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研究了糖尿病人和正常人血清的表面增强拉曼光谱。糖尿病人血清中蛋白质主链酰胺Ⅱ的C—N伸缩振动的谱线位移到1 585 cm-1,相对强度增加了14%,酰胺Ⅵ的谱线593 cm-1相对强度减少了33%。蛋白质侧链色氨酸吲哚环 “埋藏式”的谱线1 368 cm-1位移到“暴露式”的1 365 cm-1,且相对强度减少了59%;侧链C—S键的扭曲构象的谱线635 cm-1相对强度减少了15%,而反式构象的谱线725 cm-1增加了58%, 说明C—S键的扭曲构象部分转变为反式构象,表明糖尿病人血清中蛋白质的有序结构发生变化;类脂物特征峰1 449 cm-1相对强度增加了58%,与糖类有关的特征峰谱线1 331,1 099和740 cm-1相对强度分别增加了35%,100%和62%, 从而表明糖尿病人血清中与脂类和糖蛋白有关的物质含量增加。上述拉曼特征峰为糖尿病的诊断以及生化机理研究提供了有力的实验依据。 相似文献
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表面增强拉曼光谱生物成像技术及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于表面增强拉曼光谱的成像分析方法具有频带窄,水溶液背景弱,稳定性好,高特异性等优势已成为生物成像领域的优良选择。拉曼成像技术拓展了拉曼光谱的应用范围,使其不再只是检测单点化学成分的手段,而进一步用于对评价区域内化学物质成分、分布及变化进行整体统计和描述。本文探讨了表面增强拉曼散射的原理及增强机制,介绍了基于表面增强拉曼光谱的拉曼成像技术,并对其在无标记成像及带标记成像中的细胞成像、活体成像,特别是其在生物医学方面的应用进行了详细论述,最后讨论了表面增强拉曼光谱生物成像技术存在的问题,展望了该项技术的研究和应用前景。 相似文献
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表面增强拉曼光谱技术是近年来快速发展的一种痕量特征标记性物质检测技术,以提高检测灵敏度为目的的表面增强拉曼光谱技术非常适合于生命科学研究。本文利用表面增强拉曼光谱技术对肺癌患者及正常人的唾液样本进行检测,并进行光谱分析,建立了肺癌患者唾液样本的实验模型,对该模型系统分析可为肺癌诊断提供辅助依据。统计学分析效果良好,并发现了分类比较明确的特异性波段1015cm-1~1070cm-1和1250cm-1~1280cm-1。在找出的12个特征峰的基础上应用K-均值方法验证了其判别准确性,结果提示提取的12个特征峰有一定的代表性,能够代表近2000个波数的拉曼光谱图,灵敏度较特异度高,说明该方法适合预防性筛查工作。 相似文献
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2017年8月初,荷兰发现大范围鸡蛋受杀虫剂氟虫腈污染。用拉曼光谱检测的方法对解决氟虫腈检测问题做了一定的探索。为了获得氟虫腈分子的分子结构振动信息,根据密度泛函理论中的B3LYP杂化泛函和6-311G++(d,p)基组,对氟虫腈分子进行了几何结构优化和频率计算,得到了该分子的稳定构型和全部振动模式,计算了氟虫腈分子稳定构型的拉曼散射光谱。利用HORIBA公司的T64000型光栅共聚焦显微拉曼光谱仪采集了FP的拉曼光谱并配合使用Ag/Cu纳米基底采集了表面增强拉曼光谱,较强峰出现在211,308,350,867,1323和1432 cm-1处,次强峰出现在254,407,443,463,511,607,646,712,800,1065和1639 cm-1处。结果表明,理论计算得到的振动频率与实验测量值在全部较强峰处和部分次强峰处吻合的较好。并对FP分子200~2000 cm-1区间内各频率谱线对应的振动模式进行了归属指认,6个较强峰依由小到大的次序分别指认为21H-22H蜷曲振动,10F-11F变形振动和21H-22H面外摇摆振动,15N-22H蜷曲振动,6C伸缩振动和21H面内弯曲振动,苯环呼吸振动和9C伸缩振动,7H-8H面内弯曲振动。发现表面增强拉曼光谱相对于拉曼光谱整体有微小的频移,两者整体吻合较好,表面增强拉曼光谱中211,867,1400和1432 cm-1处的峰得到了选择性增强,根据表面增强拉曼光谱的选择定则,解释为相关振动峰的原子与银衬底表面或许为接近垂直的状态,并可能与银表面吸附。下一步计划将氟虫腈混入鸡蛋中,对氟虫腈在鸡蛋中不同浓度情况下进行指认研究。研究结果可为氟虫腈的拉曼光谱分析提供理论依据,将促进食品和农产品中氟虫腈残留的快速检测和在线检测研究。将拉曼光谱作为对传统化学检测方法的补充。 相似文献
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通过溶胶-凝胶法以四甲氧基硅烷(TMOS)和甲基三甲氧基硅烷(MTMS)作为混合的前体,聚乙二醇(PEG)为致孔剂,制备了具有贯通孔道结构的双孔硅胶整体柱,采用3-巯基丙基三甲氧基硅烷(MTPMS)对硅胶整体柱表面进行巯基化修饰后,分别将金、 银纳米粒子组装在整体柱材料表面。 利用透射电子显微镜(TEM)、 紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)、 扫描电子显微镜(SEM)对金、 银纳米粒子形貌、 吸收光谱及组装金、 银纳米粒子前后整体柱的形貌进行了表征。 以对巯基苯胺(PATP)为探针分子,分别采用波长为633和532 nm的激发光作为激发光源,研究金和银纳米粒子修饰的硅胶整体柱的在柱表面增强拉曼光谱(SERS)性能。 结果表明,该基底呈现出很强的SERS活性,结合整体柱的分离富集优势将在食品/环境领域现场痕量检测方面具有广泛的应用前景。 相似文献
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表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)技术是一种基于探测吸附于金属基底表面分子振动光谱的快速无损检测方法,目前广泛应用于表面吸附、电化学催化、传感器、生物医学检测和痕量的检测与分析等领域。本实验采用直流磁控溅射技术在BK7玻璃基底上沉积一层厚度为50 nm的金属铜薄膜,在Ar离子轰击作用下获得不同表面粗糙度的金属铜薄膜样品,从而制备具有不同表面增强拉曼光谱活性的金属基底。实验样品分别通过X射线衍射仪(XRD)、原子力显微镜(AFM)、分光光度计、拉曼光谱仪表征其结构、表面形貌及光学性质。测试结果表明铜膜在Ar离子束轰击前后,样品X射线衍射谱的峰值强度没有发生变化,说明其晶相结构未发生改变;随着离子束能量的增加,薄膜表面粗糙度改变,光学散射强度随着表面粗糙度的增加而增强;离子束薄膜表面改性后,以罗丹明B(Rh B)为探针分子,表征薄膜样品表面增强拉曼的活性,通过对比不同样品表面Rh B的拉曼光谱,发现其光谱强度随金属铜薄膜样品表面粗糙度的增加而增强。 相似文献
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表面增强拉曼光谱(SERS)作为一种快速、灵敏的分析技术,被广泛应用于分析化学、环境检测及食品安全等领域。在实际生活中的样品大多为混合物,直接使用SERS技术无法对复杂样品中的分析物进行准确测定。薄层色谱(TLC)分离技术具有操作简便,成本低廉及分离速度快等特点,TLC作为一种高通量的分离技术在合成化学、分析化学、药物化学及食品科学等研究领域得到了广泛的应用。TLC对待测物体系进行分离后,通过碘显色或荧光对分离的斑点进行可视化处理,再结合质谱,红外光谱、荧光光谱及SERS光谱等分析技术可以对分离物质进行定性及定量分析。TLC与SERS联用技术的出现,使得SERS光谱可以应用于混合物中分析物的有效测定。TLC-SERS技术同时具备良好的分离作用和灵敏的光谱检测性能,适用于对复杂样品进行分离检测。在TLC-SERS检测过程中,样品用量少且无需使用复杂的实验设备即可实现对混合物现场快速检测。介绍了SERS的增强机理以及活性基底的制备,对TLC-SERS技术在环境污染物检测、食品安全、中草药鉴定及生物医学等方面的应用做了概括性综述。给出了TLC-SERS技术在有害物快检领域的应用实例,为TLC-SERS技术未来用于食品安全、法医鉴定及环境治理中快速检测方法建立及仪器设备研发提供参考。 相似文献
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以表面增强拉曼光谱(SERS)方法对2-巯基苯并咪唑(2-MBI)进行了研究,以自组装在玻璃基片上的银纳米膜作为SERS增强基底,采集了2-MBI的SERS光谱图,并对其拉曼特征峰进行了指认。研究了吸附时间和分子浓度对拉曼光谱的影响,以411cm~(-1)拉曼谱峰为定性和定量分析的特征峰。在10-6~10-3mol·L~(-1)浓度范围内拉曼光谱强度与2-MBI浓度的负对数呈现较好的线性关系,线性方程为I=1 237.8logc+8 326.3,线性相关系数为0.999 8,相对标准偏差在0.025~0.084之间,此方法检测2-MBI的检测限为10-7 mol·L~(-1)。这些研究为发展新的针对2-MBI的检测方法奠定了基础。 相似文献
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利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术,建立了一种用于菠菜中毒死蜱农药残留的非破坏、快速检测方法。以碱性环境下盐酸羟胺还原法制备的银溶胶作为表面增强剂滴涂于菠菜样品表面后,采用实验室自行搭建的拉曼系统直接采集样品的拉曼信息,该方法无需对样品进行前处理,可以实现菠菜中毒死蜱含量的实时在线定量分析。采集24片不同毒死蜱含量的菠菜样品拉曼光谱,每个样品采集20个点。拉曼信号采集后,用气相色谱法对24个菠菜样品中毒死蜱含量进行检测。为了消除光谱噪音以及荧光背景对分析建模的影响,分别采用Savitzky-Golay平滑和有效峰线性拟合法对原始拉曼光谱进行预处理。该表面增强拉曼方法具有较好的重复性,实验中对50个相同毒死蜱含量,但不同状态的菠菜进行光谱采集,其相对标准偏差为13.4%,说明该方法具有一定的普适性。光谱预处理后,选取615.5~626.4 cm-1波段为感兴趣区域,建立0.05~37.4 mg·kg-1浓度范围内毒死蜱含量的多元线性预测模型,结果表明感兴趣区域的拉曼信号和毒死蜱浓度呈良好的线性关系,其校正集和验证集相关系数RC和RP分别为0.961和0.954。该方法的最低检出含量为0.05 mg·kg-1,低于国家标准规定的农药残留最大限量。该方法简单快速,无需样品前处理,可以实现果蔬的农药残留快速、定量检测。 相似文献
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拉曼光谱分析方法结合表面增强技术用于亚胺硫磷农药的检测。连续小波变换(continuous wavelet transforms, CWT)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)分别用于拉曼光谱的预处理和特征拉曼位移的选择,多元线性回归(multi-linear regression, MLR)用于特征拉曼吸收的回归分析。结果表明,芯片增强可以实现低浓度农药溶液拉曼响应的增强;CWT可以提高拉曼光谱的分辨率和平滑度,消除光谱的平移误差;基于SPA方法的特征位移选择方法,既可以提高模型的分析精度,又可以简化MLR模型的回归变量;与特征增强波段的MLR模型比较,CWT-SPA-MLR模型可将验证集的预测相关系数(correlation coefficient,r)和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)由0.823和1.640改善为0.903和1.122。CWT-SPA-MLR可用于拉曼光谱定量解析模型的建立,该方法简单易用具有良好的重复性。 相似文献
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神经性化学毒剂具有毒性高、挥发性好和作用快等特点,在浓度很低的情况下就可以造成很大的伤亡,因此成为现场快速检测的难点。而化学毒剂沙林(甲氟膦酸异丙酯,GB)是一种经常用的军事神经性毒剂,该毒剂可通过抑制乙酰胆碱酯酶来破坏神经系统的功能,同时该毒剂被吸入后在人体内的降解速度很慢。为了避免和降低该类毒剂的污染和对人员伤害,迫切需要发展一种灵敏度高、准确性好、响应时间短和可便携化的检测技术检测GB。表面增强拉曼光谱(SERS)检测方法具有灵敏度高、操作简单和响应速度快的特点,成为检测水中痕量化学毒剂的有效方法之一。将购买的Ag纳米溶胶进行离心,然后将其组装固定在硅基Au膜表面从而制备高SERS增强的基底来对化学毒剂模拟剂甲基磷酸二甲酯(DMMP)的快速检测方法进行研究。在实验中,通过优化团聚剂的离子强度、测试方法等来对检测条件进行优化筛选。通过对比不同的团聚剂HCl,KI,MgSO4,NaCl和NaOH,最终得到最优的离子强度,从而确定1 mol·L-1的KI为团聚剂时具有最好的效果。分别对不同的检测方法来进行了相应的优化,通过对比芯片法和液态溶胶法,最终发现改进后的芯片法能够获得较好的检测效果。最终确定的检测方法为将1 mol·L-1的KI和待测溶液(DMMP)混匀,然后滴在事先准备的以Ag纳米溶胶为基质制得的SERS芯片上,用波长为785 nm激光的便携式拉曼光谱仪直接进行检测,最低可以测至10 μg·L-1。而在文献资料中报道美军短期(<7 d)饮用水最大暴露安全指南规定对神经性化学毒剂最低检出限是10 μg·L-1,因此采用该SERS检测方法,满足了军队应对化学战或者恐怖袭击的行动的需要。实验结果表明该方法突破了便携拉曼光谱仪灵敏度低的局限,解决了痕量神经性毒剂现场快速检测难题,拓展了SERS技术在化学侦察领域的应用。 相似文献
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表面增强拉曼光谱在铁腐蚀与防护研究中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
综述了近年来表面增强拉曼光谱(SERS)在铁表面腐蚀与防护方面的应用和研究进展。作为一种能够在分子水平上提供物质结构信息的技术,SERS被广泛应用在金属特别是铁腐蚀与防护的研究中。文章主要从铁表面SERS增强理论模型、缓蚀剂在铁表面的吸附方式和铁电极上氧化或钝化膜的结构3个方面来展示SERS技术的应用,并展望了进一步研究的方向。 相似文献