莫翠云[1]2002年在《立方阵分辨算法及荧光体系应用研究》文中提出本论文的绪论部分概述了化学计量学多元分辨与校正这一分支的发展情况以及研究现状，重点描述了叁阶数据分析即立方阵数据分析的原理和方法，在此基础上，将立方阵数据分析方法应用于多样品复杂多组分荧光数据的解析，成功地解决了稀土、药物等样品分析中混合物光谱重迭严重所引起的分离和分析极为困难的问题。此外，还提出了一个改进的立方阵数据分解的算法，用以解决传统平行因子分析法(PARAFAC)的收敛缓慢和对组分数估计敏感等问题。第二章利用立方阵数据分析中交替叁线性分解算法(ATLD)与叁维荧光分析法相结合，对叁种广泛用于治疗心血管疾病的药物--阿米洛利、心得安和潘生丁进行同时测定。测定结果表明尽管这叁种药物荧光光谱严重重迭，但通过运用立方阵数据分析方法，以“数学分离”代替“化学分离”，可在不增加经济和时间耗费的大前提下，可在背景干扰的共存下有效地对其进行同时快速定量测定。氨苯喋啶、呋塞米和阿米洛利是叁种常用的利尿药，由于其用于比赛可以提高运动员成绩，同时又能影响某些其他药品的检测，故被国际奥委会定为利尿类违禁药品。因此，对其进行同时测定具有极其重要的现实意义。本文第叁章利用ATLD算法与叁维荧光分析法相结合，对该体系进行了研究，结果表明，化学计量学方法与荧光分析法相结合，可用于氨苯喋啶、呋塞米和阿米洛利的同时定量测定，是不经分离且快速有效解决荧光分析体系中背景干扰共存下多组分同时快速定量分析问题的较佳途径。第四章利用化学计量学中的立体阵数据分解方法--平行因子分析法(PARAFAC)与荧光分析法相结合，对多组分稀土元素进行了荧光定量同时测定。利用其二阶校正优势，以“数学分离”代替传统的化学分离，无需对复杂混合体系中的干扰物或其他待测组分进行化学分离或采用其它掩蔽技术，在钐共存条件下，对混合物中感兴趣的组分铽和镝进行了同时荧光测定，结果令人满意。第五章利用ATLD算法与荧光激发发射矩阵相结合对吡多醛、吡多胺和吡多酸混合物体系进行了研究。吡多醛、吡多胺和吡多酸与维生素B6的生理功能及体内的多种代谢有着密切的关系，它们可共存于人体内，其荧光光谱严重重迭，用常规方法难以同时测定。本章将基于立方阵分解的交替叁线性分解算 湖南大学硕土学位论文法（ATLD）与荧光激发发射矩阵分析法相结合，对水溶液中共存的毗多醛（PL）。毗多胺（PM ）和4－毗多酸（4PA）进行了同时分辨和测定。研究结果表明了ATLD算法亦能有效地解决这一混合物体系在干扰物共存下的同时分辨和定量测定问题。 第六章提出了一个用于立方阵数据分辨的同时最小化协变矩阵误差算法 （SMCME人 该算法不仅能克服传统 PARAFAC算法对组分数估计的敏感性问题，而且可有效地解决药物分析中的因光谱重迭严重而引起的误差放大或无法得到正确解的问题。
陆剑忠[2]2003年在《立方阵数据分析算法及其在叁维荧光等复杂测试体系中的应用研究》文中研究指明本论文的绪论部分，首先简要地介绍了有关化学计量学的产生以及发展情况，随后，重点阐述了化学计量学中极具特色的叁维数据分辨和校正研究方向的发展情况，分别简述了叁维数据模型和叁维数据分辨和校正算法的发展，以及介绍了近年来，叁维分辨算法在环境等不同领域中的实际应用。 论文的第二章，提出利用拉格朗日乘子法的原理来构造目标函数的叁线性分解改进算法基本思路。该算法对传统的PARAFAC算法进行了改进，克服了传统PARAFAC算法收敛速度慢以及对成分数估计敏感的缺陷，并利用模拟数据以及实际数据进行对比分析证明了该算法的可行性和有效性。 论文的第叁章，阐述了利用激发-发射荧光法(EEMs)对组分复杂的煤焦油实际样品中的叁种多环芳烃：蒽、芘和(艹屈)的同时分辨和定量测定方法。首先利用叁维荧光进行测定，然后，利用平行因子法(PARAFAC)对模拟体系和实际体系的数据进行分辨。实验结果表明相对于以往测定多环芳烃的方法而言，该方法可避免或减少烦琐的样品预处理和分离过程，对煤焦油实际样品中的待测多环芳烃组分实现了快速和简单的测定。 论文的第四章，发展了在无须预分离的情况下，利用叁维激发-发射荧光法测定中药秦皮中的两种主要成分秦皮甲素和秦皮乙素的方法。利用叁维荧光进行测定，然后利用交替叁线性分解算法(ATLD)对该数据进行分解，模拟样本和实际样本分辨和回归结果表明，在秦皮中其它荧光背景干扰共存下，可实现对秦皮萃取液中两种主要成分秦皮甲素和秦皮乙素的同时分辨和定量测定。 论文的第五章，建议了对存在于环境以及能源原料中的五种二甲基苯酚异构体的复杂混合体系进行同时分辨和定量测定的方法。该色谱和光谱严重重迭的复杂体系，经高效液相色谱-光二极管阵列检测联用仪(HPLC-DAD)检测后，结合选取较佳保留时间及较佳光谱波长范围的办法选取数据，然后，利用化学计量学中的交替叁线性分解算法(ATLD)对选取的实验数据进行解析，在二甲基苯酚的五种异构体复杂混合体系中实现了同时分辨及定量测定。
孙剑奇[3]2003年在《立方阵叁线性分解算法及其在高效液相色谱—二极管阵列检测中的应用研究》文中研究表明本论文概述了化学计量学多元分辩与校正这一分支的发展情况以及研究现状，重点描述了采用交替最小二乘原理的叁维数据即立方阵数据叁线性分解算法近年来的发展和应用，在此基础上，将立方阵叁线性分解算法与高效液相色谱-二极管阵列检测(HPLC-DAD)相结合，应用于多样品复杂多组份体系的二阶校正研究，以解决环境污染物、药物及药物代谢物等样品分析中由于混合物色谱、光谱严重重迭所引起的组份分离和分析极为困难的问题，实现了化学计量学以“数学分离”代替或增强“化学分离”的设想，展示了二阶校正问题中，立方阵叁线性分解方法所具有的“二阶优势”的迷人魅力，此外，还提出了一个采用交替最小二乘原理的新的立方阵数据叁线性分解算法，也用以解决传统平行因子分析方法(PARAFAC)的收敛缓慢和对组份数的估计敏感等问题。 第一章，绪论，概述了化学计量学多元分辨与校正这一分支的发展情况以及研究现状，重点描述了采用交替最小二乘原理的叁维数据即立方阵数据交替叁线性分解算法近年来的发展和应用，以及本论文研究工作开展的意义。 第二章，酚类化合物是重要的化工原料，同时也是一类广泛存在的环境污染物，因此对酚类物质进行定量分析具有较为重要而现实的意义。邻、间及对苯二酚的化学和物理性质十分相似，难以用常规的化学或物理方法分离及同时定量测定，本文利用交替叁线性分解算法与反相高效液相色谱-二极管阵列检测相结合，对苯二酚位置异构体的重迭色谱及光谱体系进行了分辨研究，同时测定了水溶液中共存的邻苯二酚、间苯二酚和对苯二酚的含量，其回收率分别为(101.3±2.0)％，(98.3±1.3)％，(100.6±1.4)％，研究结果表明：该方法定量快速准确，实验操作步骤简单，解决了背景干扰存在条件下叁者同时分辨难的问题，同时也说明了化学计量学在分析科学中具有广泛的应用前景。 第叁章，水杨酸类化合物的研究一直是一个比较活跃的领域。阿司匹林能够止痛，同时也是一种抗菌消炎试剂并具有退烧作用。水杨酸和龙胆酸是阿司匹林的主要代谢产物，而2，3-二羟基苯甲酸作为另一种活性医药成份有可能与水杨酸和龙胆酸在人体内共存。本文利用交替叁线性分解算法结合高效液相色谱-二极管阵列检测在与待测物性质相似的未知干扰物2，3-二羟基苯甲酸共存条件下同时测定了水溶液中的水杨酸和龙胆酸，其回收率分别为(102.2±6.7)％和(102.1±4.1)％，分辨结果和实际结果相一致。实验结果表明，本实验操作简单，定量快速准确，实现了未知干扰物存在条件下，色普及光谱严重重迭的复杂分沂体系 中感兴趣组份的直接同时测定，实验也表明交替叁线性分解、ATLD)算法是有 效解决高效液相色谱一二极管阵列检测中二阶校正问题的途径之一。 第四章，对食用动物过量使用磺胺类药物会导致其在动物产品中的残留，这些残留物最终会对人体造成不良影响，因此，对磺胺类药物的医药剂量进行质量控制，对其在体内的变化进行监测便成了一项非常重要的分析任务。本文利用交替叁线性分解算法与高效液相色谱一二极管阵列检测相结合，在与待测物性质相似的未知干扰物磺胺共存条件下同时测定了人工合成样及增效联磺片实际样中的磺胺嗜咤及磺胺甲嘻哇，并同时给出了分析物的光谱及色谱分辨轮廓，实验表明，本实验在不增加经济和时间耗费的前提下，可以“数学分离”增强传统的 “化学分离”，在未知干扰物共存条件下，对感兴趣的多组份进行了直接的同时定量测定。表明了交替叁线性分解(ATLD)算法具有收敛速度快、对体系因子数估计不敏感的特点，能有效解决高效液相色谱一二级管阵列检测中的二阶校正问题 第五章，原先的R气RAFAC算法收敛速度较慢且对因子数的选择十分敏感，本文通过交替优化叁个具有很强内在联系的目标函数，新提出了用于立方阵数据分析的交替同时最小化对角矩阵误差及协变矩阵误差(A SMDCME)算法，并通过解析模拟的HPLC一DAD数据及真实的HPLC一D人D数据验证了ASMDCME算法的特点。结果表明ASMDCME算法与传统的RA凡廿AC算法相比具有收敛速度快，_且对体系过高因子数估计不敏感的特性，为二阶校正及研究立方阵数据表征的化学体系或过程提供了有价值的工具。
侯建荣[4]2006年在《化学计量学多元分辨技术在复杂多组份体系分析中的应用研究》文中进行了进一步梳理全文共分五部分,主要阐述了化学计量学多元分辨这一分支的发展情况以及应用现状,重点描述了近年来基于矩阵分辨和张量分辨的多元分辨算法的发展和应用,并用这些方法解决样品分析中由于混合物色谱、光谱严重重迭所引起的组分分离和分析极为困难的问题,对重迭峰进行分辨和定量。 第一章概述了化学计量学多元分辨这一分支的发展情况和研究现状,重点描述了基于矩阵分辨和张量分辨的多元分辨算法近年来的发展和应用。 第二章详细阐述了本论文所涉及的一些基于矩阵分辨和张量分辨的多元分辨算法的原理。 在第叁章中,运用直观推导式演进特征投影、子窗口因子分析法和正交投影分辨叁种矩阵分辨算法解决毛细管电泳重迭峰中相关组分的定性和定量问题,并考察了由不同化学计量学方法(渐进因子分析和固定尺寸移动窗口渐进因子分析)得到的化学秩图对叁种分辨方法分辨能力的影响,最后对分辨的结果进行了比较。此外,它们与一阶多元分辨—交替最小二乘对同样数据分辨后产生的结果也进行了比较。 在第四章中,将叁维分辨算法Tucker 3、平行因子分析法和交替叁线性分解法应用于叁维荧光光谱叁种氨基酸重迭峰中各个组分的定性和定量分析中。结果表明,叁种算法都能有效地解决荧光光谱严重重迭的几种物质的同时定性和定量分析,化学计量学叁维数据分辨方法可应用来解决常规方法所不能解决的问题,具有一定的理论和现实意义。 第五章,应用人工神经网络和偏最小二乘两种多元校正方法解决荧光光谱重迭峰中相关组分的定量问题。结果表明,基于遗传算法选择变量输入的BP人工神经网络方法对荧光光谱重迭峰中各个组分的浓度预测准确度较高。这为该类物质混合物的例行分析提供了一种快速、可靠的方法。
夏阿林[5]2007年在《高维化学计量学方法的若干基础性研究以及在药物分析中的应用》文中进行了进一步梳理化学计量学是一门新兴发展的交叉学科,它运用数学、统计学和计算机科学等方法设计最优化学量测策略,通过对化学数据的分析处理最大限度地获取化学及相关信息。化学计量学方法不仅丰富了现代分析化学的基础理论,而且利用现代分析仪器所产生的庞大的量测信息,为复杂化学体系的无扰动、实时在线分析以及传统分析化学难于处理的复杂多组份平衡与动力学体系的解析提供了便利的研究手段。随着可产生高阶数据的高阶分析仪器的不断发展,高维数据分析已成为化学计量学领域的一大热点。本文作者在仔细分析当前国内外化学计量学发展的方向及其研究动态的基础上,选取了高维数据分析中的几个重要问题进行了深入系统的理论、方法及应用研究。本论文主要涉及以下几个方面:1.多线性成分模型研究(第二章)为了进一步理解基于多线性成分模型而提出的分解算法以及这些算法在实际中的应用,有必要对多线性成分模型的优势及特点进行阐述和探索。本章从多线性成分模型的数学表述及图形表述入手,仔细剖析其相应模型的本质及相互联系,特别在图形表述中对高维数阵与矩阵的运算规则作了较为深入地研究。这些工作也可为数学学科多线性代数的发展提供很有意义的参考。2.叁线性分解算法研究(第叁章-第五章)针对平行因子分析算法收敛速度慢,优化过程中容易陷入所谓的“沼泽”区域、对拟合模型预估的成分数敏感等缺点,本文提出了交替惩罚叁线性分解算法(APTLD)。其基本思路是利用交替最小二乘原理以及惩罚限制去交替最小化叁个不同的交替惩罚残差。通过处理模拟的和真实的叁维数据,表明交替惩罚叁线性分解算法不仅能够对待测分析物进行准确预测和解决收敛速度慢的问题,而且也可减轻迭代运算时陷入“沼泽”的风险。此外,因其具有对预估成分数的不敏感性,故可解决在实际应用中必须预先选定正确成分数的问题。鉴于叁维数据来源日益丰富,研究体系也日益复杂,本文又提出了交替拟合残差法(AFR)和交替归一加权法(ANWE)用于叁维数据分析。结合氟喹诺酮、柔红霉素、补骨脂素等药物成分的直接快速分析实例,这些算法与平行因子分析算法(PARAFAC)相比,在解决实际问题时皆获良好的结果,从而可实现在现代分析化学中实际复杂体系的直接快速定量分析。3.四线性分解算法的研究(第六章)随着研究体系日益复杂、分析手段更加先进,处理四维响应数据阵也越来越迫切。当四维数据基于四线性成分模型进行定量预测分析时,这一方法可被称作“叁阶校正”,其具有的优势叫做“叁阶优势”。理论上,叁阶校正的优势不仅包括“二阶优势”,即即使能够在未知干扰共存下也能对感兴趣组分进行定量分析,而且还会包括更多的优势。然而,目前我们还仍然缺乏对四维数阵四线性成分模型的理论优势的整体理解,因此对于四线性成分模型理论和叁阶优势的探索已变得十分迫切而必要。本文提出的交替惩罚四线性分解算法可以看成是交替惩罚叁线性分解算法的一种扩展。这一交替惩罚四线性分解算法还可以被扩展到更高维。为了探索高阶数据的分析特征,我们运用分别基于该算法和四维平行因子分析算法的叁阶校正方法用于处理模拟的和实际的四维数阵。结果显示,这两种四维算法都能在定量分析上获得满意的结果,而且与相应叁维算法比较,第四物理维的引入在某种程度上缓解了严重共线性的问题。这种优势应属于“叁阶优势”。此外,新算法与四维平行因子分析算法相比较,新算法收敛速度要明显快于四维平行因子分析算法,并且对模型的预估成分数不敏感,这种特性避免了在叁阶校正中模型需要选择正确组分数的尴尬。4.高维数据化学秩的估计(第七章)在应用多线性算法处理高维数据之前,首先就是要估计高维化学数据的化学秩。利用对原始量测高维数阵的切片矩阵通过奇异值分解去构造一个伪高维阵,然后通过运用特征矢量信息结合投影的策略比较原始高维阵与伪高维阵的差异,从而提出了伪高维阵子空间投影法对高维数据阵列实施化学秩的估计。通过对模拟的和真实的叁维数据的处理结果比较显示该方法运算速度快、稳健、结果可靠,尤其对于存在严重共线性和痕量组分的复杂体系表现出明显的优势。值得一提的是,虽然文中只是运用叁维数据来阐述该方法的优良性能,然而该方法很容易推广到更高维数阵情形,以用于更高维数据化学秩的估计。5.叁维数据分析在药学研究中的应用(第八章-第九章)研究药物与DNA的相互作用不仅对理解作用机制有很大意义,还可以指导新药的设计。然而,直到最近,对药物分子与DNA的相互作用机制仍然知之甚少。本文利用交替惩罚叁线性分解法(APTLD)与叁维荧光分析相结合,研究了柔红霉素(DNR)、小檗碱(BER)分别与DNA的相互作用以及DNR、BER与DNA作用时的竞争反应。采用APTLD处理可以很方便的得到激发发射光谱和在不同的反应和平衡混合物中的相对浓度。这些结果对于进一步了解在DNR、BER与DNA作用时的竞争机制很有用处。可以证明DNR-DNA结合体的荧光光谱与DNR的不同。此外,该方法也为寻找新的无毒、高效的荧光探针提供了新的思路。对有争议的药物与DNA的作用机制的研究提供了有用的佐证。对体液中药物的直接、快速的测定仍然是现代生命医学领域面临着一个重要的问题。肾上腺素是肾上腺髓质的主要激素和神经传送体,由于肾上腺素荧光比较弱,要想直接采用荧光法对其进行定量分析,几乎是不可能的。然而本文利用叁线性分解算法结合化学动力学荧光测定实现了对人血浆中肾上腺素的定量测定。该方法利用弱荧光的肾上腺素氧化可生成强荧光的中间体,并且中间体的浓度与初始肾上腺素的浓度成线性关系这一特点,结合叁线性分解算法分辨,再通过伪校正便可以达到定量检测的目的。从叁线性分解算法分辨所获得的时间特征图,我们可以清楚地看到复杂反应体系中每一成分的动态变化过程。利用这一优势,可以对药物的反应机理有了直观的认识。实验证明化学动力学过程荧光测定与化学计量学二阶校正方法相结合可用于血浆中复杂药物的直观分析。这是一种强有力且非常有用的工具。尽管存在来自血浆背景组分等严重干扰,它仍然可以获得直接定量测定肾上腺素的满意结果。
李润[6]2013年在《叁维荧光结合二阶校正法对几种合成食品色素的研究》文中指出食品安全问题关系着人们的健康和生命。近年来，一些商人在利益的驱使下，仍然超标使用食用人工合成色素。目前检测食品中人工合成色素含量的传统方法比较繁琐、耗时，因此，需要一种快速、方便的方法来检测食品中食用色素的含量。本论文利用英国Edinburgh公司生产的FLS920光谱仪测量几种色素的叁维荧光光谱，然后结合二阶校正算法检测几种色素的含量。本文绪论部分简单介绍了食用色素和它带来的危害，然后阐述化学计量学的发展、研究现状和应用范围，最后概述了论文的研究目的和意义。第二章，介绍了荧光光谱理论、物质能否产生荧光的条件、荧光光谱的一些主要参数、叁维荧光光谱特点以及实验仪器和工作原理。在第叁章中，将光谱重迭严重胭脂红、诱惑红、苋菜红混合配制成校正样和预测样，其中把苋菜红作为干扰物质，测量样品的叁维荧光光谱。首先用核一致诊断法确定混合体系中组分数为3，然后把得到的叁维光谱矩阵和二阶校正中经典算法——PARAFAC结合去直接解析胭脂红和诱惑红的含量。得到胭脂红、诱惑红的平均回收率分别为（99.3±5.0%）和（102.2±5.6%），且预测均方根误差（RESEP）分别为（0.054）和（0.205）。该方法能够准确、简便、快速地测定出待测物的含量，为合成色素的检测提供了帮助。第四章，测量胭脂红和亮蓝、赤藓红和柠檬黄二种混合溶液的叁维荧光光谱，利用四种二阶校正算法（PARAFAC、ATLD、ANWE、AFR），对混合溶液胭脂红和亮蓝中的胭脂红、赤藓红和柠檬黄中的赤藓红进行解析和计算。得到，胭脂红的平均回收率分别为104.46±4.03%、95.06±5.52%、103.716±3.05%、102.28±5.0%；赤藓红平均回收率分别为96.14±2.58%、95.72±3.13%、95.92±2.77%、95.82±2.86%；胭脂红含量的预测均方差分别为0.0810ug/ml、0.1812ug/ml、0.0560ug/ml、0.0872ug/ml；赤藓红含量的预测均方差分别为0.0227ug/ml、0.0240ug/ml、0.0235ug/ml、0.0243ug/ml。结果表明，叁维荧光光谱结合这四种算法，在待测物与干扰物荧光光谱重迭严重的情况下，都能够对待测物进行定量测定；对四种算法解析的结果进行对比，得到ANWE算法更适合对胭脂红色素的检测，PARAFAC算法更适合对赤藓红的检测。研究结果可为人工合成食用色素的检测工作提供帮助。第五章，利用叁维荧光光谱结合交替归一加权残差算法(ANWE)，对碳酸饮料中胭脂红含量的直接测定。首先测量所配制的胭脂红和日落黄混合溶液样品的叁维荧光光谱，利用ANWE来解析，结果表明，ANWE算法可靠性比较好；然后把市售碳酸饮料稀释8、9、12、13倍，测量它们的叁维荧光光谱，结合ANWE算法进行解析，计算得到校正集中浓度和实际浓度的相关系数分别为0.9930、0.9930、0.9932、0.9932，以及饮料中胭脂红含量分别为38.88ug/ml、37.71ug/ml、37.68ug/ml、39.65ug/ml，平均浓度为38.48±0.96ug/ml，平均回收率为102.99±2.15%。检测方法可为饮料中食用色素的定量测定提供一种新的思路。
张艳[7]2008年在《叁维数据分析及其在色谱和荧光分析中的应用》文中研究表明化学计量学是一门新兴发展的化学学科分支。它运用数学、统计学、计算机科学等方法设计优化化学量测过程,并通过解析化学量测数据最大限度地获取化学及相关信息。分析手段的仪器化和化学体系的复杂化已成为现代分析化学的一个重要特征。化学计量学利用现代分析仪器所产生的庞大的量测信号,为复杂多组分化学体系的定性、定量分析提供了便利的研究手段。化学计量学二阶校正方法具有二阶优势,即使在未知干扰物共存下,依然能对复杂体系中感兴趣组分快速给出定量分析结果,可以解决传统的分离分析手段难以解决的问题,提高分析效率。化学计量学方法与现代分析仪器结合,以“数学分离”代替或者增强“化学分离”,显示出其快速、通用、可靠的特点。它将对各化学分支学科,其中特别是生物化学、食品化学、药物化学等学科带来较大的影响,为直接解决这些分支学科中的实际分析难题提供有力武器。本文作者通过利用LC×LC-DAD、HPLC-DAD及叁维荧光光谱等现代分析仪器量测手段,结合化学计量学多维数据阵分析的新方法及新算法,在复杂多组分体系的定量分析方面进行了深入的研究。本论文主要涉及以下几个方面:1.高维量测数据中背景扣除新方法的研究(第二章)针对全二维联用色谱如LC×LC-DAD分析中的背景漂移问题,提出了一种扣除背景的新方法。该方法主要是基于叁线性分解原理,对仪器响应数据进行交替叁线性分解(ATLD)。在建模时,因样品包含背景漂移信息,如同其他样品组分,将背景漂移看作是一个组分或者因子来考察。该方法首先对原始数据进行叁线性分解,然后提取背景组分的信息,并将其从原始数据中减掉,使得分析信号处于一平稳的基线上。同时考察背景漂移和分析组分的信息能明显提高数据质量。本章采用此方法分析了模拟数据以及实验数据中的背景漂移,结果表明该方法能有效地扣除LC×LC-DAD数据中的背景漂移,为进一步进行全二维色谱的定量分析奠定了良好的基础。该方法无需空白样品的分析,并且也无需事先知道样品组分的信息。2.复杂多组分体系的定量分析的研究(第叁章-第六章)随着人们对食品质量与安全问题的日益关注,食品分析对检测方法的精确度、时效性要求越来越高,人们在不断地探索研究新技术并应用于食品检测。苏丹红并非食品添加剂,而是一种人工合成的红色染料,常作为一种工业染料,被广泛用于如溶剂、油、蜡、汽油的增色以及鞋、地板等增光方面。不幸的是,苏丹红常被作为增色剂添加入食品如辣椒粉中,严重危害人们的健康。本论文的第叁章采用HPLC-DAD分析辣椒粉中苏丹红I和苏丹红Ⅱ,结合二阶校正方法对色谱量测数据进行解析。实验采用甲醇和0.5%(v/v)醋酸水溶液作为色谱条件,样品预处理简便快速。结果表明在辣椒粉中有未知干扰基质存在的情况下,采用二阶校正方法能对该混合物中的苏丹红I和苏丹红Ⅱ给出准确的色谱轮廓、光谱轮廓分辨以及满意的浓度预测。磺胺类(SAs)药物在奶牛业中的应用非常普遍。由于SAs在体内作用和代谢的时间比较长,在动物源性食品中容易残留,危及人体健康。论文的第四章采用HPLC-DAD检测与交替惩罚叁线性分解(APTLD)算法相结合对牛奶中的磺胺类兽药残留进行了分析测定,尽管样品中组分分离不完全,并且存在大量干扰组分,但利用化学计量学二阶校正方法的“二阶优势”,仍然能对体系中感兴趣的磺胺组分给出准确的定量分析结果。化学计量学二阶校正方法的应用,为食品成分检测提供了新的检测途径。药物在体液中的分析是现代生物医学领域面临的一个重要问题,传统方法采用色谱分离技术来实现这一目的,通常情况下通过调整色谱柱或者色谱条件分离,但是在某些情况下完全分离是难于实现的,且体液中含有不可预测的基质及其他干扰物。糖皮质激素是由肾上腺皮质分泌的一类甾体激素,为维持生命所必需。超生理量的糖皮质激素具有抗炎、抗过敏和抑制免疫等多种药理作用,临床应用非常广泛。由于氢化可的松和波尼松龙两者结构相似,它们的光谱也很相似,色谱出峰时间接近,因此色谱分析很难达到完全分离。传统色谱分析方法大都需要内标,且其方法仅适合于尿液或者血液中氢化可的松或波尼松龙的测定。本论文的第五章采用甲醇和水作为高效液相色谱的分离条件对血浆和尿液中两种糖皮质激素氢化可的松和波尼松龙进行了同时快速测定,然后结合交替叁线性分解(ATLD)算法解析色谱数据,结果满意。该方法无需采用内标,样品预处理简单。美托洛尔为第二代β1受体阻滞剂,临床上用于治疗各种类型高血压、冠心病、心律失常、甲亢等。针对荧光检测具有高灵敏度、高选择性以及检测成本低等特点,在第六章中我们利用美托洛尔的荧光特性,采用激发发射矩阵荧光结合叁线性分解算法对美托洛尔的血药浓度进行了定量分析,实现了人血浆中美托洛尔的直接测定。该方法快速简便,无需繁琐的样品预处理,花费成本低廉,定量结果满意。为实现体液中美托洛尔的近实时快速分析打下了基础,为开展临床药理学研究及血药浓度监测提供了一种简便可靠的定量方法,对指导临床安全合理用药具有重要的意义。3.叁维数据分析在药物动力学研究中的应用(第七章)研究药物与DNA的相互作用不仅对理解作用机制有很大意义,还可以指导新药的设计。然而,我们对药物小分子与DNA的相互作用机制知之甚少。本文第七章利用平行因子分析算法(PARAFAC)与荧光分析相结合,研究了吡柔比星(THP)、溴化乙锭(EB)与DNA的相互作用。采用PARAFAC处理可以很方便地得到激发发射光谱在不同的反应和平衡混合物中的相对浓度。从PARAFAC分析得到的光谱及浓度图表明,THP能竞争EB与DNA的结合位点,抑制EB和DNA的反应。分析结果表明,THP以嵌入方式与DNA发生相互作用,并且生成了不发荧光的络合物。这些结果对于进一步深入了解THP、EB与DNA作用时的竞争机制很有帮助。化学计量学方法的应用,使得研究药物与DNA的相互作用的直观解析成为可能。即使该混合物中存在着很复杂的化学平衡,也可以很方便地预测感兴趣的组分和DNA的相互作用机制。对有争议的药物小分子与DNA的作用机制的研究提供了有力的佐证,这对于进一步开展新型抗癌药剂的开发和抗癌机理研究具有重要的促进作用。
聂瑾芳[8]2010年在《二阶张量校正新算法研究及其在叁维荧光分析中的应用》文中提出现代分析化学的两个重要特征是分析手段的仪器化和化学体系的复杂化。化学计量学可以从高阶分析仪器产生的庞大的高阶数据中最大程度地提取有用的化学信息,为复杂多组分化学体系的定性、定量分析提供一种新的强大的研究工具。特别是,化学计量学二阶张量校正方法具有独特的“二阶优势”,即使有未知干扰物共存,亦能对复杂体系中感兴趣多组分实现快速、直接、同时定量分析。它已对各化学分支学科,尤其是药物化学、生物化学、食品化学等学科产生了较大的影响,为直接解决这些分支学科中的实际分析难题提供了强有力的武器。本文作者在仔细分析了当前国内外化学计量学发展方向及其研究动态的基础上,对二阶张量校正中的一些难点问题进行了深入的理论、方法和应用研究,主要内容如下:(1)开发了一种二阶张量校正新方法,自加权交替归一残差拟合(SWANRF)算法(第2章)。传统的二阶张量校正方法如平行因子分析(PARARAC)算法等存在对化学秩预估计值敏感、收敛速度慢、容易出现退化解等缺陷。近年来发展的交替叁线性分解(ATLD)算法尽管克服了PARARAC的上述不足,为二阶张量校正在化学中的应用注入了新的生机,但该算法在处理亏秩数据时可能会出现求解不稳定的情况,且其应用还受限于噪声水平。为了克服ATLD算法存在的问题并能保留其优点,我们发展了该新算法。该算法通过交替最小化叁个新构建的残差以求解叁维数据阵中叁个潜在的分别对应于叁个响应维的轮廓矩阵。整个过程采取了两步基于截断奇异值分解的广义逆计算,能够对噪声和有效信息进行准确判别。我们利用模拟的和真实的激发-发射荧光光谱数据对该方法进行了测试,并与平行因子分析-交替最小二乘(PARAFAC-ALS)算法和ATLD算法的计算结果进行了比较。研究结果显示,与PARAFAC-ALS算法相比,新算法能处理更加严重的共线性问题,计算更为稳健;另外,在使ATLD算法失效的噪声水平下,它仍能分辨得到准确的、稳定的且相当平滑的感兴趣组分光谱。开发的SWANRF新算法有潜力进一步发展成为研究复杂化学体系和过程中的一种普适性算法。(2)发展了一种基于移动窗口逐区子空间投影技术结合蒙特卡罗模拟(RMWSPT)的叁维荧光光谱数据阵化学秩估计新方法(第3章)。该方法的基本思想是分别对原始叁维数据阵和基于蒙特卡罗模拟产生的移动窗口所选取出的子叁维阵的扩展矩阵进行奇异值分解,然后利用子空间投影技术计算出原始特征矢量空间所对应的区间与子叁维阵的子空间的投影残差,并根据投影残差变化规律估计化学秩。结果表明,与目前广泛使用的其他化学秩估计方法,即因子指示函数(IND)方法、核一致诊断(CORCONDIA)方法和二模子空间比较(TMSC)方法相比,RMWSPT新方法在处理严重共线性及痕量浓度的影响方面表现出更优良的性能,为确定叁维数据阵的化学秩提供了一个新的选择。(3)由于荧光分析具有检测灵敏度高、数据容易获得等优点,近年来二阶张量校正方法与激发-发射矩阵荧光光谱技术的联用正受到人们越来越多的关注。但是,在叁维荧光分析中,经常出现的瑞利散射干扰往往容易导致建立的叁线性模型存在较大的偏离,进而直接影响复杂体系中感兴趣组分的定性、定量分析。针对该问题,提出了一种基于对组分数不敏感的叁线性分解算法扣除瑞利散射干扰的新思路(第4章)。该方法的特点是根据瑞利散射分别在水平切片矩阵和侧面切片矩阵所处位置相同,沿I-模和J-模同时构建含瑞利散射的叁维数据阵,利用叁线性分解算法对此各自建模,将瑞利散射当做一个响应组分或因子拟合后从叁维数据阵中扣除掉。通过对模拟和实际叁维激发发射矩阵荧光光谱实验数据进行讨论,结果表明该方法能有效地扣除体系中的瑞利散射干扰。改进后的方法不仅操作简单,而且不受组分数选取不当的困扰。另外,由于同时从两个方向进行瑞利散射扣除,因此不会出现因边缘瑞利散射峰形不完整而扣除不完全的情况。该方法为叁维荧光光谱的无损分析提供了新思路,为进一步进行叁维荧光光谱的定量分析奠定了良好的基础。(4)本文通过结合激发-发射叁维荧光光谱和二阶校正方法,即PARAFAC和自加权交替叁线性分解(SWATLD)算法建立了用于化妆品中6-甲基香豆素(6-MC)和7-甲氧基香豆素(7-MOC)同时定量测定的简单、快速、有效的新方法(第5章)。由于具有独特的“二阶优势”,二阶张量校正方法已经在众多分析领域中得到了广泛应用,然而文献中尚未出现有关这类方法在化妆品分析中的应用的报道。6-MC和7-MOC作为香味添加剂,被广泛应用于许多化妆品中,但是大量的毒理实验证明过量的6-MC和7-MOC可能会使消费者产生严重的皮肤疾病和身体机能失调,因此监控化妆品中这两种香味添加剂的含量是非常必要的。与传统的化学分析方法相比,基于二阶张量校正的化学计量学方法应用于化妆品分析时有诸多优势,包括样品预处理简单、无毒且无破坏分析、精确的光谱分辨以及浓度预测等,可望在化妆品质量控制领域中获得越来越多的实际应用。(5)发展了一种高灵敏的化妆品中的丙酸睾酮快速测定新方法(第6章)。该方法基于丙酸睾酮氧化衍生产物的强荧光特性,利用PARAFAC、SWATLD和SWANRF算法对叁维荧光光谱数据进行解析,依然借助二阶张量校正方法的“二阶优势”,不但大大增强了荧光分析方法的选择性,而且只需简单的样品预处理就能得到化妆品背景干扰共存下的丙酸睾酮的准确定量测定。(6)提出了一种快速测定人尿样中舒必利含量的新方法(第7章)。复杂体液中的药物定量分析是现代生命医学领域中的一个重要内容。传统方法主要采用先分离后分析的思路,样品处理、分析过程繁琐费时,特别是在某些情况下往往难以实现完全分离,且体液背景基质中很可能含有未知的干扰物。舒必利是一种选择性阻断中脑边缘系统的多巴胺受体的拮抗剂,具有抗精神病和抗抑郁的活性,临床上被广泛用于治疗各种精神分裂症和精神紊乱疾病。但过量的舒必利会引起严重副反应,甚至死亡,因此实现直接快速地定量检测生物体液中的舒必利含量意义重大。在本章中,通过叁维荧光联合交替拟合残差(AFR)和SWATLD算法,以“数学分离”部分代替“物理化学分离”,提出了一种新的、有效的定量分析方法用于实现未知干扰共存下的人体尿液中舒必利含量的直接测定。新方法有望用于舒必利的工业质量管理和临床监控。
尹小丽[9]2016年在《化学多维校正用于食品质量安全及药物水解动态过程研究》文中提出具有“二阶优势”的化学多维校正方法可以在有未知干扰共存的情况下实现多目标分析物的同时定量分析,以数学分离代替或简化物理和化学分离,与现代分析仪器结合发展高效、绿色的分析方法和策略。近年来,这类化学多维校正方法已经成功地应用到了多种复杂体系中感兴趣物质的定量分析研究,包括环境、食品、医药、生物基质等复杂体系。将化学多维校正的“二阶”及“高阶优势”推广应用到更多的实际分析体系,用于解决定量及相关的问题,同时进一步挖掘多维校正方法所获取的定性定量信息是值得继续深入研究的方向。此外,具有“二阶优势”的化学多维校正方法在动态复杂体系中的原位、实时和无损定量分析中有广阔的应用前景,而目前关于此类方法在动态复杂体系中的原位、实时和无损定量分析的研究报道还不是很多,有必要将化学多维校正的优良方法应用于动态复杂体系中的原位、实时和无损定量分析,为医药、食品和环境分析等领域提供实用的创新性研究方法和工具。基于此,本论文开展了化学多维校正在食品质量安全和药物水解动态过程中的定量分析研究,主要包括6个方面的研究工作:在第2章中,本论文提出采用交替叁线性分解(Alternating trilinear decomposition,ATLD)方法辅助高效液相色谱二极管阵列检测(High performance liquid chromatography-diode array detection,HPLC-DAD)策略用于10种中国茶叶中的没食子酸、咖啡因和6种儿茶酚类物质的同时、快速定量分析。基于ATLD方法的“二阶优势”及对组分数不敏感的特点,这一策略有效地解决了色谱分析中峰共流出和基线漂移的问题。在两种选定的茶叶样本中,8种目标分析物的平均加标回收率在91.7-103.1%的范围内,对应的标准偏差在1.9-11.9%之间。灵敏度(Sensitivity,SEN)、选择性(Selectivity,SEL)、预测均方根误差(Root-mean-square error of prediction,RMSEP)和检测限(Limit of detection,LOD)等品质因子参数的计算结果也表明ATLD方法辅助HPLC-DAD策略所得的分析结果是准确可靠的,且这一策略具有较低的LOD值,可以满足茶叶中上述8种活性物质的定量分析。为了进一步验证方法的准确性,将ATLD方法辅助HPLC-DAD策略所得的定量分析结果与LC-MS/MS所得结果进行了对照比较,F检验和t检验的结果表明,这两种方法的定量结果之间没有显着性差异。此外,为了考察ATLD方法辅助HPLC-DAD策略的通用性,还将这一策略应用于其他不同级别和种类的茶叶中8种目标分析物的定量分析研究。最后,基于上述得到的8种目标分析物的含量,采用主成分分析对茶叶样本进行分类研究,实现了绿茶、乌龙茶和普洱茶的分类研究。结果表明,本章中所提出的分析策略可用于中国茶叶样本中没食子酸、咖啡因和6种儿茶酚类物质的快速、准确定量分析,所得的定量分析结果可用于分类研究。在第3章中,本论文提出采用化学计量学辅助hplc-dad策略用于处理不同色谱柱和样本基质造成的干扰模式变化的问题。文中以定量分析仅经过脱气的5种不同的饮料基质中6种人工合成色素为例进行研究。在相同的色谱条件下,采用两种不同的c18色谱柱对人工合成色素混合样及实际的饮料样品进行分析。使用不同的色谱柱分析同一样本,所得到的色谱共流出情况各不相同,在越复杂的样品基质中,这一现象越明显,共流出情况的差异也越大。尽管如此,基于atld方法对数据分别进行解析,都得到了准确的色谱、光谱轮廓以及相对浓度信息。最后将atld方法得到的定量结果与hplc-uv方法所得的结果进行比较,统计分析结果表明两种方法所得的定量结果之间没有显着性差异。本章研究表明,atld方法辅助hplc-dad策略准确、经济且具有通用性,可用于处理复杂食品分析体系中所遇到的不同色谱柱和样本基质造成的干扰模式变化的问题,简化色谱柱的筛选和样品预处理过程。在第4章中,本论文提出采用激发发射矩阵荧光与基于交替归一加权残差(alternatingnormalization-weightederror,anwe)算法的二阶校正方法相结合用于人体液(血浆和尿液)样中伊立替康(irinotecan,cpt-11)及其主要代谢产物7-乙基-10-羟基喜树碱(7-ethyl-10-hydroxycamptothecin,sn-38)的同时快速直接定量分析。cpt-11与sn-38的光谱重迭严重,同时人体液中的未知干扰物光谱与目标分析物光谱也严重重迭。尽管如此,借助二阶校正方法的“二阶优势”,anwe方法对叁维数阵解析仍能得到cpt-11和sn-38准确的激发、发射光谱及定量信息。血浆和尿液样中cpt-11的平均回收率分别为(96.8±6.3)%和(101.7±1.1)%,sn-38的平均回收率分别为(100.4±4.9)%和(101.6±1.1)%。此外,通过品质因子,如sen、sel、lod和loq等评估了该方法的准确性和可实施性。研究结果表明,该方法以“数学分离”代替繁琐的“物理和化学分离”,成功地解决了复杂体系中内源干扰物质与分析物光谱重迭而难分辨的问题,可用于人体液样中cpt-11和sn-38的直接快速定量分析。在第5章中,本论文提出采用基于交替归一加权残差(anwe)算法的二阶校正方法处理激发×发射×(静态校正样本+动力学样本)的叁维数阵,实时定量监测伊立替康(cpt-11)在ph值为7.4的pbs缓冲液和人血浆中的水解动力学过程。尽管cpt-11的内酯形式(cpt-11-l)和羧酸形式(cpt-11-c)之间光谱重迭严重,且血浆中未知干扰物的光谱与反应物和生成物的光谱之间也严重重迭。但借助二阶校正方法的“二阶优势”,依然可以解析得到cpt-11-l和cpt-11-c准确的激发、发射光谱及其动力学过程中的相对实时浓度信息。静态验证样、血浆加标样和动力学样本的加标回收率范围为83.7%-116.7%。cpt-11的水解反应符合一级动力学方程,利用anwe方法预测得到的实时浓度信息求得cpt-11在ph值为7.4的pbs缓冲液和人血浆中的反应速率常数分别为(0.0318±0.0031)min-1和(0.0323±0.0008)min-1,半衰期分别为(21.9±2.0)min和(21.5±0.5)min。研究表明,本章所提出的分析策略简单、成本低廉、高效,有望用于其他动态复杂体系中药物或其他物质的原位、实时和无损定量分析。在第6章中,本论文以伊立替康(CPT-11)的水解动力学过程为例,分别建立叁维校正和四维校正模型用于动态复杂体系中反应物的实时定量分析。通过预测得到的实时浓度、初始浓度加标回收率及品质因子参数如平均预测误差(Average relative prediction error,ARPE)、SEN、SEL、LOD等对两种模型进行比较。研究发现,叁维校正和四维校正模型均可以实现动力学过程中目标分析物的实时定量分析。其中采用叁维校正模型可以极大地减少实验工作量,且叁维校正模型更为灵活,可用于多种类型的动力学过程的实时定量分析。但是受限于校正曲线的校正浓度范围,在目标物实时浓度过低的情况下会导致预测结果不准确。而四维校正模型由于在校正样中增加了动力学维度的信息,可以很好地弥补叁维校正中的这一缺点;但四维校正模型的实验工作量很大,且基于四线性分解模型的四维校正方法只能用于符合一级动力学模型的反应过程的实时定量分析,同时还有引入强共线性的风险。本章的研究工作可以为选择合理的方法进行动态复杂体系中目标分析物的实时定量分析研究提供指导。随着联用仪器的广泛使用,具有“二阶优势”的化学多维校正方法已成为解析多维化学数据的最常用方法之一。为了更好地将化学多维校正方法应用于动态复杂体系中目标分析物的实时或在线分析及组学研究中,加快多维校正算法的运算速度是化学计量学基础理论研究的重要内容之一。在第7章中,本论文采用叁维和四维模拟数据及实际数据探讨了基于不同的奇异值分解方法求解Moore-Penrose广义逆对叁维和四维校正算法运算速度的影响。研究表明,基于截尾的奇异值分解(Truncated singular value decomposition,TSVD)和双向奇异值分解(Two-direction singular value decomposition,D2SVD)的平行因子分析算法(Parallel factor analysis,PARAFAC)和四维平行因子分析算法(Four-way parallel factor analysis,four-way PARAFAC)的运算速度明显快于基于常规奇异值分解(Normal singular value decomposition,SVD)的PARAFAC和four-way PARAFAC算法。而对于ATLD算法和交替四线性分解(Alternating quadrilinear decomposition,AQLD)算法而言,因为它们本身具有收敛速度快的特点,在数据阵较小时,不同的奇异值分解方法对各算法运算速度的影响不是很大。但是,在面临较大的多维数据阵时,基于D2SVD和TSVD的ATLD和AQLD算法的运算速度明显快于基于SVD的ATLD和AQLD算法。总体上来说,基于D2SVD的多维校正算法表现出了更快的运算速度和抗共线性能力,且不论是基于何种奇异值分解方式,对最终的定性和定量结果没有影响,仅会影响算法的运算速度。这一研究内容为我们提供了一种新的提高算法运算速度的思路。
胡乐乾[10]2006年在《叁维化学计量学方法和定量构效关系应用于药学的若干基础研究》文中研究表明在化学计量学的理论和方法体系中,叁维数据分析和定量构效关系是两个非常重要的研究领域,本论文通过对这两个领域的研究热点的追踪分析,选取了其中几个重要的问题进行了探索和应用研究,主要涉及以下几个方面:一、叁维化学数据解析的方法和应用研究(第一章-第五章):叁维化学数据解析方法因其能够在未知干扰存在下实现对感兴趣成分的定性定量分析而受到广泛的重视。传统的叁维数据解析方法如平行因子分析由于收敛速度慢,容易出现衰退解,对拟合模型需要的化学秩敏感等不足影响了它的应用。近年来发展的交替叁线性分解算法(ATLD)克服了传统平行因子分析算法收敛速度慢、对化学秩预估计值不敏感等不足,为叁维数据分析算法在化学中的应用注入了新的生机。但是交替叁线性分解算法在解决小样品量测时可能出现求解不稳定问题,为了弥补这一不足,同时能够保留其优点,本文结合平行因子-交替最小二乘算法,提出了交替不对称叁线性分解算法(AATLD)。模拟的和真实的叁维二阶校正数据试验均显示出该算法在浓度模出现比较严重的共线性时可以取得与平行因子分析方法相媲美的结果,同时其收敛速度远远快于平行因子分析算法,而且作为一种不对称算法,相对于交替叁线性分解算法而言,可以很好地解决小样品校正问题,并在一定程度上能够克服二阶衰退,从而实现在现代分析化学中实际复杂体系的直接快速定量分析。在应用一种叁维化学数据解析算法处理叁维数据之前,首先要做的就是估计叁维化学数据的化学秩。同二维数据的秩估计相比,叁维化学的秩估计更加困难。基于已有的叁维数据秩估计方法存在的不足,结合直接叁线性分解的思想,代替如传统的利用特征值进行秩估计的思路,提出了伪样品特征矢量提取和投影技术估计叁维数阵化学秩的新方法。模拟的和真实的叁维二阶校正数据显示该方法运算速度快、结果可靠、不需要人为设定判别标准等优点。由于叁维试验数据来源较为复杂,任何一种秩估计方法都不能保证在所有的情况下都能给出复杂体系的正确因子数,本文又提出了利用简单的线性变换方法结合蒙特卡罗技术提出了秩估计方法。该方法利用两个子空间,一个来源于原始叁维数据本身,一个由原始叁维数据经线性变化后产生,结合投影技术估计叁维数据的化学秩。为了使结果更稳健,应用蒙特卡罗方法,用多组子空间确定复杂体系的化学秩。同其他叁维数阵秩估计方法相比,该算法具有计算量小、运算速度快、结果更可靠,不需要事先制定判别标准等优点。在体液中的药物分析是现代生命医学领域面临的一个重要的问题,传统方法采用色谱分离技术来实现这一目的,通常情况下通过调整色谱柱或者色谱条件分
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