基于银纳米粒子的比色绿色纳米传感器用于果蔬提取物中葡萄糖的精准检测

本研究针对果蔬中葡萄糖快速检测的技术瓶颈，利用Syzygium cumini叶提取物绿色合成银纳米粒子(G-AgNPs)，开发出高灵敏度比色纳米传感器。该传感器检测限低至0.011 mg/L，在土豆、甜菜根等实际样品中回收率>90%，MARD<9.5%，为果蔬品质监测和采后管理提供了新型解决方案。

　　

随着全球食品质量安全需求的提升，果蔬中葡萄糖含量作为代谢活性和品质的关键指标，其快速精准检测技术成为农业和食品科学领域的研究热点。传统检测方法如色谱法、酶法存在设备昂贵、操作复杂、产生化学废料等缺陷，难以满足田间实时监测需求。在此背景下，印度农业研究理事会的研究团队创新性地将绿色合成纳米材料与光学传感技术结合，开发出基于植物源银纳米粒子的比色传感器，相关成果发表于《Journal of Food Composition and Analysis》。

研究采用Syzygium cumini（印度黑莓）叶提取物为还原剂和稳定剂，通过生物分子介导的还原反应制备银纳米粒子(G-AgNPs)，利用表面等离子体共振(SPR)效应构建葡萄糖响应型传感器。实验选取马铃薯、甜菜根、软梨等五种典型果蔬为研究对象，通过紫外-可见光谱、FT-IR和TEM等技术系统表征纳米材料特性，并评估传感器的分析性能。

【Chemical and reagents】
研究使用AgNO₃为银源，葡萄糖氧化酶(GOD)为识别元件，通过优化反应体系pH值和离子强度建立检测条件。

【Formation of silver nanoparticles】
FT-IR分析显示G-AgNPs表面存在酚羟基(-OH, 3427 cm^-1)和羰基(C=O, 1756 cm^-1)等活性基团，TEM证实粒径分布均匀(15-20 nm)，这些特性赋予其优异的SPR响应能力。

【Conclusion】
传感器在0-300 mg/L范围内呈现良好线性，检出限(LOD)达0.011 mg/L，对实际样品的检测回收率为90.2-105.3%，相对标准偏差(RSD)<2.5%。特别值得注意的是，该传感器能区分成熟与过熟香蕉样本的葡萄糖含量差异，证实其在果实成熟度判别中的应用潜力。

该研究的突破性在于：首次将Syzygium cumini合成的G-AgNPs用于果蔬葡萄糖检测，相比传统方法节省90%检测时间；提出的绿色制备工艺避免有毒试剂使用，每批次成本降低约40%；建立的MARD(平均相对误差绝对值)<9.5%的质量控制标准，为采后冷链物流中的品质监控提供了可靠工具。这些创新为应对气候变化下的农产品供应链管理提供了技术支撑，同时为开发其他农残检测纳米传感器提供了范式参考。