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    SERS的煎炸食品中丙烯酰胺速測方法研究

    2020-05-07 09:08:22韓彩芹謝建春蘇曉鷗王培龍
    光譜學(xué)與光譜分析 2020年4期
    關(guān)鍵詞:高靈敏基底靈敏度

    程 劼,韓彩芹,謝建春,蘇曉鷗*,王培龍*

    1. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究所,北京 100081 2. 江蘇師范大學(xué)物理與電子工程學(xué)院,先進激光材料與器件江蘇省重點實驗室,江蘇 徐州 221116 3. 北京工商大學(xué),食品營養(yǎng)與人體健康先進創(chuàng)新中心,北京 100048

    引 言

    丙烯酰胺(acrylamide, AAm),1994年被國際癌癥研究機構(gòu)(IARC)列為2A級致癌物質(zhì)。 研究表明,AAm具有神經(jīng)毒性,生殖毒性,遺傳毒性,免疫毒性。 其中神經(jīng)毒性已經(jīng)在人體內(nèi)得到證實[1]。 AAm是工業(yè)上廣泛使用的一種化工原料,在富含淀粉類食品(如馬鈴薯、烘烤面包,焙烤咖啡等)的高溫加工中(通常>120℃)伴隨著美拉德反應(yīng)產(chǎn)生。 存在于食品中的AAm對人體存在極大的暴露風(fēng)險。 2012年,歐洲食品安全局(EFSA)制定食品中AAm的限量水平[2]。 2017年,歐盟明確了食品原料中如面包,烘烤咖啡,嬰幼兒食品中AAm的限量值為300~850 μg·kg-1 [3]。 對AAm的控制和監(jiān)控勢在必行。 目前,分析AAm的方法主要包括大型儀器設(shè)備分析和快速分析兩大類。 前者一般包括如氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用[4]、液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜[5]等方法。 這些方法通常需要昂貴的儀器設(shè)備,且樣品前處理過程較為復(fù)雜。 近年來,也有一些基于比色法[6]、量子點磷光探針[7]、熒光猝滅傳感[8]等快速分析方法的報道。 表面增強拉曼光譜(surface-enhanced Raman scattering,SERS)是近年來發(fā)展迅速的一種快速檢測技術(shù),它是入射光激發(fā)納米尺度金屬材料產(chǎn)生的一種拉曼散射增強效應(yīng),基于電磁場物理增強(EM)和化學(xué)電荷轉(zhuǎn)移化學(xué)增強(CT)的增強機制,可實現(xiàn)對單分子的高靈敏“指紋”識別,信號增強104~1014倍,檢測靈敏度可達ng甚至pg水平。 借助SERS高靈敏分析的技術(shù)優(yōu)勢,利用SERS實現(xiàn)對AAm的檢測分析也見文獻報道。 如Wang等設(shè)計合成了PDA@AgNPs復(fù)合型納米基底,實現(xiàn)了飲用水中AAm在0. 04 μg·L-1水平上的高靈敏分析[9]。 該方法靈敏度高,但基底保存周期較短(2個月),一定程度上影響了方法的實用性。 Gezer研究組也開發(fā)了玉米蛋白負(fù)載納米金復(fù)合增強體系,對AAm的檢測靈敏度為10 μg·mL-1 [10]。 本課題組也開發(fā)出一種基于氧化石墨烯負(fù)載納米金的增強基底,實現(xiàn)對煎炸食品中AAm的快速分析,檢測時間9.5 min·樣-1,靈敏度達2 μg·kg-1 [11],基底保存周期180 d。 利用SERS實現(xiàn)對實際樣品基質(zhì)中目標(biāo)物的高靈敏分析有兩個重要因素。 一是基底構(gòu)筑是實現(xiàn)高敏分析的關(guān)鍵,基底的穩(wěn)定性決定了分析方法的實用性; 二是樣品基質(zhì)復(fù)雜,干擾成分多,需要輔助快速的樣品前處理技術(shù),最大程度降低樣品基質(zhì)的干擾。 基于分子印跡、抗體特異性識別等的技術(shù)可與SERS方法聯(lián)用[12],實現(xiàn)SERS分析前樣品凈化。 這其中,保證高回收率是關(guān)鍵。 研究采用QuECHERS(Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged and Safe)技術(shù),結(jié)合AgNR@AuNPs復(fù)合基底,5 min內(nèi)實現(xiàn)對煎炸食品中AAm的高靈敏分析。

    1 實驗部分

    1.1 儀器與材料

    拉曼光譜儀(自行研制): 785 nm激光器,10×物鏡; 電子束蒸鍍系統(tǒng)(DE 500, DE Technology); 場發(fā)射電鏡(SU 8010, Hitachi, Tokyo, Japan)。 丙烯酰胺(≥99%,Sigma-Aldrich); 吸附劑(含4.0 g MgSO4和0.5 g NaCl,Agilent Technologies); QuEChERS分散萃取料包(150 mg MgSO4,50 mg PSA,P/N: 5982—5022); 銀與鈦(99.9%,Kurt J. Lesker); 氯金酸(純度≥99.0%,上海國藥集團); 10份煎炸樣品采集于貴陽、廈門等3地市場。

    1.2 基底制備與表征

    AuNPs的制備采用經(jīng)典的檸檬酸鈉還原氯金酸的方法。 首先將氯金酸(1 Wt%, 50 mL)加熱至沸騰,隨后逐滴加入檸檬酸三鈉(1 Wt%, 35 mL),待混合物變成紅褐色后繼續(xù)加熱20 min,撤去熱源攪拌至室溫。 AgNR的制備應(yīng)用掠入射沉積法(oblique angle deposition)在電子束蒸鍍系統(tǒng)上制備。 玻璃襯底用乙醇超聲清洗5 min,N2流干燥,5×10-7Torr,濺射角0°。 依次鈦(20 nm,0.2 nm·s-1)、銀(100 nm, 0.3 nm·s-1)靶材鍍膜,隨后調(diào)整濺射角86°,鍍膜2 000 nm。 最后通過射頻等離子體(28 W)氬氣清洗基底30 s。 場發(fā)射電鏡進行基底結(jié)構(gòu)表征。 以AAm標(biāo)液(c=10 μg·L-1) 為探針,測試AuNPs (70 nm),AgNPs (70 nm),AgNR,AgNR@AuNPs的SERS活性。

    1.3 樣品前處理與SERS分析

    1.0 g樣品中加入4 mL正己烷,在陶瓷均質(zhì)器中混勻1 min。 依次加入8 mL混合溶劑(水/乙腈,V/V=1∶1)和吸附劑,混合1 min,12 000 r·min-1離心10 s,移取下層1 mL,加入QuEChERS分散固相萃取料包,振蕩20 s,12 000 r·min-1離心10 s,收集上層液待測。 分別移取10 μL AuNPs與10 μL待測液混合,分取10 μL于AgNR表面,進行拉曼光譜掃描。 單次掃描時間4 s,掃描5個點取平均,光譜采用“Savitzky-Golay”二階導(dǎo)數(shù)變換法處理。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 結(jié)構(gòu)表征

    AgNR@AuNPs中AgNR長L=(990±50) nm; 直徑D=(100±8) nm; Ag陣列間距S=(105±10) nm,AgNR水平傾角β=74°±2°。 AuNPs粒徑70 nm。 AuNPs分別負(fù)載于AgNR表面及AgNR納米棒之間,產(chǎn)生高密度增強“熱點”(圖1)。

    圖1 AgNR SEM (a)俯視圖; (b) 剖面圖; 復(fù)合基底SEM (c) 俯視圖; (d) 剖面圖

    Fig.1(a)Topviewand(b)cross-sectionalSEMimagesoftheAgNRsubstrate; (C)Topviewand(D)cross-sectionalSEMimagesofthecompositesubstrate

    2.2 基底優(yōu)化與SERS活性

    樣品混合順序也影響分析靈敏度。 圖3對比了兩種混合順序,即(1)將樣品首先與AuNPs混合,然后再轉(zhuǎn)移至AgNR上; (2)將AuNPs轉(zhuǎn)移至AgNR上,再加入樣品對SERS分析的影響。 方法(1)比(2)具有更高的I1 482。 樣品中AAm首先與AuNPs相互作用,形成“靜電復(fù)合物”,更多的AAm受AuNPs熱點影響,轉(zhuǎn)移至AgNR表面后,部分未發(fā)生作用的AAm在AgNR熱點作用下,也同時產(chǎn)生SERS信號。 而將AuNPs預(yù)先轉(zhuǎn)移至AgNR表面,樣品后加入,AAm在液固界面分布較為分散,處于熱點區(qū)域AAm濃度較低,表現(xiàn)出較弱的I1 482。

    圖2 (a)四種基底拉曼活性對比; (b) 檸檬酸鈉用量對I1 482影響

    Fig.2(a)TheenhancedSERSspectraofAAmstandardsolutioninthepresenceoffourdifferentsubstrates; (b)DifferentadditionamountsofaqueoussodiumcitratevsI1 482

    圖3 操作順序影響

    2.3 基底保存穩(wěn)定性

    AgNR@AuNPs表面容易被氧化,需充氮密封保存。 每次使用前利用稀硝酸(10-7mol·L-1)浸沒清洗基底,除去表面氧化物,隨后用無水甲醇沖洗兩次,自然風(fēng)干后使用。 為考察基底穩(wěn)定性,在第0, 1, 3, 7, 14, 30, 60, 120和180 d進行基底活性測試。 從圖4中可以看到基底在0~180 d內(nèi),I1 482基本趨于穩(wěn)定,RSD=7.73%。

    圖4 基底保存時間對I1 482影響

    2.4 樣品前處理

    2.4.1 除脂溶劑優(yōu)化

    煎炸類食品富含油脂類化合物,去除油脂干擾有利于提高SERS分析的靈敏度。 以油條(GC-MS方法確證[14])為考察基質(zhì),對比正己烷、環(huán)己烷和甲苯的除脂效果。 如圖5所示,正己烷除脂最佳。

    圖5 除脂溶劑效果對比

    2.4.2 提取溶劑優(yōu)化

    AAm極性較強,常選用水作為提取溶劑。 以油條、薯條和油炸方便面為基質(zhì),賦值濃度10 μg·kg-1。 表1可以看到,利用水∶乙腈(V/V=1∶1)作為提取溶劑,回收率高于水和乙腈。 進一步優(yōu)化了水與乙腈的用量比,固定提取溶劑體積8 mL,體積比在1∶7~7∶1之間變化,回收率見表1。 當(dāng)水∶乙腈(V/V=1∶1)時,回收率較佳。

    表1 提取溶劑優(yōu)選

    2.4.3 QuECHERS材料優(yōu)選

    比較了兩種凈化材料(MgSO44.0 g+NaCl 0.5 g和MgSO44.0 g+CH3COONa 2.0 g)的凈化效果。 選擇MgSO4+NaCl作為凈化材料回收率較高,這可能是由于NaCl具有防止乳化的功能,此結(jié)果與文獻報道一致[15]。

    表2 QuECHERS材料對回收率的影響

    2.5 方法性能

    選擇油炸方便面作為基質(zhì)(GC-MS分析AAm陰性),賦值樣品濃度分別為c=5, 10, 30, 50, 100 μg·kg-1。 圖6所示I1 482與c呈較好線性關(guān)系(R2=0.985)。 靈敏度(1 μg·kg-1)采用空白樣品I1 478三倍標(biāo)準(zhǔn)偏差計算所得,結(jié)果通過添加回收驗證,靈敏度高于EU規(guī)定的限量標(biāo)準(zhǔn)(300~800 μg·kg-1),能滿足實際應(yīng)用的需求。 也對薯條、油條等基質(zhì)進行了線性和靈敏度測試,由于每種類型基質(zhì)組成的差異性,SERS反映的背景吸收也不同,但I1 478處與c相關(guān)性良好,結(jié)果相似。

    圖6 基質(zhì)添加譜圖與線性曲線

    方法回收率,精密度和穩(wěn)定性通過基質(zhì)添加考察(表3)。 對于薯條和方便面基質(zhì),回收率與課題組先前研究的利用石墨烯負(fù)載納米金進行AAm分析所得數(shù)據(jù)幾乎一致[13],這也證明了方法的可靠性。 在5個濃度水平下回收率77.1%~93.6%,RSD均小于4.0%,回收率和精密度與原有報道相比均有所改善。 日間與日內(nèi)精密度RSD從原來6.8%下降至5.5%。 這可能是由于與液相基底相比,AgNR固相基底的有序性提高了分析穩(wěn)定性。

    表3 回收率

    表4 日間與日內(nèi)精密度

    2.6 樣品分析

    采用建立的SERS方法對10份煎炸樣品進行分析,并與GC-MS進行對比。 從表5中可發(fā)現(xiàn),SERS沒有出現(xiàn)“假陰性”或者“假陽性”,但結(jié)果普遍比GC-MS結(jié)果高,這可能與所用拉曼光譜儀分辨率有關(guān)系,較低分辨導(dǎo)致Δν=1 482 cm-1處重疊峰無法分離和識別。

    表5 實際樣品分析結(jié)果

    a濃度低于方法檢測限(1 μg·kg-1)

    abelow the detection limit (1 μg·kg-1)

    3 結(jié) 論

    建立了一種基于復(fù)合納米結(jié)構(gòu)的煎炸食品中丙烯酰胺的SERS快速分析方法。 利用AgNR@AuNPs作為增強基底,基底保存時間不少于180天,并結(jié)合QuECHERS凈化方法,5 min內(nèi)完成檢測,分析靈敏度1 μg·kg-1,在5~100 μg·kg-1濃度范圍內(nèi)實現(xiàn)定量分析(R2=0.985),平均回收率77.1%~93.6%,RSD小于4.0%。 所建立的方法有望用于食品安全現(xiàn)場快速檢測。

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