鸭肉中强力霉素残留的SERS快速检测

以表面增强试剂OTR202和OTR103作为表面增强拉曼光谱(SERS)的活性基底,探索建立一种鸭肉中强力霉素(DC)残留的SERS检测方法。首先对DC水溶液、鸭肉提取液和含DC的鸭肉提取液的SERS光谱特征进行了对比分析。然后研究了含DC的鸭肉提取液加入量和吸附时间分别对SERS信号强度的影响,确定了含DC的鸭肉提取液加入量为20μL,最佳吸附时间为1 min。最后取1270与1242 cm~(-1) SERS信号强度比(I_(1270)/I_(1242))来建立预测鸭肉提取液中DC残留的标准曲线。试验结果表明,鸭肉提取液中DC质量浓度范围为4~30 mg/L时,鸭肉提取液中DC质量浓度与I1270/I1242之间呈良好的线性关系。应用得到的标准曲线对含不同质量浓度DC的鸭肉提取液进行预测,预测集的相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9762和3.0036,鸭肉提取液中DC的检出限可达1.346 mg/L,这说明本文研究方法用于鸭肉中的DC残留快速检测是可行的。     

表面增强拉曼光谱技术快速检测鸭肉中的土霉素

目的采用纳米金胶和OTR103作为表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS)的活性基底,实现鸭肉中土霉素残留量的快速检测。方法首先使用自适应迭代惩罚最小二乘法(adaptive iterative re-weighted penalized least squares,air-PLS)扣除SERS测定过程中的荧光等背景信号,确定鸭肉中土霉素检测的特征峰。然后应用单变量分析法对纳米金胶、待测样品、OTR103的加入量和吸附时间进行优化,确定最佳实验条件。结果拉曼位移为1271 cm~(-1)处的特征峰可以作为鸭肉中土霉素残留检测的拉曼特征峰,纳米金胶、待测样品和OTR103的最适加入量分别为0.7 m L、70μL和100μL,最佳吸附时间为5 min。鸭肉中的土霉素浓度范围为0.2~22.0 mg/L时,土霉素浓度(X)与其在1271 cm~(-1)处的SERS特征峰强度(Y)之间有良好的线性关系,线性回归方程为Y=245.24X+647.29,决定系数(RC2)为0.9891,检测限为0.2 mg/L。预测集样本中土霉素含量的真实值与预测值之间的决定系数(RP2)为0.9941,均方根误差(RMSEP)为1.1341 mg/L,回收率为74%~102%。结论该方法可用于鸭肉中土霉素残留的快速检测。     

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。     

鸡肉中丙酸睾酮残留表面增强拉曼光谱检测条件的优化

以鸡肉为试验对象,运用表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman scattering,SERS)技术对鸡肉中丙酸睾酮(testosterone propionate,PTS)残留的检测条件(金胶加入量、含PTS的鸡肉提取液加入量、硫酸镁溶液加入量以及反应时间)进行优化分析。结果表明,以纳米金胶作为拉曼增强基底,对鸡肉中PTS进行拉曼光谱分析,在400 cm~(-1)～1 800 cm~(-1)拉曼光谱范围内,839 cm~(-1)和1 092 cm~(-1)被确定为其特征峰,并在其特征峰处采取单因素试验法得出最优检测条件:金胶加入量、含PTS的鸡肉提取液加入量、硫酸镁溶液加入量和反应时间分别为500、3、30μL和1 min。检测条件优化结果为今后快速检测出鸡肉中PTS残留提供数据基础,也进一步发展SERS技术在食品中药物残留的检测方向。     

表面增强拉曼光谱法检测农药残留的研究进展

表面增强拉曼光谱技术(SERS)作为一种高灵敏度的指纹光谱技术, 在农药残留检测方面越来越受到关注。本文介绍了表面增强原理, 从表面增强基底、农药的特征拉曼位移、农药残留表面增强拉曼光谱定性判别和定量分析四个方面综述了农药残留SERS检测研究进展, 展望了SERS在农药残留检测方面的应用前景。     

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。     

菠菜表面农残的SERS无损检测方法研究

本文针对菠菜农药残留量超标问题,建立了一种能够快速、无损地对菠菜表面农药残留量进行检测的方法。利用表面增强拉曼光谱技术(SERS,Surface Enhanced Raman Scattering)采集含农药(溴氰菊酯)和不含的两组菠菜样本的SERS光谱,结合一阶导加Norris求导法、Savitzky-Golay卷积求导法进行光谱预处理,使用判别分析法和距离匹配法建立定性分析模型,成功区分两组菠菜样本,模型预测准确率最高可达到100%;使用偏最小二乘法建立了菠菜表面溴氰菊酯残留量的多个定量分析模型,研究发现差谱模型效果最好,其校正集相关系数(Rc)和预测集相关系数(Rp)分别为0.9908,0.9552,校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0802,0.23。结果表明,运用SERS方法能够很好地实现菠菜表面溴氰菊酯残留量的无损定性和定量检测分析,且无需任何前处理,对其它农产品中农药残留量的快速、无损检测具有借鉴意义。     

基于表面增强拉曼光谱的养殖水中硝基呋喃类抗生素残留检测

建立基于表面增强拉曼光谱(SERS)技术的便携式拉曼光谱仪,用于水产品流通过程养殖水中硝基呋喃类抗生素的快速测定。参照经典方法制备了Ag、Au纳米粒子,通过优化促凝剂、调节体系pH、选择纳米溶剂及其用量、考查吸附等待时间得到最佳SERS增强效果。结果表明,养殖水中4种硝基呋喃类抗生素呋喃妥因、呋喃西林、呋喃唑酮、呋喃它酮的检测限分别为1、0.1、5、0.1 μg/mL。所建立的快检方法灵敏度、特异性≥95%、假阴性率和假阳性率≤5%,均符合食药监科便函[2016]83号《食品快速检测方法评价技术规范》的要求,可应用于水体中硝基呋喃类抗生素的残留检测。     

表面增强拉曼技术在农药残留检测中的应用研究进展

食品的农药残留问题是威胁人类健康的全球性问题,表面增强拉曼光谱技术(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)作为一种操作简便、快速灵敏的指纹光谱技术,在农药残留检测方面已展现出较大潜力。本文首先描述了SERS增强原理,然后简单概括了SERS基底制备的方法,以基底功能性出发,介绍了食品中农残检测中常见的两种类型的SERS基底：通用型基底、特异性基底,通过综述近年来在食品农残检测中的应用,总结了二者在检测食品中农残的特点和常用的制备工艺,旨在为更多农残检测需求提供关于SERS技术方面的启发。最后展望了SERS技术在农残检测的挑战并提出可行的建议。