开发一种快速、低成本且环保的方法，通过智能手机利用数字图像技术定量测定糖果中Allura Red AC染料的含量

《ACS Omega》：Development of a Fast, Low-Cost, and Green Method to Quantify Allura Red AC Dye in Candies through Digital Images Using a Smartphone

检测食品中Allura Red AC（E129）的绿色智能手机分析技术。方法：改进传统UV-Vis法（低毒溶剂、简化过滤）与新型DIA-RD法（3D打印成像腔、手机摄像头、RGB色彩模型、REDGIM软件）。结果：DIA-RD法检测限（5.51×10?? mg/mL）和定量限（1.67×10?? mg/mL）优于传统方法，分析时间缩短至5分钟，所有样品浓度均低于法规限值（3.0×10?1 mg/mL）。绿色性评估显示DIA-RD在GAPI和AGREE指标上均优于传统方法。

　　在现代食品工业中，食品添加剂的使用已经非常普遍，其中颜色添加剂（食品色素）不仅赋予食品以吸引人的视觉效果，还可能对健康产生潜在影响。因此，食品中色素的监测和定量分析成为保障食品安全的重要环节。Allura Red AC（E129）是一种广泛应用于糖果等食品中的合成色素，因其鲜艳的红色和成本效益而受到青睐。然而，研究表明，E129可能引发过敏反应、儿童多动症以及某些炎症性肠道疾病等健康问题，这使得其在食品中的含量控制显得尤为重要。

为了应对这一挑战，科学家们不断探索更高效、更环保的分析方法。传统的紫外-可见分光光度法（UV–vis）虽然在定量分析方面具有较高的准确性，但其通常需要复杂的样品预处理步骤，包括使用有毒的有机溶剂、长时间的提取过程以及高能耗的仪器操作，这与绿色分析化学（Green Analytical Chemistry, GAC）的理念相悖。因此，本研究提出了一种改进的UV–vis方法，并结合智能手机和数字图像采集技术，开发了一种名为DIA-RD的新方法，旨在提高分析效率的同时减少对环境的影响。

改进后的UV–vis方法通过对传统样品处理流程的优化，降低了对有毒有机溶剂的依赖，并简化了提取过程。这一方法在检测E129时展现出良好的准确性，其在低浓度和高浓度下的回收率分别达到77.33% ± 1.53和98.35% ± 0.07，误差范围较小。此外，该方法的定量限（LQ）为2.26 × 10?? mg mL?1，检测限（LD）为7.47 × 10?? mg mL?1，表明其在低浓度检测方面具有较高的灵敏度。在对十种不同品牌的糖果进行分析时，E129的浓度范围在7.00 × 10??至5.16 × 10?3 mg mL?1之间，均低于巴西及国际法规所规定的最大允许浓度（3.0 × 10?1 mg mL?1）。这一结果不仅验证了该方法的可靠性，也说明在实际应用中，E129的含量处于安全范围内。

与改进的UV–vis方法相比，DIA-RD方法在操作简便性和成本效益方面具有显著优势。DIA-RD利用智能手机和3D打印的数字图像采集装置，通过RGB颜色模型对样品进行分析，实现了对样品和标准曲线的同步采集。这种方法不仅减少了样品预处理的时间，还避免了对昂贵仪器的依赖。具体而言，DIA-RD方法的数据采集和处理仅需5分钟，而传统UV–vis方法则需要6小时。这种效率的提升使得DIA-RD在食品质量控制中具有更高的实用价值。

在分析性能方面，DIA-RD方法同样表现出色。其在低浓度和高浓度下的回收率分别为78.04% ± 1.42和98.42% ± 0.06，误差范围与改进的UV–vis方法相当。同时，DIA-RD方法的定量限（LQ）为1.67 × 10?? mg mL?1，检测限（LD）为5.51 × 10?? mg mL?1，这表明其在低浓度检测方面具有一定的优势。通过使用REDGIM软件进行多变量图像分析，DIA-RD方法能够有效提取颜色信息，并通过偏最小二乘法（Partial Least-Squares, PLS）建立预测模型，从而实现对E129浓度的精确定量。

为了进一步验证这两种方法的环境友好性，研究还采用了绿色分析化学的评估工具，如GAPI（Green Analytical Procedure Index）和AGREE软件。结果显示，DIA-RD方法在多个GAC原则上的得分高于传统UV–vis方法。例如，在样品处理和样品准备过程中，DIA-RD方法减少了有机溶剂的使用量，并降低了废物的产生，从而在环保指标上表现更优。此外，该方法在能源消耗和操作安全性方面也优于传统方法，因为其利用智能手机作为分析工具，不仅减少了设备的使用，还避免了高能耗和潜在的安全风险。

值得注意的是，DIA-RD方法在分析过程中还能够提供实时、便携的检测能力，这使其在食品现场快速检测中具有广泛应用的前景。通过3D打印的数字图像采集装置，可以实现对多个样品的同步分析，从而提高检测效率。这种技术的普及不仅有助于食品行业的质量控制，还可能推动更多低成本、高效率的检测手段在其他领域的发展，如临床分析、环境监测等。

综上所述，本研究提出的改进UV–vis方法和DIA-RD方法在E129的定量分析中均表现出良好的性能。然而，DIA-RD方法在环保性和操作效率方面更具优势，符合绿色分析化学的基本原则。这一成果不仅为食品中合成色素的检测提供了新的思路，也为推动分析化学向更环保、更高效的方向发展提供了实践依据。未来，随着技术的进一步成熟，DIA-RD方法有望成为食品检测领域的重要工具，为保障食品安全和推动可持续发展做出贡献。