Количественное определение ацетамиприда в черном чае на основе спектроскопии поглощения в УФ-диапазоне и хемометрических методов

   Для достижения неразрушающего и точного определения ацетамиприда (ACE) в черном чае предложен метод, основанный на спектроскопии поглощения в ультрафиолетовом (УФ) диапазоне и хемометрике. С помощью УФ-видимого спектрофотометра получены спектры поглощения 60 образцов черного чая с различной концентрацией ACE. Эффективные переменные извлечены с помощью алгоритма бутстреппинга с мягким сжатием (BOSS), алгоритма последовательных проекций (SPA) и алгоритма конкурентной адаптивной перевзвешенной выборки (CARS). Разработаны модели прогнозирования с использованием регрессии методом частичных наименьших квадратов (PLSR) и методом наименьших квадратов с опорными векторами на основе алгоритма серого волка (GWO-LSSVR). Модель CARS-GWO-LSSVR демонстрирует наилучшие результаты с коэффициентом детерминации (Rp2) и среднеквадратичной ошибкой для набора прогнозируемых значений (RMSEP) 0.9991 и 0.0994 мг/л. Для оценки применимости предложенного метода в условиях интерференции со стороны других пестицидов проведены эксперименты с использованием имидаклоприда в качестве интерферента. Показано, что метод обеспечивает высокоточное определение АСЕ в черном чае даже при наличии
такой интерференции.

1. S. Miao, Y. Wei, Y. Pan, Y. Wang, X. Wei, Comprehensive Rev. Food Sci. and Food Safety, 22, 2945–2976 (2023).

2. R. Sun, W. Yang, Y. Li, C. Sun, Eur. Food Res. and Technol., 247, 1839–1858 (2021).

3. Q. Wang, X. Zhang, Z. Xu, H. Gao, Food Anal. Methods, 8, 2044–2051 (2015).

4. M. O. Ferreira, J. P. M. Silva, M. R. R. Pereira, A. L. R. Santos, A. M. Faria, ACS Omega, 10, 18106–18115 (2025).

5. X. C. Huang, J. K. Ma, R. X. Feng, S. L. Wei, J. Sci. Food and Agriculture, 99, 6998–7007 (2019).

6. L. Chen, S. Wu, W. Li, M. Zhang, X. Yu, J. Song, D. Liang, J. Zhang, Microchem. J., 215, 114340 (2025).

7. Y. Bakytkarim, S. Tursynbolat, Q. Zeng, J. Huang, L. Wang, J. Electroanal. Chem., 841, 45–50 (2019).

8. J. Chen, W. Zhang, Y. Shu, X. Ma, X. Cao, Food Anal. Methods, 10, 3452–3461 (2017).

9. L. Chen, G. Chen, J. Sheng, X. Fang, X. Yang, X. Zeng, Environ. Monitoring and Assessment, 194, 686 (2022).

10. X. Wang, R. Jia, Y. Song, M. Wang, Q. Zhao, S. Sun, Microchem. J., 149, 104013 (2019).

11. C. Fang, X. Lou, X. Zhang, S. Li, Y. Tang, Y. Shi, D. Huang, Fishes, 9, 79 (2024).

12. K. Rawat, A. Srivastava, S. Tandon, G. P. Singh, Anal. Sci., 39, 431–439 (2023).

13. Y. Wan, X. Yuan, J. Liu, D. Zhang, Z. Zhang, M. Sha, Cereal Chem., 100, 1106–1113 (2023).

14. R. M. Abdelfatah, H. M. Mahmoud, M. A. Elsayed, A. M. Hegazy, Microchem. J., 152, 104305 (2020).

15. R. W. Kennard, L. A. Stone, Technometrics, 11, 137–148 (1969).

16. B. C. Deng, Y. H. Yun, D. S. Cao, Y. L. Yin, W. T. Wang, H. M. Lu, Q.Y. Luo, Y. Z. Liang, Analyt. Chim. Acta, 908, 63–74 (2016).

17. M. C. U. Araújo, T. C. B. Saldanha, R. K. H. Galvao, T. Yoneyama, H. C. Chame, V. Visani, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 57, 65–73 (2001).

18. W. Wu, G. Y. Chen, R. Kang, J. C. Xia, Y. P. Huang, K. J. Chen, J. Appl. Spectrosc., 84, 535–541 (2017).

19. H. Li, Y. Liang, Q. Xu, D. Cao, Analyt. Chim. Acta, 648, 77–84 (2009).

20. J. Hu, Y. Liu, Y. He, X. Sun, B. Li, J. Food Measur. and Characterization, 14, 2549–2558 (2020).

21. P. Lomarat, C. Phechkrajang, P. Sunghad, N. Anantachoke, Food Chem. X, 24, 101923 (2024).

22. H. Fang, J. Ma, W. Zhang, H. Yang, F. Chen, X. Li, IEEE Access, 8, 203645–203654 (2020).

23. D. Shi, N. N. Gindy, Mechanical Systems and Signal Proc., 21, 1799–1814 (2007).

24. S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis, Adv. Eng. Software, 69, 46–61 (2014).