ハイライト

茶中のアセトアミプリド残留物を迅速に検出するために適用したrGO ‐ NS SERSベースのセンサ

茶のアセトアミプリドの検出下限(2.13×10-5)が達成された。

GA-PLSと組み合わせると内蔵センサーが最高の性能を発揮します。

記録された結果は再現性が高いことが証明された(5.98%未満のRSD)。
抽象
食品中の残留農薬は、近年深刻な問題となっています。
本論文では、迅速、高感度、SERS(表面増強ラマン散乱)活性還元グラフェン – 酸化物 – 金 – ナノ – スター(rGO-NS)ナノ複合ナノセンサーを、中のアセタミプリド(AC)残留物の検出のために開発した。
緑茶。
異なる濃度のACを静電的にrGO-NSナノコンポジットと組み合わせると、1.0×10 -4から1.0×103までの範囲のACの濃度の増加と共に直線的に強いSERSシグナルが得られた。
緑茶中のACを検出するためのrGO-NSナノコンポジットの可能性を示すμg/ mL。
遺伝的アルゴリズム – 部分最小二乗回帰(GA-PLS)アルゴリズムを用いてAC残基予測のための定量的モデルを開発した。
GA-PLSモデルは、開発した方法を使用して、0.9772の相関係数(Rc)、97.06%〜115.88%の実サンプルの回収率、および5.98%のRSDを達成しました。
総合的な結果は、SERS活性rGO-NSナノ複合材料と組み合わせたラマン分光法が、品質および安全性を達成するために緑茶中のAC残留物を決定するために利用され得ることを示した。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1021949818301091