表面增强拉曼光谱在食源性致病菌检测中的应用研究进展

食源性致病菌引起的食品安全是影响公共卫生和人类健康的重要因素,因此如何高效、便捷地检测食品中的致病菌是食品行业关注的焦点。表面增强拉曼光谱（surface enhanced Raman spectroscopy,SERS）可直接或间接识别致病菌的“指纹”信息,在食源性致病菌检测中的应用前景广阔。该文总结SERS的发展、增强机制、基底类别及其在食源性致病菌检测中的应用,在提出其局限性的同时对未来发展趋势进行展望。     

表面增强拉曼光谱方法在食品安全检测中的应用研究进展

近年来国内外频发的食品安全事件使得公众对食品安全问题的关注度不断提高,快速、灵敏、可靠的评估食品质量与安全的能力在食品行业中十分重要,因此开发满足食品安全需求的高性能检测技术势在必行。表面增强拉曼光谱（surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS）具有高特异性、高灵敏度、无损检测、可实现多重检测等优异性能,在食品安全检测领域得到广泛应用,并取得了令人瞩目的进展。本文介绍了SERS技术的理论基础,总结了增强SERS信号强度的活性基底,综述了基于SERS方法的食品安全检测应用研究进展,讨论了其未来发展趋势与前景,旨在为研究人员根据具体食品安全检测应用需求选择合适的SERS方法提供建议。     

表面增强拉曼光谱在乳和乳品有害物质检测中的研究进展

乳和乳制品作为人类必不可少的食品之一,其中的有害物质,如农兽药残留、真菌毒素、非法添加物质以及其他污染物对消费者的健康安全构成了严重威胁,同时也阻碍了乳制品行业的发展。表面增强拉曼光谱法（Surface Enhanced Raman Spectroscopy,SERS）作为一种新兴的检测方法,有望能够满足目前乳和乳制品高通量,高灵敏度的检测需求。本文总结了SERS方法在牛奶检测中的研究进展,包括金属纳米检测探针和SERS固相平台的制备、抗体和适配体等分子识别技术的应用、核酸扩增技术以及微流控技术等与SERS的结合。最后,对SERS在乳制品的研究发展方向和应用前景做了总结和展望。     

表面增强拉曼光谱技术在食品安全检测中的应用研究

表面增强拉曼光谱技术因其便捷性和敏感性在食品安全检测领域得到了广泛应用,无须在检测前进行比较复杂的前处理即可进行食品检测,可以满足食品现场检测分析的基本要求.     

表面增强拉曼光谱技术在食品安全检测领域中的应用

表面增强拉曼光谱(SERS)分析技术是基于拉曼散射现象,通过将被测物质吸附在SERS衬底表面增强其“指纹”信息,以实现痕量检测,具有前处理简单、灵敏度高、操作简单、可实现现场实时无损检测等优点,在食品安全快速检测领域备受关注。文章介绍了各类SERS衬底的特点和局限性,总结了近年来SERS分析技术在食品安全检测领域的研究进展,讨论了其商业应用所面临的挑战,并对其未来发展进行了展望。     

表面增强拉曼光谱技术在真菌毒素检测中的应用研究进展

表面增强拉曼光谱(surface enhanced raman spectroscopy,SERS)是一种新型的快速检测技术,能通过增强基底灵敏探测化合物的分子指纹信息,从而清楚解析其特征化学结构,具有样本前处理简单、检测速度快、灵敏度高、光谱信息丰富、易操作等优点,在食源性真菌毒素的检测领域有很大的应用价值.本文介绍...     

基于表面增强拉曼光谱的生物传感器检测食品中生物毒素研究进展

食品安全与人们的生活质量息息相关。生物毒素是一类广泛存在于各种食品中的有害物质,会对人类健康构成巨大威胁。准确、快速、便捷的检测复杂食品基质中的各类生物毒素含量具有迫切的实际意义。表面增强拉曼光谱（surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS）作为一种先进的分析工具,具有超高灵敏度、特异性,快速检测和较大检测范围等优点。近年来,基于SERS技术构建的生物传感策略已被成功用于各种生物毒素的超灵敏和特异性检测,已成为当前食品安全检测领域的重要分析方法。本综述概述了用于检测食品样品中常见的一些生物毒素的SERS生物传感器的基本原理,阐述了不同检测策略的灵敏性及适用范围,并简述了当前SERS生物传感检测策略的局限性和发展前景。     

表面增强拉曼技术在茶叶农药残留检测中的研究进展

茶叶是世界上重要的经济作物,其消费和饮用遍布全球各地,因此,茶叶的质量安全备受人们的关注。农药残留是茶叶质量安全最重要的问题之一。传统的检测方法往往具有步骤复杂,耗费时间长,成本高且不能现场检测的缺点而无法完全满足现实检测的需求。愈来愈高的贸易壁垒迫切需求新的检测方法的出现。表面增强拉曼光谱技术(surface enhanced Raman scattering, SERS)因其选择性强、灵敏度高、无损检测等优点吸引着研究者们的目光。茶叶农药残留的SERS检测前处理技术是非常重要的一步,不同的茶叶农药需要不同的前处理方法。良好的衬底能够大大提高拉曼增强检测的灵敏度。先进的算法可以优化拉曼光谱的处理,提高检测准确度。因此,本文主要总结了SERS技术在茶叶农药残留检测方面的概况,阐述相关技术难点、解决方案及发展趋势,为茶叶农药残留的快速检测技术提供新的思路和方向。     

表面增强拉曼光谱在食品污染物快速检测中的应用

随着科技的发展,食品的种类越来越丰富,随之而来的问题是食品中引入的污染物也越来越复杂,这使得食品安全成为当今全球关注的一个重要话题,快速有效地检测食品中污染物已然成为食品检测的热点.表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS)由于其极高的灵敏度、快速检测、指纹图谱...     

表面增强拉曼光谱法在农药残留检测中的研究进展

表面增强拉曼光谱是一种探测界面特性、分子之间相互作用和分子结构非常有效的现代测试分析工具,可将试样检测限提高10个数量级.文章介绍表面增强拉曼光谱技术的增强原理、活性基底的制备及其关键技术,综述表面增强拉曼光谱在农药残留分析中的研究进展,分析其优势和不足,并提出表面增强拉曼光谱在农药残留中的发展方向.     

表面增强拉曼光谱在食品添加剂和违法添加物检测中的应用

表面增强拉曼光谱技术作为一种新兴的分析检测技术,在食品快速检测行业具有广阔的应用前景。文章简述了表面增强拉曼光谱技术在食品添加剂及违法添加物快速检测中的最新研究状况,并展开讨论,以期为表面增强拉曼光谱技术在食品检测领域提供参考。     

表面增强拉曼光谱法快速检测茶叶中百草枯与敌百虫农药残留

目的 对茶叶中的百草枯与敌百虫进行定性与定量检测,满足茶叶生产中对这两种农药残留的快速、便携、准确的检测需求。方法 采用表面增强拉曼光谱(surface enhanced Raman spectroscopy SERS)技术对不同浓度的百草枯和敌百虫农药标准溶液进行光谱采集和峰位归属,再对不同茶类茶汤中的梯度农药残留进行检测,建立峰强与农药残留浓度的线性关系。结果 发现在不同茶类中,以茶叶中百草枯在843 cm_^-1处的拉曼特征峰作为识别峰所建立回归模型预测的百草枯在绿茶、红茶、黑茶茶汤中的最低可检测浓度为1×10_^-7 moL/L,在乌龙茶茶汤中的最低可检测浓度为1×10_^-6 moL/L,灵敏度均满足国家规定的茶叶中百草枯最大农药残留限量(0.2 mg/kg);敌百虫的检测中,茶汤中咖啡碱的SERS峰强受敌百虫浓度影响,随敌百虫浓度的增加而减小且呈现显著负线性相关,因此可用茶叶中咖啡碱的拉曼特征峰作为敌百虫浓度的间接识别的依据,所建立的回归模型显示敌百虫在绿茶、红茶、乌龙茶茶汤中的最低可检测浓度为1×10_^-7 moL/L;在黑茶茶汤中的最低可检测浓度为1×10_^-6 moL/L,均可达到国家茶叶最大残留限量(2 mg/kg)。结论 使用SERS技术可实现不同茶类茶汤中的百草枯与敌百虫农药残留的简单、快速、准确分析。     

基于金属纳米团簇的荧光传感器在食品安全检测中的应用研究进展

食品安全事件频繁发生,给人类健康造成了极大的威胁和危害,为保证食品的品质与安全,建立灵敏、准确、快速、简单易操作的检测方法尤为重要。金属纳米团簇作为一种荧光纳米材料,具有光稳定性、生物相容性、低毒性等优点,已被应用于细胞标记、生物成像、分析检测等领域。以食源性致病菌、抗生素残留、重金属离子三种广泛存在且毒性较大的食品污染物为例,本文概述了荧光金属纳米团簇在食品安全检测中的应用,包括不同荧光金属纳米团簇的制备方法、对目标物的传感机制、传感器的性能等内容。重点介绍了金属纳米团簇与目标分析物间的相互作用机制,以期为食品中污染物荧光检测法的构建提供一定的理论基础;同时为进一步拓展金属纳米团簇在食品分析检测领域的应用提供新的思路。     

表面增强拉曼光谱对纺织品文物中茜素和茜紫素的快速检测

为快速检测古代纺织品文物中的天然色素并达到无损分析的目的,采用表面增强拉曼光谱技术(SERS)对纺织品文物中天然染料茜素和茜紫素进行鉴定。以纳米银溶胶为SERS基底检测茜素和茜紫素的标准品,利用密度泛函理论计算结果对茜素和茜紫素分子的SERS光谱进行确认,分析得到茜素和茜紫素的SERS光谱在3种激发波长下的差异,并找出判断茜素和茜紫素存在的特征峰。在此基础上,从纺织品文物中提取1根长度约为2 mm的纤维,采用原位非萃取水解方法对其进行预处理,并进行SERS检测。结果表明,出土于新疆营盘的纺织品文物中红色染料成分是茜素和茜紫素。     

表面增强拉曼光谱快速检测香蕉中的苯醚甲环唑和毒死蜱残留

目的 基于双重基底的表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)对香蕉中苯醚甲环唑与毒死蜱进行定性和定量检测。方法 采用银溶胶作为柔性衬底,增强芯片作为固体基底,实现双信号放大策略。选用香蕉这种常见的热带水果作为基质,向香蕉基质中加入不同浓度苯醚甲环唑和毒死蜱标准溶液,利用QuEChERS法对香蕉中农药残留进行提取,通过SERS技术对两种农药进行定量分析。结果 在0.10～5.00μg/mL范围内,苯醚甲环唑和毒死蜱的特征峰强度和浓度之间均满足线性关系,相关系数分别为0.9794、0.9773,方法检出限分别为0.16 mg/kg、0.032 mg/kg。结论 本研究建立了一种基于双重基底的SERS,为香蕉中苯醚甲环唑和毒死蜱农药残留快速检测提供了依据,也为热带水果中农药残留的快速检测提供了方法支持。     

基于表面增强拉曼光谱的养殖水中五氯酚残留检测

应用表面增强拉曼光谱（SERS）技术,建立了一种水产品流通过程养殖水中五氯酚残留量的快速测定方法。参照经典方法制备金溶胶后将其浓缩作为增强基底,通过优化促凝剂、调节体系pH值、选择纳米溶剂及其用量、考察吸附等待时间得到最佳SERS增强效果。所建立的方法在0.2～4.0 μg/mL的浓度范围内具有良好的线性相关性,养殖水中五氯酚的检出限为0.5 μg/mL,回收率为78.74%～112.30%,精密度为6.1%～11.3%,满足残留分析的要求。定性方法灵敏度、特异性≥95%、假阴性率和假阳性率≤5%,结果均符合食药监科便函［2017］43号《食品快速检测方法评价技术规范》要求。该方法快速准确、操作简便,适用于现场快速检测养殖水中五氯酚残留量。     

鸭肉中吉他霉素残留的SERS测定

应用表面增强拉曼光谱(SERS)法建立一种鸭肉中吉他霉素(KIT)残留的快速检测方法。在分析增强基底的紫外—可见吸收光谱与鸭肉中KIT的SERS光谱的基础上,采用单因素试验法优化了鸭肉中KIT的SERS检测条件,并分别建立了KIT水溶液检测与鸭肉中KIT残留检测的标准曲线。试验结果表明,KIT水溶液检测的标准曲线方程y=0.046 2x+0.215 3,决定系数(R~2)为0.927 9,对KIT水溶液预测的平均回收率为99%~123%。鸭肉中KIT残留检测的标准曲线方程为y=0.011 9x+0.940 9,R2为0.923 2,对鸭肉中KIT预测的平均回收率为104%~108%。采用SERS技术检测鸭肉中KIT残留是可行的。