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其拉曼峰强与浓度成线性关系
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简介5SERS技术在食品中其他方面的应用5.1SERS技术结合其他学科拉曼光谱可结合多种化学计量学、量子力学理论、光学等领域知识,对某些物质实现较好的定量和定性研究。杨丹婷基于密度泛函理论对水溶液中氨基甲 ...
5SERS技术在食品中其他方面的表面应用
5.1SERS技术结合其他学科
拉曼光谱可结合多种化学计量学、量子力学理论、增强展光学等领域知识,光谱对某些物质实现较好的定量和定性研究。杨丹婷基于密度泛函理论对水溶液中氨基甲酸乙酯分子的用于SERS光谱峰进行解析﹐发现特征峰为396、512、食品672、检测究进854、表面996、增强展1076、光谱1127、用于1150、食品1273、检测究进1346、表面1440、增强展1457、光谱1622、1688、2934、2965、2991和3414cm,主要是碳基、C-C键、C-H键和N-H键振动,其拉曼峰强与浓度成线性关系,相关系数0.9253,检测限达17.8ug/L。谢云飞利用密度泛函理论结合超分子技术研究蒽﹑芘、菲﹑屈、苯并菲、晕苯等6种多环芳焘分子结构和拉曼光谱信息,建立了多环芳烧分子定性的理论基础。滕帅采用密度泛函理论结合SERS研究磺胺醋酰﹑磺胺喘啶、磺胺苯酰等磺胺类药物,由于3种磺胺类药物含有的活性N原子以及分子结构上的差异﹐会呈现出不同的拉曼光谱及经Ag原子配位后﹐其光谱会有相应的增强或者减弱,导致拉曼光谱的差异﹐见表1,为磺胺类生物药品的痕量检测提供理论基础。
5.2SERS技术研究生物大分子
拉曼光谱也用于研究生物大分子构象、侧链残基构型等。蛋白质是由一-条或多条具有特定氨基酸序列的多肽链构成的大分子,由于空间折叠和卷曲等构象又可将蛋白质的结构层次分为一级、二级、三级和四级结构。-级结构是指多肽链氨基酸序列,.二级结构是多肽链局部肽段骨架的螺旋结构和折叠结构;三级结构是二级结构进一-步紧密结构的空间排列。四级结构是寡聚蛋白质中各亚基之间在空间上的相互关系和结合方式。空间结构上的差异,其拉曼光谱会有差别。大豆分离蛋白拉曼特征峰主要是酰胺I带和酰胺II带的特征峰,酰胺I带是C=O与C-N键的伸张,酰胺I带是C-N键的伸张和N-H在平面.上的转折,当大豆蛋白经低压均质处理后,在压力在1~8MPa时,基本保持原有二级结构特征,仅β-折叠构象含量发生了部分降低及无规则卷曲结构含量的增加。随着压力的增大(10~30MPa)其二级结构中a-螺旋和无规则卷曲结构明显增多,β-折叠结构含量显著下降,760cm的峰是色氨酸侧链峰,830.850cm是酪氨酸振动峰,1450cm是CH2、CH3的振动峰,色氨酸峰强度显著降低,酪氨酸峰强度增加,C-H谱带强度先增加后降低,表明蛋白质分子结构展开,疏水基团暴露在极性环境中,压力(30~40MPa)进一一步增加,其β-折叠构象含量显著增大,其他三种构象含量的减少,这可能与此状态下大豆蛋白亚基聚集行为有关,进一步表明大豆分离蛋白形成了可溶性聚集,这与圆二色谱的分析结果一致。隋会敏选用对巯基苯胺分子,在酸性和亚硝酸钠的作用下被还原成重氮盐离子,并作为亲电试剂快速与目标分子组氨酸和酪氨酸在碱性条件下发生反应生成具有N=N双键结构的偶氮分子,由于2种氨基酸结构不同,所产生的偶氮产物的结构也不同,其拉曼光谱信息也不同,然后以Ag纳米粒子作为增强基底,利用偶氮分子特征峰与氨基酸浓度对数关系对相应氨基酸进行定量分析,实验过程1min可完成,实现对混合物中2种氨基酸的同时鉴别。
此外,由表2可知,拉曼光谱还可以应用于食品其他领域。如Wu等通过电子束斜角沉积的方法制备出银纳米棒基底,通过拉曼显微镜,获得了不同浓度黄曲霉毒素B、B2、G、G2的SERS光谱图。SERS技术可用于食品中非法添加物的快速鉴别和测定、真菌毒素、食品掺伪、有害成分、食物腐败的检测、微生物以及食品品质等方面的研究,取得一定效果,但还没有普遍使用,是一个新兴的思路和探究方向。
6结语
SERS技术在食品领域已经得到广泛应用。但在实际应用中,也存在一些尚未解决的问题,如拉曼光谱相对较弱﹐容易受到荧光干扰等的问题。食品基质复杂,荧光效应会影响分析物与基底之间的吸附﹐从而大大降低甚至无法得到SERS信号,直接影响拉曼光谱的检测结果。如何去除或减少荧光效应是拉曼领域的关键技术之一。此外,SERS不具备分离功能,对于一些没有拉曼相应的物质,需经修饰后才会有拉曼响应﹐样品前处理操作会降低SERS的便捷性。目前前处理方法复杂,多为溶剂萃取-固相萃取法﹐耗时且成本高,不能达到快速的目的。如何将SERS技术与其他分离技术整合﹐将
是未来的重点方向之一。再者,拉曼技术在仪器分辨率﹑稳定性、灵敏度等方面还存在巨大的提高空间。
SERS技术越来越多用于食品中添加剂﹑痕量危害化学物质以及食物成分的检测,而食品加工过程中,某些物质的转化产物.代谢物、反应产物、杂质等副产物等等的应用与分析较少,这将是SERS分析的热点之一。
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