基于表面增强拉曼光谱（SERS）与多元分析的蛋清中氧氟沙星残留快速检测方法研究

本研究创新性地将表面增强拉曼光谱（SERS）与支持向量回归（SVR）模型结合，通过金纳米颗粒（AuNPs）增强基底和自适应迭代加权惩罚最小二乘法（air-PLS）优化，实现了蛋清中氧氟沙星残留的高灵敏度检测（最低0.5 mg/L），预测R2达0.9896，为动物源性食品安全监测提供了高效解决方案。

　　

Highlight

材料与试剂

实验用鸡蛋购自江西农业大学专用实验站。氢氯金酸（HAuCl₄·3H₂O，≥49.0%）购自Sigma-Aldrich公司，柠檬酸钠、氯化钠等试剂（≥99%）购自西陇科学。

金纳米颗粒表征分析

图1显示通过还原法合成的金纳米颗粒特性：TEM和SEM图像（图1a-c）显示其为酒红色球形颗粒，平均粒径约50 nm。UV-Vis光谱（图1d）在536 nm处出现显著表面等离子共振吸收峰。

结论

本研究建立了一种基于SERS和多元分析的蛋清氧氟沙星残留检测方法。采用50 nm AuNPs增强基底，优化参数为500 μL AuNPs+75 μL MgSO₄+20 μL待测液。经air-PLS和SG平滑预处理后构建的SVR模型预测性能优异（R² 0.9896，检测限<0.5 mg/L），为动物组织喹诺酮类兽药残留分析提供新思路。

作者贡献

Yan Wu：课题设计、数据监督；Junshi Huang：软件支持；Longwei Shang：验证与初稿撰写；Qi Chen：可视化；Tiantian Liu：数据可视化与初稿；Muhua Liu：初稿与项目管理。

资助声明

本研究获江西省重点研发计划项目（20212BBF61014）资助，资助方未参与研究设计、数据分析及论文发表决策。

利益冲突声明

作者声明无已知可能影响本研究的财务或个人利益冲突。

致谢

感谢江西省现代农业装备重点实验室的资助，以及永修县农业农村局粮油产业发展中心的实验支持，特别鸣谢周润华在实验过程中的贡献。