

3 毒力异质性

危害特征描述要求掌握食品加工过程中菌株毒力的相关变化。毒力异质性也会对剂量反应模型的建立产生影响。对于微生物风险评估，准确认知并评估菌株的毒力以及对食品的污染能力等特性至关重要。

一直以来，单增李斯特菌就被认为在菌属水平上具有致病性，单增李斯特菌的所有分离株均被认为具有致病性或者具有潜在的致病性[5]。然而，过去十几年的研究表明，单增李斯特菌菌株在毒力和致病能力上存在显著的异质性，主要表现为部分流行菌株有很强的致病力（甚至能致死），而有些菌株（特别是从食品中分离得到的菌株）致病力则非常低[31]。Jensen等[32]的研究指出，临床分离株的毒性明显高于鱼体分离株，同时，毒力异质性与菌株的血清型及温度也有关。当从冷藏温度（4 ℃）转到人体温度（37 ℃）时，血清型为4b的单增李斯特菌表现出较强的致病力，其致病能力高于血清型为1/2a的菌株。单增李斯特菌一共有13 种血清型，而约96%的疾病主要归因于1/2a、1/2b和4b 3 种血清型菌株，大规模的中毒事件爆发大多与血清型为4b的菌株有关，而一些零星小规模的中毒事件则多由血清型为1/2a的菌株引起。尽管所有单增李斯特菌菌株都具有致病的主要毒力因素，但不同菌株在进行基因表达时可能存在差异，从而导致了毒力的异质性。

沙门氏菌有2 500多种血清型，尽管它们在基因上很相似，但是在流行病学上却表现出很大的差异性。这些血清型的差异被认为是导致沙门氏菌毒力异质性的原因，并且造成了沙门氏菌在临床上爆发后的毒力异质性。然而，除了不同血清型沙门氏菌表现出了毒力异质性以外，相同血清型的菌株也会表现出毒力异质性。在Humphrey等[33]进行的一项研究中，两株血清型为Enteritidis PT4的分离株对热、酸、H2O2表现出了不同的抵抗能力，其在感染小鼠等动物实验中也表现出不同的存活能力。毒性基因常位于毒力岛上，对沙门氏菌侵袭宿主细胞以及发病病程时间等起到重要作用。因此，菌株毒力的异质性是受多因素综合作用的结果。

此外，菌株的毒力在不同人群中也表现出异质性。单增李斯特菌进入人体后是否发病，与菌株的毒力、宿主的年龄、免疫状态有关。易感者常为新生儿、孕妇及免疫低下的成人，病死率高达27%～44%[34-35]。阪崎肠杆菌可对各年龄段的人造成入侵性感染，但出生28 d或以下的新生儿和不足2 个月的婴儿（尤其是早产、低体质量和免疫力较弱的婴儿）的风险最高，儿童和成年人很少感染阪崎肠杆菌[36-38]。

综上，菌株的毒力主要与菌株本身以及人群有关。在大多数微生物风险评估过程中所使用的方法并没有考虑病原性和毒性的变化，也没有考虑致病性菌株之间基因型的差异以及明显的毒力异质性。在风险评估的过程中，应针对不同的情况，将评估环境中菌株的毒性变化以及易感人群等因素考虑进去。

4 耐药异质性

自抗生素发现以来，其使用对人类死亡率的降低、预期寿命的延长等起到了至关重要的作用。然而，在全球范围内，由于多重耐药细菌引起的感染数量在不断增加，超级耐药菌噩梦正逐渐变成现实，致病菌的抗生素耐药性已成为对人类健康最大的威胁之一[39-41]。

4.1 菌株耐药异质性

菌株耐药异质性主要可以分为对不同种类抗生素的耐药性（即单一抗生素耐药性或多重抗生素耐药性），以及对同种抗生素耐药剂量的差异。

图1 2010—2014年金黄色葡萄球菌和凝固酶阴性葡萄球菌中甲氧西林耐药株的平均检出率变化[42-46]Fig. 1 Prevalence of methicillin-resistant strains of Staphylococcus aureus and coagulase-negative Staphylococcus in China in 2010–2014[42-46]

图1 比较了2010—2014年中国细菌耐药性监测网统计的相关菌株的耐药性信息[42-46]。可以看出，同为葡萄球菌属，金黄色葡萄球菌和凝固酶阴性葡萄球菌对甲氧西林的耐药性存在较大异质性。同时，金黄色葡萄球菌甲氧西林耐药株和凝固酶阴性葡萄球菌甲氧西林耐药株对β内酰胺类抗生素和其他测试药的耐药率均显著高于金黄色葡萄球菌甲氧西林敏感株和凝固酶阴性葡萄球菌甲氧西林敏感株[42-46]。

沙门氏菌也普遍存在菌株耐药异质性。Cellai等[47]曾对1 267 株来源于9 527 名意大利和西班牙儿童的沙门氏菌进行研究。就菌株来源角度分析，从意大利和西班牙分离的沙门氏菌并没有显著的耐药性差异。在所有沙门氏菌中，伤寒沙门氏菌和肠炎沙门氏菌的爆发率最高。其中，63.7%的鼠伤寒沙门氏菌和31.1%的肠炎沙门氏菌至少对两种抗生素有耐药性。在测试的抗生素中，肠炎沙门氏菌对氨苄青霉素和四环素的耐药性相对最高，而对头孢曲松的耐药性相对最低。另外，Wilson等[48]也有类似关于沙门氏菌的耐药异质性的报道。

潘琳等[49]通过对肠球菌的研究表明，肠球菌对不同抗生素的敏感性和耐药性也不尽相同。不同肠球菌对新霉素的最小抑菌浓度范围在40～1 280 μg/mL之间，相差近32 倍。

4.2 菌株耐药机制异质性

细菌耐药性已经成为人类健康的重要威胁之一。抗生素在养殖过程的滥用导致细菌耐药性的进化，并促进耐药性的传播。耐药性细菌通过食物链进入人体，给公共健康造成了巨大的危害。因此，探究抗生素的耐药机制异质性具有重要意义。

图2 菌株耐药性的机制[50-51]Fig. 2 Mechanisms of antibiotic resistance in bacteria[50-51]

如图2所示，菌株抗生素耐药性主要包括4 种机制[50-51]，分别为：1）细胞膜的通透性：细菌对某些抗生素具有内在的抵抗力，因为细胞膜对该抗生素的透过性较低或在细胞膜表面缺乏抗生素的结合位点。2）增加外排能力：菌株细胞膜上的外排泵可将菌体内的抗生素泵到细胞外。许多转运蛋白，例如细胞膜上的外排结构，可以将抗生素直接泵到细胞膜外，而外排泵则会将抗生素泵到细胞的周质空间中。当外排泵表现活跃的时候，能使一些在临床上有效的抗生素失效。有的外排泵具有底物特异性，只泵出一类抗生素，而有的外排泵则能泵出多种结构完全不同的抗生素。3）靶标位点突变：通过修饰特定的蛋白质，例如改变靶标位点蛋白质的结构，使其不能与抗生素结合，但不改变该蛋白的其他功能。解旋酶的突变就是一个具体的实例，它能使菌株产生对氟喹诺酮类药物的耐药性。RNA聚合酶B亚基突变则会对利福平产生耐药性。30S核糖体亚基蛋白S12（编码rpsL）突变，会使菌株对链霉素产生耐药性。4）抗生素失活：抗生素失活主要有两种方式，一种是通过对抗生素进行共价修饰使其失活，例如乙酰转移酶催化氨基糖苷类抗生素；另一种是使抗生素直接降解，例如β-内酰胺酶降解β-内酰胺抗生素。微生物可以通过破坏或修饰抗生素，以阻止抗生素进入细胞或难以和结合位点相结合。1940年，随着青霉素的首次使用，抗生素的酶解修饰便作为抗生素耐药性的主要机制，存在于青霉素耐药菌中。

食源性致病菌中可能同时存在多种耐药机制，而最终所表现出的耐药性是某一种耐药机制单独作用或几种耐药机制共同作用的结果。食源性致病菌菌株耐药机制异质性是菌株耐药异质性的根源，其表现为单一或多种抗生素耐药性异质性，以及对一种或几种抗生素耐药剂量异质性等。菌株耐药异质性的存在增大了风险评估的难度，也对风险评估结果的准确性产生了潜在的威胁。此外，通过对食源性致病菌的耐药表型和耐药基因型进行分析，并采用数学模型研究耐药基因的转移规律，开展食源性致病菌耐药性风险评估，有助于从“风险”的角度解释其耐药性形成的机制，从而有效控制耐药性食源性致病菌对人类健康带来的风险[52]。

5 菌株多相异质性在风险评估中的展望

菌株多相异质性提出的初期，很多微生物学家认为菌株之间的多相异质性等于或者小于实验异质性[53]，对评估结果影响不大，因此可以不把微生物菌株多相异质性考虑到风险评估过程中。此观点一直被广泛接受，直到Delignette-Muller等[54]提出，微生物菌株多相异质性对风险评估结果有很大的影响。为了提高风险评估的准确性，2007年食品法典委员会提出，通过科学的技术手段最大程度地将菌株多相异质性在风险评估中量化表达[55]。为了使风险评估结果能够更可靠，充分地了解影响风险评估准确性的因素是必需的。然而，虽然这个观点很早就被提出来，但菌株多相异质性是菌株间的固有差异性，不能通过增加实验次数或者改变实验方法等传统方法来降低，因此至今依旧难以实现。

菌株在表型、基因表达、蛋白质和代谢功能3 个方面均会表现出异质性。Koutsoumanis等[6]综述了食品预测微生物学中的菌株异质性，强调了基因表达的异质性是导致菌株表型异质性更深层次的原因，蛋白质和代谢功能异质性会直接调控基因表达的异质性。本文聚焦表型异质性的4 个方面：生长和失活异质性、生物被膜形成异质性、毒力异质性、耐药异质性，并探索食源性致病菌菌株多相异质性对风险评估的影响。考虑到异质性对微生物风险评估的重要性，表型异质性、基因表达异质性、蛋白质和代谢功能异质性应该被整体考虑到预测微生物模型中[6]。在过去的25 年里，微生物风险评估技术发展迅猛。最初，风险评估技术被有效地应用于评估化学和工程等方面的风险。相较于前面两者，由于食源性致病菌菌株多相异质性等因素的存在，其在食品安全领域的运用更具挑战性。针对风险评估过程难以整合菌株多相异质性的问题，建议主要通过4 个方面进行改进。

5.1 基因网络识别技术

基因网络识别技术结合了数据库和生物信息学开源数据分析软件，常被用于系统遗传学研究。该技术中的数据集由大量的基因型和表型构成。通过存储的数据集信息与个体菌株的基因型作对比，绘制出基因图谱，从而发现基因表达、细胞功能和个体行为等方面的差异，并将这些差异与健康和疾病风险的差异联系起来。该技术能提高微生物风险评估中的毒力基因预测以及微生物危害特征描述的准确性，因此被认为是一种较为有效的方法。

5.2 系统生物学技术

系统生物学旨在以数学定量的方式整合生物学信息[56]，包括基因组测序、全基因组转录分析、蛋白质组学和代谢组学等。在进行微生物风险评估时，由于对剂量反应方程缺乏系统性的认知，使得危害特征描述成为评估过程中较为困难的一个环节。这个技术的困难之处在于难以进行志愿性的人体实验研究，并且在疫情爆发时难以找到替代剂量反应方程的方法。在过去的数十年间，系统生物学技术在主要食源性致病菌（沙门氏菌、单增李斯特菌、大肠杆菌等）的应用，进一步地提升了对微生物剂量反应方程的认知。此外，通过对同一种属的菌株进行基因组测序，比较不同菌株的基因组序列，可以准确地评估菌株的异质性，促进菌株多相异质性在剂量反应方程中的量化表达。

5.3 优化的随机模型

预测微生物学建模是食品微生物风险评估的重要方法，常用的风险评估模型分为确定性模型和随机性模型。大部分的确定性模型通过点估计进行模型拟合，方程中的参数常为确定性参数，对特定实验条件下的结果进行拟合，无法考虑菌株多相异质性等因素。因此，很多学者质疑此类方程在微生物风险评估以及食品安全管理上是否已失效。而部分随机模型例如蒙特卡罗模型、贝叶斯方程以及泊松分布等能够描述并将微生物的生长异质性整合到模型中，从而考虑到整个风险评估过程[57]。2005年，Barker等[58]将肉毒梭状芽孢杆菌孢子的延滞期异质性整合到了贝叶斯方程中。2017年，Koyama等[19]用泊松分布拟合了菌株的失活异质性。结果表明，泊松分布可以描述细菌失活过程中的异质性。能够拟合菌株多相异质性的随机模型在风险评估领域越来越重要。

5.4 宏模型

本实验室针对菌株多相异质性创新性地提出建立风险评估宏模型的方法。宏模型是在一级、二级和三级模型的基础上建立菌株多相异质性数据库并进行大数据分析，通过引入超级参数实现整合菌株多相异质性的超级模型。它以建立菌株多相异质性数据库为基础，收集国内外研究中菌株多相异质性的相关数据，按菌株异质性的类型、菌株的种类、评估食品的种类以及评估的环境条件等进行分类。在进行风险评估时，针对数据库中相关某一类或某几类异质性数据进行大数据分析，得出异质性的总体趋势，进而拟合得到带有不确定参数的子模型。无数个带有不确定参数的子模型最终构成含超级参数的宏模型。在处理具体的菌株异质性问题时，通过输入环境条件参数、评估食品的类型等相关信息即可获得系统给予的、在该评估环境下有效的、带有不确定参数的系列子模型，将该模型运用于实际的微生物风险评估过程，最终获得整合菌株多相异质性的风险评估结果。

以上4 种方法的应用均能在一定程度上将菌株多相异质性整合到风险评估过程中。但到目前为止，由于菌株多相异质性的复杂性，依然需要更进一步的研究，通过改进以上4 种方法或者提出更多、更好的方法，使得菌株多相异质性能最大可能地在风险评估过程中有序地体现出来。因此，将各类菌株多相异质性有序的量化到风险评估过程仍需要进行大量的科研投入。

6 结 语

食源性致病菌是当今食品安全的重大威胁，菌株多相异质性是食源性致病菌的固有特性，对微生物风险评估结果的准确性有很大影响。然而，国内开展食源性致病菌菌株多相异质性的相关研究依然较少。因此，针对我国国情，科学系统地开展微生物风险评估，是每个食品微生物风险评估人员以及国家风险评估中心的共同职责。基因表达的异质性是导致菌株间表型异质性的主要根源。在更深入的研究中，除了考虑菌株表型的异质性以外，也要逐渐将更多的目光放到基因型、蛋白质组和代谢产物等的异质性中。另外，除了菌株多相异质性之外，其他的影响因素例如产品特性、食品供应链的温度和时间、消费者行为等都会对定量微生物风险评估结果有很大的影响，也应该引起风险评估人员的重视。尽可能多地将异质性和生产中的不确定性考虑到风险评估过程，对食品风险防控措施和食品安全目标的实现、进一步保障国内公众卫生具有重大意义。