一种应用电子鼻和GC-IMS测定生猪肉异味的方法

一种应用电子鼻和gc-ims测定生猪肉异味的方法
技术领域
1.本发明属于食品检测领域，具体为一种应用电子鼻和gc-ims测定生猪肉异味的方法。


背景技术：

2.我国是世界上第一大生猪生产和消费国，猪肉作为我国人民传统的肉类食品,是人们餐桌上最常见的。猪肉品质是好是坏,直接关系到人民群众的身体健康,也关系到畜牧业的健康发展。然而在屠宰加工过程中,常会发现猪肉中存在有异味。含有异味的猪肉流入市场后,引起消费者的不满和投诉，给生产企业带来巨大损失。因此，在屠宰环节现场快速鉴别出有异味猪肉，减少这类产品上市，对于生产企业来说具有重要经济价值和社会意义。构建猪肉异味现场快速检测技术迫在眉睫。
3.猪肉异味通常有饲料气味、药物气味或者病理气味，其产生原因有多种，包括饲料、药物、病理和生理等。例如，公猪膻味是公猪肉中令人不快的气味，在未去势或晚去势(晚阉割和隐睾)的公猪肉中非常普遍,主要由沉积在脂肪组织中的雄烯酮、粪臭素和吲哚引起难闻异味；生猪宰前采食富含色氨酸的饲料，也可能通过肠道微生物作用产生粪臭素和吲哚；集中饲养条件下的猪，很容易产生一些肺部疾病，常见的有支原体肺炎、胸膜肺炎等，这些肺部疾病会影响肉的挥发性气味。此外，用于疾病治疗的药物在体内可能被代谢成有气味的物质，沉积在肌肉或脂肪组织中。
4.目前，检测猪肉异味的方法主要是现场检疫人员的感官检测，通过结合猪肉胴体的生理、病理变化，从而对有异味的猪肉作出初步判断。但感官评定具有很大的主观性，需要对于评定人员进行严格的挑选和训练。而且在一定条件下测定结果会随着评定人员的感官阈值的不同而不同，另外还会受到年龄、性别等的影响。除了现场的感官检验，在实际生产实践中也会用到实验室检验，但其检验时间长，操作复杂，且也需要借助一定的感官分析。
5.中国专利文献cn 105628741 a公开了一种基于电子鼻的数据空间转换的猪肉风味自动分类方法，该方法利用电子鼻传感器对猪肉进行气味检测,通过主成分分析、层次聚类、逐步回归的方法建立电子鼻与猪肉风味间的关系。从而进行猪肉风味类别分类。但电子鼻仅能分析出样品挥发物的气味种类，而无法定性出具体的气味物质，不能满足通过建立特征挥发性化合物数据库进一步鉴别的需要。
6.气相色谱-质谱联用法(gc-ms)是目前应用最广泛的气味分析技术，但gc-ms的使用及数据分析过程较复杂、仪器维护费用高、样品需预处理，且需专业检测人员操作，不适合于工厂应用。而使用气相色谱-离子迁移色谱(gc-ims)技术对挥发性化合物进行分析，无需对样品进行前处理，且操作简单、分离效率高，在食品风味检测中已广泛应用。
7.近年来关于猪肉挥发性风味物质的研究主要聚焦在各种猪肉制品风味研究以及不同的加工处理方式对于猪肉风味物质的影响等方面，国内关于生猪肉异味的检测，研究较少，原因可能是异味物质在猪体内代谢途径极其复杂，很难对其进行明确分析。此外，对
于不同部位的猪肉挥发性化合物的差异研究也相对较少，有相关文献表明，猪肉部位对于风味的影响很大，因此，为了排除正常猪肉本身所带来的气味对肉风味的影响，需要对正常和异常猪的不同部位肉加以检测。
8.针对以上问题，此项目旨在探究建立一种检测猪肉异味的方法，实现对猪肉异味的快速定性分析。


技术实现要素：

9.本发明的目的是为了探究建立一种基于电子鼻和gc-ims检测猪肉异味的方法，本发明通过电子鼻和gc-ims分别测定正常肉和异常肉，来获取猪肉的气味分子，分别使用电子鼻传感器的响应值和gc-ims检测到的峰值信号强度进行pca。根据正常样品和异常样品在pca图上的相对位置(聚合离散情况)初步判断两种样品之间的差异。再进一步将上述物质使用gc-ims技术进行挥发性鉴定，明确主要气味物质成分差异。再将电子鼻和gc-ims数据相结合进行热图分析，观察分析电子鼻和gc-ims结果之间的相关性，为识别正常和异常猪肉和和提供理论依据。
10.本发明的第一个目的是提供一种基于电子鼻和/或gc-ims检测异味猪肉的方法，所述方法包括以下步骤：
11.s1：取待测猪肉样品和已知正常猪肉样品分别搅碎，置于顶空瓶中待检测；所述已知正常猪肉样品与待测猪肉样品来源于猪的同一部位；
12.s2：将s1样品采用电子鼻检测，并对检测结果进行主成分分析；
13.当检测结果显示待测猪肉样品与已知正常猪肉样品能够显著区分，则待检测猪肉样品为异味猪肉；
14.当检测结果显示待测猪肉样品与已知正常猪肉样品不能显著区分，进行s3操作；
15.s3：将s1样品采用gc-ims法对样品特征性挥发化合物进行定性和/或相对定量检测，并对检测结果进行主成分分析；
16.当检测结果显示待测猪肉样品与已知正常猪肉样品能够显著区分，则待检测猪肉样品为异味猪肉；
17.当检测结果显示待测猪肉样品与已知正常猪肉样品不能显著区分，则待检测猪肉样品为正常猪肉。
18.进一步的，s1中所述待测猪肉样品和已知正常猪肉样品取样量为5g，样品在顶空瓶中25℃静置至平衡，所述顶空瓶为20ml顶空瓶。
19.进一步的，s2所述电子鼻为pen3型电子鼻，所述电子鼻检测参数设置为：样品间隔时间1s，清洗时间60s，归零时间10s，样品准备时间5s，检测时间120s，载气流速200ml/min，进样量200ml/min。
20.进一步的，s2所述主成分分析为选定响应值信号稳定的3～5s作为采集信号时间，利用电子鼻分析软件winmuster软件对结果进行主成分分析。
21.进一步的，s3所述gc-ims的气相参数为色谱柱：fs-se-54(5％-苯基)(1％-乙烯基)-甲基聚硅氧烷宽孔毛细管柱(15m
×
0.53mm，膜厚1μm，chromatographie gmbh，langerwehe，germany)，分析时间30min，色谱柱温度60℃，载气n2(纯度≥99.999％)，载气流速：初始流速2ml/min，8min时流速为10ml/min，10min时流速为50ml/min，当线性升至
150ml/min保持运行时间10min。
22.进一步的，s3所述gc-ims的离子迁移条件：采用流速150ml/min的n2(纯度99.999％)作为ims的漂移气体，漂移管温度设置为45℃。采用自动顶空进样，进样体积500μl，孵育时间10min，孵化温度40℃，进样针温度60℃，孵化转速500r/min。
23.进一步的，s3所述定性为采用设备自带的lav分析软件对猪肉中的挥发性化合物进行采集和鉴定，获得挥发性物质的gc-ims指纹图谱；采用gc
×
ims library search定性软件，使用正酮c4～c9作为外标，应用软件内置的nist数据库和ims数据库对物质定性分析；
24.所述相对定量为运用lav中插件gallery plot，获得待测猪肉样品与已知正常猪肉样品的gc-ims指纹图谱的对比差异谱图，获得物质的相对含量；
25.通过定性和相对定量，采用插件dynamic进行样品主成分分析，确定待测猪肉样品中的特征性挥发化合物是否能与已知正常猪肉样品显著区分。
26.进一步的，s3所述特征性挥发化合物为乙酸甲酯、2-丁酮、2-己酮、正丙醇、异戊酸乙酯、2-正戊基呋喃中的一种或多种的组合。
27.进一步的，正常猪梅花肉的特征性挥发化合物为乙酸甲酯；
28.进一步的，异味猪梅花肉的特征性挥发物为2-正戊基呋喃；
29.进一步的，正常猪后腿肉的特征性挥发物为2-丁酮；
30.进一步的，异味猪后腿肉的特征性挥发物为正丙醇、异戊酸乙酯、2-己酮中的一种或多种。
31.本发明的第二个目的是提供特征性挥发化合物的组合作为标志物在检测异味猪肉中的应用，所述特征性挥发化合物的组合包括乙酸甲酯、2-丁酮、2-己酮、正丙醇、异戊酸乙酯、2-正戊基呋喃中的一种或多种。
32.进一步的，正常猪梅花肉的特征性挥发化合物为乙酸甲酯；
33.进一步的，异味猪梅花肉的特征性挥发物为2-正戊基呋喃；
34.进一步的，正常猪后腿肉的特征性挥发物为2-丁酮；
35.进一步的，异味猪后腿肉的特征性挥发物为正丙醇、异戊酸乙酯、2-己酮中的一种或多种。
36.与传统的感官检测猪肉异味的方法相比，本法有以下优势：
37.(1)本法所提供的一种猪肉异味快速鉴别方法，快速准确，电子鼻和gc-ims技术联用，既弥补了质谱技术成本高、周期长的缺点，又补足了单一电子鼻无法定性的缺陷。
38.(2)本发明提供的方法中，无需对样品进行前处理，无需使用化学试剂，操作简单易学，与传统的风味检测方法相比成本较低。
39.(3)本发明所提供的方法具有较强的适用性，在猪肉异味分析鉴别的同时，可适用于不同部位的猪肉异味检测分析，同时，也可通过不同型号类型电子鼻的选择以实现不同场景及条件下的猪肉异味的检测分析。
40.gc-ims：气相色谱-离子迁移色谱
41.pca：主成分分析(principal component analysis，pca)
附图说明
42.图1为基于主成分分析(pca)电子鼻检测不同部位的正常组和异常组的结果；
43.图2为不同部位的正常组和异常组的电子鼻雷达图分析图谱，其中图a为梅花肉组，图b为后腿肉；
44.图3为异常组的挥发性物质的gc-ims指纹图谱；
45.图4为正常组和异常组gc-ims对比差异谱图，其中图a为梅花肉组，图b为后腿肉，图a和图b中左图为正常组的风味谱图，右图为对照正常组扣除了背景后的异常组谱图；
46.图5为正常组和异常组指纹图谱对比；
47.图6为正常组和异常组主成分分析图；
48.图7为电子鼻传感器与gc-ims检测的挥发性化合物之间的聚类热图；
49.图8为不同水浴温度后腿肉正常组和异常组的pca分析结果，其中图a为水浴温度25℃，图b为水浴温度35℃，图c为水浴温度45℃；
50.图9为不同重量后腿肉正常组和异常组的pca分析结果，其中图a为样品重量1g，图b为样品重量3g，图c为样品重量5g；
51.图10偏最小二乘判别分析(pls-da)分数图；
52.图11偏最小二乘判别分析置换检验图；
53.图12 pls-da因子载荷图；
54.图13 pls-da因子vip得分图。
具体实施方式
55.以下结合具体情况对本发明的具体实施方式作详细说明。
56.本发明实施例中，待测样品为江苏省淮安市拾分味道食品有限公司提供的猪的梅花肉正常组(a)和异常组(a)、后腿肉正常组(b)和异常组(b)肉样品。异常组为肺部病变(药物病理)猪肉。
57.本实验目的主要为：
58.①
测试正常组和异常组在电子鼻测定下的传感器响应信号的差别，获得雷达图。
59.②
结合主成分分析法对正常组和异常组进行鉴别。
60.③
将上述物质用gc-ims方法进行挥发性鉴定，明确产生异味的物质。
61.实验仪器：
62.pen3型电子鼻，德国air-sense公司；
63.食品风味分析与质量控制系统：配有ctc自动顶空进样器、laboratory analytical viewer(lav)分析软件及library search定性软件的gc-ims系统，德国g.a.s公司。
64.本实施例的具体操作步骤如下：
65.s1、样品准备：
66.每份正常组和异常组样品中各取5g，放入绞肉机中制备均匀后，移入20ml顶空瓶中，在温度25℃直至瓶内气体静置至平衡后(本实施例采用水浴法，25℃维持30min瓶内气体静至平衡)，等待电子鼻测定，每个样品平行测定两次。
67.同时称取5g同等正常组和异常组样品，装进顶空瓶中用于gc-ims分析。
68.s2、电子鼻测试：
69.参数设置：
70.样品间隔时间1s，清洗时间60s，归零时间10s，样品准备时间5s，检测时间120s，载气流速200ml/min，进样量200ml/min，测定结果利用电子鼻分析软件winmuster和excel进行分析主成分分析(pca)和雷达色谱分析图。
71.样品测试：
72.在完成参数设定之后，用电子鼻检测顶空瓶中挥发性物质。连接进样管，选择pen3，设置参数，开始进样或者点击快捷，当提示54321，1的时候，同时插入进样针和补气针。等到提示remove54321，1的时候，同时拔出进样针和补气针。
73.将分别正常和异常待测样品一一测定，对样品的风味信号采集，得到相应的响应值曲线。
74.数据处理：
75.(1)电子鼻主成分(pca)分析：选定响应值信号稳定的3～5s作为采集信号时间，利用电子鼻分析软件winmuster软件对结果进行主成分分析，结果显示：不同部位猪肉无数据点重叠，由此说明不同部位猪肉样品挥发性物质差异较大。其中a组与a组、b组与b组中正常肉和异常肉数据点区分明显，由此说明梅花肉和后腿肉的肉样中正常肉和异味肉有显著气味差异(图1)，表明正常组和异常组的样品能通过电子鼻进行区分，在根据待测样品在pca图上的相对位置，初步判断出两种样品之间的差异。
76.(2)电子鼻雷达图分析图谱：利用excel作出雷达分析图谱(见图2)，在梅花肉(图2a)和后腿肉(图2b)中，w1s、w5c、w3c、w1c，w2w传感器均在区分正常组和异常组中起到了重要作用。
77.s3、gc-ims测试：
78.基于s2电子鼻测试正常组和异常组主成分分析差异显著，继续进行gc-ims测试。
79.参数设置：
80.gc-ims仪，参数设定为：
81.色谱柱：
82.fs-se-54(5％-苯基)(1％-乙烯基)-甲基聚硅氧烷宽孔毛细管柱(15m
×
0.53mm，膜厚1μm。chromatographie gmbh，langerwehe，germany)。分析时间30min，色谱柱温度60℃，载气n2(纯度≥99.999％)。载气流速：初始流速2ml/min，8min时流速为10ml/min，10min时流速为50ml/min，当线性升至150ml/min保持运行时间10min。
83.ims条件：
84.采用流速150ml/min的n2(纯度99.999％)作为ims的漂移气体，漂移管温度设置为45℃。采用自动顶空进样，进样体积500μl，孵育时间10min，孵化温度40℃，进样针温度60℃，孵化转速500r/min。
85.样品测试：
86.gc-ims样品上样后，经过孵育后顶空进样，样品随着载气进入仪器，首先经过气相色谱的初次分离，随后进入离子迁移管，待测分子在电离区电离后，在电场和逆向漂移的作用下迁移，实现二次分离，得到样品的可挥发性物质的信息；gc-ims结合了气相色谱高分离度和离子迁移谱高灵敏的优势，无需任何特殊的样品前处理，即可快速检测样品中的挥发性有机物。数据处理：
87.(1)采用设备自带的lav分析软件对猪肉中的挥发性化合物进行采集和鉴定，异常
组中挥发性物质的gc-ims指纹图谱(见图3)，图3中纵坐标为气相保留时间，横坐标为离子迁移时间，整个背景色为蓝色，颜色表示物质的浓度，白色表示浓度较少，红色表示浓度较大，颜色越深浓度越高。结果显示：样品中的挥发性有机物均在1000s内完成了气相分离，正常组和异常组挥发性物质的含量存在一定差异，异常组大多数挥发性物质含量高于正常组，少部分低于正常组。
88.(2)采用gc
×
ims library search定性软件，应用软件内置的nist数据库和ims数据库对物质定性分析，使用正酮c4～c9作为外标，所得结果如表1所示。表中显示，猪肉样品中共鉴定挥发性风味物质共50种，主要为酮类11种，醛类10种，酯类8种，酸类5种，醇类6种，其他类物质9种以及未定性物质1种，包括单体和部分物质的二聚体。
89.表1 gc-ims分析样品挥发性化合物结果
90.91.[0092][0093][0094]
根据表1，得到了正常组和异常组挥发性物质相对含量的差异，分别是：
[0095]
梅花肉组：
[0096]
正常组低于异常组的化合物包括：醋酸、异硫氰酸烯丙酯、丙酸乙酯、羟基丙酮、洋茉莉醛丙二醇缩醛、四氢噻吩、dl-2-甲基丁酸(m)、dl-2-甲基丁酸(d)、2-正戊基呋喃、异丁酸、丙酮、2-甲基噻吩、(e)-4-己烯-1-醇；
[0097]
正常组高于异常组高的化合物包括：异戊醛、2-甲基吡嗪、异丁醛、乙酸甲酯、2,3-丁二酮、乙酸丙酯。
[0098]
后腿肉组：
[0099]
正常组低于异常组的化合物包括：4-甲基-2-戊酮、2-庚酮、对甲酚、甲基叔丁基醚、正丙醇、苯乙醇(d)、乙二醇单丁醚(d)、(z)-6-壬烯醛、庚醛、异戊酸乙酯、2-甲基丙烯醛、异丁醛、乙酸甲酯、2,3-丁二酮、乙酸丙酯、2-己酮、2-甲基丙烯醛；
[0100]
正常组高于异常组高的化合物包括：2-丁酮、丙酮、2-甲基噻吩、(e)-4-己烯-1-醇。
[0101]
以上物质即为初步筛选得到的特异性物质，采用后续偏最小二乘判别分析(pls-da)做进一步的筛选。
[0102]
(3)运用lav中插件gallery plot进行gc-ims指纹图谱的对比，在指纹图谱中，每一行表示一个样品选取的所有挥发物的信号峰，每一列表示一种挥发物在不同样品中的信号峰；点的颜色越偏红则代表物质浓度越高，相反颜色越偏蓝则代表物质浓度越低。
[0103]
正常组和异常组的gc-ims三维指纹图谱的对比差异谱图(图4)，对比正常组和异常组谱图，可清晰看到两组差距较为明显，有些物质虽然有相同的保留时间和漂移时间，但是累积含量上有明显不同。
[0104]
基于lav中插件gallery plot筛选出具有明显变化规律的正常组和异常组的挥发性物质的指纹图谱(见图5)，可以看出梅花肉中，异常组组中的醋酸、dl-2-甲基丁酸、异丁酸、异硫氰酸烯丙酯、四氢噻吩、2-甲基噻吩、2-正戊基呋喃等风味物质的浓度明显高于正常组；在后腿肉中，异常组组中的2,3-丁二酮、4-甲基-2-戊酮、2-庚酮、2-己酮、异丁醛、2-甲基丙烯醛、庚醛、(z)-6-壬烯醛、乙酸甲酯、乙酸丙酯、异戊酸乙酯、正丙醇等风味物质浓度高于正常组。其结果与上述gc
×
ims library search定性软件分析结果对应。酸类及含硫含氮类化合物一般与肉质腐败密切相关，而酮类、醛类和酯类主要是由于肉中的脂肪和蛋白质氧化所形成的。异常组的酸类、含硫含氮类物质、酮类、醛类、酯类高于正常组，推测可能是由于异常组猪肉患有严重肺部病变，有文献表明患有严重肺部病变的猪肉的保质期缩短，自溶过程加剧，比正常猪肉更能支持细菌生长，并且在肺部病变的情况下，肺活量降低，导致向动脉血的氧转移减少，并且由于呼吸频率增加导致氧消耗增加，血液中的氧气供应减少以及骨骼肌的血液供应减少，导致机体内无氧代谢增加，因此肉类酸类物质排出量下降，ph降低。
[0105]
(4)通过插件dynamic进行样品pca的分析(见图6)，该图可以直观显示出不同样品之间的差异。图中可以看出，正常组样品和异常组样品可以各自聚成一类，可以很好的在pca图中分开。
[0106]
实施例2电子鼻和gc-ims的相关性分析
[0107]
电子鼻雷达图结果显示，区分正常组和异味组的重要传感器有w1s、w1c、w3c、w5c和w2w，使用origin来绘制挥发性化合物与电子鼻传感器的相关性热图(见图7)，红色表示
呈正相关，蓝色表示呈负相关，w1c,w3c,w5c,w1s传感器与正丙醇、2-己酮，异戊酸乙酯、(z)-6-壬烯醛和2-正戊基呋喃呈正相关，w2w与2-己酮和2-丁酮正相关，w1s与乙酸甲酯正相关。结果表明，gc-ims检测到的电子鼻传感器的响应和gc-ims所检测到的挥发性化合物水平可以区分不同部位的肺部病变的猪肉的挥发性风味，为识别正常和异常猪肉和和提供理论依据。
[0108]
实施例3猪肉挥发性成分pls-da分析
[0109]
pls-da是一种具有监督模式识别的多元统计分析方法，通过pls-da，可以用于生成正常组和异常组挥发性物质之间的相关模型。以所有样品中的全部风味物质为自变量，对其进行pls-da分析，结果如图10所示，图10中a1～6、a1～6、b1～6、b1～6分别表示梅花肉正常组的六个样品、梅花肉异常组的六个样品、后腿肉正常组的六个样品和后腿肉异常组的六个样品1、2、3、4表示a、a、b、b的样品类别，图10所示pls-da得分图表明各组样品之间的挥发性成分存在显著差异。
[0110]
同时使用交叉验证和置换检验来评价模型的性能指标，由图11可以知道，数据经过pls-da分析，r2x＝0.685，r2y＝0.92，q2＝0.868，r2x，r2y分别表示模型所能解释x和y矩阵信息的百分比，q2》0.5，表示这个模型可靠。监督模型通过200次排列测试进一步验证，r2＝0.186，q2＝-0.437，说明该模型的稳定性较好，没有出现过拟合现象。
[0111]
挥发性化合物对已构建的分析模型的贡献大小可以由图12的pls载荷图反映，图12中，x点为样品检出的挥发性化合物，y点为a、a、b、b四类样品主要化合物，分布在四个象限中：左上象限为正常猪后腿肉，右上象限为正常猪梅花肉，左下象限为异味猪后腿肉，右下象限为异味猪梅花肉。样品检出的挥发性化合物离主要化合物越近，说明它对已构建的模型贡献越大。
[0112]
根据图12，筛选出正常猪梅花肉的特征性挥发化合物为乙酸甲酯、顺-3-壬烯-1-醇、6-甲基-3,5-庚二烯-2-酮；异味猪梅花肉的特征性挥发物为2-正戊基呋喃；正常猪后腿肉的特征性挥发物为2-丁酮；异味猪后腿肉的特征性挥发物为正丙醇、异戊酸乙酯、2-己酮、(z)-6-壬烯醛。
[0113]
图13的投影中的变量重要性vip用于解释自变量在解释因变量时的权重，当值超过1.0时，通常认为在pls-da判别过程中具有重要作用。再根据各个化学组分的色谱峰强度建立变量重要性投影值描述变量的贡献程度，结果如图13所示，vip评分》1.0的挥发性化合物共24种(图13横坐标左起的24种)，除去中的样品“none(即表1中未定性化合物)”，共鉴定出23种vip评分》1.0的挥发性化合物。
[0114]
结合图12和图13可以看出，2-丁酮等化合物在载荷图(图12)上的位置与后腿肉正常组主要化合物相近，且在得分图(图13)中得分＞1，表明它是后腿肉正常组中的主要挥发性化合物，同理，异常猪后腿肉vip评分》1.0的特征性挥发物为正丙醇、异戊酸乙酯、2-丁酮；正常猪梅花肉vip评分》1.0的特征性挥发化合物为乙酸甲酯，异常猪梅花肉vip评分》1.0的特征性挥发物为2-正戊基呋喃。
[0115]
综上，乙酸甲酯、2-丁酮、2-己酮、正丙醇、异戊酸乙酯、2-正戊基呋喃是区分正常组和肺部病变组的挥发性标志物。
[0116]
实施例4本发明电子鼻检测条件优化：
[0117]
主要对样品在顶空瓶中静置温度、样品重量等进行优化。在优化某参数时，其他参
数必须保持一致。除主要的优化参数外，其余检测条件按照实施例中的检测条件执行。
[0118]
1.1样品在顶空瓶中恒定温度的优化：
[0119]
样品在顶空瓶中的温度与挥发性化合物的数量和含量有关，温度越高化合物的挥发性越好，含有的特征化合物浓度也会越高，但是温度太高可能会导致一些热不稳定的化合物分解，因此恒定温度不能太高。本实施例采用水浴法维持顶空瓶中样品温度，将水浴温度的优化区间定位25、35、45℃。
[0120]
选用后腿肉(b)进行实验优化，按照实施例中的方法进行检测，仅改变水浴温度，分别在水浴温度为25、35、45℃下使用电子鼻进行检测。
[0121]
1.2样品在顶空瓶中恒定温度的优化分析：
[0122]
通过观察主成分分析(pca)结果图(如图8所示)，与水浴温度为35、45℃相比，温度为25℃时正常组和异常组区分效果最好，温度为35、45℃时，可能由于温度升高，一些热不稳定的化合物分解，导致区分效果降低。因此，选取25℃为最佳的温度。
[0123]
2.1样品重量的优化：
[0124]
按照实施例中的方法进行检测，在样品在顶空瓶中的温度为25℃的情况下，分别将样品重量设置为1、3、5g，使用电子鼻进行检测。
[0125]
2.2样品重量的优化分析：
[0126]
通过观察主成分分析(pca)结果图(如图9所示)，随着样品重量的增加，正常组和异常组的区分效果也随之增加，与样品重量3g相比，当样品重量为5g时，两组样品的区分效果更能满足检测的需要。因此，5g为最佳的样品重量。
[0127]
可见，本发明的方法可以很好的将正常猪肉和药物病理猪肉区分开来。
[0128]
以上所述例仅为针对本方法的所供实例，并非用于对本专利要求保护的范围进行限制，及凡以本专利的所述方法特征而进行的等效变化均在本发明专利要求保护的范围内。另外，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以作出若干变化和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权要求为准。