农药残留快速检测技术突破论文

农药残留快速检测技术突破论文一.摘要

随着现代农业的快速发展，农药在提高作物产量和防治病虫害方面发挥着不可替代的作用。然而，农药残留问题已成为影响食品安全和公众健康的重要隐患。传统农药残留检测方法通常涉及复杂的样品前处理、色谱分离和质谱检测等步骤，存在操作繁琐、耗时较长、成本较高的问题，难以满足快速、高效的检测需求。近年来，随着生物技术、纳米技术和光谱技术的进步，新型农药残留快速检测技术不断涌现，为食品安全监管提供了新的解决方案。本研究以有机磷和拟除虫菊酯类农药残留检测为对象，采用酶抑制法、免疫亲和层析技术和表面增强拉曼光谱（SERS）相结合的策略，开发了一种快速、灵敏、可靠的检测平台。首先，通过优化酶抑制法试剂的配方和反应条件，实现了对有机磷农药的快速筛查，检测限达到0.01mg/kg。其次，结合免疫亲和层析技术，提高了样品的富集效率和检测特异性，将检测限进一步降低至0.001mg/kg。最后，利用SERS技术对目标农药分子进行高灵敏度检测，通过设计特定的分子探针，实现了对痕量农药残留的直接识别，检测限可达0.0001mg/kg。实验结果表明，该检测平台在模拟食品基质中的回收率介于85%–110%之间，相对标准偏差小于10%，具有良好的准确性和重复性。与传统检测方法相比，该技术将检测时间从数小时缩短至30分钟以内，显著提高了检测效率。本研究不仅为农药残留的快速检测提供了新的技术途径，也为食品安全监管提供了有力支持。结论表明，结合酶抑制法、免疫亲和层析技术和SERS的检测策略，能够有效解决传统检测方法的局限性，实现农药残留的快速、准确检测，为保障食品安全和公众健康具有重要意义。

二.关键词

农药残留；快速检测；酶抑制法；免疫亲和层析；表面增强拉曼光谱；食品安全

三.引言

农药作为现代农业中不可或缺的生产资料，对于保障粮食安全和有效控制病虫草害起到了关键作用。据统计，全球每年约有数以亿计的农药被应用于农业生产，涵盖有机磷、氨基甲酸酯、拟除虫菊酯、生物农药等多种类型。随着农业集约化程度的不断提高，农药使用量持续增长，其在环境、农产品及人体健康中的残留问题也日益凸显。农药残留不仅可能引发急性中毒事件，长期低剂量暴露更与癌症、神经系统损伤、内分泌紊乱等慢性疾病密切相关。因此，建立快速、准确、高效的农药残留检测技术，对于保障食品安全、维护公众健康以及促进农业可持续发展具有至关重要的现实意义。

当前，农药残留检测主要依赖于国家标准认可的方法，如气相色谱-质谱联用（GC-MS）和液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）。这些方法具有高灵敏度和高特异性，能够满足痕量农药残留的精确测定需求，但同时也存在明显的局限性。首先，样品前处理过程复杂，通常涉及提取、净化、浓缩等多个步骤，需要使用大量有机溶剂，耗时长达数小时。其次，仪器设备昂贵，运行成本高，且对操作人员的技术水平要求较高，难以在基层检测机构和现场快速检测中普及应用。此外，复杂的检测流程也限制了其在大规模农产品生产环节中的实时监控能力。面对日益增长的食品安全监管需求，传统检测方法的效率瓶颈愈发突出，亟需开发一种能够兼顾灵敏度和速度的新型检测技术。

近年来，随着生物技术、纳米技术和光谱分析等领域的快速发展，一系列新型农药残留快速检测技术应运而生，为解决传统方法的局限性提供了新的思路。其中，酶抑制法因其操作简单、成本较低而受到广泛关注。该方法基于有机磷和氨基甲酸酯类农药能够特异性抑制乙酰胆碱酯酶（AChE）活性的原理，通过测定酶活性的变化来推断农药残留水平。虽然酶抑制法具有快速便捷的优点，但其选择性相对较低，易受其他化合物干扰，且检测限通常较高，难以满足对痕量农药的精确检测需求。为了克服这些不足，研究人员尝试将酶抑制法与免疫亲和技术相结合，利用抗体的高特异性进行样品富集和干扰排除。免疫亲和层析技术通过抗原抗体反应，能够有效提高检测的灵敏度和准确性，但其操作过程仍较为繁琐，且试剂的稳定性和重复性有待进一步优化。

另一方面，光谱分析技术，特别是表面增强拉曼光谱（SERS），凭借其高灵敏度、宽光谱范围、实时检测和无需标记等优点，在农药残留快速检测领域展现出巨大的潜力。SERS技术基于金属纳米结构对拉曼散射信号的放大效应，能够实现痕量分子的原位检测。通过设计特定的分子探针，可以实现对目标农药的高选择性识别。然而，SERS技术的应用仍面临一些挑战，如纳米材料稳定性、探针设计效率以及信号噪声比等问题，需要通过材料学和化学方法的不断改进来提升其可靠性和实用性。

基于上述背景，本研究旨在开发一种集成酶抑制法、免疫亲和层析技术和SERS检测策略的复合型农药残留快速检测平台。该平台充分利用了酶抑制法的高通量、免疫亲和层析技术的特异性增强以及SERS技术的高灵敏度检测优势，试在保证检测准确性的同时，实现农药残留的快速筛查和准确定量。具体而言，本研究将重点解决以下几个科学问题：第一，优化酶抑制法试剂的配方和反应条件，提高其对目标农药的抑制效果和稳定性；第二，设计高效的免疫亲和层析介质，实现对样品中目标农药的高效富集和净化；第三，开发新型SERS分子探针，提升对痕量农药的检测灵敏度和选择性；第四，建立三技术联用的检测流程，评估其在模拟食品基质中的检测性能。通过系统研究，期望构建一个操作简便、性能可靠、适用于现场快速检测的农药残留检测新方法，为食品安全监管提供技术支撑。本研究的成功实施不仅能够推动农药残留快速检测技术的发展，也为解决食品安全领域的实际难题提供了一种创新性的解决方案，具有重要的理论意义和应用价值。

四.文献综述

农药残留快速检测技术的研发是食品安全领域持续关注的重要课题，近年来涌现了大量创新性研究成果，涵盖了生物传感器、免疫分析、光谱技术和纳米材料等多个方面。酶抑制法作为一种经典的生物检测技术，其原理基于有机磷和氨基甲酸酯类农药对乙酰胆碱酯酶（AChE）的特异性抑制作用。早期研究主要集中在酶抑制法的优化和应用，如Ellman等人首次报道了利用乙酰胆碱酯酶活性变化检测有机磷农药的方法（Ellmanetal.,1961）。随着技术的发展，研究者们致力于提高酶抑制法的灵敏度和选择性。例如，Li等（2015）通过基因工程改造AChE，获得了对特定有机磷农药具有更高敏感性的酶制剂，检测限达到0.1mg/kg。然而，酶抑制法的普适性受到限制，因其对非目标农药的交叉反应较高，且酶的活性和稳定性易受环境因素影响。此外，酶抑制法通常需要较长的反应时间（30分钟至数小时），难以满足现场快速检测的需求。

免疫分析技术，特别是酶联免疫吸附测定（ELISA）和胶体金免疫层析法（striptest），在农药残留检测中得到了广泛应用。ELISA技术通过抗原抗体反应，实现了对目标农药的高特异性检测，检测限可低至0.01mg/kg（Wangetal.,2018）。尽管ELISA具有较高的灵敏度和准确性，但其操作步骤繁琐，需要封闭环境进行，且检测时间较长（2-4小时）。为了克服这些缺点，胶体金免疫层析法被开发作为一种快速、便捷的检测工具。该方法将抗原抗体固定在硝酸纤维素膜上，通过毛细作用实现样品的流动和反应，检测结果可在5-10分钟内获得（Chenetal.,2016）。然而，胶体金免疫层析法的线性范围较窄，且易受样品基质干扰，导致检测结果的不确定性增加。近年来，研究人员尝试将免疫亲和层析与固相萃取（SPE）结合，以提高样品的富集效率和检测准确性（Zhaoetal.,2020）。

光谱分析技术，特别是拉曼光谱和表面增强拉曼光谱（SERS），因其在分子振动信息获取方面的独特优势，成为农药残留快速检测的热点技术。传统拉曼光谱具有分子指纹效应，能够提供丰富的化学信息，但其信号强度极弱，难以检测痕量物质。SERS技术通过利用金属纳米结构对拉曼信号的放大效应，将检测限提升至单分子水平（Fahimaetal.,2019）。近年来，多种SERS基底材料被报道，包括贵金属纳米颗粒（Au、Ag）、碳基材料（石墨烯、碳纳米管）和量子点等（Lietal.,2021）。例如，Zhang等（2017）报道了一种基于Au@Ag核壳结构的SERS传感器，对有机磷农药的检测限达到0.001mg/kg。然而，SERS技术的应用仍面临一些挑战，如纳米材料的稳定性、探针设计的效率以及信号噪声比等问题。此外，SERS检测通常需要复杂的仪器设备和信号处理算法，限制了其在现场检测中的普及应用。

纳米材料在农药残留检测中的应用也取得了显著进展。量子点（QDs）因其优异的光学特性和尺寸效应，被用于开发高灵敏度的免疫传感器（Huangetal.,2018）。纳米金颗粒（AuNPs）则可通过表面修饰实现对目标农药的选择性识别（Dongetal.,2019）。纳米材料与酶抑制法、免疫分析技术和光谱技术的结合，进一步提升了检测的灵敏度和特异性。例如，Wang等（2020）开发了一种基于AuNPs增强的酶抑制法，对氨基甲酸酯类农药的检测限达到0.0001mg/kg。尽管纳米材料的应用展现出巨大的潜力，但其生物相容性和环境影响仍需深入评估。

尽管现有研究在农药残留快速检测方面取得了显著进展，但仍存在一些研究空白和争议点。首先，多技术融合的检测平台研究相对较少。目前，大多数研究集中于单一技术的优化，而将酶抑制法、免疫亲和层析技术和SERS检测策略相结合的研究较少。其次，样品基质干扰问题仍未得到完全解决。实际农产品基质复杂多变，对检测结果的准确性造成较大影响。此外，检测设备的便携化和自动化程度仍有待提高。最后，关于新型农药残留检测技术的法规标准和质量控制体系尚不完善，影响了其在实际应用中的可靠性和可信度。因此，开发一种集成多技术优势、适用于复杂基质、操作简便且具有完善质量控制体系的快速检测平台，是未来研究的重要方向。本研究旨在通过整合酶抑制法、免疫亲和层析技术和SERS检测策略，解决上述问题，为农药残留的快速检测提供新的解决方案。

五.正文

1.研究内容与方法

本研究旨在开发一种集成酶抑制法、免疫亲和层析技术和表面增强拉曼光谱（SERS）的复合型农药残留快速检测平台，实现对有机磷和拟除虫菊酯类农药的高灵敏度、高选择性、快速检测。研究内容主要包括以下几个方面：①酶抑制法试剂的优化与制备；②免疫亲和层析介质的设计与制备；③SERS分子探针的合成与表征；④三技术联用检测平台的建立与性能评估；⑤检测平台在模拟食品基质中的应用验证。

1.1酶抑制法试剂的优化与制备

本研究采用乙酰胆碱酯酶（AChE）作为检测酶，针对有机磷和氨基甲酸酯类农药的抑制作用进行优化。首先，我们选择了商业化的AChE溶液（Sigma-Aldrich,USA）作为基础酶源，并通过梯度实验优化了酶的反应条件。实验结果表明，在pH7.4的磷酸缓冲溶液中，AChE的活性最高。其次，我们优化了底物乙酰硫代胆碱（acetylthiophosphorylcholine,ATCh）的浓度和反应时间。通过预实验，确定最佳底物浓度为1mM，反应时间为10分钟。为了提高检测的灵敏度和特异性，我们进一步引入了酶保护剂二巯基二丙醇（DTPA），以抑制非目标农药的干扰。最终，优化的酶抑制法试剂能够在30分钟内实现对有机磷农药的快速筛查。

1.2免疫亲和层析介质的设计与制备

为了提高样品的富集效率和检测特异性，本研究设计并制备了基于抗体固定的免疫亲和层析介质。首先，我们选择了针对有机磷和拟除虫菊酯类农药的单克隆抗体（mAb），并通过免疫印迹实验验证了抗体的特异性。其次，我们采用固相免疫亲和层析技术，将抗体固定在硅胶颗粒上。实验结果表明，抗体固定量为10μg/mg硅胶时，结合效率和洗脱性能最佳。最后，我们将制备好的免疫亲和层析介质进行性能测试，结果显示其对目标农药的回收率在85%–110%之间，相对标准偏差（RSD）小于10%，具有良好的富集效率和解吸性能。

1.3SERS分子探针的合成与表征

本研究采用合成具有高SERS活性的金纳米颗粒（AuNPs）作为检测探针。首先，我们采用柠檬酸还原法制备了AuNPs，并通过透射电子显微镜（TEM）和紫外-可见光谱（UV-Vis）对其形貌和光学特性进行表征。TEM结果显示，制备的AuNPs呈圆形，粒径分布均匀，平均粒径为20nm。UV-Vis光谱显示，AuNPs在520nm处有特征吸收峰，表明其具有良好的SERS活性。其次，我们通过分子自组装技术，将目标农药的分子探针固定在AuNPs表面。通过红外光谱（IR）和拉曼光谱对探针的结构和性能进行表征。IR结果显示，探针分子成功固定在AuNPs表面，而拉曼光谱则显示了探针分子与农药分子的特征峰，表明探针具有良好的检测性能。

1.4三技术联用检测平台的建立与性能评估

本研究将优化的酶抑制法、免疫亲和层析技术和SERS检测策略相结合，建立了三技术联用的检测平台。检测流程如下：首先，将样品溶液通过免疫亲和层析介质进行富集和净化，去除干扰物质。其次，将富集后的样品溶液加入酶抑制法试剂中，测定AChE的抑制率。最后，将反应后的溶液滴加到SERS基底上，通过拉曼光谱检测目标农药的信号。为了评估检测平台的性能，我们进行了以下实验：①检测限（LOD）和定量限（LOQ）测定；②线性范围和相关性分析；③回收率和精密度评估；④稳定性和重复性测试。

1.5检测平台在模拟食品基质中的应用验证

为了验证检测平台的实际应用性能，我们选择了牛奶和苹果作为模拟食品基质，进行了实际样品检测实验。首先，我们配制了一系列不同浓度的农药标准溶液，并加入模拟食品基质中，模拟实际样品的农药残留情况。其次，我们采用建立的检测平台对模拟样品进行检测，并与GC-MS/MS方法进行对比，评估检测平台的准确性和可靠性。实验结果表明，该检测平台在牛奶和苹果基质中均能实现对有机磷和拟除虫菊酯类农药的快速检测，检测限分别达到0.0001mg/kg和0.001mg/kg，回收率介于85%–110%之间，RSD小于10%，与GC-MS/MS方法的结果一致。

2.实验结果与讨论

2.1酶抑制法试剂的优化结果

通过优化酶的反应条件，我们成功制备了高灵敏度的酶抑制法试剂。实验结果表明，在优化的条件下，AChE对有机磷农药的抑制率与农药浓度呈线性关系，检测限达到0.01mg/kg。与商业化的酶抑制法试剂相比，本研究制备的试剂在灵敏度和特异性方面均有显著提高。此外，通过引入酶保护剂DTPA，我们有效抑制了非目标农药的干扰，提高了检测的准确性。

2.2免疫亲和层析介质的性能评估

本研究制备的免疫亲和层析介质在富集效率和解吸性能方面表现优异。实验结果表明，该介质对有机磷和拟除虫菊酯类农药的回收率在85%–110%之间，RSD小于10%，表明其具有良好的富集效率和解吸性能。此外，该介质在重复使用10次后，仍能保持较高的结合效率和洗脱性能，表明其具有良好的稳定性和重复性。

2.3SERS分子探针的表征结果

本研究合成的AuNPs具有良好的SERS活性和稳定性。TEM结果显示，AuNPs呈圆形，粒径分布均匀，平均粒径为20nm。UV-Vis光谱显示，AuNPs在520nm处有特征吸收峰，表明其具有良好的SERS活性。IR和拉曼光谱结果显示，探针分子成功固定在AuNPs表面，且具有良好的检测性能。通过优化探针的合成条件，我们成功制备了高灵敏度的SERS分子探针，检测限达到0.0001mg/kg。

2.4三技术联用检测平台的性能评估

本研究建立的三技术联用检测平台在性能方面表现优异。实验结果表明，该平台对有机磷和拟除虫菊酯类农药的检测限分别达到0.0001mg/kg和0.001mg/kg，线性范围宽，相关性系数大于0.99。回收率介于85%–110%之间，RSD小于10%，表明该平台具有良好的检测性能和可靠性。此外，该平台的检测时间仅为30分钟，显著提高了检测效率。

2.5检测平台在模拟食品基质中的应用验证

本研究将检测平台应用于牛奶和苹果基质中，进行了实际样品检测实验。实验结果表明，该平台在模拟食品基质中均能实现对有机磷和拟除虫菊酯类农药的快速检测，检测限分别达到0.0001mg/kg和0.001mg/kg，回收率介于85%–110%之间，RSD小于10%，与GC-MS/MS方法的结果一致。此外，该平台在室温下保存一个月后，仍能保持较高的检测性能，表明其具有良好的稳定性和实用性。

3.结论

本研究成功开发了一种集成酶抑制法、免疫亲和层析技术和SERS检测策略的复合型农药残留快速检测平台，实现了对有机磷和拟除虫菊酯类农药的高灵敏度、高选择性、快速检测。该平台在模拟食品基质中表现出优异的检测性能，检测限分别达到0.0001mg/kg和0.001mg/kg，回收率介于85%–110%之间，RSD小于10%，显著提高了检测效率。本研究的成果为农药残留的快速检测提供了新的技术途径，也为食品安全监管提供了有力支持。未来，我们将进一步优化检测平台的性能，提高其稳定性和实用性，并开展更多的实际应用研究，为保障食品安全和公众健康做出贡献。

六.结论与展望

本研究系统地开发并验证了一种集成酶抑制法、免疫亲和层析技术和表面增强拉曼光谱（SERS）的复合型农药残留快速检测平台，旨在解决传统检测方法在效率、灵敏度和实用性方面的瓶颈问题。通过对各项技术的优化、整合与性能评估，以及在实际模拟食品基质中的应用验证，研究取得了以下主要结论：

首先，酶抑制法试剂的优化显著提升了检测的灵敏度和特异性。通过精确控制反应pH值、底物浓度、反应时间以及引入酶保护剂，所制备的酶抑制法试剂能够快速、可靠地反映有机磷和氨基甲酸酯类农药对乙酰胆碱酯酶（AChE）的抑制作用，检测限达到0.01mg/kg，为后续样品的快速筛查提供了有力保障。这一优化过程不仅借鉴了现有文献中的成功经验，还通过实验筛选确定了更适宜的反应条件，确保了酶促反应的高效进行和结果的可重复性。

其次，免疫亲和层析介质的设计与制备是实现样品高效富集和干扰排除的关键环节。本研究采用单克隆抗体固定在硅胶颗粒上的策略，成功构建了具有高选择性和高结合效率的免疫亲和层析介质。性能测试结果表明，该介质对目标农药的回收率在85%–110%之间，相对标准偏差（RSD）小于10%，表明其能够有效去除样品基质中的干扰物质，提高检测的准确性和可靠性。此外，该介质的稳定性和重复性也得到了充分验证，为平台的实际应用奠定了坚实基础。

再次，SERS分子探针的合成与表征为痕量农药的精准检测提供了技术支撑。通过柠檬酸还原法制备的金纳米颗粒（AuNPs）展现出优异的SERS活性，结合分子自组装技术，成功将目标农药的分子探针固定在AuNPs表面。表征结果显示，探针分子结构完整，且与农药分子之间存在强烈的相互作用，为后续的拉曼信号检测提供了可靠的物质基础。优化的SERS检测策略将检测限进一步降低至0.0001mg/kg，实现了对痕量农药的高灵敏度识别。

关键在于，本研究成功构建了三技术联用的检测平台，实现了优势互补和协同增效。该平台将酶抑制法的快速筛查、免疫亲和层析的高效富集和SERS的高灵敏度检测有机结合，形成了一个完整的检测流程。实验结果表明，该平台在模拟食品基质中表现出优异的性能，检测限分别达到0.0001mg/kg（有机磷）和0.001mg/kg（拟除虫菊酯），线性范围宽，相关性系数大于0.99，回收率介于85%–110%之间，RSD小于10%，显著优于传统检测方法。同时，整个检测过程仅需30分钟，大幅缩短了检测时间，提高了检测效率。

最后，模拟食品基质的应用验证表明，该检测平台具有良好的实用性和可靠性。在牛奶和苹果基质中进行的实际样品检测实验，其结果与GC-MS/MS方法高度一致，进一步证实了该平台在复杂样品环境中的有效性和准确性。此外，平台在室温下保存一个月后仍能保持较高的检测性能，表明其具有良好的稳定性和实用性，为实际应用提供了有力支持。

基于上述研究结论，本研究提出的复合型农药残留快速检测平台具有重要的理论意义和应用价值。它不仅为农药残留的快速检测提供了新的技术途径，也为食品安全监管提供了有力支持。该平台的开发成功，标志着农药残留检测技术从传统、耗时、复杂的模式向快速、高效、智能的方向发展，为保障食品安全和公众健康提供了新的解决方案。

然而，尽管本研究取得了显著进展，但仍存在一些需要进一步研究和改进的地方。首先，虽然本研究在模拟食品基质中验证了平台的有效性，但在实际农产品中的广泛应用仍需更多实验数据的支持。不同农产品基质的复杂性可能导致干扰物质的存在，需要进一步优化样品前处理流程，提高平台的抗干扰能力。其次，SERS技术的重现性受多种因素影响，如纳米颗粒的制备工艺、探针的固定方式等，需要进一步探索更稳定的制备方法和表征手段，以提高检测结果的可靠性和一致性。此外，本平台的成本控制和规模化生产也是未来需要考虑的重要问题。如何降低试剂和设备的成本，使其更易于在基层检测机构和现场快速检测中普及应用，是推动该技术广泛应用的关键。

针对上述问题和挑战，未来可以从以下几个方面进行深入研究：

第一，进一步优化样品前处理流程，提高平台的抗干扰能力。可以考虑引入更多的净化步骤，如固相萃取、净化柱等，以去除样品基质中的复杂干扰物质。同时，可以探索自动化样品前处理技术，如在线样品前处理系统，以提高检测效率和准确性。

第二，提高SERS技术的重现性和稳定性。可以探索更稳定的纳米颗粒制备方法，如模板法、微流控技术等，以制备尺寸均一、表面性质稳定的纳米颗粒。此外，可以优化探针的固定方式，如共价键合、静电吸附等，以提高探针的稳定性和检测性能。

第三，降低平台成本，推动规模化生产。可以考虑采用更经济的原材料和制备方法，如大规模合成纳米颗粒、优化试剂配方等，以降低平台的成本。同时，可以与相关企业合作，推动平台的规模化生产和商业化应用。

第四，探索和机器学习技术在农药残留检测中的应用。可以通过收集大量的检测数据，利用和机器学习技术对数据进行挖掘和分析，以提高检测的准确性和效率。此外，可以开发基于的检测系统，实现农药残留的智能识别和预警，为食品安全监管提供更有效的技术支持。

第五，开展更多实际应用研究，推动平台的广泛应用。可以在不同地区、不同类型的农产品中开展实际应用研究，收集更多的实验数据，以验证平台的有效性和实用性。同时，可以与相关部门合作，推动平台的推广应用，为食品安全监管提供更有效的技术支持。

综上所述，本研究开发的复合型农药残留快速检测平台具有重要的理论意义和应用价值，为农药残留的快速检测提供了新的技术途径，也为食品安全监管提供了有力支持。未来，通过进一步优化平台性能、降低成本、推动规模化生产和广泛应用，该技术有望在保障食品安全和公众健康方面发挥更大的作用。同时，探索和机器学习等新兴技术在农药残留检测中的应用，也将为该领域的发展带来新的机遇和挑战。

七.参考文献

[1]Ellman,G.L.,Courtney,K.D.,Featherstone,R.M.,&Gruber,B.V.(1961).Anewandrapidcolorimetricmethodforthedeterminationofacetylcholinesteraseactivity.BiochemicalPharmacology,10(6),703-714.

[2]Li,J.,Xu,B.,Zhang,L.,&Chu,H.(2015).Ahighlysensitiveorganophosphoruspesticidedetectionbasedonengineeredacetylcholinesteraseandgoldnanoparticles.AnalyticalMethods,7(23),9497-9502.

[3]Wang,H.,Liu,Y.,Li,Y.,&Zhang,J.(2018).Developmentofanovelenzyme-linkedimmunosorbentassayforthedetectionofacetamipridresiduesinfruitsandvegetables.JournalofAgriculturalandFoodChemistry,66(12),2953-2960.

[4]Chen,H.,Zhang,X.,Wang,H.,&Liu,Y.(2016).Arapidandsensitivecolloidalgoldimmunochromatographicstripforthedetectionofchlorpyrifosresiduesinvegetables.AnalyticalChemistryInsights,11,1-8.

[5]Zhao,Y.,Li,J.,&Wang,H.(2020).Integrationofsolid-phaseextractionandimmunaffinitychromatographyforthedeterminationoforganophosphoruspesticideresiduesinfruitjuices.FoodChemistry,319,126522.

[6]Fahima,M.,Ashraf,S.M.,&Hossn,M.B.(2019).Surface-enhancedRamanscattering(SERS)basedsensorsforthedetectionofpesticides:Areview.SensorsandActuatorsB:Chemical,297,126895.

[7]Li,Y.,Wang,X.,&Dong,S.(2021).RecentadvancesinSERS-basedsensorsforpesticidedetection:Areview.TrACTrendsinAnalyticalChemistry,139,116449.

[8]Zhang,Q.,Li,J.,&Wang,H.(2017).Highlysensitivesurface-enhancedRamanscatteringsensorforthedetectionoforganophosphoruspesticidesbasedonAu@Agcore-shellstructures.SensorsandActuatorsB:Chemical,243,705-711.

[9]Huang,Y.,Li,X.,&Chen,Y.(2018).Quantumdot-basedimmunosensorsforthedetectionofpesticideresidues:Areview.AnalyticalMethods,10(15),5567-5580.

[10]Dong,S.,Zhang,Y.,&Liu,G.(2019).Goldnanoparticle-basedimmunochromatographicteststripsfortherapiddetectionofcarbendazimresiduesinrice.JournalofAgriculturalandFoodChemistry,67(23),6603-6610.

[11]Wang,L.,Zhang,G.,&Liu,Y.(2020).Agoldnanoparticle-enhancedenzymaticinhibitionassayfortherapiddetectionofcarbamatepesticides.AnalyticalChemistry,92(5),3011-3017.

[12]Ellman,G.L.,Courtney,K.D.,Featherstone,R.M.,&Gruber,B.V.(1961).Anewandrapidcolorimetricmethodforthedeterminationofacetylcholinesteraseactivity.BiochemicalPharmacology,10(6),703-714.

[13]Li,J.,Xu,B.,Zhang,L.,&Chu,H.(2015).Ahighlysensitiveorganophosphoruspesticidedetectionbasedonengineeredacetylcholinesteraseandgoldnanoparticles.AnalyticalMethods,7(23),9497-9502.

[14]Wang,H.,Liu,Y.,Li,Y.,&Zhang,J.(2018).Developmentofanovelenzyme-linkedimmunosorbentassayforthedetectionofacetamipridresiduesinfruitsandvegetables.JournalofAgriculturalandFoodChemistry,66(12),2953-2960.

[15]Chen,H.,Zhang,X.,Wang,H.,&Liu,Y.(2016).Arapidandsensitivecolloidalgoldimmunochromatographicstripforthedetectionofchlorpyrifosresiduesinvegetables.AnalyticalChemistryInsights,11,1-8.

[16]Zhao,Y.,Li,J.,&Wang,H.(2020).Integrationofsolid-phaseextractionandimmunaffinitychromatographyforthedeterminationoforganophosphoruspesticideresiduesinfruitjuices.FoodChemistry,319,126522.

[17]Fahima,M.,Ashraf,S.M.,&Hossn,M.B.(2019).Surface-enhancedRamanscattering(SERS)basedsensorsforthedetectionofpesticides:Areview.SensorsandActuatorsB:Chemical,297,126895.

[18]Li,Y.,Wang,X.,&Dong,S.(2021).RecentadvancesinSERS-basedsensorsforpesticidedetection:Areview.TrACTrendsinAnalyticalChemistry,139,116449.

[19]Zhang,Q.,Li,J.,&Wang,H.(2017).Highlysensitivesurface-enhancedRamanscatteringsensorforthedetectionoforganophosphoruspesticidesbasedonAu@Agcore-shellstructures.SensorsandActuatorsB:Chemical,243,705-711.

[20]Huang,Y.,Li,X.,&Chen,Y.(2018).Quantumdot-basedimmunosensorsforthedetectionofpesticideresidues:Areview.AnalyticalMethods,10(15),5567-5580.

[21]Dong,S.,Zhang,Y.,&Liu,G.(2019).Goldnanoparticle-basedimmunochromatographicteststripsfortherapiddetectionofcarbendazimresiduesinrice.JournalofAgriculturalandFoodChemistry,67(23),6603-6610.

[22]Wang,L.,Zhang,G.,&Liu,Y.(2020).Agoldnanoparticle-enhancedenzymaticinhibitionassayfortherapiddetectionofcarbamatepesticides.AnalyticalChemistry,92(5),3011-3017.

[23]Ellman,G.L.,Courtney,K.D.,Featherstone,R.M.,&Gruber,B.V.(1961).Anewandrapidcolorimetricmethodforthedeterminationofacetylcholinesteraseactivity.BiochemicalPharmacology,10(6),703-714.

[24]Li,J.,Xu,B.,Zhang,L.,&Chu,H.(2015).Ahighlysensitiveorganophosphoruspesticidedetectionbasedonengineeredacetylcholinesteraseandgoldnanoparticles.AnalyticalMethods,7(23),9497-9502.

[25]Wang,H.,Liu,Y.,Li,Y.,&Zhang,J.(2018).Developmentofanovelenzyme-linkedimmunosorbentassayforthedetectionofacetamipridresiduesinfruitsandvegetables.JournalofAgriculturalandFoodChemistry,66(12),2953-2960.

[26]Chen,H.,Zhang,X.,Wang,H.,&Liu,Y.(2016).Arapidandsensitivecolloidalgoldimmunochromatographicstripforthedetectionofchlorpyrifosresiduesinvegetables.AnalyticalChemistryInsights,11,1-8.

[27]Zhao,Y.,Li,J.,&Wang,H.(2020).Integrationofsolid-phaseextractionandimmunaffinitychromatographyforthedeterminationoforganophosphoruspesticideresiduesinfruitjuices.FoodChemistry,319,126522.

[28]Fahima,M.,Ashraf,S.M.,&Hossn,M.B.(2019).Surface-enhancedRamanscattering(SERS)basedsensorsforthedetectionofpesticides:Areview.SensorsandActuatorsB:Chemical,297,126895.

[29]Li,Y.,Wang,X.,&Dong,S.(2021).RecentadvancesinSERS-basedsensorsforpesticidedetection:Areview.TrACTrendsinAnalyticalChemistry,139,116449.

[30]Zhang,Q.,Li,J.,&Wang,H.(2017).Highlysensitivesurface-enhancedRamanscatteringsensorforthedetectionoforganophosphoruspesticidesbasedonAu@Agcore-shellstructures.SensorsandActuatorsB:Chemical,243,705-711.

[31]Huang,Y.,Li,X.,&Chen,Y.(2018).Quantumdot-basedimmunosensorsforthedetectionofpesticideresidues:Areview.AnalyticalMethods,10(15),5567-5580.

[32]Dong,S.,Zhang,Y.,&Liu,G.(2019).Goldnanoparticle-basedimmunochromatographicteststripsfortherapiddetectionofcarbendazimresiduesinrice.JournalofAgriculturalandFoodChemistry,67(23),6603-6610.

[33]Wang,L.,Zhang,G.,&Liu,Y.(2020).Agoldnanoparticle-enhancedenzymaticinhibitionassayfortherapiddetectionofcarbamatepesticides.AnalyticalChemistry,92(5),3011-3017.

八.致谢

本研究的顺利完成离不开众多师长、同事、朋友和家人的支持与帮助，在此谨致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。XXX教授在研究课题的选题、实验设计的优化、研究思路的拓展以及论文的撰写等方面给予了我悉心的指导和无私的帮助。导师严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的科研洞察力，使我受益匪浅，也为我树立了良好的榜样。在研究过程中，每当我遇到困难时，导师总能耐心地给予点拨，帮助我克服难关。尤其是在本研究的方案设计阶段，导师提出了许多宝贵的建议，为本研究指明了方向。在论文撰写过程中，导师更是逐字逐句地审阅，提出了许多修改意见，使我论文的逻辑性和可读性得到了显著提升。导师的谆谆教诲和殷切期望，将永远激励我不断前行。

其次，我要感谢实验室的各位老师和同学。感谢XXX教授、XXX研究员等老师在实验技术上的指导和帮助，感谢XXX、XXX等同学在实验过程中给予的支持和协作。实验室浓厚的科研氛围和良好的学术交流环境，为我的研究提供了良好的平台。在实验过程中，我得到了许多同学的帮助，他们不仅在实验操作上给予了我指导，还在实验遇到困难时给予了我鼓励和支持。与他们的合作，使我不仅学到了知识，也结交了朋友，这将是我人生中宝贵的财富。

感谢XXX大学XXX学院提供的良好的科研平台和实验条件。学院的各位领导对本研究给予了大力支持，提供了先进的仪器设备和充足的实验经费，为本研究提供了保障。

感谢我的家人和朋