摘要  为实现桑椹汁中合成色素胭脂红的精准快速检测，基于表面增强拉曼光谱（surface enhanced Raman spectroscopy，SERS）技术，结合金溶胶增强基底构建检测体系，系统优化关键检测参数与定量建模策略。通过单因素实验考察促凝剂种类、组分混合体积比及结合时间，确定0.1 mol/L MgSO4为最优促凝剂，且当50 mg/L胭脂红、金溶胶、0.1 mol/L MgSO4按体积比1∶2∶1混合，结合时间为10 min时，体系SERS的信号强度与重复性最佳。对桑椹汁中胭脂红的SERS光谱进行解析，以1 365 cm^-1、1 441 cm^-1、1 561 cm^-1为特征峰，实现胭脂红的特异性识别。进一步对比多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）、萨维茨基-戈雷（Savitzky-Golay，SG）等预处理方法与偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）、支持向量机（support vector machine，SVM）、长短期记忆神经网络（long short-term memory，LSTM）等建模算法的适配性。结果表明，SG预处理与SVM算法的组合模型性能最优，训练集决定系数（R²）为0.994，均方根误差（RMSE）仅为0.004 mg/L；测试集R²为0.879，RMSE为0.051 mg/L，其模型性能显著优于MSC-PLSR模型和LSTM模型。本研究可有效解决桑椹汁中复杂基质的干扰问题，实现胭脂红的高灵敏定量检测，并为食品中合成色素的合规性监管提供可靠技术支撑。