【摘 要】
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胆固醇是人体中非常重要的物质,与多种疾病紧密相关。检测细胞内胆固醇对相关疾病的早期诊断具有重要意义。而目前细胞内胆固醇的检测方法较为缺乏。因此,急需发展一种强有力
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胆固醇是人体中非常重要的物质,与多种疾病紧密相关。检测细胞内胆固醇对相关疾病的早期诊断具有重要意义。而目前细胞内胆固醇的检测方法较为缺乏。因此,急需发展一种强有力的检测方法监测细胞内的胆固醇。近年来,表面增强拉曼光谱(Surface-enhanced Raman scattering,SERS)技术因高特异性、高灵敏性、光稳定性等优势在生物医学应用领域体现了巨大的潜力。但信号重复性问题是SERS技术用于商业化定量分析的一大难点。本文提出构建联合内标法、机器学习方法的核壳拉曼探针体系,实现可靠的细胞内胆固醇定量检测。首先,本文制备了含内标拉曼信号分子的金-银核-壳SERS基底(Au@BDT@Ag),再经表面修饰后作为SERS纳米探针(Au@BDT@Ag@MPBA),以内标分子拉曼信号为校准信号,构建结合机器学习经典最小二乘法的Au@BDT@Ag@MPBA SERS探针体系,应用于液体、细胞内的胆固醇及双氧水检测。该检测体系能在复杂的SERS光谱中,智能提取出有效信号,并通过内标校准信号显著降低SERS信号波动,将线性相关度从0.55提高至0.99,实现可靠的定量检测。
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