柠檬汁还原法制备AgNPs用于果蔬农药残留的SERS快速检测

[目的/意义]为满足目前市场上对农产品农药残留的快速灵敏检测需求,报道一种基于柠檬汁还原制备银纳米粒子(AgNPs)的方法。[方法]首先将新鲜柠檬汁经滤纸过滤,稀释成2%的柠檬汁水溶液,再配制一定浓度的AgNO3溶液、50 mM的NaOH溶液,放置室温保存。然后在室温下,将10 mL的ddH2O、2mL的NaOH、2mL的2%柠檬汁和5 mL的AgNO3溶液混合,待溶液颜色变为澄清的黄色时,溶液离心即可获得AgNPs。[结果和讨论]该方法制备的AgNPs,其颗粒形貌大小基本均一,约为20 nm,具有很好的表面增强拉曼散射(Surface Enhancement of Raman Scattering,SERS)增强效应,即良好的SERS信号稳定性,较强的SERS增强性能。该胶体中AgNPs分散较均匀,并且具有较长时间储存的稳定性,因此可用于微量农残检测。柠檬汁中主要还原成分抗坏血酸、葡萄糖和果糖,其含量分别为395.76μg/mL、5.95 mg/mL和5.90 mg/mL。将柠檬汁还原法制备的AgNPs用于果蔬表面农残检测,对于百草枯、多菌灵的检出限分别最低至3.90 ng/kg及0.22μg/kg。[结论]这项工作为果蔬农残快检提供了一种绿色、便捷的SERS材料制备方法,为实现农产品农药残留的快速、灵敏检测提供一种新的途径。

SERS光谱技术在结直肠癌诊断中的应用效果

选取扬州大学附属江都人民医院收集的50例结直肠癌组血清和50例健康组血清。以金纳米星(AuNS)为基底,利用Renishaw inVia Reflex激光共焦Raman光谱仪,对血清样本的表面增强Raman散射(SERS)光谱进行测定。借助Origin 2021对Min-Max归一化后平均光谱的特征峰分析,并用主成分分析(PCA)-K最邻近(KNN)模型对关键特征提取、分类。结果表明AuNS基底具有良好的均匀性、灵敏度和洁净性。结直肠癌患者在572、633、873、1065、1314、1417和1655 cm^(-1)特征峰处强度明显高于健康组,在1000和1536 cm^(-1)特征峰处强度低于健康组。PCA-KNN模型的准确率达到95%,灵敏度、特异性和曲线下的面积(AUC)分别达到90.0%、96.7%和0.933。结合PCA-KNN模型和SERS光谱技术可实现对结直肠癌快速、准确的识别,为诊断结肠癌提供了一种探索性的新方法。

柔性可循环使用复合SERS基底检测有机污染物的研究进展

为了从根本上控制有机污染物对环境的危害,必须重视环境有机污染物的检测技术。表面增强拉曼散射(SERS)光谱技术具有灵敏度高、活性高、普适性强等优点,广泛应用于各领域。活性基底的性质决定了SERS技术的普适性和检测效果。相较传统的刚性基底,柔性SERS基底的应用更为广泛,检测更加便捷快速。本文介绍了可重复使用的柔性SERS基底的研究现状,以及它们在有机污染物检测中的应用情况,同时分析了目前存在的问题以及未来可能的发展方向。

基于金纳米球的肠炎沙门菌SERS免疫层析快速检测技术

为实现肠炎沙门菌的快速定量分析,采用Tris辅助柠檬酸钠还原法制备新型胶体金并利用Au-S配位作用在纳米金球表面修饰一层4-巯基苯甲酸(4-MBA)拉曼信号分子,然后以此为标记材料建立肠炎沙门菌表面增强拉曼(surface-enhancement of Raman scattering,SERS)免疫层析检测技术,并对其灵敏度、特异性和重复性进行考察。结果表明:建立的SERS免疫层析技术对肠炎沙门菌的可视化最低检测限(LOD)为10^(6) CFU/mL,而通过拉曼信号检测时LOD为10^(5) CFU/mL,灵敏度比裸眼观察提高了10倍。在10^(5)~10^(8) CFU/mL的浓度范围可根据标准曲线y=30.23×exp(-x/-147)-215.83(R^(2)=0.995)对肠炎沙门菌进行定量分析。该SERS免疫层析技术与鼠伤寒沙门菌、鸡白痢沙门菌、甲型副伤寒沙门菌等多种血清型沙门菌和大肠杆菌、副溶血弧菌等常见病原无交叉反应,特异性良好。同一批次的不同试纸条和不同批次的试纸条对相同样品的检测结果基本一致,重复性良好。以粪便和鸡蛋壳为基质的加标试验回收率在94.7%~104.9%之间,回收率良好。结果表明,基于金纳米颗粒的肠炎沙门菌SERS免疫层析快速检测技术灵敏度较高,特异性强,重复性好,能弥补传统胶体金试纸条无法定量的不足,可用于肠炎沙门菌的快速定量检测。

基于Ni纳米颗粒的SERS基底制备及其性能

以Ni纳米材料为研究对象,提出了一种新的基于超声辅助的表面增强Raman散射(SERS)基底的制备方法,以实现对生物分子罗丹明6G(R6G)的高灵敏检测。首先,通过超声辅助法制备Ni纳米溶液,然后,采用旋涂法制备SERS基底,以R6G为探针分子,研究了基底的SERS活性、重复性以及在基底制备过程中加入表面活性剂甲基丙烯酸甲酯(MMA)对基底SERS活性的影响。结果表明,在加入MMA的实验条件下,基底表面的纳米颗粒分散更加均匀,能提供的SERS热点更多,有助于增强基底的SERS强度。该SERS基底对R6G的最低检测限(LOD)为1×10^(-6)mol/L,增强因子约为2.56×10^(4),重复性测试的相对标准偏差为10.19%(R6G浓度为1×10^(4)mol/L)。该方法经济、简单、快速、有效,可以作为未来生物传感应用的候选方法。

金纳米星的可控制备及其SERS性能研究

金纳米星(Au Nano-stars,AuNSs)由于表面具有众多尖角结构,能显著提高SERS信号强度,已在农药、生物、医药等检测领域展现出潜在应用优势,其可控制备是近年来的研究热点。本文采用种子生长法来制备AuNSs,通过调节反应体系中氯金酸(HA_(u)Cl_(4))的体积实现AuNSs粒径调控,然后讨论其SERS性能。形貌表征采用扫描电镜SEM,拉曼性能测试采用共聚焦显微拉曼光谱仪,激发波长633 nm。结果表明,控制反应过程中的HA_(u)Cl_(4)的体积可以有效实现粒径从约80 nm到800 nm有效调控,制备的AuNSs形貌均一,对四种常见探针分子(R_(6)G、MB、MG、CV)均有很强光谱响应,是一种有效的调控手段。同时简要讨论了AuNSs粒径对SERS光谱的影响规律,可为实际样品检测时SERS基底的选型提供参考。

基于双核酸适配体的磁珠-SERS标签三明治结构用于SARS-CoV-2病毒表面S蛋白的快速检测

面对新型冠状病毒2019(COVID-19)传播速度极快的情况,发展快速、准确和低成本的诊断方法以检测SARS-CoV-2病毒的特定抗原非常必要。基于逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)的COVID-19检测需要特定的实验室,耗时较长。本文针对SARS-CoV-2刺突蛋白,提出了一种基于核酸适配体特异性识别的一步捕获底物和检测探针的表面增强拉曼光谱(SERS)检测平台。利用模拟病毒(PSV)进行实验,不经预处理,在5 min内用便携式拉曼光谱仪检测SARS-CoV-2病毒及其变异株。实验结果表明,针对模拟病毒的检出限为200 TU/mL。此外,该方法可以检测另外5种SARS-CoV-2的变异病毒株,咽拭子体系中的极限检测限可以达到5000 TU/mL。实际大批量咽拭子的实验结果可以达到特异性为100%的效果。因此,该平台在SARS-CoV-2的医护点快速诊断中具有很大的应用潜力。

基于SERS的苹果树腐烂病原菌早期侵染检测

为了早期诊断由黑腐皮壳真菌(Valsa mali Miyabe et Yamada)引起的苹果树腐烂病,该研究基于表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman scattering,SERS)技术,以腐烂病菌丝、病原菌丝侵染的苹果树和健康的苹果树枝作为研究对象,结合S-G平滑和迭代自适应加权惩罚最小二乘法进行拉曼光谱预处理,经解析发现病原菌丝与染菌样本在1 598、1 595 cm^(-1)和2 930、2 925 cm^(-1)附近敏感谱峰明显区别于健康样本。重复试验分析发现,病原菌侵染可致寄主特征谱峰偏移以及谱峰强度改变:健康样本在1 286 cm^(-1)附近的特征峰随病原菌的侵染偏移至1 365 cm^(-1)附近;健康样本在1 286与1 587 cm^(-1)附近的谱峰强度比值小于0.5,染菌样本在1 365与1 595 cm^(-1)附近的谱峰强度比值大于0.5,而菌丝在1 327与1 598 cm^(-1)附近的谱峰强度比值大于1.0;1 595 cm^(-1)附近谱峰强度因染病而增强。构建BP神经网络模型进行早期染病样本的快速判别,识别率达90%以上。研究表明SERS技术结合BP神经网络可以准确识别苹果树腐烂病原菌丝,从而进行苹果树枝腐烂病的早期诊断,为植物病害的早期快速诊断和病害发生预警提供了研究思路和有效手段。

雪花状Fe_(2)O_(3)-AgNPs SERS基底在大豆基天然酯绝缘油-糠醛检测中的应用

本文通过一步水热合成了雪花状三氧化二铁(α-Fe_(2)O_(3))纳米材料,并通过化学还原法在其表面原位生长银纳米颗粒(AgNPs),并将其作为表面增强拉曼散射基底用于检测大豆基天然酯油中的糠醛浓度。根据扫面电子显微镜(SEM),透射电子显微镜(TEM),X射线衍射仪(XRD),电化学工作站以及拉曼光谱仪(Raman)分别进行表征。结果表明,以RhB作为探针分子,最低检测限为10-11 mol/L(M),而且相较于单一AgNPs基底,α-Fe_(2)O_(3)-AgNPs的SERS性能更优异。将α-Fe_(2)O_(3)-AgNPs基底进行功能化处理,使其表面修饰4-ATP分子,并用于检测大豆基天然酯绝缘油中的糠醛,最低检测限能达到0.05 mg/L。检测结果完全满足电力行业绝缘油的老化标准(重度老化,4mg/L;中度老化,0.5 mg/L;轻度老化,0.1 mg/L)。

金属有机框架/纳米酶复合SERS基底在生物医学分析领域的应用与展望

表面增强拉曼散射(Surface-Enhanced Raman Scattering,SERS)技术是基于分子振动指纹信息的分析方法,灵敏度高,选择好,可无损现场检测,加之水体系干扰小,在生物样本分析和医学早期诊断等领域有潜在的应用前景。纳米酶是人工模拟酶,与天然酶相比,易于批量制备、种类多样和环境稳定的优点。金属有机框架化合物(Metal-organic framework,MOF)便于设计和合成,具有介孔晶体结构,比表面积大,可固载其它纳米材料,提高稳定性。本综述关注纳米酶、MOF与SERS基底复合提高分析性能和稳定性,重点介绍了基于MOF/纳米酶/SERS技术平台在生物医药分析领域的应用现状与展望。

构筑AuNRs/MoS_(2)/Silica gel薄层色谱板结合SERS技术对复杂水体中苯并芘的点阵列式检测

苯并芘(Bap)是环境中典型的有机污染物,通过生物循环途径在人体内富集,会对机体造成慢性损伤。为了快速痕量分析复杂环境中的苯并芘,本工作将薄层色谱板(TLC)与表面增强拉曼散射(SERS)技术相结合,构建了一种新型AuNRs/MoS_(2)/Silica gel薄层色谱板,并将其应用于Bap的痕量检测。该方法具有灵敏度高、操作简便等优点,可以完成对毒物的现场快速分析检测,有效克服了目前苯并芘检测方法中检出限高、仪器设备昂贵等问题,具有一定的实际意义。

纳米Ag修饰TiO_(2)SERS基底的性能研究及草甘膦检测

SERS技术是一项可以检测到单个分子水平的高灵敏度快速检测技术,其核心是SERS基底表面具有SERS活性的分子对拉曼信号的增强。草甘膦是全球商业化和历史使用水平最高的除草剂,对人体健康存在慢性危害。本文在单晶硅片上构建Ag纳米花修饰TiO_(2)异质结构(Ag/TiO_(2))作为SERS基底,研究其性能和在草甘膦检测中的应用。结果表明,以R6G为探针分子,该基底在EM机制和CT机制双重增强下具有很好的灵敏度、再现性和稳定性,EF可达到3.96×10^(5),RSD约为2.09%。此外,利用该基底检测不同浓度的草甘膦,即使浓度低至0.1μg/L的下也能清晰地识别出草甘膦特征峰,为SERS技术在农药残留检测应用上提供了草甘膦判别依据,且检测浓度远低于国家规定的食品中最大农药残留限量,具有很好的应用前景和现实意义,为SERS技术在其他领域的应用提供了参考意义。

PC-SERS联用技术分析纳米银修饰纸质基底上的混合染料

纸质基底色谱技术与表面增强拉曼光谱技术的结合(PC-SERS)不仅具备纸色谱的分离能力,而且具备SERS技术的指纹式识别性能,在混合物分析检测研究中具有重要意义。本研究采用静电沉积的方法在滤纸表面沉积银纳米颗粒(Ag nanoparticles,Ag NPs),通过调控滤纸表面修饰的银纳米粒子的数量和密度,优化了复合滤纸SERS传感性能,结合比移值、SERS光谱分析可用于日落黄和颜料红57混合染料的分离检测。结果表明,所制备出的浓缩10倍银溶胶复合滤纸基底显示出了较好的灵敏度,最佳展开剂体系为V正丁醇∶V乙醇∶V氨水=3∶1∶1,展开后SERS检测限可低至10^(-6)mol/L,在口红样品检测中取得满意效果。

液相剥离自组装法制备AgNPs/MoS_(2)复合SERS基底及其性能

二维纳米材料因其原子级厚度、可调的带隙以及高比表面积等特点,在表面增强拉曼散射(SERS)领域展现出巨大的应用潜力。当二维材料与金属纳米颗粒结合时,其SERS性能显著增强。本工作提出一种简便的复合基底制备方法,结合银纳米颗粒(AgNPs)优异的导电性能,良好的透光性和弯曲柔韧性,采用天然二硫化钼粉末作为原料,通过一步法实现二维材料直接液相剥离与AgNPs原位合成。通过单因素分析法确定硝酸银与二硫化钼的质量比、机械搅拌转速、超声时间的影响范围,再利用响应面分析法设计优化实验条件。当硝酸银和二硫化钼的质量比为5∶1、机械搅拌转速为1000 r/min、超声时间为3 h时,所制备的SERS基底在检测低浓度孔雀石绿时表现出高的灵敏度和良好的线性关系,增强因子达到四个数量级。

基于SERVQUAL模型的农民合作社内部化服务质量评价研究

了解社员对合作社内部化服务质量内心期望与实际感知的差距,有利于针对性地提升合作社的内部化服务质量。本文运用SERVQUAL模型来评价合作社的内部化服务质量,辅助以IPA分析法探寻合作社内部服务工作中的薄弱环节。测评结果显示,被调研合作社内部化服务质量评价总体得分为负值,经配对样本t检验,大多数指标(P-E)之间存在显著差异(P<0.05),表明社员内心期望与实际感知存在一定差距;IPA分析发现,合作社的服务类型供给与需求联结效率、履行服务承诺的能力、基础服务配套设施设备、“以人为本”的服务意识以及激励手段等方面是影响社员内心期望与实际感知差距的重要原因。针对评价结果,提出搭建与社员沟通桥梁、优化合作社基础服务设施设备、加强合作社服务人才队伍建设和充分发挥政府引导作用等对策建议,以期更好地提升合作社内部化服务质量。

TLC-SERS同时检测降压类保健食品中五种沙坦类违禁添加成分

由于人们不健康的饮食结构和生活作息习惯以及人口老龄化等因素,高血压等慢性病发病率逐渐增高,降压类保健食品逐渐受到人们青睐。但是市场中存在不良商家为了提高保健食品的功效,向保健食品中非法添加降压药,尤其是沙坦类降压药的现象。建立了一种薄层色谱层析技术(TLC)与表面增强拉曼光谱(SERS)联用方法,对降压类保健食品中五种可能添加的沙坦类违禁成分(奥美沙坦酯、厄贝沙坦、氯沙坦钾、替米沙坦、缬沙坦)进行同步检测。对五种药物的SERS检测最佳条件进行探究,并通过比较不同成分及配比的TLC展开剂对于五种药物的分离效果,经过大量配方试验后成功得到环己烷-乙酸乙酯-甲醇-冰醋酸=53∶35∶12∶0.25(v/v/v/v)的分离体系,对五种药物具有良好的分离效果。确定实验条件后利用TLC分离技术对样品溶液分别进行初步分离,在薄层板上不同比移值的斑点原位处滴加金胶进行SERS检测,对样品溶液在斑点原位处的SERS光谱进行采集、比较,确定。研究结果表明,五种沙坦类违禁添加成分可通过TLC明确分离,且其SERS光谱特征峰一致、重复性良好,根据各自的特征峰可快速定性分析,检出限在0.1~1 mg·kg^(-1)之间。研究建立的TLC-SERS方法简单、快速,能够为保健食品中违禁添加成分的现场初步快速筛查提供一定参考。

刺激响应型SERS探针在分子医学领域的应用

在众多分子医学工具中,刺激响应型光学探针可根据特定的外部刺激改变其光学特性,提高检测的选择性和分辨率,为疾病的诊断、治疗、愈后监测提供了有力的支持。表面增强拉曼散射(SERS)光谱技术基于表面等离子共振原理,能够在纳米尺度上增强吸附在SERS基底上的分子的拉曼信号,显示出分子的结构信息,具有高准确度、多待测物同时检测的优点。大量研究表明,设计构建刺激响应型SERS(SR-SERS)探针,能够进一步提高检测的选择性和成像分辨率,同时利用靶向修饰和微创提取可获得检测对象有价值的实时信息,从而使该技术能够被广泛应用于分子医学领域。该文介绍了不同种类SR-SERS探针的基本原理和构建方法,就其近五年在分子医学领域的应用进展进行了概述,并对其在分子医学领域的发展趋势进行了讨论。

基于金纳米粒子液膜SERS基底的多环芳烃检测方法

基于表面增强拉曼散射(SERS)开发了金纳米粒子液体状薄膜SERS基底,探讨了加入顺序、促进剂浓度、加热温度和卤素离子修饰对SERS基底活性的影响。结果表明:金纳米粒子液膜SERS基底组装的关键是界面上的纳米颗粒和油相中带相反电荷的离子之间的相互作用,将金纳米粒子(Au NPs)与油相(己烷)先混合再加入促进剂(四丁基硝酸铵)的顺序制得的SERS基底活性最好;促进剂浓度为10mmol/L时所得到的SERS信号最强;在不影响SERS信号的情况下,将加热温度从室温提升至80℃,可将制备时间从12 h缩短至40 min;加入20mmol/LKBr修饰有利于提升SERS信号。在以上优化条件下,建立了菲(Phe)、芘(Pyr)和蒽(Ant)三种多环芳烃定量检测方法。

基于木质素-有机黏土复合水凝胶的固相萃取-SERS联用技术用于变压器油中微量1,2,3-苯并三氮唑的现场分析

该文以脱碱木质素(DAL)和硅藻土(DE)为原料,通过加入2.5%丙烯酸(AA)、0.75%过硫酸铵(APS)和0.25%N’N-亚甲基双丙烯酰胺(MBA),基于自由基聚合法制备了DAL/DE水凝胶。利用高效液相色谱法考察了水凝胶对变压器油中1,2,3-苯并三氮唑(BTA)的吸附性能,随后使用表面增强拉曼散射(SERS)辅以固相萃取技术现场检测了变压器油中的BTA。研究结果表明,在0.6 g DAL/DE水凝胶为固相萃取填料,水为活化剂,BTA变压器油样稀释1倍,洗脱剂为1 mL乙酸的条件下,BTA在776 cm^(-1)处的峰强于1~500 mg/kg范围内与其含量呈良好的线性关系,检出限低至0.28 mg/kg。

针对宫颈异常细胞检测的 SER-DC YOLO

由于宫颈细胞样本的液基薄层细胞学检测(thin prep cytologic test,TCT)图像内容复杂,背景颜色丰富多样,而且不同女性的宫颈细胞具有一定程度的天然差异,这给宫颈异常细胞的检测带来了很大的困难。为解决这一难题,提出了一种名为基于特征压缩与激发和可变形卷积(SE-ResNet-deformable convolution you only look once,SER-DC YOLO)的目标检测网络。该网络在YOLOv5的Backbone中融合注意力机制,添加了SE-ResNet模块,然后改进了SPP层的网络结构,并且使用可变形卷积来替换普通卷积,最后修改了边界框的损失计算函数,将广义交并比(generalized intersection over union,GIoU)改为α-IOU Loss。实验表明,该网络与YOLOv5网络相比,在宫颈图片数据集上召回率提高了19.94%,精度提高了3.52%,平均精度均值提高了7.19%。相关代码链接:https://github.com/sleepLion99/SER-DC_YOLO。