综述：表面增强拉曼光谱（SERS）在水产品组胺分析中的应用：原理、应用、挑战与前景

《Food Frontiers》：Application of Surface-Enhanced Raman Spectroscopy (SERS) in Histamine Analysis of Aquatic Products: Principles, Applications, Challenges, and Prospects

检测水产品新鲜度的组胺检测方法及表面增强拉曼光谱（SERS）应用进展。SERS通过金/银纳米材料增强信号，实现痕量组胺检测，克服传统方法（如HPLC）的繁琐步骤和设备限制。最新研究聚焦纳米材料设计（如Ag@Au合金、Fe3O4@SiO2复合物）、分子印迹聚合物、aptamer生物识别及机器学习联用，提升特异性与检测限至0.02-1.22×10?12 M。挑战包括纳米材料稳定性、成本及标准化，未来需发展便携设备、多功能传感器及绿色制备工艺。

　　近年来，随着食品安全问题日益受到关注，对食品中生物胺类物质的检测需求也不断上升。其中，组胺因其在鱼类等水产品中普遍存在且对健康具有显著影响，成为研究重点。组胺是由微生物催化组氨酸脱羧反应生成的生物胺，其含量可作为判断水产品新鲜度和腐败程度的重要指标。然而，传统检测方法如高效液相色谱法（HPLC）和酶联免疫吸附测定法（ELISA）在实际应用中存在诸多限制，如检测流程复杂、所需设备昂贵、检测时间长等。这些问题严重制约了其在实际生产与运输环节的广泛应用，尤其是在需要实时、快速检测的场景中。

为解决上述问题，表面增强拉曼散射（SERS）技术因其高灵敏度、非破坏性、快速检测等优势，逐渐成为组胺检测领域的重要研究方向。SERS技术通过利用纳米材料表面的局部表面等离子体共振（LSPR）效应，能够在不破坏样品的前提下实现对组胺分子的高效识别和检测。该技术能够提供分子振动指纹信息，从而在复杂样品中实现高选择性检测。其检测灵敏度可以达到单分子级别，远高于传统方法。然而，SERS技术在实际应用中也面临一些挑战，例如纳米材料的不均匀分布、信号增强的稳定性不足、以及对环境因素（如温度、湿度）的敏感性。此外，水产品中存在多种干扰物质，如蛋白质、脂质和其他生物胺，这些物质可能影响组胺的检测结果。

为了提高SERS技术的适用性，研究者们在纳米材料的结构设计、表面修饰和复合材料开发方面进行了大量探索。例如，使用银纳米颗粒（Ag NPs）和金纳米颗粒（Au NPs）作为SERS基底材料，通过优化其形态和尺寸，可以显著提升检测灵敏度和选择性。此外，结合其他辅助技术，如分子印迹技术（MIT）、微流控技术（microfluidics）和机器学习（machine learning）等，有助于进一步提高检测的准确性和可重复性。这些技术的协同作用不仅提升了SERS信号的强度，还有效降低了背景干扰，使得在复杂基质中对组胺的检测更加可靠。

具体而言，银纳米颗粒因其在可见光波段的强表面等离子体共振效应，能够提供较高的信号增强效果。然而，银材料在实际应用中容易发生氧化反应，导致信号稳定性下降。因此，研究者通过引入保护层或复合材料（如银-金合金纳米颗粒）来提高其环境稳定性。金纳米颗粒则因其良好的化学稳定性和生物相容性，在需要长期检测和高稳定性的应用场景中具有优势。然而，其信号增强能力较弱，使得检测灵敏度相对较低。因此，通过将金和银结合，形成复合纳米材料，可以在保持稳定性的基础上提高检测灵敏度，从而实现对组胺的高效识别。

在实际应用中，研究者们还探索了多种SERS检测方法，如基于分子印迹技术的SERS传感器、基于荧光-拉曼双模式检测平台等。这些方法通过引入特定的识别元件或信号增强策略，能够有效克服传统SERS技术在复杂样品中的识别限制。例如，分子印迹技术通过模拟生物分子的识别机制，可以实现对组胺的高选择性捕获。这种技术不仅提高了检测的准确性，还减少了对样品的预处理步骤，提高了检测效率。

此外，为了提高SERS信号的稳定性和重复性，研究者们还对纳米材料的表面进行了化学修饰，以增强其与目标分子的相互作用。例如，通过引入特定的化学基团，可以增强组胺分子与纳米基底的结合能力，从而提高信号强度和检测灵敏度。同时，通过调整纳米材料的尺寸和分布，可以形成更多的“热点”区域，进一步增强信号的强度。这些优化措施显著提升了SERS技术在实际应用中的可行性。

SERS技术的另一个重要发展方向是与微流控技术相结合，实现对样品的高效分离和实时检测。微流控技术能够精确控制样品流体环境，提高组胺分子在纳米基底上的富集效率。通过将SERS与微流控系统集成，可以实现对组胺的快速、高通量检测，适用于大规模食品质量检测。然而，该技术在实际应用中仍面临一些挑战，如设备的便携性和成本问题，以及如何实现微流控系统与SERS信号检测的精准匹配。

同时，为了提高检测的准确性和可靠性，研究者还尝试将SERS与机器学习算法结合。通过使用主成分分析（PCA）和支持向量回归（SVR）等数据处理方法，可以有效减少背景干扰，提高检测的准确性。这种方法不仅能够提高检测的自动化程度，还能够实现对组胺浓度的精准预测，为食品质量评估提供了新的思路。

尽管SERS技术在组胺检测中展现出巨大的潜力，但其在实际应用中仍需进一步优化。例如，纳米基底的批量制备需要更加高效和稳定的工艺，以确保不同批次之间的检测一致性。此外，如何在实际样品中实现对组胺的高选择性识别，仍然是一个需要解决的关键问题。同时，SERS信号的稳定性受到环境因素的影响，如何提高其在复杂环境中的适应性，也是未来研究的重点方向。

总的来说，SERS技术在组胺检测中具有独特的优势，但其在实际应用中的推广仍需克服诸多挑战。未来的研究应着重于提高纳米基底的均匀性和稳定性，优化信号增强策略，以及探索与多种技术的结合应用。这些努力将有助于推动SERS技术从实验室研究向实际工业应用的转化，为食品安全监管和水产品质量控制提供更加高效、准确和便捷的解决方案。