采用同步荧光技术结合化学计量学方法实现了鸡肉中甲磺酸达氟沙星（DFM）和氧氟沙星（OFL）残留的快速检测。 首先, 分析了DFM标准溶液、 OFL标准溶液、 空白鸡肉提取液和含DFM和OFL的鸡肉提取液的同步荧光光谱, 确定了鸡肉中DFM和OFL残留的检测波长差（Δλ）分别为130和200 nm, 荧光激发峰分别为288和325 nm。 其次, 采用单因素试验考察了氢氧化钠溶液浓度和表面活性剂种类对荧光强度的影响, 确定了鸡肉中DFM和OFL残留的最佳检测条件为: 氢氧化钠溶液浓度0.1 mol·L-1和SDS溶液浓度0.1 mol·L-1。 最后, 利用线性回归和偏最小二乘回归（PLSR）及多元线性回归（MLR）算法分别建立了鸡肉中DFM和OFL残留的预测模型。 试验结果表明, 与基于线性回归和MLR的DFM残留预测模型相比, 基于PLSR的DFM残留预测模型的综合评价更好, 其预测集决定系数（R2P）为0.978 3, 预测集均方根误差（RMSEP）为1.934 2 mg·kg-1, 相对预测误差（RPD）为5.876 5。 与基于线性回归和PLSR的OFL残留预测模型相比, 基于MLR的OFL残留预测模型的综合评价更好, 其R2P为0.895 0, RMSEP为3.859 8 mg·kg-1, RPD为2.509 1。 该方法操作简单、 耗时短, 可用于鸡肉中DFM和OFL残留的快速检测。

为解决同步荧光光谱（SFS）荧光峰重叠而产生的应用局限性, 应用同步荧光技术结合二维相关与主成分等方法, 对重叠峰进行解析, 研究土壤溶解性有机质(SDOM)组成与结构特征。 选取河套灌区典型常见的芦苇、 白杨、 玉米、 籽瓜等四种植被覆盖的土壤为研究对象, 采集四个样点的土样, 每个样点按0~20, 20~40, 40~60和60~80 cm等四层采集植被下土壤, 共计16个土样, 提取溶解性有机质, 检测SFS。 结果表明瓜地和玉米地SDOM荧光强度大于林地和芦苇地SDOM的荧光强度, 瓜地SDOM荧光强度随着土层深度的增大而增大, 而其他三种植被SDOM的荧光强度随着土壤深度的增大而减小, 表明瓜地水浇过程中土层以淋溶作用为主, 而其他土层以渗滤作用为主。 应用主成分分析方法（PCA）, 识别出酪氨酸、 色氨酸、 微生物代谢产物、 富里酸和胡敏酸等5种荧光组分, 酪氨酸荧光峰出现了红移现象, 表明瓜地土壤中的酪氨酸荧光强度明显高于其他三种植被土壤。 基于二维相关光谱分析, 芦苇土壤中的色氨酸与微生物代谢产物呈正相关变化趋势, 光谱波段先后变化顺序为370 nm→337 nm→290 nm, 表明组分变化顺序为富里酸→微生物代谢产物→色氨酸； 玉米土壤中富里酸与胡敏酸呈正相关, 波段变化顺序为318 nm→350 nm→420 nm→274 nm, 表明组分变化顺序为微生物代谢产物→富里酸→胡敏酸→酪氨酸； 林地土壤中酪氨酸、 富里酸和胡敏酸呈正相关, 波段变化顺序为270 nm→392 nm→426 nm→305 nm→337 nm, 表明组分变化顺序为酪氨酸→富里酸→胡敏酸→色氨酸→微生物代谢产物； 瓜地土壤中富里酸与胡敏酸呈正相关, 而与酪氨酸呈负相关, 波段变化顺序为410 nm→355 nm→334 nm→309 nm→275 nm, 表明组分变化顺序为胡敏酸→富里酸→微生物代谢产物→色氨酸→酪氨酸。 因此, 运用SFS结合PCA与二维相关光谱分析SDOM的荧光光谱特征, 识别荧光组分, 揭示荧光组分的空间变化规律具有十分显著的效果。

利用三维同步荧光光谱法获取不同氧化状态下的葵花籽油荧光光谱数据, 同时采集葵花籽油品质指标。 运用平行因子法对三维同步荧光光谱矩阵进行降维处理, 通过iPLS(interval partial least squares), BiPLS(backward interval partial least squares)和SiPLS(synergy interval partial least squares)模式识别方法进行数学建模。 结果表明: 波长差Δλ=50 nm时, 样品同步荧光光谱具有显著差异, 筛选用于数学建模初始数值。 不同模式识别方法建模结果显示, iPLS, BiPLS和SiPLS法所得校正集模型和预测集模型的相关系数分别为0.908 3, 0.961 2, 0.954 5和0.872 3, 0.925 2, 0.852 5, 交互验证均方根误差分别为0.050 3, 0.033 1, 0.035 9和0.073 3, 0.054 1, 0.065 5, 比较发现采用BiPLS法建模效果最好。 该研究将为葵花籽油品质快速辨别提供理论基础和技术支持, 为其他食用油脂的快速检测提供方法指导。

用同步荧光光谱法评估原发性肝细胞癌患者血浆、 肝癌荷瘤小鼠以及培养细胞（HepG2和HL-7702）中酪氨酸（Tyr）和色氨酸（Trp）残基水平变化。 固定发射波长λem和激发波长λex之间的波长差Δλ分别为20和60 nm, 激发和发射单色器同时进行扫描, 确定350 nm为Trp的同步特征发射峰位置, 318 nm为Tyr的同步特征发射峰位置。 结果表明, 肝癌患者及荷瘤小鼠血浆蛋白质所含Tyr和Trp残基的荧光强度明显增加。 相反, 肝癌细胞或荷瘤小鼠肿瘤组织中Tyr和Trp残基荧光强度却随生长时间增长而减少。 进一步实验表明, 具有抗癌活性的苦参碱处理癌细胞后, 细胞Tyr和Trp残基的荧光强度升高。 这些结果表明, Tyr和Trp残基的变化可能参与了肿瘤的发生发展。

为了测定混合色素溶液中胭脂红的浓度, 采用归一化的方法对荧光光谱进行数据预处理, 将处理后的光谱数据结合径向基神经网络, 建立了对胭脂红含量的预测模型。结果表明, 3维同步荧光光谱、普通3维荧光光谱预测结果的平均相对误差分别为2.86%, 11.12%; 对于混合色素溶液中单个色素浓度的测定, 3维同步荧光光谱结合径向基神经网络效果较好。该研究为预测混合色素溶液中各色素浓度提供了帮助。

为了更快速、简便、准确地同时测定多种抗生素混合物, 采用同步荧光光谱结合径向基神经网络的方法, 对3种氟喹诺酮类抗生素(乳酸环丙沙星、乳酸左氧氟沙星、盐酸左氧氟沙星)的同步荧光光谱进行研究。选择3组分浓度均为1.67ng/mL的混合溶液, 测量其3维同步荧光光谱; 分别测量39种不同浓度的混合溶液样本的同步荧光光谱; 选取其中35种作为训练组, 其余4种作为预测组, 将训练组样本对应的光谱数据作为输入, 建立和训练径向基神经网络; 在发射波长与激发波长的差Δλ=194nm条件下, 利用训练好的神经网络对预测组中各组分的浓度进行预测, 得到3种组分浓度预测的平均相对误差分别达到3.59%,3.47%,3.09%。结果表明, 当Δλ设定为194nm时, 3种抗生素的同步荧光峰差异最为明显、区分度高, 该方法能实现对3种抗生素混合物中各组分的同时测定。这为多种抗生素混合物同时测定提供了一种快速、简便、准确的方法。

金雀花碱（Cy）是一种生物碱, 主要存在于豆科毒豆属植物种子中。 Cy具有较强的生物活性, 特别是作为戒烟药物已得到广泛应用。 在模拟生理条件下, 应用荧光光谱法研究了Cy同牛血清白蛋白(BSA)之间的相互作用以及Cy猝灭BSA荧光发射的机理。 详细考查了水浴温度、 水浴时间以及溶液pH等因素对荧光猝灭的影响, 并且通过Stem-Volmer方程计算了Cy与BSA间的结合类型、 结合位点数目以及结合常数。 结果表明, Cy与BSA可形成摩尔比为1∶1的非共价复合物, 其结合常数为5.6×103, 其猝灭类型为静态猝灭。 同步荧光光谱研究结果表明, Cy的结合主要影响BSA 的Trp残基的荧光发射。 进一步应用分子对接研究表明, 氢键与疏水作用是Cy与BSA形成复合物的主要推动力。 Cy与BSA中Trp213及其周围的氨基酸残基间存在氢键与疏水作用, 这种作用将改变Trp213所处微环境的疏水情况, 从而导致BSA的荧光发生猝灭。

基于胶原基表面活性剂(collagen-based surfactant, CBS)中酪氨酸(Tyr)和苯丙氨酸(Phe)的荧光特性, 应用恒波长差(Δλ)为15 nm的同步荧光光谱技术研究CBS浓度、 溶液pH值、 NaCl浓度和温度对其在水溶液中分子的聚集行为的影响, 并以温度为外扰, 利用二维同步荧光相关分析研究CBS分子中Tyr残基和Phe残基随温度变化的响应顺序。 结果表明, CBS分子在261和282 nm处出现了分别归属于Phe和Tyr的特征吸收峰。 随着CBS浓度的升高, CBS分子中Phe残基和Tyr残基数量逐渐增多使CBS分子聚集程度增加, 并导致荧光强度增强; CBS溶液pH值(pH 5.0)在等电点附近时, 由于CBS分子的疏水作用和氢键形成能力加强, 导致CBS分子聚集程度增强; CBS溶液中NaCl浓度的升高, 则使CBS分子间排斥力减弱, 从而导致CBS分子的聚集; 然而温度升高, CBS由聚集状态逐渐变为单分子状态, 因猝灭、 变性以及氢键形成能力降低, 荧光强度逐渐降低。 以温度为外扰的二维同步荧光相关光谱分析可知: 低温下(10～40 ℃ ), CBS聚集体随温度升高逐渐松散, 位于聚集体内部的Phe残基比Tyr残基优先响应; 而在45～70 ℃时, CBS由单分子状态逐步水解为无规卷曲构造, Tyr残基的间距变大, 氢键形成能力大大降低, Tyr残基比Phe残基优先响应。

十六烷基磺酸钠(SHS)与十二烷基苯磺酸钠(SDBS)之间的相互作用，导致SDBS/SHS 二元复配体系中SDBS组分的临界胶束浓度(CMC)发生显著变化。向SDBS/SHS 复配体系中添加相等物质的量(以SDBS 物质的量计)的羟丙基-β-环糊精(HP-β-CD)来降低SHS 对SDBS 检测光谱的干扰作用。结果表明，HP-β-CD 不仅具有增强SDBS荧光强度的作用，还可以显著降低SHS 对检测SDBS 产生的干扰影响。在SDBS/SHS 水溶液中，相比于形成胶束，SDBS 单体优先选择与HP-β-CD 形成包结物。Job′s 曲线表明SDBS 与HP-β-CD 按物质的量比1∶1 进行包结。加入与SDBS 相同物质的量的HP-β-CD 后，能显著降低SDBS/SHS 复配体系中胶束结构对SDBS 检测光谱的干扰。在临盘采油厂地层水水样中，该方法可以准确检测SDBS/SHS 复配体系中SDBS 的浓度(也适用于浓度大于CMC 的情况)，SDBS 的回收率为101.4%~102.0%。傅里叶变换红外光谱(FT-IR)及氢核磁共振(1H-NMR)分析表明，在SD ?BS/HP-β-CD 包结物中SDBS 分子的苯环基团更靠近HP-β-CD 分子宽口径端。