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本研究由Xiaowei Huang、Ning Zhang、Zhihua Li等作者共同完成，研究团队来自江苏大学农业工程学院和食品与生物工程学院，部分合作者来自英国利兹大学食品科学与营养学院。该研究于2022年4月28日发表在《Foods》期刊上，题为“Rapid Detection of Carbendazim Residue in Apple Using Surface-Enhanced Raman Scattering and Coupled Chemometric Algorithm”。

学术背景

本研究的主要科学领域为食品安全检测，特别是农药残留的快速检测技术。苹果是全球广泛消费的水果之一，但其在生长过程中常使用杀菌剂和农药，如多菌灵（Carbendazim）。尽管多菌灵对真菌病害有显著防治效果，但其过量使用会对人类健康产生毒性影响。因此，快速、准确地检测苹果中的多菌灵残留对保障食品安全至关重要。传统的检测方法如气相色谱（GC）、高效液相色谱（HPLC）等虽然精确，但操作复杂、耗时长且成本高。本研究旨在开发一种基于表面增强拉曼散射（Surface-Enhanced Raman Scattering, SERS）技术和化学计量学算法的快速检测方法，以实现多菌灵残留的高灵敏度、高精度检测。

研究流程

本研究包括以下主要步骤：

1. SERS基底的制备
   研究团队开发了一种基于银纳米颗粒复合聚丙烯腈（Ag-NPs@PAN）纳米驼峰阵列的三维（3D）SERS基底。该基底通过银溅射法制备，具有高密度“热点”，能够显著增强拉曼信号。具体制备过程包括：首先将聚丙烯腈（PAN）溶液涂覆在硅模具上，加热蒸发溶剂后脱模，形成PAN纳米驼峰阵列薄膜；随后通过银溅射法在薄膜表面沉积银纳米颗粒，形成Ag-NPs@PAN纳米驼峰阵列。通过扫描电子显微镜（SEM）和能量色散光谱（EDS）对基底形貌和元素组成进行表征。

2. SERS光谱测量
   研究人员制备了不同浓度的多菌灵标准溶液（0.1至50 mg/L），并将其滴加在制备的SERS基底上进行拉曼光谱测量。使用共聚焦显微拉曼成像光谱仪（Xplora Plus, Horiba）收集光谱数据，激发波长为785 nm，光谱范围为400至2500 cm⁻¹。每个浓度下采集36条光谱，以确保数据的可靠性。

3. 苹果样品处理
   从当地市场购买富士苹果样品，分别来自新疆、山东、山西和甘肃四个产地。将苹果样品均质化后，与乙腈混合，经过振荡、离心和过滤等步骤提取多菌灵残留物。随后将提取液滴加在SERS基底上进行检测。

4. 数据预处理与变量选择
   原始拉曼光谱包含基线漂移、背景信息和噪声，研究采用乘性散射校正（Multiplicative Scattering Correction, MSC）方法进行预处理。随后，使用四种变量选择算法（遗传算法GA、区间变量迭代空间收缩法IVISSA、最小绝对收缩和选择算子LASSO、自举软收缩法BOSS）筛选出与多菌灵相关的特征光谱变量。

5. 模型建立与验证
   基于筛选出的特征变量，建立偏最小二乘（Partial Least Squares, PLS）回归模型，并比较不同变量选择算法的预测性能。最终，BOSS-PLS模型表现出最佳的预测能力，其预测集相关系数（Rp）为0.992，均方根误差（RMSEP）为0.247 mg/L。

6. 特异性与选择性测试
   为评估方法的特异性，研究人员测试了五种其他农药（毒死蜱、福美双、甲基对硫磷、克菌丹和异丙威）的拉曼信号。结果表明，多菌灵在1225 cm⁻¹处的特征峰具有高特异性，其他农药的信号强度显著低于多菌灵。

7. 与HPLC-MS方法的对比
   为验证SERS方法的可靠性，研究人员将SERS检测结果与高效液相色谱-质谱（HPLC-MS）方法进行对比。结果显示，SERS方法的回收率为86%~116%，相对标准偏差（RSD）小于10%，与HPLC-MS方法的结果具有良好的一致性。

主要结果

1. SERS基底的性能
   SEM图像显示，Ag-NPs@PAN纳米驼峰阵列具有高度有序的纳米半球结构，银纳米颗粒紧密聚集在表面，形成高密度“热点”。EDS分析证实了银元素的存在。

2. 多菌灵的光谱特征
   多菌灵的SERS光谱在629、733、770、1007、1227、1271、1462和1521 cm⁻¹处出现特征峰，与文献报道一致。即使在低浓度（0.1 mg/L）下，特征峰仍清晰可见。

3. 模型的预测性能
   BOSS-PLS模型在预测集中表现出最佳性能，Rp为0.992，RMSEP为0.247 mg/L，预测偏差与标准偏差比（RPD）为4.169，表明模型具有高预测精度。

4. 方法的特异性与选择性
   在1225 cm⁻¹特征峰处，多菌灵的信号强度显著高于其他农药，表明该方法具有高特异性。

5. 与HPLC-MS的对比
   SERS方法的回收率与HPLC-MS方法接近，且操作更简便、成本更低，适用于大规模样品检测。

结论

本研究开发了一种基于SERS技术和化学计量学算法的多菌灵残留快速检测方法。通过制备高灵敏度的3D SERS基底，结合BOSS-PLS模型，实现了对苹果中多菌灵残留的高精度、高灵敏度检测。该方法具有操作简便、成本低、检测速度快等优点，为食品安全检测提供了新的技术手段。

研究亮点

1. 高灵敏度SERS基底
   通过银纳米颗粒复合聚丙烯腈纳米驼峰阵列，实现了高密度“热点”的制备，显著增强了拉曼信号。

2. 高效的变量选择算法
   采用BOSS算法筛选特征光谱变量，提高了模型的预测精度。

3. 高特异性与选择性
   在1225 cm⁻¹特征峰处，多菌灵的信号强度显著高于其他农药，确保了检测的特异性。

4. 与HPLC-MS的良好一致性
   SERS方法的检测结果与HPLC-MS方法具有良好的一致性，验证了其可靠性。

其他有价值的内容

研究还测试了SERS基底的稳定性，结果表明在两周内基底的性能保持稳定。此外，研究人员对不同产地的苹果样品进行了检测，验证了方法的普适性。

以上为对该研究的全面介绍。