《Microchemical Journal》：Smartphone-associated colorimetric sensing of trace-level gallic acid in foods via
Cardaria chalepense stem extract-derived silver nanoparticles
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本研究利用卡地纳菜茎提取液合成银纳米颗粒（CC-AgNPs），开发了一种基于智能手机集成颜色匹配的高灵敏度没食子酸检测方法，检测限为0.012 μM，范围0.1-40 μM，并通过UPLC验证，具有成本低、操作简便的优势。
阿齐兹·巴卢奇（Aziz Balouch）、艾曼·皮尔扎达（Aiman Pirzada）、迈拉·马斯鲁尔（Maira Masroor）、阿卜杜勒·贾巴尔（Abdul Jabbar）、穆吉布·拉赫曼（Mujeeb Rahman）、扎伊纳布·阿克塔尔（Zainab Akhtar）、古拉姆·穆尔塔扎·卡莱里（Ghulam Murtaza Kaleri）、阿卜杜勒·拉乌夫·贾马利（Abdul Rauf Jamali）、穆罕默德·拉扎·沙阿（Muhammad Raza Shah）、西拉朱丁（Sirajuddin）
HEJ化学研究所，国际化学与生物科学中心，卡拉奇大学，巴基斯坦卡拉奇75270
摘要
本研究旨在开发用于检测食品样品中没食子酸（GA）的光学方法和智能手机集成方法。我们通过优化参数，从
Cardaria Chalepense的茎提取物中合成了银纳米颗粒（CC-AgNPs）。优化后的CC-AgNPs在检测GA方面表现出出色的灵敏度，工作范围为0.1–40 μM，检测限（LOD）为0.012 μM，定量限（LOQ）为0.04 μM。我们使用Android智能手机的颜色识别应用程序，通过RGB匹配快速进行现场检测。为了探索这些纳米颗粒的特性，采用了多种表征工具，包括原子力显微镜（AFM）、场发射扫描电子显微镜（FESEM）、动态光散射（DLS）、Zeta电位（ZP）分析、傅里叶变换红外（FTIR）光谱和X射线衍射（XRD）。CC-AgNPs对GA具有高选择性，几乎没有干扰。与已报道的方法相比，我们提出的方法具有更高的灵敏度和更宽的检测范围。本研究提出了一个创新的、无需仪器的传感平台，能够直接在现场检测GA，消除了对仪器的依赖和复杂的样品制备过程。该方法提供了一种经济高效、用户友好的工具，可用于快速定量食品样品中的GA，并通过UPLC验证结果。基于以上方面，我们基于智能手机的方法在GA检测方面明显优于以往报道的方法。使用绿色合成的CC-AgNPs进行光学和智能手机辅助的GA检测是本研究的一个新颖之处。
引言
3,4,5-三羟基苯甲酸（通常称为没食子酸GA）是水果、蔬菜和其他植物中最常见的酚类化合物之一[1]。GA可以通过色谱技术从各种植物中分离出来，也可以在坦酶（作为酯酶）的催化作用下，通过单宁酸的水解在工业规模上合成[2]。GA具有多种益处，包括抑制肝脏转移的作用（基于其对P815细胞的破坏[3]）、通过坏死和/或凋亡阻止宫颈癌细胞的进展[4]，以及对神经退行性疾病的良好治疗效果[5]。GA还被证明能有效抑制硫酸葡聚糖（DSS）引起的鼠模型中的结肠炎[6]。GA及其衍生物戊基没食子酸（PG）已被报道对人类免疫缺陷病毒（HIV-1）和单纯疱疹病毒1型（HSV-1）的复制具有抑制作用[7]。GA及其一些衍生物被用作油和食品工业中的调味料和添加剂，因为它们具有抗氧化和清除自由基的特性，可以防止油脂的酸败和氧化[8]。除了这些应用外，GA及其一些衍生物还被用作抗炎剂、抗菌剂、胃保护剂和心脏保护剂[8][9]。GA及其相关化合物通过抑制过敏原和血小板活化因子（PAF）引起的支气管炎，展示了其抗哮喘作用[10]。添加GA的膳食补充剂已被用于提高鸡的饲料利用率和生长，并减少断奶猪的腹泻发生率，同时保护肠道形态[11]。
鉴于上述益处和信息的必要性，非常需要量化各种资源和感兴趣的实际样品中的GA含量。在这方面，文献中报道了多种GA检测技术，包括毛细管电泳（CE）[12]、高效液相色谱（HPLC）[13]、液相色谱-串联质谱（LC-MS）[14]、电化学方法[15][16]、电化学发光（ECL）[17]、荧光方法[18]、傅里叶变换红外（FTIR）光谱[19]、紫外（UV）光谱[20]和基于紫外-可见（UV–Vis）光谱的比色检测[21]。
在提到的方法中，比色检测因其快速的结果、经济性和肉眼可见的特性而受到关注，然而使用染料或复杂形成的比色传感方法并不被推荐[22]。各种材料，如MXenes[23]、石墨烯[24]、黑磷[25]和无机金属纳米颗粒[26]，已被用于检测不同的分析物。然而，基于金属纳米颗粒（Ag、Au和Cu）的局域表面等离子体共振（LSPR）特性的比色传感，由于光与这些纳米颗粒相互作用导致价带和导带之间的电子集体振荡，正被广泛用于获得更高的灵敏度、优异的选择性、更快的结果、经济性、操作简便性和肉眼可见性[27][28]。在提到的基于LSPR的金属纳米颗粒中，银纳米颗粒因其廉价性、与金纳米颗粒相当的稳定性以及在特定优化pH值下对氧化的抵抗力而受到科学界的广泛选择，相比之下铜纳米颗粒则不然。在这项工作中，有报道使用镀银的Au纳米金字塔作为基于LSPR的比色传感器来检测GA[29]。为了进一步提高检测速度、简便性和肉眼可见性，智能手机集成的比色传感被认为是现代科学界的重要焦点，正如我们团队所报道的[30][31][32]。基于智能手机处理图像并根据特定分析物的浓度变化来改变RGB值，是分析检测中的一个新颖且智能的补充。换句话说，智能手机驱动的工具因多种优点而受到极大关注，包括操作简便、重量轻、经济高效以及快速检测，从而能够大大节省诊断方案的成本、时间和精力。根据文献，目前有两种基于智能手机的检测方法正在使用：1）组件之间的硬件-软件链接；2）仅开发基于软件的方法，用于在智能手机上检测所需分析物[33]。
在我们的项目中，我们使用了
Cardaria chalepense的水提取物作为合成AgNPs的绿色基质，并将其作为基于LSPR辅助的光吸收比色传感器，用于痕量GA的检测，这是首次报道。开发的基于CC-AgNPs的比色传感器具有高选择性、灵敏度、低成本、简单性、快速响应性，并且随着GA浓度的变化，吸光度会发生红移。为了使检测过程更加简便和快速，我们处理了通过智能手机拍摄的各种图片的标准RGB值，以建立RGB值与添加到CC-AgNPs中的GA浓度之间的线性关系。开发的传感器成功用于检测多种样品中的GA，包括苹果、石榴、柠檬、番茄、绿茶、红茶和咖啡的提取物。对于实际样品，采用了类似的方法，通过将RGB值与特定校准图中的GA浓度进行匹配来进行智能手机辅助的检测。还使用了UPLC来验证基于UV–Vis光谱的结果以及智能手机辅助的实际样品GA浓度结果。
化学物质和试剂
本研究中使用的化学物质和试剂均为分析级，具有超纯质量。这些包括硝酸银（AgNO3）、氢氧化钠（NaOH）颗粒、纯度为65%的硝酸（HNO3）、来自Sigma-Aldrich的没食子酸（C7H6O5），以及来自Daejung Chemicals的氨基酸，包括精氨酸（C6H14N4O2）、丙氨酸（C3H7NO2）、甘氨酸（C2H5NO2）、赖氨酸（C6H15N2O2）和谷氨酸（C5H9NO4）。
Cardaria chalepense植物是从Bajaur的一个村庄采集和提供的。
CC-AgNPs的UV–Vis光谱（参数优化）
UV–Vis光谱是一种测量基于SPR的纳米材料（特别是Au和Ag纳米颗粒）光学特性的关键技术[34]。
为了形成稳定的CC-AgNPs，对参数进行了优化，如0.01 M AgNO3溶液的体积、CC茎提取物（CCSE）的体积、0.1 M NaOH溶液的体积和pH值进行了分析，通过UV–Vis光谱进行了评估。
图S1展示了使用固定量的0.05 mL CC茎提取物时，不同体积的0.01 M AgNO3的效果。
结论
我们开发了一种高度先进的比色传感器，用于通过绿色合成的Cardaria chalepense茎提取物衍生的银纳米颗粒（CC-AgNPs）来检测GA。在此之前，还没有使用基于茎提取物的AgNPs进行GA检测的研究。合成的CC-AgNPs在一个月的时间内相当稳定，即使在室温下也可以用于GA检测而不改变其性质。
CRediT作者贡献声明
阿齐兹·巴卢奇（Aziz Balouch）：撰写——原始草稿、方法论、正式分析。
艾曼·皮尔扎达（Aiman Pirzada）：调查、概念化。
迈拉·马斯鲁尔（Maira Masroor）：方法论、正式分析、数据管理。
阿卜杜勒·贾巴尔（Abdul Jabbar）：软件、数据管理。
穆吉布·拉赫曼（Mujeeb Rahman）：资源、调查。
扎伊纳布·阿克塔尔（Zainab Akhtar）：正式分析、概念化。
古拉姆·穆尔塔扎·卡莱里（Ghulam Murtaza Kaleri）：资源、调查。
阿卜杜勒·拉乌夫·贾马利（Abdul Rauf Jamali）：软件、方法论。
穆罕默德·拉扎·沙阿（Muhammad Raza Shah）：撰写——审阅与编辑、监督。
西拉朱丁（Sirajuddin）：撰写——审阅与
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
所有作者都非常感谢HEJ化学研究所，卡拉奇大学ICCBS的主任，为这项工作提供了必要的设施，如化学品、玻璃器皿、设备和其他所需的支持。
