人体能量摄入量与能量消耗量平衡是评估健康的标准之一。 不平衡的能量摄入量可能造成生物体组织细胞损伤、 机体过度肥胖等后果。 评估能量摄入量对人的身体健康管理具有重大意义。 目前评估能量摄入量的主要方法是膳食回顾法, 该方法不仅耗时长, 还会增加待评估人员的负担, 所以亟需开发一种简单快速的能量摄入量评估方法。 能量摄入后经过体内的消化代谢, 会产生代谢产物作为废弃物排出体外。 废弃物如尿液等, 含有大量的化学物种, 可以系统性反映生物体的饮食代谢状况和疾病进程。 基于高灵敏、 可无损检测两个组“指纹式”分子光谱特征的表面增强拉曼光谱（SERS）, 采用谱峰统计、 无监督和有监督聚类算法分别对尿液的SERS信号开展分析, 最终实现对不同能量摄入量的聚类分析。 首先尝试对能量摄入量分组分别为1 500, 2 030和2 700千卡·日-1两个组的志愿者尿液SERS谱图进行谱峰分析, 发现很多有机分子的拉曼谱峰存在一定程度的重叠, 所以直接对谱峰进行解析及归属存在较大难度, 需要采用化学计量学的方法建立分类模型, 以实现良好区分和预测效果。 对比无监督的主成分分析（PCA）和有监督的正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）两种算法的区分效果。 首先对原始光谱数据直接进行主成分分析, 发现模型中不同类别的散点分布存在较大程度的重叠, 这使得组别归类效果很差, 而经过一阶导数差分校正基线后, 模型呈现出可分类的趋势。 OPLS-DA算法通过预先设定Y的标签及正交信号矫正处理, 能将X矩阵信息分解成与Y相关和不相关的两个组分, 集中表达相关的信息, 实现良好的分类效果。 结果表明, OPLS-DA算法可以对三种不同能量摄入量水平进行很好的归类, 而且每两组间也可以实现很好区分。 ROC分析结果表明敏感性和特异性均达到100%。 200次迭代的置换检验结果也说明了模型良好的可靠性和预测性。 表明通过采集尿液的拉曼信号, 经过一定的数据处理即可评估人体能量摄入量水平。 该方法可以实现尿液的快速分析, 测试分析时间小于2 min, 操作简单, 判别结果准确, 在医疗健康领域具有很大应用前景。

随着绿色纺织理念的不断深入, 国际上对于纺织品中的有毒有害化学品越来越重视。 纺织品中常用的邻苯二甲酸酯（PAEs）具有生殖毒性、 致突变和致癌性, 可通过空气、 水、 食物三大途径进入人体, 干扰人体的内分泌系统。 由于PAEs对生态系统和公共卫生环境潜在不利的影响, 近年来引起越来越多人们的关注。 目前, 检测PAEs的方法主要是色谱法和色-质联用法, 这些方法虽然灵敏度高, 但是存在着前处理繁琐复杂, 耗时久, 检测成本高, 需要专业技术人员等缺点, 不适合生产过程中的快速分析。 而其他方法如, 酶联免疫法等研究较少, 且存在样品基质干扰, 易出现假阳性等问题。 因此, 建立纺织品中邻苯二甲酸酯的快速分析技术具有重要意义。 表面增强拉曼光谱（SERS）作为一种分子振动光谱可提供丰富的分子结构信息, 具有极高的灵敏度, 广泛应用于食品安全、 环境监测和****等领域。 研究中提出并建立了一种结合便携式拉曼光谱仪, 利用SERS实现纺织品中邻苯二甲酸酯的快速定量检测方法。 首先利用水合肼将非水溶性的邻苯二甲酸酯类化合物转化为水溶性的邻苯二甲酰肼。 同时, 利用纳米金溶胶作为SERS基底, 使转化后的邻苯二甲酰肼吸附于金溶胶表面, 从而实现其拉曼信号的放大与检测。 结果表明, 通过这种方法, 可实现多种邻苯二甲酸酯的快速检测。 进一步研究还表明, 在5~150 mg·L-1范围内, 邻苯二甲酸酯浓度与其拉曼光谱强度呈线性关系, 线性方程为Y=139.04X+5 465.32, 相关系数为0.993 0, 检出限为5 mg·L-1。 利用该方法, 还实现了不同纺织品中多种邻苯二甲酸酯的快速检测, 加标回收率达80%以上, 且不受纺织品中其他成分的干扰。 所建立表面增强拉曼光谱检测方法操作简便、 成本低且结果准确, 适用于纺织品中邻苯二甲酸酯类增塑剂的快速定量检测。

烟用香精香料的配方是卷烟工业中的核心技术,也是构建不同特色卷烟产品的关键之一。然而,现有的香精香料质量评价手段主要是人工嗅香和测定某些特定的物性指标,如折光指数、相对密度、酸值、挥发份总量等。在实验室科研中还有使用色谱-质谱联用等方法。但是上述手段仍存在较多问题,比如受主观意识影响,操作繁琐,前处理耗时长,费用高,灵敏度低等。基于此,本文开发了一种利用表面增强拉曼光谱技术结合主成分分析算法来快速鉴别实际生产中不同种类、不同掺兑样的烟用香精香料的方法。本文利用该方法成功获取不同种类、同一种类不同生产批次及烟用香精香料不同掺兑量样品的增强拉曼谱图。经主成分分析表明不同种类以及不同掺兑量样品的散点分布在不同区域,直接区分度高；同一种类不同生产批次的香精香料谱图类似,在散点图中较为集中；说明不同生产批次的样品以及不同掺兑量的样品都可以与其他种类的香精香料标准样品进行有效区分。本文利用表面增强拉曼光谱结合主成分分析算法对烟用香精香料进行检测的方法操作简易,检测快捷,成本低廉,结果便于分析识别,适用于烟用香精香料实际生产中的质量控制。