基于小波空间特征匹配及表面增强拉曼光谱技术快速检测混合物中的
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rapid detection of methotrexate and vvxcouazolv in mixtures. An yold nanocomposile ( AuNPS PDDA) suPtrale was md/cateO to oUtain the SERS spectra signals of methotrexate and vv/conazole ； which were WonsfomeO into wavelet spoce by continnous wovelet transem ( CWT) , then analyzed by features matchiny in wovelet space (FMWS). This methoU could alleviate the Xfluocc of baseline vvcations and random noise ； with detection limits Ux methotrexate and vv/conazole of 9. 9 X 9 _5 molL and 0. 86 X 9 一2 mol/L , respectively. The feature matching coeOicieols for methotrexate and vvriconazole were both higher than 6. 96 , which were significantly better than the traditional hit quali ty indea. Besides , the actual ratio Ux two OXs of substance in the mixtures was detennineO by xdnepativv lost spuares methoU , and the correlation between preOicteO vvluvs and real vvluvs was 10/ yvr than 6. 95. The results coXmOthat the pmposO methoU could be app/eO in the eOectivv ：00/ tificatiou and semi-qpantificatiou of taryel compound in mixtures. Key words : surfyce-endanceO Ramon spectroscopy ； features matchiny ； methotrexate ； vv/cenazole
Rapid Detection of MetUotrexatc and Voriconazolo in Mixture- Using Su/dce-enhanceO Raman Spectroscopy with Feature- MatcOing in Wavelet Space
LA Cha , ZANG Ying-chov , ZENG Hui-tov , FAN Xig-qiong , ZHANG Zhi-min , LU Hong-mel *
刘 察，臧颖超，曾惠桃，范夏琼，张志敏，卢红梅**
(中南大学化学化学工学院，湖南长沙410083)
摘 要：为实现混合物中目标化合物的快速检测，合成了对甲氨蝶吟和伏立康哇具有普适性响应的金纳米复 合(AuNPS-PDDA)基底，借助表面增强拉曼光谱技术，结合化学计量学方法，通过连续小波变换将甲氨蝶 吟和伏立康哇的光谱信号转换到小波空间，依据小波空间特征匹配分析混合物的拉曼光谱，显著减轻信号中 基线变化和随机噪声的影响，成功地识别岀混合物中09 X 10-moyL甲氨蝶吟和0. 86 X 10-4 mol/Z伏立康 哇。其中，甲氨蝶吟和伏立康哇的小波特征匹配系数均大于4. 06 ,高于传统的命中质量系数，且采用非负最 小二乘法成功实现了两种物质含量比例的确定，实验的组分比例预测值与真实值之间相关性大于4. 98。实验 结果表明，小波空间特征匹配结合表面增强拉曼光谱技术能有效地识别且半定量混合物中的目标化合物。 关键词：表面增强拉曼光谱技术；特征匹配；甲氨蝶吟；伏立康哇 中图分类号：O657. 3 ； TQ490. 07 文献标识码：A 文章编号：1004 -4957(2419)46 -4668 -07
拉曼光谱技术是一种重要的分析检测技术，广泛应用于各种领域，如古文物鉴定、生物蛋白质研 究、医药物质检测、食物安全现场检测等［1］。该技术无需丰富的物质结构信息，被称为分子的“指纹图谱”4。采用适当的化学计量 学方法，可获取隐藏在拉曼光谱中的定性和定量信息，从而实现对待测物质的定性检测和定量分析 。 由于常规拉曼散射光强度约为入射光强度的9-4~19-5,这极大限制了拉曼技术的应用和发展。表面 增强拉曼光谱技#( Surface endanceO Ramon spectnscopy, SERS)利用具有纳米级粗糙度表面的金、银等 金属可将拉曼信号放大一百万倍的特性,设计了一系列金、银以及复合金属材料基底以显著增强
第35卷第6期 2619年6月
分析测试学报
FENXI CESHI XUEBAO(Jonmal cf IxtmmenWl Analysis)
Vol. 37 Nx 6 668-674
doi: 10・ 3969/j. issn. 1104 -4957. 2210. 06. 006
基于小波空间特征匹配及表面增强拉曼光谱技术 快速检测混合物中的甲氨蝶吟和伏立康瞠
(CoXeye of Chemistry and Chemical Engineering , CeXral South University , Changshv 410083 , Chmv)
AbstdCt： A surfyce-endanceO Ramon spectnscopy ( SERS) with chemometricr was UevvlopeO Px the
Rapid Detection of MetUotrexatc and Voriconazolo in Mixture- Using Su/dce-enhanceO Raman Spectroscopy with Feature- MatcOing in Wavelet Space
LA Cha , ZANG Ying-chov , ZENG Hui-tov , FAN Xig-qiong , ZHANG Zhi-min , LU Hong-mel *
刘 察，臧颖超，曾惠桃，范夏琼，张志敏，卢红梅**
(中南大学化学化学工学院，湖南长沙410083)
摘 要：为实现混合物中目标化合物的快速检测，合成了对甲氨蝶吟和伏立康哇具有普适性响应的金纳米复 合(AuNPS-PDDA)基底，借助表面增强拉曼光谱技术，结合化学计量学方法，通过连续小波变换将甲氨蝶 吟和伏立康哇的光谱信号转换到小波空间，依据小波空间特征匹配分析混合物的拉曼光谱，显著减轻信号中 基线变化和随机噪声的影响，成功地识别岀混合物中09 X 10-moyL甲氨蝶吟和0. 86 X 10-4 mol/Z伏立康 哇。其中，甲氨蝶吟和伏立康哇的小波特征匹配系数均大于4. 06 ,高于传统的命中质量系数，且采用非负最 小二乘法成功实现了两种物质含量比例的确定，实验的组分比例预测值与真实值之间相关性大于4. 98。实验 结果表明，小波空间特征匹配结合表面增强拉曼光谱技术能有效地识别且半定量混合物中的目标化合物。 关键词：表面增强拉曼光谱技术；特征匹配；甲氨蝶吟；伏立康哇 中图分类号：O657. 3 ； TQ490. 07 文献标识码：A 文章编号：1004 -4957(2419)46 -4668 -07
拉曼光谱技术是一种重要的分析检测技术，广泛应用于各种领域，如古文物鉴定、生物蛋白质研 究、医药物质检测、食物安全现场检测等［1］。该技术无需丰富的物质结构信息，被称为分子的“指纹图谱”4。采用适当的化学计量 学方法，可获取隐藏在拉曼光谱中的定性和定量信息，从而实现对待测物质的定性检测和定量分析 。 由于常规拉曼散射光强度约为入射光强度的9-4~19-5,这极大限制了拉曼技术的应用和发展。表面 增强拉曼光谱技#( Surface endanceO Ramon spectnscopy, SERS)利用具有纳米级粗糙度表面的金、银等 金属可将拉曼信号放大一百万倍的特性,设计了一系列金、银以及复合金属材料基底以显著增强
第35卷第6期 2619年6月
分析测试学报
FENXI CESHI XUEBAO(Jonmal cf IxtmmenWl Analysis)
Vol. 37 Nx 6 668-674
doi: 10・ 3969/j. issn. 1104 -4957. 2210. 06. 006
基于小波空间特征匹配及表面增强拉曼光谱技术 快速检测混合物中的甲氨蝶吟和伏立康瞠
(CoXeye of Chemistry and Chemical Engineering , CeXral South University , Changshv 410083 , Chmv)
AbstdCt： A surfyce-endanceO Ramon spectnscopy ( SERS) with chemometricr was UevvlopeO Px the