CN110579465A - 二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法 - Google Patents

二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法 Download PDF

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CN110579465A CN201911017697.2A CN201911017697A CN110579465A CN 110579465 A CN110579465 A CN 110579465A CN 201911017697 A CN201911017697 A CN 201911017697A CN 110579465 A CN110579465 A CN 110579465A
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Abstract

本发明涉及农药检测领域，具体涉及二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法。该方法包含以下步骤：以水润洗农作物检体的表面以获得含有待测农药分子的润洗液，将该润洗液与含有800至1200mg/L氯化钠、氯化钾、溴化钠、或溴化钾的水溶液等体积混合至少5分钟以获得检测液，将该检测液加载于SERS芯片的奈米金属层以使待测农药分子吸附其上，及利用拉曼光谱仪量测该SERS芯片上所吸附待测农药分子的拉曼散射光谱，以判定该农药分子的类别。本发明方法可在短时间内准确检测多种农产品的微量二硫代氨基甲酸盐类农药残留。

Description

二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法
技术领域
本发明涉及农药检测领域，具体涉及二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法。
背景技术
在亚热带地区，由真菌造成的农作物病害种类繁多，例如炭疽病、晚疫病、叶斑病和锈病等，这是因为温暖潮湿的气候适宜真菌的生长。为防治农作物病害，在农作物生产过程中使用农药难以避免。二硫代氨基甲酸盐(dithiocarbamates)是目前用量最大的农作物杀菌剂种类，俗称有机硫磺剂。二硫代氨基甲酸盐类农药的种类繁多，例如代森锰锌(mancozeb)、丙森锌(propineb)、福美双(thiram)等。此类农药具有生物毒性低、对大多数真菌性病害都有极佳的防治效果、不易产生抗药性、及价格低廉等优点，因此，其被广泛施用于包括叶菜类、根茎菜类、豆菜类、瓜菜类、果菜类、柑橘类、蕈类、及浆果类等农作物，并且不论单剂或混合使用都相当普遍。
尽管二硫代氨基甲酸盐类农药的生物毒性低，并且经时累日的光照雨淋将使残留农药量逐渐减少，但农药使用过量的问题仍然存在。相关研究显示，当个体暴露量超过安全标准，二硫代氨基甲酸盐类农药会改变实验动物的甲状腺激素水平及体重，甚至引发动物的发育异常及畸形。因此，各国皆要求二硫代氨基甲酸盐类农药之使用需合理，并要求农作物中二硫代氨基甲酸盐类农药的残留量需符合规范。
目前最常使用的二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法是气相层析法，其原理是将二硫代氨基甲酸盐类农药在酸性试剂中加热生成二硫化碳(CS2)气体，而后将二硫化碳注入气相层析仪，并由附有波长325nm的硫滤光片之火焰光度检测器检测，再计算农药含量。此种方法可达到定量检测，但是有些蔬果(如十字花科蔬菜)中含有天然硫化物质(如硫醣苷)，在气相层析分析过程中，容易产生假阳性结果。
此外，目前对农药的快速检测方式主要有酶抑制法(生化法)及荧光检测方式。酶抑制法(例如中国台湾专利公告号I325497、M376764、I361893、M470254及M479417)是利用有机磷与氨基甲酸盐类对胆碱酯酶类的剂量依赖性抑制作用，进而判断此类农药残留情况，但此方法无法辨别包括二硫代氨基甲酸盐等其他种类农药。此外，中国台湾专利公告号I323342、M491831与I323342公开一种荧光快速检测法，此方法可快速检测农药残留，但是此方法与生化法皆只能检测农药的总残留量，而无法识别农药的种类。
发明内容
为了克服现有技术中二硫代氨基甲酸盐类农药的快速检测方法只能检出总量而无法进行定性检测的问题，本发明提供一种利用表面增强拉曼光谱(Surface EnhancedRaman Spectroscopy；以下简称SERS)技术的二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法，其是基于表面增强拉曼光谱芯片而开发的一种针对农作物中残留的二硫代氨基甲酸盐农药的快速识别方法。
本发明的二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法包含以下步骤：
(1)表面萃取：以水润洗一农作物检体的表面以获得一含有待测分子的润洗液；
(2)检液反应：将所述润洗液与一增强溶液等体积混合至少5分钟以获得一检测液，其中所述增强溶液为一含有800至1200mg/L的氯化钠、氯化钾、溴化钠、溴化钾、或其任意组合的水溶液；
(3)检液加载：将所述检测液加载于一表面增强拉曼光谱(SERS)芯片的纳米金属层，使检测液中的待测分子吸附于所述纳米金属层；
(4)信号检测：以激光照射所述SERS芯片的纳米金属层以获取所述待测分子的拉曼散射光谱，及判定所述待测分子是否为二硫代氨基甲酸盐类农药。
鉴于利用SERS技术配合固相SERS芯片检测二硫代氨基甲酸盐类农药存在农药分子特征波峰的强度弱且易受农作物检体基质甘扰而导致信号不佳的问题，本发明的另一目的在提供一种提升二硫代氨基甲酸盐类分子的拉曼散射信号强度的方法，包含将一含有二硫代氨基甲酸盐类分子的溶液与一增强溶液等体积混合至少5分钟以获得一供固相检测拉曼散射信号的样品，其中所述增强溶液为一含有800至1200mg/L的氯化钠、氯化钾、溴化钠、溴化钾、或其任意组合的水溶液。
本文所述的二硫代氨基甲酸盐类农药指作为农药使用的二硫代氨基甲酸盐，包括福美双(thiram)、福美铁(ferbam)、代森联(metiram)、丙森锌(propineb)、代森锰锌(mancozeb)、代森锰(maneb)，但不在此限。
本文所述的农作物包括叶菜类、干菜类、根茎菜类、豆菜类、瓜果类、果菜类、柑橘类、梨果类、核果类、浆果类、谷物及蕈类，但不在此限。叶菜类的例子包括青江菜、花椰菜、大白菜、菠菜、芹菜及香菜；干菜类的例子包括韭菜、竹笋及芦笋；根茎菜类的例子包括青葱、洋葱、大蒜、萝卜、土豆、红薯及山药；豆菜类的例子包括四季豆及豌豆；瓜果类的例子包括黄瓜、甜瓜、南瓜及西瓜；果菜类的例子包括西红柿、甜椒及茄子；柑橘类的例子包括柠檬、橘子、柳橙及柚子；梨果类的例子包括苹果、水梨及山楂；核果类的例子包括桃子、李子及杏子；浆果类的例子包括葡萄、草莓、蓝莓、蔓越莓及覆盆子；谷物的例子包括米、小麦、大麦、燕麦、高粱及玉米；及蕈类的例子包括黑木耳及香菇。所述农作物可以是新鲜采集的农作物，或在室温或低温储存的农作物。
本文所述的农作物检体可以是全植株或植株的一部分。对该农作物检体进行表面萃取时，不需经过任何物理性破坏，例如切割、研磨、或粉碎，也不需经过任何化学性破坏，例如以盐类、表面活性剂、或生物性酵素破坏农作物检体的组织或细胞结构。
在表面萃取步骤中，用于润洗农作物检体的溶剂是水，而非其他有机溶剂(例如乙腈、乙酸乙酯、及二甲基亚砜)。因此，此表面萃取步骤的操作简易且不使用有生物毒性的溶剂。
在本发明的一实施例中，水可以是超纯水、蒸馏水、逆渗透纯水、二次水或去离子水。
在本发明的一实施例中，所述农作物检体与水的重量体积比较佳为介于3：1至50：1。该重量体积比可依情况调整为4：1、5：1、6：1、7：1、8：1、9：1、或10：1，或介于11：1至15：1、16：1至20：1、21：1至25：1、26：1至30：1、31：1至35：1、36：1至40：1、41：1至45：1或46：1至50：1。
在本发明的一实施例中，表面萃取步骤中的润洗是重复2次、3次、4次、5次、或6至10次，但不在此限。
在检液反应步骤中，将所述润洗液与所述增强溶液混合以获得所述检测液。所述增强溶液使润洗液中的待测分子更大量地吸附至所述SERS芯片的纳米金属层，因此增强待测分子的拉曼散射信号强度。所述增强溶液所含卤化盐的浓度为介于800至1200mg/L。该浓度可依情况调整为介于601至650mg/L、651至700mg/L、701至750mg/L、751至800mg/L、801至850mg/L、851至900mg/L、901至950mg/L、951至1000mg/L、1001至1050mg/L、1051至1100mg/L、1101至1150mg/L或1151至1200mg/L。
在本发明的一实施例中，所述润洗液与所述增强溶液的混合时间为5至30分钟，但不在此限。
在检液加载步骤中，将所述含有待测分子的检测液加载至所述SERS芯片的纳米金属层。所述纳米金属层透过表面电浆共振(surface plasmon resonance)效应增强待测分子的拉曼散射信号。
本文所述的SERS芯片可以是市售或是自制SERS芯片。在本发明的一实施例中，所述SERS芯片包含一硅基板，且所述硅基板上以物理气相沉积法设置复数个含贵金属材料的直立纳米柱以形成所述纳米金属层。所述硅基板的尺寸约为长2.2mm×宽2.2mm×高1mm。所述纳米柱的平均直径约为280nm，厚度约为400nm；各纳米柱的平均间隔约为150nm。所述纳米金属层的面积约为1mm2至10mm2，例如2.2mm2。
在本发明的一实施例中，所述贵金属材料选自金、银、铜或其任意组合。在本发明的一较佳实施例中，所述纳米柱的主体由银材料构成，且该主体表面包覆一层约10nm的金壳。因此，所述贵金属材料较佳为包含金及银。
在本发明的一实施例中，所述检测液的加载量为1至50μL。该加载量可依情况调整为介于1至5μL、6至10μL、11至15μL、16至20μL、21至25μL、及26至50μL，但不在此限。
在本发明的一实施例中，吸附于所述SERS芯片的纳米金属层的待测分子于信号检测步骤前可被进一步集中至一浓缩区域，其面积远小于纳米金属层的面积。例如，对吸附有待测分子的纳米金属层滴加高挥发性有机溶剂(如丙酮)再照射红外线激光，以使待测分子回溶于该高挥发性有机溶剂，再随溶剂受热挥发而向内集中于一浓缩区域。
在信号检测步骤中，将所述SERS芯片置入一拉曼光谱仪，以激光照射吸附有待测分子的SERS芯片的纳米金属层，以获取待测分子的拉曼散射光谱。透过辨识待测分子的拉曼散射光谱中是否存在特定二硫代氨基甲酸盐类农药的特征波峰，可判定待测分子是否为特定二硫代氨基甲酸盐类农药。
本文所述的拉曼光谱仪可以是市售或自行组装的拉曼光谱仪，其通常包含一激发光源、一外光路系统(包括复数透镜)、一样品容置单元、一分光系统、及一光感测单元。为取得拉曼散射光谱，所述激发光源发出激光，其经由透镜聚焦于样品容置单元中SERS芯片的纳米金属层。待照射适当时间后，由光感测单元收集待测分子的拉曼散射信号，并将其输出为一拉曼散射光谱。
所述激光可为单模态(single mode)或多模态(multi mode)激光。在本发明的一实施例中，激光为单一波长激光，其波长范围介于500nm至1100nm，例如514nm、532nm、633nm、785nm或1064nm；该激光的输出功率介于1mW至500mW。
在本发明的一实施例中，拉曼光谱仪的透镜倍率为4X至20X。
在本发明的一实施例中，激光照射时间较佳为10至300秒；积分时间为20ms至3000ms。该些数值可依情况调整而不在此限。
相比现有技术，本文公开的二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法透过简单操作步骤，能快速检出农作物表面残留的微量二硫代氨基甲酸盐类农药，因此具有使用上的便利性。该方法可在短时间内达成高准确度、高分辨率的定性检测，且可用于半定量检测，因此解决现有化学法无法判断二硫代氨基甲酸盐类农药种类及假阳性检测结果的问题，为化学法提供辅助定性判断。
附图说明
图1显示本发明的二硫代氨基甲酸盐类农药检测方法的流程图；
图2显示青江菜残留的0.1ppm丙森锌的拉曼光谱迭合图(七重复量测)；
图3显示青江菜残留的0.2ppm代森锰锌的拉曼光谱迭合图(七重复量测)；
图4显示青江菜残留的0.05ppm福美铁的拉曼光谱迭合图(七重复量测)；
图5显示花椰菜、大白菜、青葱、西红柿、柠檬、萝卜、黄瓜、四季豆、及黑木耳残留的0.05ppm福美双的拉曼光谱迭合图；
图6显示花椰菜、大白菜、青葱、西红柿、柠檬、萝卜、黄瓜、四季豆及、黑木耳残留的0.2ppm代森联的拉曼光谱迭合图；
图7显示花椰菜、大白菜、青葱、西红柿、柠檬、萝卜、黄瓜、四季豆及黑木耳残留的0.1ppm丙森锌的拉曼光谱迭合图；
图8显示青江菜残留的0.2ppm丙森锌及0.1ppm福美双的拉曼光谱；
图9显示青江菜残留的0.2ppm代森锰锌及0.05ppm福美双的的拉曼光谱；
图10显示代森锰锌经过不同样品处理方法后的拉曼光谱迭合图；
图11显示代森锰锌检测液经历不同反应时间后的拉曼光谱迭合图；
图12显示代森锰锌的主要特征峰1142cm-1处的拉曼散射信号在不同反应时间的强度变化；
图13显示与不同浓度氯化钠水溶液混合所得代森锰锌检测液的拉曼光谱迭合图。
具体实施方式
以下将配合附图进一步说明本发明的实施方式。以下列举的实施例是用以阐明本发明的发明特点及应用，而非以限定本发明的范围，任何熟习此技艺者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可做些许更动与润饰，因此本发明的保护范围当视后附的申请专利范围所界定者为准。
定义
本文中所使用数值为近似值，所有实验数据皆表示在20％的范围内，较佳为在10％的范围内，最佳为在5％的范围内。
请参阅图1所示流程图，本发明的二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法包含以下步骤：
步骤(1)是表面萃取，即以水润洗一农作物检体的表面以获得一包含待测分子的润洗液。在一较佳实施例中，秤取农作物检体的重量，再依农作物检体与水的重量体积比为3：1至50：1，取适当体积的水重复约2至10次润洗该农作物检体的表面，所得润洗液收集于一烧杯。该润洗液就是表面萃取液。由于二硫代氨基甲酸盐类农药于施用后大多附着在农作物检体表面，此表面萃取步骤足以收集残留于农作物的二硫代氨基甲酸盐类。
步骤(2)是检液反应，即将润洗液与一增强溶液等体积混合至少5分钟以获得一检测液，其中该增强溶液是一含有800至1200mg/L的氯化钠、氯化钾、溴化钠、溴化钾、或其任意组合的水溶液。
步骤(3)是检液加载，即将检测液加载于一表面增强拉曼光谱(SERS)芯片的纳米金属层，使检测液中的待测分子吸附于所述纳米金属层。此步骤中，对SERS芯片的纳米金属层滴加检测液后，使待测分子直接吸附于该纳米金属层。更具体而言，该待测分子与构成纳米金属层的金属纳米柱结合。
步骤(4)是信号检测，即以激光照射该SERS芯片的纳米金属层以获取待测分子的拉曼散射光谱，及判定待测分子是否为二硫代氨基甲酸盐类农药。
实施例1
本实施例说明依据本文公开的检测方法去检测被施加0.1ppm丙森锌(propineb)的青江菜的农药残留。
首先，利用细毛刷清除青江菜上的杂质，如泥土、灰尘。以摘取方式将青江菜分为数片含叶柄的单叶，再秤取100克的青江菜单叶作为检体。接着，以镊子将青江菜检体移入烧杯，再以微量吸管取约33mL超纯水对检体表面的不同区域进行润洗，各区域润洗约2至5次。润洗所得液体即为润洗液，其含有待测分子(农药分子)。其后，以微量吸管取10μL该润洗液移入0.2mL离心管，再加入10μL之1000mg/L氯化钠水溶液(4mg试药特级氯化钠溶于4mL去离子水)。所得混合液以吸放或震荡方式均匀混合后于室温下静置5分钟，供检液反应进行，以获得检测液。
检液反应后，取3μL该检测液滴加至一SERS芯片的纳米金属层，使待测分子(农药分子)直接吸附至该纳米金属层。在滴加过程中，需避免微量吸管尖接触到该SERS芯片表面，因此避免纳米金属层的结构被破坏而影响检测结果。
最终，将该吸附有待测分子(农药分子)的SERS芯片置于一便携式拉曼光谱仪的样品容置基座，并启动激光照射该SERS芯片的纳米金属层，以进行拉曼散射信号的实时量测。该拉曼光谱仪有下列规格参数：激发光源为单模态雷射二极管(single-mode laserdiode)，其发射波长为785nm的激光，输出功率为20±1mW；传感器的分辨率<10cm-1，讯杂比(S/N)达500：1，波数(wavenumber)范围为400cm-1至1800cm-1；聚焦物镜的倍率为4X。在量测过程中，激光的照射时间为120秒，积分时间为500ms，量测平均次数为20次。
图2是前述青江菜检体经过处理所得检测液的拉曼光谱迭合图，图中的七条曲线是七次重复量测的结果。该些光谱在471±5cm-1(CSS)、686±5cm-1(CSS)、1006±5cm-1(C＝S)、1045±5cm-1(C＝S)、1149±5cm-1(CH3)、1368±5cm-1(CH3)、及1528cm-1(C-N)有特征波峰，该些波峰分别对应丙森锌的特征官能基的拉曼散射信号。因此，本文公开的检测方法能检出该青江菜有丙森锌残留。
实施例2
本实施例说明依据本文公开的检测方法去检测被施加0.2ppm代森锰锌(mancozeb)的青江菜的农药残留。简言之，利用细毛刷清除青江菜上的杂质，以摘取方式将青江菜分为数片含叶柄的单叶，再秤取100克的青江菜单叶作为检体。接着，以镊子将青江菜检体移入烧杯，再以微量吸管取约33mL蒸馏水对检体表面的不同区域进行润洗约2至5次，以获得含有待测分子(农药分子)的润洗液。其后，以微量吸管取10μL该润洗液移入0.2mL离心管，再加入10μL之900mg/L氯化钠水溶液。所得混合液以吸放或震荡方式均匀混合后于室温下静置5分钟以获得检测液。检液反应后，取3μL该检测液滴加至一SERS芯片的纳米金属层，使待测分子(农药分子)吸附至该纳米金属层。最终，将该SERS芯片置于如实施例1所述的拉曼光谱仪以进行拉曼散射信号的实时量测。
图3是前述青江菜检体经过处理所得检测液的拉曼光谱迭合图，图中的七条曲线是七次重复量测的结果。该些光谱在421±5cm-1(CSS)、996±5cm-1(CCH)、1142±5cm-1(CS2)、1372±5cm-1(CSS)、1533±5cm-1(C-N)有特征波峰，该些波峰分别对应到代森锰锌的特征官能基的拉曼散射信号。因此，本文公开的检测方法能检出该青江菜有代森锰锌残留。
实施例3
本实施例说明依据本文公开的检测方法去检测被施加0.05ppm福美铁(ferbam)的青江菜的农药残留。简言之，利用细毛刷清除青江菜上的杂质，以摘取方式将青江菜分为数片含叶柄的单叶，再秤取100克的青江菜单叶作为检体。接着，以镊子将青江菜检体移入烧杯，再以微量吸管取约33mL去离子水对检体表面的不同区域进行润洗约2至5次，以获得含有待测分子(农药分子)的润洗液。其后，以微量吸管取10μL该润洗液移入0.2mL离心管，再加入10μL之1100mg/L氯化钠水溶液。所得混合液以吸放或震荡方式均匀混合后于室温下静置5分钟以获得检测液。检液反应后，取3μL该检测液滴加至一SERS芯片的纳米金属层，使待测分子(农药分子)吸附至该纳米金属层。最终，将该SERS芯片置于如实施例1所述的拉曼光谱仪以进行拉曼散射信号的实时量测。
图4是前述青江菜检体经过处理所得检测液的拉曼光谱迭合图，图中的七条曲线是七次重复量测的结果。该些光谱在560±5cm-1(CSS)、929±5cm-1(COC)、1149±5cm-1(CH3)、1381±5cm-1(CH3)及1514±5cm-1(CN)有特征波峰，该些波峰分别对应到福美铁的特征官能基的拉曼散射信号。因此，本文公开的检测方法能检出该青江菜有福美铁残留。
实施例4
为试验本文公开的检测方法对不同种类农作物的适用性，依据实施例1所述的检测方法去检测分别被施加0.05ppm福美双(thiram)、0.2ppm代森联(metiram)或0.1ppm丙森锌的多种农作物的农药残留。接受测试的农作物包括花椰菜、大白菜、青葱、西红柿、柠檬、萝卜、黄瓜、四季豆及黑木耳，其中大白菜、西红柿、柠檬、萝卜、及黄瓜各取一个作为检体；花椰菜、青葱、四季豆及黑木耳取重量100克为作为检体。
图5是前述被施加0.05ppm福美双的多种农作物检体经过处理所得检测液的拉曼光谱迭合图。该些光谱在560±5cm-1(CSS)、929±5cm-1(COC)、1149±5cm-1(CH3)、1381±5cm-1(CH3)及1514±5cm-1(CN)有特征波峰，该些波峰分别对应到福美双的特征官能基的拉曼散射信号。因此，本文公开的检测方法能检出前述多种农作物各有福美双残留。
图6是前述被施加0.2ppm代森联的多种农作物检体经过处理所得检测液的拉曼光谱迭合图。该些光谱位在421±5cm-1(CSS)、996±5cm-1(CCH)、1142±5cm-1(CS2)、1372±5cm-1(CSS)及1533±5cm-1(C-N)有特征波峰，该些波峰分别对应到代森联的特征官能基的拉曼散射信号。因此，本文公开的检测方法能检出前述多种农作物各有代森联残留。
图7是前述被施加0.1ppm丙森锌的多种农作物检体经过处理所得检测液的拉曼光谱迭合图。该些光谱位在471±5cm-1(CSS)、686±5cm-1(CSS)、1006±5cm-1(C＝S)、1045±5cm-1(C＝S)、1149±5cm-1(CH3)、1368±5cm-1(CH3)及1528cm-1(C-N)有特征波峰，该些波峰分别对应到丙森锌的特征官能基的拉曼散射信号。因此，本文公开的检测方法能检出前述多种农作物各有丙森锌残留。
实施例5
为试验本文公开的检测方法能否辨识存在单一农作物检体中的二种以上二硫代氨基甲酸盐类农药，依据实施例1所述的检测方法去检测被施加二种二硫代氨基甲酸盐类农药的青将菜的农药残留。
图8是被施加0.2ppm丙森锌及0.1ppm福美双的青江菜检体经过处理所得检测液的拉曼光谱，其所显示波峰对应到丙森锌及福美双的特征波峰，包括471±5cm-1(CSS)、686±5cm-1(CSS)、1006±5cm-1(C＝S)、1190±5cm-1(CS2)、1528cm-1(C-N)等丙森锌的特征波峰，及560±5cm-1(CSS)、929±5cm-1(COC)、1149±5cm-1(CH3)、1381±5cm-1(CH3)、1514±5cm-1(CN)等福美双的特征波峰。
图9是被施加0.2ppm代森锰锌及0.05ppm福美双的青江菜检体经过处理所得检测液的拉曼光谱，其所显示波峰对应到代森锰锌及福美双的特征波峰，包括421±5cm-1(CSS)、996±5cm-1(CCH)、1142±5cm-1(CS2)等代森锰锌的特征波峰，及560±5cm-1(CSS)、929±5cm-1(COC)、1381±5cm-1(CH3)、1514±5cm-1(CN)等福美双的特征波峰。
前述检测结果证实本文公开的检测方法能辨识单一农作物检体中至少二种二硫代氨基甲酸盐类农药。
实施例6
为评估本文公开的检测方法中将二硫代氨基甲酸盐类农药分子与增强溶液混合反应的步骤对该农药分子的拉曼散射信号强度的影响，对一SERS芯片滴加0.5mg/L代森锰锌水溶液与1000mg/L氯化钠水溶液等体积混合5分钟所得混合液3μL。作为对照，对另一SERS芯片先滴加1.5μL的1000mg/L氯化钠水溶液、间隔约10秒再滴加1.5μL 0.5mg/L代森锰锌水溶液，并使该SERS芯片静置5分钟。其后，利用实施例1所述拉曼光谱仪量测吸附于该二SERS芯片上代森锰锌的拉曼光谱。
图10是代森锰锌经过前述二种样品处理方法后的拉曼光谱迭合图。依据该图，当分别滴加氯化钠水溶液与代森锰锌样品至SERS芯片，无法观察到代森锰锌的主要特征峰(1142cm-1处)；相对地，当SERS芯片上加载与氯化钠水溶液混合反应一段时间的代森锰锌样品，可在光谱上见到代森锰锌的主要特征峰。此结果说明本文公开的检测方法中的检液反应步骤，即令含有二硫代氨基甲酸盐类农药的待测样品与增强溶液混合反应，能大幅提升二硫代氨基甲酸盐类农药分子的拉曼散射信号强度。
实施例7
为评估本文公开的检测方法中的检液反应的反应时间(即待测分子与增强溶液混合的时间)对二硫代氨基甲酸盐类农药的拉曼散射信号强度的影响，将外加0.5mg/L代森锰锌的青江菜表面润洗液与1000mg/L氯化钠水溶液各取10μL均匀混合，并将所得混合液于室温下静置0、3、5、10、或20分钟以进行检液反应。其后，依据实施例1所述方法量测所得检测液的拉曼光谱。
图11是代森锰锌检测液经历不同反应时间后的拉曼光谱迭合图；图12显示代森锰锌的主要特征峰1142cm-1处的拉曼散射信号在不同反应时间的强度变化。依据图11及图12，当反应时间为5分钟或超过5分钟，代森锰锌主要特征峰的强度趋于稳定。相对地，当反应时间少于5分钟，该主要特征峰的强度低，且代森锰锌的其他特征峰(如996cm-1处的特征峰)不明显。此结果说明检液反应的时间需要至少5分钟才能得到准确度高的农药检测结果。
实施例8
为评估本文公开的检测方法所使用的增强溶液(如氯化钠水溶液)的浓度对二硫代氨基甲酸盐类农药的拉曼散射信号强度的影响，将0.5mg/L代森锰锌水溶液与500mg/L、1000mg/L或1500mg/L氯化钠水溶液混合5分钟以进行检液反应，再依实施例1所述方法量测所得三种检测液的拉曼光谱。
图13是前述三种代森锰锌检测液的拉曼光谱迭合图，其显示二硫代氨基甲酸盐类农药与1000mg/L氯化钠水溶液反应所得检测液可产生强度足够的拉曼散射信号，因此该检测液的光谱有明显的代森锰锌特征峰。相对地，与500mg/L或1500mg/L氯化钠水溶液反应所得检测液的光谱缺少二硫代氨基甲酸盐类农药的特征峰。此结果说明并非任意浓度的增强溶液皆可有效提升二硫代氨基甲酸盐类农药的拉曼散射信号强度。
综上所述，本文公开的二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法透过简单操作步骤，能快速检出农作物表面残留的微量二硫代氨基甲酸盐类农药，因此具有使用上的便利性。该方法不仅可在短时间内达成高准确度、高分辨率的定性检测，还可用于半定量检测，此系基于农药分子特征波峰的强度与农作物检体中农药含量的正相关性而达成。

Claims (10)

1.一种二硫代氨基甲酸盐类农药的检测方法，其特征在于，包含以下步骤：
(1)以水润洗一农作物检体的表面以获得一含有待测分子的润洗液；
(2)将所述润洗液与一增强溶液等体积混合至少5分钟以获得一检测液，其中所述增强溶液为一含有800至1200mg/L的氯化钠、氯化钾、溴化钠、溴化钾、或其任意组合的水溶液；
(3)将所述检测液加载于一表面增强拉曼光谱(SERS)芯片的纳米金属层，使所述待测分子吸附于所述纳米金属层；
(4)以激光照射所述SERS芯片的纳米金属层以获取所述待测分子的拉曼散射光谱，及判定所述待测分子是否为二硫代氨基甲酸盐类农药。
2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤(1)中使用的水为超纯水、蒸馏水、逆渗透纯水、二次水或去离子水。
3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤(1)中所述农作物检体与水的重量体积比为3：1至50：1。
4.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤(2)中所述增强溶液为1000mg/L的氯化钠水溶液。
5.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤(2)中所述润洗液与所述增强溶液的混合时间为5至30分钟。
6.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤(3)中所述SERS芯片包含一硅基板，且所述硅基板上设置复数个含贵金属材料的纳米柱以形成所述纳米金属层。
7.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述贵金属材料包含金及银。
8.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤(4)中所述激光的波长范围介于500nm至1100nm，且输出功率介于1mW至500mW。
9.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤(4)中的激光照射时间为10至300秒。
10.一种提升二硫代氨基甲酸盐类分子的拉曼散射信号强度的方法，其特征在于，将一含有二硫代氨基甲酸盐类分子的溶液与一增强溶液等体积混合至少5分钟以获得一供固相检测拉曼散射信号的样品，其中所述增强溶液为一含有800至1200mg/L的氯化钠、氯化钾、溴化钠、溴化钾、或其任意组合的水溶液。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3855166A1 (en) * 2020-01-22 2021-07-28 Rambox Sp. z o.o. Sers-based measurement device and corresponding measuring method for detecting pesticides in agricultural products

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1745291A (zh) * 2003-02-18 2006-03-08 英特尔公司 用作活性表面增强拉曼光谱术(sers)基质的涂覆有金属的纳米晶硅
CN1934438A (zh) * 2004-02-04 2007-03-21 英特尔公司 表面增强拉曼散射中使用锂盐的化学增强
CN102041507A (zh) * 2009-10-23 2011-05-04 中国科学院合肥物质科学研究院 顶端包覆银的金纳米棒阵列及其制备方法和应用
CN102774807A (zh) * 2012-07-05 2012-11-14 上海大学 核壳式纳米线阵列拉曼散射增强基底制备方法
CN102976266A (zh) * 2012-12-03 2013-03-20 东南大学 基于金银纳米线阵列的表面增强拉曼散射标记及其制备方法
CN102980879A (zh) * 2012-11-13 2013-03-20 中国科学院长春应用化学研究所 一种表面增强拉曼散射基底的制备方法
CN103837521A (zh) * 2014-03-26 2014-06-04 哈尔滨工业大学 一种氯化钠辅助银纳米颗粒自组装滤纸表面增强拉曼光谱基底的制备方法
CN105158227A (zh) * 2015-06-05 2015-12-16 中物院成都科学技术发展中心 一种制备sers基底的方法
CN107084968A (zh) * 2017-04-07 2017-08-22 吉林大学 一种利用分子模板增强试剂提升sers基底检测灵敏度的方法
CN107225235A (zh) * 2017-06-02 2017-10-03 宁波大学 一种具有sers活性的金/银/聚合物/银核壳纳米蘑菇材料及其制备方法和应用
CN107643276A (zh) * 2016-07-20 2018-01-30 汎锶科艺股份有限公司 用以检验农药残留的表面增强型拉曼光谱检测方法
CN108226134A (zh) * 2018-01-16 2018-06-29 洛阳师范学院 一种能提高l-羟基脯氨酸拉曼光谱检测精确度的方法
CN110208261A (zh) * 2019-07-12 2019-09-06 五邑大学 福美双的快速检测方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1745291A (zh) * 2003-02-18 2006-03-08 英特尔公司 用作活性表面增强拉曼光谱术(sers)基质的涂覆有金属的纳米晶硅
CN1934438A (zh) * 2004-02-04 2007-03-21 英特尔公司 表面增强拉曼散射中使用锂盐的化学增强
CN102041507A (zh) * 2009-10-23 2011-05-04 中国科学院合肥物质科学研究院 顶端包覆银的金纳米棒阵列及其制备方法和应用
CN102774807A (zh) * 2012-07-05 2012-11-14 上海大学 核壳式纳米线阵列拉曼散射增强基底制备方法
CN102980879A (zh) * 2012-11-13 2013-03-20 中国科学院长春应用化学研究所 一种表面增强拉曼散射基底的制备方法
CN102976266A (zh) * 2012-12-03 2013-03-20 东南大学 基于金银纳米线阵列的表面增强拉曼散射标记及其制备方法
CN103837521A (zh) * 2014-03-26 2014-06-04 哈尔滨工业大学 一种氯化钠辅助银纳米颗粒自组装滤纸表面增强拉曼光谱基底的制备方法
CN105158227A (zh) * 2015-06-05 2015-12-16 中物院成都科学技术发展中心 一种制备sers基底的方法
CN107643276A (zh) * 2016-07-20 2018-01-30 汎锶科艺股份有限公司 用以检验农药残留的表面增强型拉曼光谱检测方法
CN107084968A (zh) * 2017-04-07 2017-08-22 吉林大学 一种利用分子模板增强试剂提升sers基底检测灵敏度的方法
CN107225235A (zh) * 2017-06-02 2017-10-03 宁波大学 一种具有sers活性的金/银/聚合物/银核壳纳米蘑菇材料及其制备方法和应用
CN108226134A (zh) * 2018-01-16 2018-06-29 洛阳师范学院 一种能提高l-羟基脯氨酸拉曼光谱检测精确度的方法
CN110208261A (zh) * 2019-07-12 2019-09-06 五邑大学 福美双的快速检测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨永安 等: "微通道SEＲS器件的制备及对有害化学品的检测", 《高等学校化学学报》 *
陈小曼 等: "微膜富集原位表面增强拉曼法测定蔬果中3种残留杀菌剂", 《食品安全质量检测学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3855166A1 (en) * 2020-01-22 2021-07-28 Rambox Sp. z o.o. Sers-based measurement device and corresponding measuring method for detecting pesticides in agricultural products

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