近日，海南师范大学物理与电子工程学院赵世华教授、杨伟业讲师课题组在表面增强拉曼散射（SERS）技术应用于水产品抗生素残留检测方面取得新进展。课题组通过种子介导法成功制备了具有良好增强性能和稳定性的金银核壳纳米颗粒（Au@Ag NPs），构建了基于SERS技术的喹诺酮类抗生素快速检测方法，实现了对四种喹诺酮类抗生素的高灵敏定量检测及光谱区分。相关研究成果以“Seed-mediated synthesis of Au@Ag core-shell nanoparticles as SERS substrates for rapid identification and quantification of four quinolone antibiotic residues in aquatic samples”为题，于2026年11月3日在线发表于国际学术期刊《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》。张子雯为论文第一作者，杨伟业讲师为通讯作者，赵世华教授、王丹丹博士后参与了本项研究，海南师范大学为论文第一单位。

随着水产养殖业的快速发展，抗生素在水产病害防治中的应用日益广泛，其潜在残留问题受到持续关注。喹诺酮类抗生素具有广谱抗菌活性，但不合理使用可能导致药物残留及环境污染，对水产品质量安全和生态环境造成潜在风险。传统抗生素残留检测方法通常依赖色谱、质谱等分析技术，虽然具有较高的准确性和灵敏度，但往往存在仪器成本较高、样品前处理较复杂等问题。因此，开发快速、灵敏、操作相对简便的抗生素残留检测技术具有重要意义。

针对上述问题，研究团队采用种子介导生长策略，以金纳米颗粒为核心，通过原位生长银壳构筑Au@Ag核壳纳米结构，结合金纳米颗粒良好的结构稳定性和银纳米颗粒较强的局域表面等离激元增强效应，实现对目标分子拉曼信号的有效增强。以孔雀石绿为探针分子进行性能评价，所制备的SERS基底检测限达到8.17 × 10^-14 mol/L，增强因子达到1.64 × 10⁸，同时表现出良好的批次重复性、信号均匀性及储存稳定性，为后续抗生素残留检测提供了可靠的材料基础。

图1. 基于Au@Ag核壳纳米颗粒的草鱼鱼鳞表面喹诺酮类抗生素SERS检测示意图。

在此基础上，研究团队以恩诺沙星、依诺沙星、左氧氟沙星和甲磺酸达氟沙星四种喹诺酮类抗生素为检测对象，系统研究了不同浓度下的SERS响应及定量检测性能。结果表明，四种抗生素均表现出明显的浓度依赖性拉曼特征信号，检测限分别达到0.00031、0.0049、0.00077和0.0027 ppm。进一步以草鱼鱼鳞为复杂生物基质，在受控抗生素暴露条件下开展直接检测实验，获得了具有良好浓度响应关系的SERS光谱，回收率为83.14%–116.61%，相对标准偏差不超过9.50%，表明该方法在复杂生物基质中具有一定的定量检测潜力。

图2. Au@Ag核壳纳米颗粒对四种喹诺酮类抗生素的SERS检测性能。（a–d）恩诺沙星、依诺沙星、左氧氟沙星和甲磺酸达氟沙星在不同浓度下的SERS光谱；（e–h）对应抗生素的特征峰强度与浓度对数之间的线性关系。

此外，针对四种喹诺酮类抗生素分子结构相似、部分拉曼特征峰存在重叠的问题，研究团队进一步引入主成分分析（PCA）方法，对不同抗生素的SERS光谱进行降维与分类。结果表明，前三个主成分累计解释了86.5%的数据方差，四种抗生素在二维和三维主成分得分图中均呈现出较为明显的聚类与分离特征，实现了对四种结构相似抗生素的有效光谱区分。该结果表明，将SERS技术与化学计量学分析相结合，能够进一步提升复杂分子体系的光谱识别能力，为喹诺酮类抗生素的快速鉴别提供新的研究思路。

图3. 基于主成分分析（PCA）的四种喹诺酮类抗生素SERS光谱分类结果。（a–c）不同主成分组合下的二维PCA得分图；（d）前三个主成分构建的三维PCA得分图。

该研究将Au@Ag核壳纳米颗粒的高灵敏SERS检测性能与化学计量学分析方法相结合，实现了四种喹诺酮类抗生素的定量检测和光谱区分，并验证了该方法在草鱼鱼鳞复杂基质中的应用可行性，为水产养殖环境中抗生素残留的快速筛查与水产品质量安全监测提供了新的研究思路和实验依据。

本研究得到了海南省柔性引才创新平台科研项目（RXPTXM202614）、热带海洋工程材料及评价全国重点实验室开放研究课题（STOEM2025KF020）、海南省院士创新平台专项研究基金（YSPTZX202207）的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.saa.2026.129081