文丨江玉珘
编辑丨江玉珘
前言
拉曼技术包括拉曼光谱及其相关派生方法，已广泛应用于农业、食品和生物系统中物质的检测。
总结了RS和SERS这两种主要的拉曼技术的最新进展，包括技术演进、应用挑战以及光谱处理方法，文章首先介绍了RS的起源、原理、缺陷和发展动向。
包括降噪技术、特征提取或变量选择、建模等，这些方法使得光谱分析能够实现自动化、智能化，无需专业人员干预。
简介拉曼技术涵盖了拉曼光谱及其多种衍生方法，RS是一种散射光谱，能够揭示分子结构信息，它基于激光激发下分析物分子的非弹性碰撞。
通常采集高波长的散射光被称为RS，不同波长的光强度不同，揭示了分子的振动和旋转信息，每个分子结构都有独特的光谱，即RS的指纹特征，这对于分析分子结构具有重要价值。
RS的测量不受分析物形态和状态的限制，使得样品前处理相对简单，RS对水的响应极为微弱，消除了水分干扰的问题。
这是其他分析技术所不具备的优势，考虑到这些优点，RS在掺假和植物病害分析方面得到了广泛应用。
RS的强度仅为激发激光的10^-6倍，这种低灵敏度严重限制了其实际应用，为了克服这个问题。
广泛使用了各种增强方法，包括共振拉曼光谱、相干反斯托克斯拉曼光谱、受激拉曼光谱、表面增强拉曼光谱以及尖端增强拉曼光谱，以提高RS的信号强度。
在这些技术中，SERS应用最为广泛且效果显著，最早由Fleischmann发现，SERS观察到吡啶分子在粗糙银表面上的拉曼信号远强于在溶液中的信号。
相较于传统RS，SERS的增强因子提升了约10^6 – 10^15，有效地克服了正常RS的低灵敏度问题。
这种增强效果主要源于金属表面的局域电场和化合物与增强基材之间的化学相互作用，SERS完美继承了RS的优点。
作为一种高度竞争力的方法，SERS用于快速检测痕量物质除草剂、*虫剂、消毒剂，以及各类食品和农产品中的*菌剂和添加剂。
RS是一项专注于测量样品非弹性散射光频移的技术，在该技术中，当入射光子与分子发生碰撞时，会产生不同频率的散射光子。
这种光子的频率偏移效应被分为低频的斯托克斯拉曼散射和高频的反斯托克斯拉曼散射，RS的基础是拉曼散射效应，通过测量这种散射而获得光谱。
RS的历史可追溯到20世纪上半叶，提出了关于单色辐射随频率变化的散射理论，拉曼发现了光的非弹性散射现象，即拉曼效应，并在同年的实验中首次观察到了这一现象。
RS基于分子的拉曼效应和激发光产生，通过光的非弹性散射引起的频率变化与分子振动能级之间的差异实现。
这种精准匹配使得不同类型的分子具有独特的拉曼光谱，从而成为每种分析物的分子指纹特征。
由于水分子的拉曼散射较为微弱，RS检测过程中不受水分的影响，这些特点使得RS能够显著提升对天然水溶液中特定物质的分子选择能力。
由于普通拉曼散射的效率较低，近几十年来RS的应用受到了限制，随着光学仪器、激光器和纳米技术的迅速发展，涌现出多种技术来提升RS的灵敏度、分辨率和稳定性。
先进的拉曼技术包括RRS、CARS、SRS、FT-RS、共焦显微拉曼光谱、TERS和SERS，RRS是一种测量光子频移的方法，要求入射光的能量与电子跃迁所需的能量相近。。。。。。。。
通过共振激发，电子的振荡电荷位移得以增强，从而直接提高了拉曼散射的效率，相较于传统拉曼散射，共振拉曼散射的增强因子可高达10^8，然而该技术容易受到荧光背景的干扰。
CARS是一种非线性拉曼技术，用于增强拉曼信号，它通过相干激光产生比激发频率更高的信号，被称为反斯托克斯频率技术。
而SRS则是另一种具有强方向性和高散射强度的非线性过程，其增强效果来自双光子过程和模拟拉曼散射。
FT-RS使用波长为1064 nm的掺钕钇铝石榴石激光器作为光源，消除了荧光干扰问题，减少了激光对样品的影响，FT-RS可用于测定含有荧光和光不稳定性的化合物的拉曼光谱。
共焦显微拉曼光谱利用激光扫描共焦显微镜收集拉曼信号，具有高空间分辨率，可分析微米级样品，获得样品的拉曼和显微图像，该技术的缺点是单次检测范围较小。
TERS是一项结合扫描探针显微镜的技术，可将空间分辨率提升至纳米级，它通过将金属尖端或金属纳米粒子与样品紧密接近，形成增强且受限的电场区域，从而提高拉曼信号。
TERS的独特之处在于，由于所有点的电磁场增强相同，可以进行定量分析，TERS改善了RS技术的再现性问题，并且可以在含水和潮湿环境中工作。
SERS可谓是拉曼光谱领域的一个历史性突破，彻底改变了拉曼技术一直以来的低检测灵敏度问题，相较于传统RS获得的微弱信号，SERS产生的拉曼信号强度大得多。
从而推动了增强拉曼技术的深入研究，SERS的增强机制主要可分为物理增强和化学增强两类。
物理增强是指信号增强来自于局部表面等离子体共振，通过贵金属和过渡金属表面产生电磁场实现。
而化学增强则源自金属电子介导的共振拉曼效应，通过电荷转移中间态在所谓的“活性位点”上发生。
虽然SERS具备高灵敏度和低检出限的特点，但其稳定性较差，定量分析方面存在困难，为应对这些问题。
近年来涌现了许多新技术动态SERS、自组装技术、内标技术等，功能化基材也被广泛开发，用以提高SERS的稳定性和可靠性。
光谱分析方法光谱分析方法通常用于处理RS或SERS光谱，以确定分析物的类型和含量，包括降噪、特征提取、变量选择以及建模方法，这些自动化、智能化分析方法有助于推广和普及RS或SERS技术。
在光谱测量过程中，常伴随着诸如荧光背景、探测器和环境噪声、激光波动等干扰因素，这些干扰难以通过设备改进或实验操作完全消除。
采用适当的降噪方法来消除或减少这些干扰的负面影响十分重要，一些常见的降噪方法包括导数、Savitzky-Golay (SG) 平滑、非对称最小二乘法 (asLS)、标准正态变量 (SNV)、小波变换 (WT) 和乘性散点校正 (MSC)。
导数方法不仅能够减少重叠谱带的干扰，还能消除由荧光背景引起的基线漂移，柑橘叶片中叶绿素含量的定量分析就通过对拉曼光谱和光谱一阶导数的处理实现。
使用SG平滑从新鲜肌肉组织中的光谱中去除沙丁胺醇信号，以提高准确性，asLS方法无需先验光谱峰形和基线信息，能快速实现背景基线扣除。
SNV可以消除固体颗粒尺寸、表面散射和光路变化对光谱数据的影响，而MSC则专门用于消除因颗粒分布和尺寸不均匀引起的散射效应。
卡奇里马尼斯等人结合SNV和MSC成功地消除了样品制备和不均匀性对光谱的影响，卞等人在尿液中代谢物光谱的预处理中使用MSC，其预测浓度与实际浓度的相关系数高达0.96。
WT能够进行频谱平滑、去噪和压缩处理，从而可靠地区分和检测有用的分析信号与干扰信号，通过小波变换对胃癌组织的拉曼光谱进行去噪，通过小波重构获得基线校正信息。
这些方法的应用可以有效地扣除荧光背景，消除噪声和基线漂移的干扰，保留光谱的有效信息，从而提高定性和定量模型的分析能力和鲁棒性。
SG平滑可以消除叠加的噪声信号，asLS可以扣除荧光背景，MSC、SNV、WT等方法可有效去除荧光背景和噪声干扰，这些技术为光谱分析提供了强有力的工具。
拉曼光谱仪测量得到的光谱往往包含数百甚至数千个维度，这就不可避免地带来了冗余和不相关的信息，为了处理这些问题，通常会采用特征提取和变量选择的方法来提取主要信息并降低谱的维数。
特征提取旨在按照一定规则对原始谱进行分解或变换，以获得主要成分；而变量选择的目标则是选取关键的特征维度，尽管这两种方法的原理有很大差异，但它们的效果相似。
主要的特征提取方法包括主成分分析、局部线性嵌入、离散余弦变换以及非负矩阵分解，PCA是应用最广泛的特征提取算法之一。
它是一种多元统计分析方法，能够将数据中多个之前相关的变量通过线性组合转化为一组新的无关的综合变量，从而减少新变量的数量并保留大部分信息。
拉曼光谱及其衍生方法如表面增强拉曼光谱等，通过散射光谱实现对不同分子结构的准确表征。
尽管RS灵敏度较低，但通过共振拉曼、相干反斯托克斯拉曼等增强技术，克服了这一问题，其中SERS应用最广。
RS技术的起源可以追溯到20世纪上半叶，随着光学仪器和纳米技术的发展，不断涌现出各种技术以提高RS的灵敏度、分辨率和稳定性。
结论光谱分析方法则用于处理RS和SERS光谱，通过降噪、特征提取和变量选择等手段，提取主要信息并降低谱维数。
这些方法有助于克服光谱中的干扰，提高定性和定量分析的能力，拉曼技术及其衍生方法在农业、食品和生物领域的应用前景广阔。
