使用基于SERS的传感器与化学模型相结合,对中的酸 (BbF) 进行快速定性和定量分析
Selorm Yao-Say Solomon Adade1, Hao Lin2, Nana Adwoa Nkuma Johnson3
1College of Food and Biological Engineering, Jimei University, Xiamen 361021, PR China; Department of Nutrition and Dietetics, Ho Teaching Hospital, P. O. Box MA 374, Ho, Ghana; Centre for Agribusiness Development and Mechanization in Africa (CADMA AgriSolutions), Ho 00233, Ghana.
这项研究介绍了一种新的表面增强拉曼散射 (SERS) 传感器,用于检测中的致癌污染物 (BbF). 开发的传感器与化学测量模型相结合,为食品安全分析提供了一种快速,灵敏和具有成本效益的方法.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 环境科学 环境科学
- 食品安全 食品安全
背景情况:
- 甲 (BbF) 是一种致癌的多环芳 (PAH),在海鲜中被发现是污染物.
- 准确而敏感的检测方法对于监测等食品中的BbF水平至关重要.
研究的目的:
- 开发一种简单,快速,灵敏和具有成本效益的表面增强拉曼散射 (SERS) 传感器,用于在中检测BbF.
- 为了将SERS传感器与化学测量模型进行合,以便对BbF进行定量和定性分析.
主要方法:
- 使用金纳米粒子 (AuNPs) 制造SERS传感器.
- 化学测量模型的优化,包括部分最小平方 (PLS) 回归与非信息变量消除 (UVE),引导软收缩 (BOSS) 和竞争性适应性重权取样 (CARS).
- 主要组件分析 (PCA),线性差异分析 (LDA) 和k-最近邻居 (KNN) 的应用用于定性分析.
主要成果:
- 该SERS传感器表现出高灵敏度 (LOD=0.12 ng/mL),优异的重复性 (RSD=6.21%),以及强大的抗干扰能力.
- 竞争性适应性重权取样-部分最小方程 (CARS-PLS) 模型实现了卓越的预测性能,R2 = 0.9944.
- 化学测量模型有效地区分了BbF受污染和未受污染的样本.
结论:
- 与化学测量模型相结合的SERS传感器提供了一种快速可靠的方法来检测中的甲.
- 这种方法为确保海鲜安全和监测环境污染物提供了一个有希望的工具.
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