利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)结合偏最小二乘法(PLS)对牛预混料中违禁添加的盐酸土霉素含量进行了快速定量检测。 在空白牛预混料中中添加不同质量的98.00% (W/W)盐酸土霉素原药, 配制成盐酸土霉素浓度为0.00%～5.00%的113个混合样品, 纯水作为萃取剂, 萃取液经红外灯烤干后用于红外光谱测定。 为考察不同光谱预处理方法及变量选择方法对模型结果的影响, 选用了3种预处理方法: Savitzky-Golay卷积平滑法(S-G)、 标准正态变换法(SNV) 和多元散射校正法(MSC)和3种变量选择算法: 区间偏最小二乘法(iPLS)、 移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)、 自主软收缩法(BOSS)。 其中, SNV预处理结合BOSS算法获得了最佳模型效果: RMSECV=0.337, R2CV=0.947, RMSEP=0.317 7, R2pre=0.935。 所得模型对含量在0.53%~4.67%的29个样品进行外部验证, 预测结果的平均相对误差为0.127, 预测效果较好。 同时, BOSS算法选取的变量主要集中在盐酸土霉素特征峰的吸收区域(1 674~1 593和1 175～1 017 cm-1), 可以为ATR-FTIR技术对饲料中土霉素盐酸盐的快速检测提供有价值的参考。

采用荧光光谱和紫外光谱研究葫芦[6]脲（CB[6])与土霉素（OTC)的分子识别作用。 实验结果表明, 随着主体分子的加入, OTC荧光强度和紫外吸收强度均增强, 说明主客体之间发生了相互作用; 进一步通过荧光光谱、 紫外光谱和直线拟合法（Benesi-Hildebrand)确定了CB[6]与OTC形成1∶1型的包结物; 在酸性环境下CB[6]与OTC能形成1∶1型的稳定的包结物, 在碱性环境下不能形成稳定的包结物; 同时计算了主客体在298, 308和328 K下包结的平衡常数Ks和CB[6]与OTC的分子识别过程的熵变、 焓变和吉布斯自由能变。 不同温度下的吉布斯自由能变ΔG均小于0, 而熵变和焓变为正值, 其包结过程是疏水作用力驱动且自发的吸热的过程。

以银纳米颗粒(AgNPs)作为表面增强荧光基底，形成的OTC-Eu-AgNPs-Egg white 体系具有强荧光特性，可实现鸡蛋蛋清中土霉素残留含量的检测分析。分析了OTC-Eu-AgNPs-Egg white 体系的三维荧光光谱，确定了最佳激发波长为380 nm。分析了AgNPs加入量、Eu3+加入量、反应时间和金属共存离子对荧光强度的影响，确定了实验中的AgNPs加入量和Eu3+加入量分别为0.25 mL和0.01 mL。应用最小二乘支持向量回归（LSSVR）在光谱区间605~630 nm 建立了鸡蛋蛋清中土霉素残留含量检测的预测模型，模型预测集的决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9909和0.9079 mg/L，说明铕(III)的AgNPs增强荧光结合LSSVR 可用于鸡蛋蛋清中土霉素残留含量的检测。

在纳米银粒子(AgNPs)和乳化剂OP-10的作用下, 土霉素(OTC)与Eu(Ⅲ)生成的配合物可产生较强的荧光强度, 本文将此荧光增强机理用于检测鸭肉中残留的OTC。首先, 分析了OTC+Eu+AgNPs+OP-10体系和OTC+Eu+AgNPs+OP-10+duck meat extract体系的荧光光谱特性。然后, 分别分析了AgNPs加入量、Eu3+加入量、乳化剂OP-10和反应时间对OTC+Eu+AgNPs+OP-10+duck meat extract体系的荧光强度的影响, 确定了最佳实验条件。最后, 建立了预测鸭肉中OTC残留量的标准曲线。实验结果显示: 鸭肉提取液中OTC含量与617 nm处峰面积之间呈良好的线性关系, 其预测集的相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.996 6和0.622 3 mg/L。该结果表明, 提出的研究方法可满足鸭肉中OTC残留量的快速测定要求。