典型文献
表面增强拉曼光谱结合化学计量学快速检测鸡蛋中的喹诺酮类抗生素残留
文献摘要：
抗生素滥用和残留问题越来越引起关注,本研究应用表面增强拉曼光谱(SERS)结合QuEChERS(Quick,easy,cheap,effective,rugged and safe)快速样品前处理和化学计量学方法建立了一种简单、灵敏、快速的方法用于鸡蛋中喹诺酮类抗生素残留的检测.确定了0.2％甲酸-乙腈溶液用于萃取蛋清中喹诺酮抗生素残留的有效性,其中,恩诺沙星的检出限为0.1783 mg/kg.建立了基于拉曼特征峰的单变量回归模型和基于全光谱的偏最小二乘回归(PLSR)模型,并研究了竞争性自适应重加权抽样(CARS)、随机蛙跳(RF)和连续投影算法(SPA)用于恩诺沙星SERS特征光谱变量筛选的有效性和性能,其中,RF算法选用11个变量建立的PLSR模型获得了最低的交叉验证集均方根误差(RMSECV,0.1346 mg/kg)和预测集均方根误差(RMSEP,0.1380 mg/kg),表明了多光谱变量与鸡蛋中恩诺沙星残留量的相关性.本研究结果表明,基于快速预处理和化学计量学法的SERS技术可用于鸡蛋中喹诺酮抗生素残留的快速定量预测,以实现鸡蛋质量安全的监测.
文献关键词：
食品安全;抗生素残留;表面增强拉曼光谱;喹诺酮类抗生素;鸡蛋
中图分类号：
作者姓名：
闫帅;李永玉;彭彦昆;马劭瑾;王威
作者机构：
中国农业大学工学院,北京100083
文献出处：
引用格式：
[1]闫帅;李永玉;彭彦昆;马劭瑾;王威-.表面增强拉曼光谱结合化学计量学快速检测鸡蛋中的喹诺酮类抗生素残留)[J].分析化学,2022(10):1578-1586
A类：
B类：
表面增强拉曼光谱,快速检测,鸡蛋,喹诺酮类抗生素,抗生素残留,抗生素滥用,研究应用,SERS,QuEChERS,Quick,easy,cheap,effective,rugged,safe,样品前处理,化学计量学方法,乙腈,蛋清,恩诺沙星,检出限,拉曼特,特征峰,变量回归,全光谱,偏最小二乘回归,PLSR,竞争性自适应重加权,CARS,随机蛙跳,RF,连续投影算法,SPA,光谱变量,变量筛选,交叉验证,验证集,RMSECV,RMSEP,多光谱,残留量,定量预测,质量安全,食品安全
AB值：
0.334019
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