作者单位
摘要
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230610
2 中国科学院合肥物质科学研究院健康与医学技术研究所, 安徽 合肥 230031
在利用表面增强拉曼光谱(SERS)对毛发中痕量物质进行分析时, 该SERS信号中毛发特征峰与增强基底背景峰会相互耦合。 在耦合情况下, 背景峰会被误识别为毛发特征峰, 导致待测物的识别错误, 此外具有高峰强特性的背景峰对毛发中微弱特征峰产生掩盖干扰。 因此, 背景峰的扣除是解决上述问题的重要途径, 但常规的扣峰方法会导致周围邻峰的严重失真。 针对上述问题提出了高斯混合模型, 该模型在表征SERS信号的同时又使得各特征峰相互独立, 在扣峰过程中对周围邻峰不产生干扰, 既实现干扰峰的扣除又保证了邻峰的微失真。 高斯混合模型的核心问题在于模型参数的求解, 文中提出了小波变换与共轭梯度法, 分别解决模型的初始参数问题及最优解问题。 小波变换通过映射放大SERS信号的细节信息, 充分提取该信号的细微特征信息, 将该特征信息作为模型的初始参数。 其中共轭梯度法是迭代优化方法, 将模型参数进行循环迭代优化, 最终收敛结果即为模型参数的最优解。 综上两种方法可准确建立高斯混合模型, 模型中单高斯函数为SERS信号的特征峰, 且两者的峰形保持一致。 在扣除SERS信号的背景峰时应遵循以下过程, 包括有效数据的提取、 模型建立和峰的扣除。 其中有效数据的提取是对空白与滴样的增强基底进行同位置检测, 由此得到一组SERS信号。 模型建立是通过高斯混合模型对滴样SERS信号进行表征, 该信号可由多个高斯函数表现。 最后利用空白增强基底的特征峰对滴样的SERS信号进行指认, 其中峰形相似且峰位相同的特征峰可扣除。 实验结果表明, 方差值比最小时, 高斯混合模型的峰位、 峰宽、 峰强等特征与毛发SERS信号基本相同, 此时高斯混合模型可准确表征毛发SERS信号的特征信息。 在对7组毛发进行扣峰实验时, 毛发SERS信号中背景峰扣除率达到50%~100%, 同时毛发的特征峰也得到有效提取。 在对真实毛发样本进行快速分析时, 该模型识别出了毒品曲马多。
表面增强拉曼光谱 高斯混合模型 共轭梯度法 小波变换 背景峰扣除 Surface-enhanced Raman spectroscopy Gaussian mixture model Conjugate gradient method Wavelet transform Background peak deduction 
光谱学与光谱分析
2023, 43(3): 854
何遥 1,2李伟 1,2董荣录 2祁秋景 3[ ... ]杨良保 2
作者单位
摘要
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230039
2 中国科学院合肥物质科学研究院健康与医学技术研究所, 安徽 合肥 230031
3 安徽省公安厅物证鉴定管理处, 安徽 合肥 230000
4 东营市疾病预防控制中心, 山东 东营 257091
5 东北大学信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110819
在全球范围内频繁发生芬太尼类物质滥用与致死案件, 人体中芬太尼类物质的检测与识别愈发重要。 芬太尼类物质在经过人体一段时间后, 仍有一部分原体随着尿液排出, 因此可通过检测尿液中芬太尼类物质反映其毒品滥用史。 表面增强拉曼光谱(SERS)具有快速、 高灵敏、 易操作等特点, 适合尿液中芬太尼类物质的现场检测与分析。 但尿液中尿素等物质的背景峰与芬太尼类物质SERS特征峰高度重合, 芬太尼类物质特征峰被尿液背景峰所掩盖, 这对尿液中芬太尼类的光谱识别造成了很大的干扰。 结合Voigt线型建立谱峰解析模型, 对尿液与芬太尼类物质重叠部分进行谱峰分析。 针对SERS光谱噪声与荧光等因素对谱峰解析模型的干扰, 采用无约束Nelder-Mead算法对模型进行优化与计算, 利用该算法对迭代参数初始值不敏感的特点, 提高谱峰解析模型的准确度。 根据SERS光谱半峰宽的特征对解析峰集合进行筛选, 对SERS光谱的尿液背景峰进行扣除, 以还原芬太尼类SERS光谱1 000与1 030 cm-1处谱峰特征。 实验结果与现象表明, 利用Voigt线型建立的谱峰解析模型对尿液中芬太尼类SERS光谱拟合度均达到99%以上, 能够通过解峰集合的筛选还原尿液中芬太尼类SERS光谱特征, 还原光谱与芬太尼类特征峰的半峰宽与峰比例等特点均高度一致。 在空白尿液SERS光谱进行解析时, 其解析峰集合中不含有芬太尼类物质的特征谱峰, 可以有效区分空白尿液与含芬太尼类物质尿液。 利用相似系数(HQI)对还原光谱片段(935~1 100 cm-1)进行识别, 能有效区分尿液中奥芬太尼、 呋喃芬太尼、 乙酰芬太尼三种芬太尼, 并提升光谱之间的区分度。 该解析模型有望为尿液中芬太尼类的识别与判断提供解决实际问题的途径。
表面增强拉曼光谱 背景扣除 光谱解析 特征还原 Voigt线型 Surface enhanced Raman spectroscopy Background correction Spectrum analysis Feature restoration Voigt line shape 
光谱学与光谱分析
2023, 43(1): 85
作者单位
摘要
1 安徽工程大学, 安徽芜湖 241000
2 中国科学院合肥物质科学研究院医学物理与技术中心, 安徽合肥 230031
利用酸辅助一锅法合成了形貌均一的三氧化钨方形纳米片。通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和紫外漫反射吸收光谱(UV-DRS)对材料的形貌结构和均一性进行表征。由X射线光电子能谱分析(XPS)与X射线衍射(XRD)对材料中的元素和价态表征可知, 成功制备了三氧化钨纳米片, 并发现其表面具有一定的氧缺陷。将该材料作为表面增强拉曼散射(Surface-enhanced Raman scattering, SERS)基底, 对不同浓度结晶紫(CV)进行了检测, 并经统计计算得到了917 cm-1处特征峰的相对标准偏差(RSD)值为16.13 %, 表明该基底具有较高的重复性。
三氧化钨 表面增强拉曼散射 基底 氧缺陷 Tungsten trioxide Surface-enhanced Raman scattering Substrate Oxygen defects 
光散射学报
2020, 32(4): 320
作者单位
摘要
1 中国科学院合肥物质科学研究院医学物理与技术中心, 安徽合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽合肥 230026
3 中国科学院合肥肿瘤医院, 安徽合肥 230031
本文利用表面增强拉曼光谱技术(SERS)实现了抗肿瘤药物5-氟尿嘧啶(5-FU)的灵敏检测。通过种子生长法制备不同粒径的银纳米颗粒(Ag NPs), 利用结晶紫(CV)作为探针分子评估基底的增强能力。将优化的Ag NPs作为SERS基底, 结合便携式拉曼光谱仪器, 对不同浓度的5-氟尿嘧啶(5-FU)标准溶液进行检测, 考察其检测限。最终利用标准加入法测定人体血清中5-FU。通过有机相沉淀去除蛋白质, 降低检测干扰。结果表明, 血清中5-FU检测限为3.125 μg/mL。
抗肿瘤药物 5-氟尿嘧啶 表面增强拉曼光谱 银纳米颗粒 antineoplastic drugs 5-FU SERS Ag NPs 
光散射学报
2020, 32(3): 224
王璐璐 1刘磊 1李盼 2王洁 3,4[ ... ]胡玲 4
作者单位
摘要
1 安徽中医药大学研究生院, 安徽 合肥 230012
2 中国科学院合肥物质科学研究院, 安徽 合肥 230031
3 安徽中医药大学针灸推拿学院, 安徽 合肥 230012
4 安徽省中医药科学院针灸经络研究所, 安徽 合肥 230038
通过比较分析正常大鼠与膝骨关节炎模型(KOA)大鼠血清、 膝关节肌肉和滑膜组织的表面增强拉曼光谱(SERS), 为KOA生物学改变提供实验基础。 同条件下饲养普通级健康雄性SD大鼠20只, 随机分为正常对照组(简称“正常组”)和KOA模型组(简称“模型组”), 每组10只。 采用左膝关节腔内注射0.03 mol·L-1的L-半胱氨酸与4%木瓜蛋白酶混合物方法制备KOA模型, 并于复制成功4周后取材。 采用银纳米基底液检测大鼠血清和膝关节肌肉、 滑膜组织中的表面增强拉曼谱峰, 应用NGLabSpec软件比较两组拉曼频移和特征峰的差异, 应用OriginPro 8.5软件分析拉曼光谱图。 结果: 在血清中, 拉曼频移400~2 000 cm-1区间内, 正常组特征峰有12个, 模型组有14个, 且模型组大部分特征峰强度低于正常组, 两组在495, 883和1 447 cm-1等处出现较为显著的差异性特征峰; 在膝关节肌肉组织中, 正常组特征峰有12个, 模型组有13个, 二者的同质性特征峰的拉曼强度存在显著差异, 模型组以950和1 237 cm-1为代表的多处同质性特征峰的峰强显著升高; 在滑膜组织中, 正常组特征峰有10个, 模型组有15个, 两组共性特征峰的峰强变化多不明显, 但在655, 950, 1 335和1 447 cm-1处的同质性特征峰表现出峰强的明显差异, 在655和950 cm-1峰为模型组显著升高, 而1 335和1 447 cm-1两峰相对强度为模型组显著降低。 结果表明: KOA模型导致血清、 膝关节肌肉和滑膜组织的同质性特征峰数量显著减少, 差异性物质增多, 物质代谢平衡被严重打破, SERS是一种快速准确的检测方法, 可以用于KOA模型的检测。
表面增强拉曼光谱 膝骨性关节炎 血清 肌肉组织 关节滑膜 Surface-enhanced Raman spectroscopy Knee osteoarthritis Serum Muscular tissue Synovial tissue 
光谱学与光谱分析
2020, 40(9): 2751
作者单位
摘要
1 安徽大学化学化工学院, 合肥 230039
2 中国科学院合肥智能机械研究所, 合肥 230031
3 安徽省公安厅物证鉴定中心, 合肥 230061
本文介绍了一种基于金纳米棒自组装结构的SERS基底构筑方法。通过工艺参数可调控的溶剂蒸发诱导组装机制, 可以减少或去除溶胶成膜基底中出现的咖啡环效应, 得到致密均一的薄膜型SERS基底。该基底用于毒品SERS检测具有较高的灵敏性和较好的重现性, 将其与便携式拉曼光谱仪和含毒品尿液的快速前处理方法相结合, 可以用于涉毒人员尿液中毒品的检测分析, 因此有望应用于涉毒现场的快速检测。
表面增强拉曼光谱 金纳米棒 自组装基底 毒品检测 surface-enhanced Raman spectroscopy gold nanorods self-assembled substrates drug detection 
光散射学报
2018, 30(1): 17
作者单位
摘要
1 安徽大学化学化工学院,合肥 230039
2 中国科学院合肥智能机械研究所,合肥 230031
3 安徽省公安厅物证鉴定中心,合肥 230061
本文利用SERS技术对疑似吸毒人员尿液中的毒品进行快速检测。通过对尿液中的毒品进行快速分离和提纯,结合便携式拉曼光谱仪,并利用自组装的金纳米颗粒作为SERS基底对其进行检测分析,可以实现现场检测。该方法灵敏性高、检测速度快,有望应用于公安及司法部门的缉毒、查毒工作现场中。
表面增强拉曼光谱 毒品 吸毒人员 人体尿液 便携式拉曼光谱仪 surface-enhanced Raman spectroscopy drugs drug addicts human urine portable Raman spectroscopy 
光散射学报
2018, 30(2): 115
作者单位
摘要
1 宿州学院化学化工学院,安徽 宿州 234000
2 中国科学院合肥智能机械研究所,合肥 230031
本文通过合成高密度尖端的Au-Ag合金纳米海胆,实现了对有机磷农药乙基对氧磷和有机氯农药γ-六六六的检测。首先合成Ag纳米颗粒,然后用L-多巴还原Ag纳米颗粒,最终形成高密度尖端Au-Ag合金纳米海胆结构。高密度尖端结构用作SERS基底,通过便携式拉曼光谱仪实现对有机磷农药乙基对氧磷和有机氯农药γ-六六六的检测,结果显示具有较高的灵敏度。该方法简单、方便、灵敏度高,有望实现对农药残留高灵敏的现场检测。
表面增强拉曼光谱 Au-Ag合金纳米海胆 便携式拉曼光谱仪 农药残留检测 surface-enhanced Raman spectroscopy Au-Ag alloy nanourchin portable Raman spectrometer pesticide residue detection 
光散射学报
2017, 29(4): 309
作者单位
摘要
1 安徽大学化学化工学院,合肥 230039
2 中国科学院合肥智能机械研究所,合肥 230031
本文通过对尿液进行前处理,实现了人体尿液中毒品快速分离和纯化。并且,我们以自组装的金纳米棒为SERS基底对纯化的尿样进行检测,结合便携式拉曼光谱仪成功实现了对尿液中冰毒、摇头丸、甲卡西酮的分析检测,具有很高的灵敏性。整个纯化和检测过程只需要~3.5 min,该方法方便、快捷,有望能实现现场对吸毒人员尿样中毒品的灵敏性检测。
表面增强拉曼光谱 便携式拉曼光谱仪 毒品检测 尿液 SERS portable Raman spectrometer drugs detection urine 
光散射学报
2016, 28(4): 297
作者单位
摘要
1 安徽大学化学化工学院, 合肥 230601
2 中国科学院合肥智能机械研究所, 合肥 230031
本文通过简单的一步合成法制备出了壳层隔绝的银/聚邻巯基苯胺纳米粒子.制得的邻巯基苯胺壳层符合设计要求,并且,仅通过改变加入表面活性剂十二烷基硫酸钠的量便可调控壳层厚度,所得2nm厚度的壳层均一、无针孔且具氨基功能化.鉴于银核的超强等离子共振效应,当这种具有超薄壳层的银/聚邻巯基苯胺纳米粒子作为表面增强拉曼的基底材料时,可获得极强的拉曼增强信号.
壳层隔绝 表面增强拉曼散射  邻巯基苯胺 超薄 氨基功能化 shell-Isolated surface-enhanced Raman spectroscopy silver 2-aminothiophenol ultrathin amino-functionalized 
光散射学报
2015, 27(1): 10

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