利用小型光吸收传感器，通过多变量优化技术基于金纳米粒子的比色法检测水和蔬菜样品中的胺烯（Ametryn）

《Food Analytical Methods》：Multivariate-optimized Gold Nanoparticle–based Colorimetric Detection of Ametryn in Water and Vegetable Samples using a Miniaturized Photoabsorbance Sensor

　　

摘要

开发了一种替代性的便携式分析平台，用于测定水和蔬菜样品中的阿米特林（ametryn）含量。该平台采用了微型光吸光度传感器（PAS-110，Ushio，美国制造），作为传统紫外-可见光谱法的紧凑型替代方案。其检测原理基于阿米特林诱导金纳米粒子（AuNPs）聚集的现象，这种聚集通过改变纳米粒子分布和光学吸收特性产生可测量的颜色变化响应。为了系统地优化分析性能，首先使用分段因子设计（fractional factorial design）筛选了五个实验变量，包括pH值、缓冲液体积、NaCl浓度、AuNP体积和反应时间，以确定最具影响的因素。随后通过中心组合设计（face-center central composite design, CCD）对关键参数进行了优化，从而确定了最佳实验条件。在这些优化条件下，该方法检测限为3.10 μg L?1，定量限为10.2 μg L?1，线性工作范围为10.2–20 μg L?1。该方法在实际样品中的适用性得到了进一步评估，这些样品包括卷心菜、大白菜、茄子、花椰菜、白萝卜和土豆。检测结果显示样品中未检测到阿米特林；因此进行了回收率研究，回收率在90.3%至120.0%之间。这些结果表明，所提出的方法在环境和农业样品中快速现场筛查阿米特林残留方面具有令人满意的准确度、可靠性和分析效率。

图形摘要

开发了一种替代性的便携式分析平台，用于测定水和蔬菜样品中的阿米特林含量。该平台采用了微型光吸光度传感器（PAS-110，Ushio，美国制造），作为传统紫外-可见光谱法的紧凑型替代方案。其检测原理基于阿米特林诱导金纳米粒子（AuNPs）聚集的现象，这种聚集通过改变纳米粒子分布和光学吸收特性产生可测量的颜色变化响应。为了系统地优化分析性能，首先使用分段因子设计（fractional factorial design）筛选了五个实验变量，包括pH值、缓冲液体积、NaCl浓度、AuNP体积和反应时间，以确定最具影响的因素。随后通过中心组合设计（face-center central composite design, CCD）对关键参数进行了优化，从而确定了最佳实验条件。在这些优化条件下，该方法检测限为3.10 μg L?1，定量限为10.2 μg L?1，线性工作范围为10.2–20 μg L?1。该方法在实际样品中的适用性得到了进一步评估，这些样品包括卷心菜、大白菜、茄子、花椰菜、白萝卜和土豆。检测结果显示样品中未检测到阿米特林；因此进行了回收率研究，回收率在90.3%至120.0%之间。这些结果表明，所提出的方法在环境和农业样品中快速现场筛查阿米特林残留方面具有令人满意的准确度、可靠性和分析效率。

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