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基于SERS标记免疫分析技术苹果中多菌灵的检测方法
被引量:
2
1
作者
黄晓玮
张宁
+4 位作者
李志华
石吉勇
孙悦
张新爱
邹小波
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1478-1484,共7页
多菌灵(Carbendazim,甲基-1H-2-苯并咪唑氨基甲酸酯)是一种内吸性广谱杀菌剂,广泛应用于苹果种植过程中的轮纹病和褐斑防治,若不合理使用会在苹果中残留危害消费者身体健康。采用表面增强拉曼光谱免疫分析技术(surface-enhance Raman sp...
多菌灵(Carbendazim,甲基-1H-2-苯并咪唑氨基甲酸酯)是一种内吸性广谱杀菌剂,广泛应用于苹果种植过程中的轮纹病和褐斑防治,若不合理使用会在苹果中残留危害消费者身体健康。采用表面增强拉曼光谱免疫分析技术(surface-enhance Raman spectroscopy combined immunoassay,SERSIA),以SERS高灵敏度和分子“指纹”图谱特性为基础,结合免疫特异选择性,实现苹果中多菌灵的微/痕量检测。制备核-分子-壳“三明治式”结构的Au@M@Ag纳米SERS材料和结合抗原的SERS免疫探针,在包被抗体的Fe3O4磁性纳米材料可分离功能下,实现多菌灵的特异性检测。采用透射电镜(transmission electron microscope, TEM)、紫外-可见光谱和拉曼光谱等方法对制备的材料进行表征并优化了实验参数。研究表明多菌灵浓度与标记分子4-巯基苯甲腈的2 227 cm^(-1)处特征峰强度值在0.5~300 nmol·L^(-1)范围内具有良好的线性关系,同时该免疫探针信号具有良好的稳定性和重现性。对不同加标浓度的苹果实际样本进行检测,得到的平均回收率为95.6%~98.3%,相对标准偏差(relative standard deviation, RSD)为0.15%~0.99%。该方法操作简单,检测灵敏度高、选择性强、稳定性好,为苹果中痕量多菌灵的检测提供了新的方法。
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关键词
表面增强拉曼光谱
免疫分析技术
多菌灵
苹果
快速检测
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职称材料
题名
基于SERS标记免疫分析技术苹果中多菌灵的检测方法
被引量:
2
1
作者
黄晓玮
张宁
李志华
石吉勇
孙悦
张新爱
邹小波
机构
江苏
大学
农业
工程学院
江苏高校智能农业与农产品加工国际合作联合实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1478-1484,共7页
基金
国家自然科学基金项目(31801631,1601360061)
江苏省优秀青年基金项目(BK20200103)
现代农业产业技术体系建设专项资金项目(CARS-27)资助。
文摘
多菌灵(Carbendazim,甲基-1H-2-苯并咪唑氨基甲酸酯)是一种内吸性广谱杀菌剂,广泛应用于苹果种植过程中的轮纹病和褐斑防治,若不合理使用会在苹果中残留危害消费者身体健康。采用表面增强拉曼光谱免疫分析技术(surface-enhance Raman spectroscopy combined immunoassay,SERSIA),以SERS高灵敏度和分子“指纹”图谱特性为基础,结合免疫特异选择性,实现苹果中多菌灵的微/痕量检测。制备核-分子-壳“三明治式”结构的Au@M@Ag纳米SERS材料和结合抗原的SERS免疫探针,在包被抗体的Fe3O4磁性纳米材料可分离功能下,实现多菌灵的特异性检测。采用透射电镜(transmission electron microscope, TEM)、紫外-可见光谱和拉曼光谱等方法对制备的材料进行表征并优化了实验参数。研究表明多菌灵浓度与标记分子4-巯基苯甲腈的2 227 cm^(-1)处特征峰强度值在0.5~300 nmol·L^(-1)范围内具有良好的线性关系,同时该免疫探针信号具有良好的稳定性和重现性。对不同加标浓度的苹果实际样本进行检测,得到的平均回收率为95.6%~98.3%,相对标准偏差(relative standard deviation, RSD)为0.15%~0.99%。该方法操作简单,检测灵敏度高、选择性强、稳定性好,为苹果中痕量多菌灵的检测提供了新的方法。
关键词
表面增强拉曼光谱
免疫分析技术
多菌灵
苹果
快速检测
Keywords
Surface enhanced Raman spectroscopy(SERS)
Immunoassay
Carbendazim
Apple
Rapid detection
分类号
O657.37 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SERS标记免疫分析技术苹果中多菌灵的检测方法
黄晓玮
张宁
李志华
石吉勇
孙悦
张新爱
邹小波
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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