基于SERS技术与贝叶斯网络的抗生素检测研究

来源 :大连理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:stephenz2
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抗生素广泛用于人类、畜牧业和水产养殖业中预防和治疗疾病。由于生物体对抗生素的吸收率很低,导致其在环境中广泛残留。当前抗生素检测领域最常用的方法为色谱法,该方法能做到准确的定性与定量,但通常需要复杂的样品前处理过程。此外,设备的昂贵也限制了其在现场快速检测的应用。表面增强拉曼光谱(SERS)已被广泛应用于抗生素检测等相关分析领域,但由于环境中抗生素含量低,SERS检测前需对抗生素进行富集。近几年微塑料(MPs)经广泛研究已被证明具有很强的抗生素富集能力。因此,本研究拟以微塑料作为吸附材料,结合SERS技术对水体中抗生素进行检测。首先制备MPs作为吸附材料,在水中富集多种抗生素(恩诺沙星(ENR)、盐酸环丙沙星(CPFX)和TCS(TCS)),然后基于Ag NPs@Si基底检测吸附在MPs上的抗生素。结果表明:从MPs提取物中测量的ENR和TCS的SERS信号高于从加标水中测量的SERS信号,表明所提出的方法可以提高水中疏水性抗生素的检测限。此外,本研究探索了不同形态(塑料颗粒、塑料薄膜、塑料纤维和纤维球)的MPs对检测灵敏度的影响。结果显示,与其他形态相比,纤维球MPs对水中抗生素的吸附和解吸能力更强。将此方法用于检测实际河水中的抗生素,ENR、CPFX和TCS的最低检测浓度分别为10-10M、10-8M和10-8M。这说明,此方法可简单、快速且廉价地监测水中的抗生素。然而,SERS检测限受检测仪器、SERS基底类型与目标物等多方面因素影响。为明确各影响因素对抗生素检测限的敏感度,本研究拟通过贝叶斯网络模型对SERS检测抗生素的影响因素进行研究。分析整理近十年来SCI E关于抗生素检测的研究报告共110篇,提取研究共有的抗生素检测影响因素作为贝叶斯网络的节点并确定其阈值。通过专家知识编辑与机器学习相结合的方法构建贝叶斯网络,利用Ge NIe软件进行参数学习,并对所构建贝叶斯网络的有效性进行验证。分析结果表明,抗生素种类与基底类型为高敏感度节点,同时也是最大致因量节点。而预测结果表明抗生素类型为青霉素类、氯霉素类和四环素类,基底类型为功能化材料基底、半导体材料基底、柔性基底与3D立体基底时有较高的概率实现抗生素的痕量检测,原因诊断结果与其一致。本研究所构建贝叶斯网络模型,为今后基于SERS对抗生素检测限的研究提供了参考。
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