Au@SiO2核壳结构-表面增强拉曼光谱原位检测食品中的酸性橙Ⅱ

以具有核壳结构的Au@SiO2纳米颗粒为基底,建立了一种以表面增强拉曼(SERS)原位、快速检测食品中非法添加剂酸性橙Ⅱ的新方法.研究了活性硅加入量对所形成的Au@SiO2纳米颗粒的SERS活性的影响,制备了具有最佳SERS活性的Au@SiO2,并以此为SERS基底建立了酸性橙Ⅱ的分析方法,可实现0.17 mg/L酸性橙Ⅱ的SERS检测.将合成的Au@SiO2滴加到瓜子表面后,可以实现对瓜子表面酸性橙Ⅱ浓度为0.01 mg/g时的SERS检测,能够满足食品中酸性橙Ⅱ的测定要求,有望用于瓜子及其它可能被非法添加该物质的食品的现场、快速检测.     

MIP-SERS技术快速检测中药中非法添加的茶碱

建立了分子印迹技术(MIP)与表面增强拉曼光谱(SERS)联用对中药中非法添加的茶碱成分快速检测的方法。基于沉淀聚合方法合成MIP微球,对复杂中药基质中的茶碱进行简单分离,采用SERS对MIP中吸附的茶碱进行定性检测。实验利用SEM,FT-IR对MIP结构表征,考察了MIP的热力学、动力学和选择性吸附能力,以及掺杂成分的检出限。结果表明,MIP比NIP对茶碱具有更好的特异性吸附和选择性,该方法对茶碱的检出限低至0.1μg/L。方法用于5种止咳平喘类中药的检测,其中1种中药检出非法添加了茶碱成分。该法灵敏度高,特异性强,无需前处理,简单快速,实现了掺伪中药中茶碱的快速检测,有望进一步应用于其他复杂基质体系。     

一种用于食品中二氧化硫快速测定的样品前处理方法

提出了一种采用半微量蒸馏-半导体制冷技术的食品中二氧化硫快速提取的新方法, 研制出了可在15 min内完成二氧化硫提取的食品检测快速蒸馏提取装置. 采用本装置,  无需冷凝水和含汞吸收剂即可实现对样品中二氧化硫的蒸馏提取. 考察了蒸馏液酸度、   蒸馏液体积、 馏分收集体积和蒸馏提取时间对二氧化硫提取效率的影响. 研究结果表明,  采用该方法在30 min内即可完成对食品中二氧化硫的快速定量测定.     

指纹图谱结合化学计量学方法研究新疆薰衣草精油成分

采用水蒸汽蒸馏法(SD)提取薰衣草挥发油,气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术分析其化学成分及相对含量。通过气相色谱法(GC)建立其色谱指纹图谱,并结合化学计量学方法对其进行品种鉴别。3种薰衣草精油中共检测29种挥发性化学成分,其中共有成分有18种;31批薰衣草样本的GC指纹图谱相似度均大于0.9,符合指纹图谱相似度的要求,利用主成分分析法(PCA)和聚类分析法(HCA)对GC指纹图谱进行识别,可直观地区分薰衣草品种,该方法可应用于薰衣草质量控制及品种鉴别。     

基于高效液相色谱指纹图谱的不同产地不同采摘期昆仑雪菊的化学模式识别及抗氧化谱效关系探究

干燥、粉碎10批不同产地、不同采摘期的昆仑雪菊样品,分取0.2 g,用60%(体积分数)甲醇溶液50 mL超声提取30 min,过0.45μm滤膜,所得溶液(质量浓度为4 000 mg·L^-1)进入高效液相色谱仪,其中各组分在Agilent HC-C₁₈色谱柱上用不同体积比的0.4%(体积分数)乙酸溶液和乙腈的混合溶液进行梯度洗脱分离,在285 nm波长下检测。以中药色谱指纹图谱相似度评价系统建立指纹图谱,筛选共有组分并进行相似度评价。对绿原酸进行方法学考察,并以绿原酸为参照计算各共有组分的含量。以聚类分析和主成分分析等化学模式识别法对不同产地、不同采摘期的样品进行分类。分别采用1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)、2,2-联氮-二(3-乙基-苯并噻唑-6-磺酸)二铵盐(ABTS)自由基清除法测定10批样品的抗氧化活性,以灰色关联分析法建立共有组分峰面积数据和抗氧化活性的谱效关系。结果显示：10批样品指纹图谱以及它们与对照指纹图谱之间的相似度均大于0.900,共有组分有24个;两种化学模式识别法均将样品分为4类,推测分类结果和产地、采摘...     

快速测定食品中二氧化硫残量

通常为了食品的美观需在食品中添加一定量的漂白剂,它可使食品看起来新鲜和洁白,一般这些漂白剂都使用食品级的亚硫酸盐、连二硫酸盐等物质。这些物质加入食品后,易分解成具有漂白作用的二氧化硫,使食品变得洁白。我国在国标2760中对食品中检出的二氧化硫残量有一定的规定。二氧化硫残留量的检验方法常用的有蒸馏滴定法(将二氧化硫从食品中蒸馏出来,然后用碘量法滴定),盐酸副玫瑰苯胺比色法[1](用四氯汞酸钠吸收食品中的二氧化硫,再与盐酸副玫瑰苯胺显色)。这些方法操作较复杂,时间也较长,需要的试剂较多。本文根据活泼金属单质如铁、铝…     

表面增强拉曼光谱快速检测蜂蜜中的金霉素残留

利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术对蜂蜜中的金霉素(CTC)残留进行了快速、无损检测.以自制的金纳米粒子作金霉素的拉曼增强基底,对金纳米粒子与金霉素混合体积比及混合时间进行了讨论与优化,检测了不同浓度梯度的金霉素标准溶液,绘制了特征峰处浓度-拉曼信号强度的线性方程,对蜂蜜进行前处理后,运用加标回收法考察其回收率.结果表明,金霉素溶液在1450 cm-1处的特征峰可以作为蜂蜜中金霉素残留量检测的特征峰,金纳米基底和金霉素标准液的最佳混合体积比为1∶1,最佳混合时间为1 min.金霉素的浓度(X)在10~250 mg/L范围内与其在1450 cm-1处的SERS特征峰强度(Y)有着良好的线性关系,线性方程为Y=1×10-4X+0.0110(R2=0.9948).检测实际蜂蜜样品中金霉素含量的加标回收率均在80%~120%之间.该检测方法操作简单、快捷、准确度高,为检测食品中抗生素残留提供了新的思路和方法.     

五加生化胶囊的高效液相色谱指纹图谱研究

应用高效液相色谱(HPLC)法建立五加生化胶囊的指纹图谱。采用ANGLAVenusil XBP-C18色谱柱(250×4.6mm,5μm),以甲醇-0.1%磷酸溶液为流动相,梯度洗脱,检测波长为327nm,五加生化胶囊多数峰达到基线分离。采用2004A中药色谱指纹图谱相似度评价系统对11批样品的指纹图谱进行峰匹配,确定12个共有峰,11批五加生化胶囊指纹图谱的相似度均在0.90以上。结果表明:五加生化胶囊的HPLC指纹图谱特征性和专属性强,可较系统地用于五加生化胶囊的质量控制。     

复方丹参滴丸的毛细管电泳指纹图谱

采用毛细管区带电泳法建立了复方丹参滴丸(Compound Danshen Dropping Pill,CDDP)的指纹图谱。以50 mmol/L硼砂-200 mmol/L硼酸(体积比为1:1,含1.1%(体积分数)三乙胺)为背景电解质溶液,采用未涂层石英毛细管(75 cm×75 μm,有效分离长度63 cm),运行电压18 kV,紫外检测波长290 nm,以原儿茶醛(protocatechualdehyde,PAH)峰为参照物峰确定8个共有峰,建立了CDDP的毛细管电泳指纹图谱(capillary electrophoresis fingerprint,CEFP)。用系统指纹定量法评价CEFP所反映的CDDP质量,依据系统指纹定量法划分10批CDDP的质量级别,仅有1批含量偏低。系统指纹定量法可以对中药及其制剂进行较好的全质量控制,所建立的CEFP具有较好的精密度和重现性,为CDDP的质量控制提供了新的参考。     

气相色谱指纹图谱用于连翘的质量控制

建立连翘挥发油的指纹图谱测定分析方法 ,为含连翘中药制剂制定指纹图谱奠定基础。采用水蒸汽蒸馏法提取不同产地连翘的挥发油 ,用毛细管气相色谱技术测定其指纹图谱 (GC FPS) ,并选用模糊聚类法分析比较。该方法灵敏度高 ,谱图有较好的重现性 ,样品稳定性好 ,1 1种连翘色谱峰重叠率 >97%。聚类分析法使谱图分析更为快速、准确 ,适用于连翘的质量控制     

逍遥丸的毛细管电泳指纹图谱的建立

采用毛细管区带电泳法建立了逍遥丸(Xiaoyao Pill, XYP)的毛细管电泳指纹图谱(CEFP)。运用正方形优化法,以色谱指纹图谱分离量指数(RF)为优化的目标函数,对建立指纹图谱的实验条件进行了优化,确定了最佳背景电解质(BGE)溶液50 mmol/L硼砂-50 mmol/L磷酸氢二钠-150 mmol/L磷酸二氢钠-50 mmol/L碳酸氢钠(1:1:1:5, v/v/v/v; pH 7.40)、紫外检测波长228 nm、运行电压12 kV、重力进样25 s (高度14 cm)的分离检测条件。采用未涂层石英毛细管(70 cm×75 μm,有效分离长度57 cm)分离,以咖啡酸色谱峰为参照,确定13批逍遥丸样品的21个共有指纹峰。通过聚类分析确定用其中10批样品生成对照CEFP,以此为标准用系统指纹定量法鉴别13批逍遥丸的质量,结果显示: S3号样品的化学成分数量和分布比例不合格,S10和S12号样品含量明显偏高,其余批次质量均合格。所建立的正方形优化法操作简便,适用于中药的毛细管区带电泳BGE的选择;所建立的逍遥丸CEFP具有较好的精密度和重现性,可以为逍遥丸的质量控制提供新的参考。     

基于表面增强拉曼光谱技术的芥子气模拟剂快速检测方法研究

该文基于具有单分子水平高灵敏度和指纹图谱高分辨率的表面增强拉曼光谱(Surface enhanced Raman spectroscopy,SERS)技术,以2-氯乙基乙基硫醚(2-CEES)作为芥子气模拟剂,50 nm金纳米溶胶为SERS基底,系统开展了芥子气模拟剂的快速分析检测方法研究。研究结果表明,该方法对2-CEES的最低检出质量浓度为10μg/L,且在大型拉曼和便携拉曼仪器上均获得了稳定重复的结果,有望用于环境水体中芥子气的现场快速定性分析检测。     

微流控SERS芯片的设计制备及其在细菌检测中的应用

微流控芯片分析平台与表面增强拉曼散射(Surface enhanced Raman scattering,SERS)光谱分析方法结合,充分利用了SERS法所具备的样品前处理简便、检测无损、成分辨识度高以及适宜水环境检测等优点,在生化分析检测领域备受关注。微流控SERS芯片设计及芯片上SERS增强基质的制备是构建微流控SERS芯片分析方法和系统的关键,也是提高检测灵敏度和可重复性的核心问题。该文在介绍微流控SERS芯片的基本构型和功能的基础上,重点综述了微流控SERS芯片上SERS基质的制备方法及其测试效果。基于微电子机械系统(Micro-Electro-mechanical-System,MEMS)加工技术制备的SERS基质,具有纳米粒径有序可控、便于集成制备但增强基质材料种类有限的特点;基于化学沉积和自组装等理化方法制备的SERS基质具有基质种类易拓展、成本低、与微流控通道结合方法灵活等特点。在这些基础上构建的微流控SERS芯片及其分析测试方法和系统,在细菌等许多生化检测领域显示出强大的发展潜力。     

黄柏的非水毛细管电泳指纹图谱研究

采用非水毛细管电泳(NACE)法,以pH5.8的醋酸盐-甲醇为背景电解质溶液,运行电压25kV,温度20℃,检测波长210nm,正极压力(5kPa×10s)进样,建立了黄柏药材的NACE指纹图谱。以氯化两面针碱为内标,确定黄柏的NACE指纹峰为13个。测定了10个产地黄柏的NACE指纹图谱,与对照NACE指纹图谱的相似度为0.718~0.982。本方法具有较好的精密度,各指纹峰相对迁移时间的相对标准偏差(RSD)<1.5%,相对峰面积的RSD≤5%。方法可用于黄柏药材的质量控制。     

基于多通道CNN-GRU的表面增强拉曼光谱对毒品的模糊识别

毒品问题是全世界当局面临的严峻挑战,对缉获样品、生物体液和废水中毒品的快速检测是打击毒品犯罪的重要环节和领域热点.本文提出了多通道深度神经网络结合表面增强拉曼光谱(SERS)快速识别混合毒品的新方法,成功实现对溶液中海洛因(heroin)、氯胺酮(ketamine)、3,4-亚甲二氧基甲基苯丙胺(MDMA)的快速模糊识别.该方法以金纳米颗粒(Au NPs)作为增强基底,利用SERS对毒品进行高灵敏分析,运用深度学习对获得的差异信号进行辨识,从而实现对多种毒品的模糊识别.基于多通道卷积神经网络(CNN)-门控神经单元(GRU)模型可以从原始数据中提取空间与序列的高维分布特征,以99.9%的高准确率分类, 99.6%的准确率半定量,远优于传统CNN模型.该方法为复杂基质中混合毒品的快速模糊识别提供了新途径.     

表面增强拉曼光谱在动物源性食品兽药残留检测的研究进展

动物性食品安全问题日益突出,愈演愈烈,有关问题食品的报道也受到了公众的广泛关注。一旦兽药在畜牧养殖过程中被过度使用或滥用,药物残留将给人类健康带来严重危害。常见的残留检测方法存在成本高、速度慢和效率低等缺点,通常需要专业人员操作,传统的理化方法已不能满足食品质量检测的需要,因此研发快速高效的兽药残留检测方法起着关键作用。近年来,表面增强拉曼光谱（SERS）技术在真伪鉴别、非法添加物检测和农兽药残留等诸多领域得到了广泛应用,并以其快速检测、无损等优势在食品检测领域有着更为广阔的发展前景。与其他检测方法不同的是,SERS通过信号放大和高灵敏度的指纹光谱,可以快速识别目标分析物,进行定性或半定量分析。本文主要介绍了拉曼光谱和SERS在动物源性食品中兽药残留检测中的研究和应用,重点介绍了SERS的优势、食品样品的前处理以及SERS结合其他技术检测多种兽药的相关研究,并提出了SERS在实际监测中面临的挑战。     

表面增强拉曼光谱法测定牛奶中青霉素G钠的残留量北大核心CSCD

青霉素G钠(NaBP)溶液的常规拉曼光谱信号微弱.将制备的浓缩银纳米粒子(AgNPs)20μL与不同浓度(1×10^(-9)~1×10^(-1)mol·L^(-1))的青霉素G钠溶液(pH 6)20μL混合,所得混合液的表面增强拉曼光谱(SERS)信号显著增强,在上述混合液中加入1×10^(-2)mol􀅰L^(-1)硫酸镁溶液8μL,青霉素G钠SERS增强效果最佳.据此,提出了以AgNPs为基底,硫酸镁为凝聚剂,采用SERS测定青霉素G钠含量的方法,并用于加标牛奶样品的检测.结果表明,青霉素G钠浓度为1×10^(-8)~1×10^(-3)mol·L^(-1)时,其浓度的对数值与相应的SERS信号强度呈线性关系,检出限(3s/k)为8.2×10^(-9)mol·L^(-1).按标准加入法进行回收试验,回收率为80.0%~96.0%,测定值的相对标准偏差(n=5)为2.3%~6.5%.     

萃取-表面增强拉曼光谱联用技术及其在有害物质检测领域的应用

表面增强拉曼光谱(SERS)技术以其高灵敏度和分子特征指纹光谱在众多领域获得广泛应用,然而对于实际复杂样品中的目标分析物,样品基质会极大地干扰目标分析物SERS信号的准确获取,从而限制SERS在实际样品分析中的应用.萃取-表面增强拉曼光谱(Ex-SERS)联用技术为解决这一现实难题提供了可能性,国内外课题组结合萃取和S...     

g-C3N4/Ag纳米复合材料表面增强拉曼基底对婴幼儿糖果中的罗丹明B的痕量检测

近年来, 由婴幼儿食品中存在非法添加剂所引起的食品安全问题已经受到了广泛的关注. 表面增强拉曼散射(SERS)技术可以对食品中被禁止添加的常用染料分子罗丹明B (RhB)进行快速无损超灵敏的检测. 通过在类石墨相氮化碳(g-C₃N₄)纳米片上组装Ag纳米粒子的方式构筑了g-C₃N₄/Ag复合材料, 并采用透射电子显微镜(TEM)、紫外可见近红外分光光度计(UV-Vis)、X射线衍射仪(XRD)、荧光光谱仪和共聚焦显微拉曼光谱仪(Raman)对复合材料的形貌和结构进行了表征. g-C₃N₄纳米片不仅具有高度的离域π共轭体系和良好的吸附染料分子的性能, 而且可以作为Ag纳米粒子的载体, 使Ag纳米粒子均匀稳定地分散在其表面. 通过控制实验条件, 优化了测试过程中的pH及基底与RhB的结合时间, 详细探究pH对基底表面等离子共振的影响和对探针分子SERS强度的影响. 由于基底与探针分子之间的静电相互作用及π-π相互作用, 基底可以对阳离子染料进行大量地富集, 从而实现对其检测. 在最佳的实验条件下, 在1.0×10 ^–9~1.0×10 ^–6 mol/L浓度范围内, SERS强度与RhB浓度之间成线性关系, 最低检测限为0.39 nmol/L. 另外这种基底也可以对婴幼儿食用的棒棒糖中添加的RhB分子实现痕量检测. 总而言之, g-C₃N₄/Ag纳米复合物是一种均一、稳定、高灵敏的SERS基底, 可以简单快速地实现对罗丹明B的痕量检测.     

超声辅助液液萃取-气相色谱-质谱指纹图谱应用于烟用香精香料的检测

采用超声辅助液液萃取-气相色谱-质谱法,建立了烟用香精香料的指纹图谱。以二氯甲烷-乙醇(9+1)混合溶液为萃取溶剂,饱和氯化钠溶液为水相,超声萃取10min,对1187号烟用香精香料样品进样检测。共检出了25个组分,对其中的23个组分进行了定性。11个批次的样品色谱图显示了较高的相似性,并运用主成分分析法(PCA)区分了添加其它香精香料的掺兑样品。方法可以用于考察烟用香精香料的质量。