杨震++贡慧++刘梦++彭朝辉++史智佳

摘 要：采用德国PEN-3型便携式电子鼻收集4 ℃冷藏条件的秋刀鱼挥发性风味信息，并对收集的风味信息进行传感器载荷分析（loadings analysis）、线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）和主成分分析（principal component analysis，PCA），其结果与秋刀鱼感官评价、pH值、挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen，TVB-N）值和菌落总数等指标进行相关性分析。结果表明：秋刀鱼的气味随着贮藏时间的延长发生变化，其中氮氧化合物、有机硫化物和无机硫化物等电子鼻传感器的响应值变化最为明显；电子鼻分析结果与感官、pH值、TVB-N值和菌落总数分析结果显著相关，表明电子鼻检测技术可用作秋刀鱼新鲜度快速判别的一种新型检测方法。

关键词：电子鼻；秋刀鱼；新鲜度；评价

Freshness Evaluation of Pacific Saury Freshness by Electronic Nose

YANG Zhen1， GONG Hui1， LIU Meng1， PENG Zhaohui2， SHI Zhijia1，*

（1. China Meat Research Centre， Beijing 100068， China； 2.Beijing Beishui Food Industry Co. Ltd.， Beijing 100068， China）

Abstract： The volatile flavor compounds of Pacific saury stored at 4 ℃ were evaluated using a portable PEN-3 electronic nose （E-nose）. The collected data were then analyzed by loadings analysis， linear discriminant analysis （LDA） and principal component analysis （PCA） for correlation with pH value， sensory evaluation and total volatile basic nitrogen （TVB-N） as well as total bacterial counts. It turned out that the flavor of Pacific saury changed with storage time. The most significant changes were observed in the E-nose responses to nitrogen oxides， organic sulfur and inorganic sulfur compounds. Significant correlations existed between E-nose analysis and sensory evaluation， pH value and TVB-N value and total bacterial count. Therefore， electronic nose could provide a new way to rapidly identify the freshness of Pacific saury.

Key words： electronic nose； Pacific saury； freshness； identification

DOI：10.7506/rlyj1001-8123-201703008

中圖分类号：TS254.1 文献标志码：A 文章编号：1001-8123（2017）03-0040-05

引文格式：

杨震， 贡慧， 刘梦， 等. 基于电子鼻技术的秋刀鱼新鲜度评价[J]. 肉类研究， 2017， 31（3）： 40-44. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-201703008. http：//www.rlyj.pub

YANG Zhen， GONG Hui， LIU Meng. Freshness evaluation of Pacific saury freshness by electronic nosee[J]. Meat Research， 2017， 31（3）： 40-44. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-201703008. http：//www.rlyj.pub

秋刀鱼（Pacific saury）又名竹刀鱼，绝大多数时间在水域的中上层游动觅食，属于中上层鱼类品种，主要集中分布于太平洋最北端的白令海水域、阿拉斯加海域、加利福尼亚州西岸海域以及墨西哥湾等海域，以及亚洲东部的日本海域，在我国秋刀鱼则主要分布在山东东岸的黄海海域[1]。秋刀鱼作为我国主要的远洋捕捞经济鱼类品种，其捕捞量高达每年8 万t以上。秋刀鱼味道鲜美、营养丰富，是一种典型的高蛋白、高油脂鱼类，富含二十碳五烯酸（eicosapentaenoic acid，EPA）、二十二碳六烯酸（docosahexaenoic acid，DHA）等人体不可缺少的不饱和脂肪酸，随着国民对其认知的不断深入，日益受到国内消费者的青睐[2-3]。但是目前，我国有关秋刀鱼的研究主要集中在资源分布、生物学形态和习性、种群变动和捕捞方面，而对其新鲜度的快速检测方面的研究甚少[4-5]。

传统的鱼类新鲜度评价方法主要包括理化、微生物等指标的检测以及感官评价。理化与微生物检验存在检测周期长、操作繁琐等不足；感官评价则存在人为因素影响大、判别精度低等问题[6]，这都无法满足快速检测的要求，虽然市场上出现了一些快速检验的试剂盒，但是可以满足鱼类新鲜度测定的尚未研制成功。电子鼻技术是基于仿生学模仿人类嗅觉的一种新兴技术，是一种可以快速检测食物挥发性气味的方法，从而达到对食品挥发性成分进行感知、分析及判别[7]，因其快速、精确、样品重复性高、操作方便简单等特点被广泛应用于各种食物中[8]，包括乳与乳制品[9]、肉与肉制品[10]、粮油及粮油制品[11]、果蔬及果蔬制品[12-14]、茶叶制品[15]、香料与香精[16]、酒类制品[17]等挥发性成分的检测与分析。电子鼻检测技术可以模拟人类嗅觉，电子鼻一般由模式识别单元、信号处理单元和气敏传感器阵列3 个主要功能区构成，可以对不同浓度、种类的挥发性物质进行检测[18-21]。而近年来随着对电子鼻技术的深入开发，应用电子鼻技术进行产品的产地辨识、不合格品检出、成分辨别等均有相关报道，甚至于应用电子鼻进行早期癌细胞筛查，但是应用于鱼类新鲜度辨识的研究还鲜见报道[22-23]。

本实验以秋刀鱼为研究对象，采用电子鼻检测技术检测冷藏条件下秋刀鱼的挥发性气味的变化规律，运用线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）、传感器载荷分析（loadings analysis）及主成分分析（principal component analysis，PCA）对数据进行分析处理，并结合感官评价、pH值、挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen，TVB-N）值和菌落总数等理化指标进行分析，旨在建立一种秋刀鱼新鲜度快速判别方法。

1 材料与方法

1.1 材料

速冻秋刀鱼 北京北水食品工业有限公司。

1.2 仪器与设备

PEN-3型便携式电子鼻 德国Airsense公司；DRP-9052型恒温恒湿培养箱 上海森信实验仪器有限公司；

ESCO-Airstream? B2型二级生物安全柜（AB2-6S1） 新加坡艺思高科技有限公司；GI-54DWS自动压力蒸汽灭菌锅 美国致微有限公司；Sorvall LYNX-6000型离心机 美国赛默飞世尔科技公司；DW-50W255型冰箱 海尔集团；UV-2800型紫外-可见分光光度计 美国尤尼柯仪器有限公司；SG-8型便携式pH计 瑞士梅特勒-托利多科学仪器（上海）有限公司；BSA822-CW型电子天平 德国

赛多利斯科学仪器有限公司；YGH-9245A型电热恒温鼓风干燥箱 上海姚氏仪器设备处；UDK-139型自动凯氏定氮仪 意大利Velp公司。

1.3 方法

1.3.1 样品制备

将秋刀鱼用事先消过毒的刀具去掉鱼鳃及内脏，分割为质量约为100 g鱼块，随机分为6 组，每组3 块，包装后的各组样品在（4±1） ℃条件下保藏。样品包装当天记为第0天，在随后的第3、6、9、12、15天分别取样测定其菌落总数、TVB-N值、pH值等指标，并进行电子鼻分析，以此来评定各组样品的品质变化情况。

1.3.2 pH值测定

采用SG-8便携式pH计测定，每个样品不同部位测定5 次，取其平均值为该样品的pH值。

1.3.3 TVB-N值的测定

依照水产行业推荐标准按照SC/T 3032—2007《水产品中挥发性盐基氮的测定》规定的方法进行测定[24]。

1.3.4 菌落总数的测定

菌落總数按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》规定的方法进行稀释平板计数测定[25]。

1.3.5 电子鼻分析

参考贡慧[26]、白一凡[27]等的方法，并稍作修改。样品切碎、密封至进样瓶，25 ℃恒温环境下平衡2 h，采用PEN3型便携式电子鼻对样品进行检测。电子鼻测定条件：温度50 ℃，清洗时间250 s，进气量300 mL/min，测定时间90 s，特征值提取时间点设定为70～80 s，取70～80 s处的信号作为分析的时间点。统计分析10 个不同选择性传感器的G/G0值，并对特征时间段内的信息进行线性判别式分析（LDA）、传感器载荷分析（loadings）及主成分分析（PCA）处理，每个样品均准备7 个平行样品，去掉异常值，以确保实验数据准确性。不同感应探头可以非常灵敏地检测出相对应的挥发性成分，具体的各感应探头性能如表1所示。

1.3.6 感官评价

感官评价表参考GB/T 18108—2008《鲜海水鱼》[28]，并稍作修改。感官评定由7 名专业人员组成的感官评定小组进行，针对秋刀鱼的气味、色泽、表观特征三方面分别评分。每项指标分5 个等级，4 分以下则表示秋刀鱼已经腐败且感官上不可接受。如表2所示。

表 2 秋刀鱼感官评价表[23]

Table 2 Criteria for sensory evaluation of Pacific saury[23]

指标 好（9～10 分） 较好（7～8 分） 一般（5～6 分） 较差（3～4 分） 差（1～2 分）

色泽（30%） 色泽正常，肌肉切面富有光泽 色泽正常，肌肉切面有光泽 色泽稍暗淡，肌肉切面稍有光泽 色泽较暗淡，肌肉切面无光泽 色泽暗淡，肌

肉切面无光泽

气味（40%） 固有香味浓郁 固有香味

较浓郁 固有香味清

淡，略带异味 固有香味消失，有腥臭味或氨臭 有强烈腥臭味或氨臭味

表观特征（30%） 肌肉组织致密完整，富有弹性 肌肉组织紧密，有弹性 肌肉组织不紧

密，较有弹性 肌肉组织不紧密，稍有弹性 肌肉组织不

紧密，无弹性

1.4 数据处理

使用IBM Statistics SPSS 19.0和Excel 2013进行实验数据处理。

2 结果与分析

2.1 秋刀鱼贮藏期间新鲜度的变化规律

2.1.1 秋刀鱼贮藏期间感官评分

由图1可知，秋刀鱼贮藏初期新鲜无异味、鱼肉软硬适中，肌肉组织紧密有弹性，切面光泽，肌纤维明显，同时具有秋刀鱼特有的香味。但随着贮藏时间的延长，秋刀鱼的感官品质逐渐降低，前期相对缓慢，贮藏第6天后秋刀鱼的感官品质开始快速下降。秋刀鱼感官品质劣化主要表现在肌肉软化、不良气味增强和颜色变暗。秋刀鱼肌肉软化和颜色变暗主要与其内源性蛋白酶作用有关，而不良气味主要是微生物大量繁殖产生不良代谢产物以及腥味物质形成有关。整体而言，秋刀鱼感官品质迅速劣化发生在贮藏6～9 d这段时间，贮藏9 d后已不适于食用，这与后面的TVB-N值和菌落总数检测结果相一致。

2.1.2 秋刀鱼贮藏期间pH值的变化规律

对于大部分水产品，尤其是鱼类产品而言，鱼体pH值的变化与鱼的腐败变质之间存在着一定的相关性。研究发现，随着鱼新鲜度的降低，pH值的变化一般呈现为先下降后上升的趋势。在鱼体死后贮藏初期，由于磷酸肌酸和ATP等物质分解为磷酸等酸性物质，以及鱼体糖原糖酵解产生的乳酸含量增加，使得鱼体pH值下降，之后由于鱼类氨基酸和蛋白质物质发生降解，产生含胺、氨类等碱性物质，使得鱼体的pH值有所回升。而含胺类、含氨类的挥发性物质的产生，实则反映了鱼类新鲜度的降低。秋刀鱼在4 ℃贮藏过程中pH值的变化规律如图2所示。

由图2可知，在实验期间pH值在贮藏0～9 d呈现缓慢下降的趋势，在第9天时达到最低值6.06；之后随着贮藏时间的延长，pH值又缓慢上升。这一结果较

刘丽荣等[29]研究的最小极限pH值结果提前了3 d，可能是由于实验的原材料不同造成的，本研究是以速冻秋刀鱼为实验材料，而刘丽荣等[29]使用的是鲜活鲤鱼。

2.1.3 贮藏期间秋刀鱼TVB-N值变化规律

挥发性盐基氮（TVB-N）值是评价水产品鲜度的常用指标，它反映水产品蛋白质及部分氨基酸因内源酶或微生物的作用分解而产生的挥发性的氨和胺类化合物的情况，这些化合物含量越高其TVB-N值越高，鱼肉新鲜度越低[30]。4 ℃条件下秋刀鱼在贮藏期间TVB-N值变化如图3所示。

由图3可知，随着贮藏时间的延长，秋刀鱼TVB-N值逐渐上升；贮藏初期，秋刀鱼的TVB-N值缓慢上升，第6天后上升速率加大；贮藏9 d时已超过国家GB/T 18108—2008《鲜海水鱼》的二级标准，贮藏12 d时已超过三级标准低于30 mg/100 g的要求。

2.1.4 贮藏期间秋刀鱼菌落总数变化规律

食品腐败变质的主要是由于微生物生长、繁殖及代谢而引起的，在其生长繁殖过程中不断消耗食品中的蛋白质、脂肪及碳水化合物等营养物，同时分泌出胺、硫化氢、脂肪酸及其他酸类物质等代谢产物破坏食品自身的平衡，最终导致食品的腐败变质。贮藏期间秋刀鱼菌落总数变化情况如图4所示。

由图4可知，4 ℃冷藏条件下，秋刀鱼的菌落总数随着贮藏时间的延长呈S形增加；初始细菌总数为2.48

（lg（CFU/mL）），前期增长速率较慢，贮藏6 d后增长速率急剧上升，在第9天达到4.26（lg（CFU/mL）），超过国家标准所规定的4.0（lg（CFU/mL）），不再适宜食用。

2.2 秋刀鱼贮藏期间风味变化

2.2.1 传感器载荷分析

圖5为秋刀鱼挥发性风味成分的传感器载荷分析，其LA1和LA2的总贡献率达到99.12%，因此，此方法可以有效地对秋刀鱼的风味成分进行判别。

由图5可知，R2感应探头对第1主成分（LA1）的贡献率最大，其次是R9和R7感应探头，这3个感应探头分别对应着氮氧化合物、有机硫化物和无机硫化物等挥发性风味成分。其中R2感应探头对氮氧化合物类物质灵敏度最高，说明了在秋刀鱼贮藏过程中氮氧化合物类物质是秋刀鱼风味变化过程中变化最为明显的成分，因此对氮氧化合物类成分的检测可以作为秋刀鱼新鲜度检测的主要判别指标之一。

2.2.2 秋刀鱼不同贮藏时间电子鼻PCA分析

主成分分析（PCA）是将电子鼻感应探头检测出的各种信息数据运用数学分析方法进行处理，最后将处理结果中能够充分代表原始数据的信息投射到坐标轴上形成一个简单的二维图谱；总贡献率越大，则表明主要成分可以更好地反映出所检测数据的全部信息。一般情况下，总贡献率超过70%～85%，此方法即可使用[27]。不同贮藏时间秋刀鱼电子鼻PCA分析结果如图6所示。

由图6可知，在PCA分析中，第1主成分（PC1）的贡献率达到74.77%，第2主成分（PC2）的贡献率达到23.27%，2 种主成分累计贡献率达到98.04%，说明该方法采集的数据信息可以替代秋刀鱼不同贮藏时间样品的全部特征。同时，随着贮藏时间的延长，秋刀鱼的挥发性风味物质也发生变化，且不同贮藏时间的秋刀鱼风味物质响应值对应的区域没有重叠部分，区分情况很好。贮藏9 d时秋刀鱼风味物质响应值与贮藏初期区分开始明显差异化，贮藏12 d以后差异达到最大化。因此通过电子鼻PCA分析可以较好表达4 ℃贮藏期间秋刀鱼新鲜程度及肉品品质的转变情况，秋刀鱼挥发性物质PCA分析检测结果与秋刀鱼的菌落总数及TVB-N值的变化趋势大致相同，即贮藏9 d后秋刀鱼已有劣化趋势，12 d后其新鲜度已经明显变差，腐败变质。

2.2.3 秋刀鱼不同贮藏时间电子鼻LDA分析

线性判别式分析（LDA）的基本原理是将高维度的原始数据信息，通过投影映射到某一个低维度的方向，从而达到压缩原始数据空间特征维度、抽取原始数据分类信息的目的。LDA与PCA最大区别就在于LDA利用先前赋予分类信息进行计算[22]。LDA能够注意到同一类别内点的分布以及它们之间相互距离，因此它能够从所有传感器那里收集信息，提高了分类的精确度，每一类样品信息传递都有专门标准[22，26，31]。不同贮藏时间秋刀鱼LDA分析图如图7所示。横轴第1线性判别式函数（LD1）的贡献率为80.36%，纵轴第2线性判别式函数（LD2）的贡献率为10.23%，两函数总贡献率高达90.59%。随着贮藏时间的延长，LD1呈现递减的趋势，LD2呈往复性变化趋势，因其贡献率较低可以不做重点考虑。LDA能够明显地区分不同贮藏时间的秋刀鱼，且贮藏9、12、15 d样品区分明显且有一定变化趋势，与PCA分析以及理化等常规分析结果相一致，因此电子鼻检测技术可以作为秋刀鱼新鲜度的快速检测方法。

3 结 论

本实验通过对秋刀鱼的理化指标进行检测，并结合感官评价分析，发现秋刀鱼在4 ℃条件下贮藏9 d后有劣化趋势，贮藏12 d后已明显变质，不适合食用。这与采用PCA和LDA分析电子鼻检测结果与秋刀鱼的新鲜度指标检测结果一致，因此，电子鼻检测技术可以作为一种秋刀鱼新鲜度快速检测方法。同时通过分析发现，秋刀鱼新鲜度变化产生的主要挥发性物质主要包括氮氧化合物、有机硫化物和无机硫化物等挥发性风味成分。

参考文献：

[1] 赵强忠， 刘丹. 秋刀鱼抗氧化肽制备及其抗氧化活性的研究[J]. 现代食品科技， 2014（10）： 165-171.

[2] 孙满昌， 叶旭昌， 张健， 等. 西北太平洋秋刀鱼渔业探析[J]. 海洋渔业， 2003， 25（3）： 112-115. DOI：10.3969/j.issn.1004-2490.2003.03.002.

[3] 沈建華， 韩士鑫， 樊伟， 等. 西北太平洋秋刀鱼资源及其渔场[J]. 海洋渔业， 2004， 26（1）： 61-65. DOI：10.3969/j.issn.1004-2490.2004.01.013.

[4] 叶彬清， 陶宁萍， 王锡昌， 等. 秋刀鱼营养成分分析、贮藏加工及副产物综合利用研究进展[J]. 食品工业科技， 2013， 34（22）： 367-370.

[5] 罗海波， 陈伟， 王锦富， 等. 秋刀鱼营养价值及其开发利用研究进展[J]. 水产科学， 2016， 35（2）： 179-184. DOI：10.16378/j.cnki.1003-1111.2016.02.015.

[6] 佟懿， 谢晶， 肖红， 等. 鲳鱼货架期预测模型的电子鼻评价与研究[J]. 水产学报， 2010， 34（3）： 367-374. DOI：10.3724/SP.J.1231.2010.06587.

[7] OCONNELL M， VALDORA G， PELTZER G， et al. A practical approach for fish freshness determinations using a portable electronic nose[J]. Sensors and Actuators B Chemical， 2001， 80（2）： 149-154. DOI：10.1016/S0925-4005（01）00904-2.

[8] 陈利梅， 李德茂， 马淑凤. 不同生产日期山楂罐头的电子鼻检测研究[J]. 安徽农业科学， 2010， 38（9）： 4792-4793. DOI：10.3969/j.issn.0517-6611.2010.09.139.

[9] BRUDZEWSKI K， OSOWSKI S， MARKIEWICZ T. Classification of milk by means of an electronic nose and SVM neural network[J]. Sensors and Actuators B Chemical， 2004， 98（2/3）： 291-298. DOI：10.1016/j.snb.2003.10.028.

[10] GHASEMI-VARNAMKHASTI M， MOHTASEBI S S， SIADAT M， et al. Meat quality assessment by electronic nose（machine olfaction technology）[J]. Sensors， 2009， 9（8）： 6058-6083.

[11] MAGAN N， EVANS P. Volatiles as an indicator of fungal activity and differentiation between species， and the potential use of electronic nose technology for early detection of grain spoilage[J]. Journal of Stored Products Research， 2000， 36（4）： 319-340. DOI：10.1016/S0022-474X（99）00057-0.

[12] OSHITA S， SHIMA K， HARUTA T， et al. Discrimination of odors emanating from ‘La France pear by semi-conducting polymer sensors[J]. Computers and Electronics in Agriculture， 2000， 26（2）： 209-216. DOI：10.1016/S0168-1699（00）00073-9.

[13] 贾文珅， 李孟楠， 王亚雷， 等. 电子鼻技术在果蔬检测中的应用[J]. 食品安全质量检测学报， 2016， 7（2）： 410-418.

[14] 江琳琳， 潘磊庆， 杨虹贤， 等. 电子鼻在果蔬品质检测中的研究进展[J]. 安徽农业科学， 2010， 38（23）： 12918-12920. DOI：10.3969/j.issn.0517-6611.2010.23.223.

[15] DUTTA R， KASHWAN K M， HINES E L， et al. Electronic nose based tea quality standardization[J]. Neural Networks the Official Journal of the International Neural Network Society， 2003， 16（5/6）： 847-853. DOI：10.1016/S0893-6080（03）00092-3.

[16] 陈晓明， 马明辉， 李景明， 等. 电子鼻在天然苹果香精检测中的应用[J].

食品科学， 2007， 28（3）： 261-265.

[17] CHMIELEWSKI J， SIKORSKA E， G?RECKI T， et al. Evaluation of beer aging using an electronic nose[J]. Polish Journal of Food and Nutrition Sciences， 2007， 57（4）： 91-93.

[18] 徐赛， 陆华忠， 吕恩利， 等. 仿生电子鼻对食品货架期识别进展研究[J]. 中国农机化学报， 2016， 37（7）： 154-160. DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2016.07.034.

[19] 王偉， 柴春祥， 鲁晓翔， 等. 无损检测技术在虾鲜度评定中的应用[J]. 食品与机械， 2013（4）： 233-236.

[20] 李婷婷， 丁婷， 邹朝阳， 等. 顶空固相微萃取-气质联用技术结合电子鼻分析4 ℃冷藏过程中三文鱼片挥发性成分的变化[J]. 现代食品科技， 2015（2）： 249-260.

[21] 杜利农， 柴春祥， 郭美娟. 电子鼻在水产品品质检测中的应用研究进展[J]. 电子测量技术， 2014， 37（5）： 80-84. DOI：10.3969/j.issn.1002-7300.2014.05.019.

[22] 赵梦醒， 丁晓敏， 曹荣， 等. 基于电子鼻技术的鲈鱼新鲜度评价[J]. 食品科学， 2013， 34（6）： 143-147. DOI：10.7506/spkx1002-6630-201306031.

[23] 李璇， 邓尚贵， 张宾， 等. 电子鼻识别技术在鲐鱼鲜度评价中的应用研究[J]. 食品科技， 2013（3）： 302-306.

[24] 中国水产科学研究院南海水产研究所. SC/T 3032—2007 水产品中挥发性盐基氮的测定[S]. 北京： 中国标准出版社， 2007.

[25] 中华人民共和国卫生部. GB/T 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[S]. 北京： 中国标准出版社， 2010.

[26] 贡慧， 史智佳， 杨震， 等. 电子鼻快速检测不同煮制时间的酱牛肉风味[J]. 肉类研究， 2014， 28（11）： 34-37.

[27] 白一凡， 贡慧， 张睿梅， 等. 电子鼻对酱牛肉煮制过程中老汤风味的检测[J]. 肉类研究， 2014， 28（11）： 27-29.

[28] 中国水产科学研究院黄海水产研究所， 中国水产科学研究院. GB/T 18108—2008 鲜海水鱼[S]. 北京： 中国标准出版社， 2008.

[29] 刘丽荣， 柴春祥， 鲁晓翔. 冰温贮藏对鲤鱼质构的影响[J]. 浙江农业学报， 2015， 27（7）： 1239-1243. DOI：10.3969/j.issn.1004-1524.2015.07.21.

[30] FAN W， SUN J， CHEN Y， et al. Effects of chitosan coating on quality and shelf life of silver carp during frozen storage[J]. Food Chemistry， 2009， 115（1）： 66-70. DOI：10.1016/j.foodchem.2008.11.060.

[31] 赵梦醒， 曹荣， 殷邦忠， 等. 电子鼻在对虾新鲜度评价中的应用[J]. 渔业科学进展， 2011， 32（6）： 57-62. DOI：10.3969/j.issn.1000-7075.2011.06.009.