二阶校正算法结构剖析和多维校正用于复杂动态体系药物定量分析研究

摘要

化学计量学是一门化学与数学、统计学、计算机科学等交叉而产生的新兴化学学科分支。仪器分析与化学计量学方法相结合为复杂体系中分析物组分信息的获取提供了一种新的强有力的解决途径。随着能够产生高阶响应数据的高阶分析仪器的不断涌现,多维数据的分辨与校正已成为化学计量学领域中的国际前沿与研究热点。
　　 本文作者在跟踪化学计量学发展动态及前沿的基础上,针对化学计量学中二阶校正算法结构剖析和多维校正用于复杂动态体系定量分析的若干重要问题进行了方法探讨和应用研究。本论文内容主要涉及以下几个方面:
　　 1.二阶校正算法结构剖析(第二章)
　　 在算法比较和实际应用中人们发现用于三维三线性量测数据分解的自加权三线性分解(SWATLD)与交替惩罚三线性分解(APTLD)这两种算法的解析结果极其相似。本文第二章将通过对两种算法的目标函数的结构剖析,探究这一现象出现的因为。通过将算法目标函数的数学表达公式拆分为相应的几类部分公式,用模拟数据在整体上对两算法进行比较,并且还对拆分后的部分进行了分类比较。这些剖析对于进一步发展新算法与提高算法性能具有重要的理论意义和参考价值。
　　 2.多维校正分析在动态体系中的应用研究(第三章-第五章)
　　 对复杂动态化学反应过程进行定量研究,是分析化学的重要组成部分。用常规的分析方法很难在未知成分干扰共存下对研究对象在复杂体系中的动力学过程进行研究,而本文这些工作充分利用了二阶校正和三阶校正的优势,能够直接对其动态过程进行定性及定量解析。
　　 肾上腺素和去甲肾上腺素都属于儿茶酚胺激素,它们本身均是弱荧光物质,但是通过氧化反应,在碱性溶液中可以转化为强荧光的三羟基吲哚衍生物,并进一步被氧化为无荧光的降解产物(对苯醌)。常规的定量分析方法用于动态反应体系时存在局限与不足。我们根据其化学反应特性,选择合适的实验条件,可以用荧光分光光度计在动力学模式下在一定连续时间内测定反应中间物的荧光光谱,从而获得并构建三维动力学荧光响应数据矩阵。第三章采用基于交替三线性分解(ATLD)和交替拟合残差三线性分解(AFR)算法的二阶校正方法实现了对人血浆样品中肾上腺素的间接定量分析。而第四章则采用基于平行因子分析(PARAFAC)和满秩平行因子分析(FRA-PARAFAC)算法的二阶校正方法间接定量测定了人血浆样中去甲肾上腺素的含量。尽管在预测样品的发射光谱及时间特征谱图中,源自血浆背景的干扰物质的荧光光谱与目标分析物的氧化中间产物的光谱重叠非常严重,但这些二阶校正方法仍然分别给出了满意的光谱分辨及浓度预测结果。
　　 盐酸普鲁卡因是一种常用的局部麻醉药物,其水溶液易水解产生对氨基苯甲酸和二乙氨基乙醇,并且其在一定温度下的水解速度随氢氧离子浓度的增加而加快。根据这一性质,本文第五章在实验设计时引入pH值作为第四维。通过测定在5个不同pH值条件下不同浓度的盐酸普鲁卡因的激发发射荧光光谱,构建四维荧光量测矩阵。采用基于四线性平行因子分析(Quadrilinear PARAFAC)和交替惩罚四线性分解(APQLD)算法的三阶校正方法解析该四维矩阵,从而最终实现了人血浆样这一复杂基体背景中的盐酸普鲁卡因的定量分析。
　　 本文的这些工作为多维校正方法用于复杂体系化学动力学过程研究提供了新的思路,充分体现了它在动力学研究方面的优势和潜力。
　　 3.二阶校正方法在复杂体系药物分析中的应用(第六章-第七章)
　　 二阶校正方法结合激发发射荧光光谱或者结合高效液相色谱二极管阵列联用技术是二阶校正用于复杂体系待测组分直接快速同时定量分析两个具有代表性的实用方式。本文的第六、七章的工作分别是二阶校正方法与两种类型数据相结合用于生物基质中药物的定量分析。
　　 盐酸氟奋乃静是临床上广泛应用的抗精神病药物,考虑到其相对广泛的实用性和可能对人类健康产生的影响,有必要对人体液样品中的盐酸氟奋乃静进行定量分析。一般涉及到生物基体中的药物检测时,传统的分析方法不可避免地需要谨慎的样品预处理或者液相色谱分离步骤。本文第六章利用自身荧光很弱的盐酸氟奋乃静通过氧化反应可以转变为强荧光化合物这一特性通过间接的方式,采用基于氧化衍生反应的激发发射矩阵荧光与基于满秩平行因子分析(FRA—PARAFAC)和平行因子分析(PARAFAC)算法的二阶校正方法相结合成功测定了人尿液样品中的盐酸氟奋乃静含量,即使人尿液样品中含有干扰药物氯普噻吨仍可实现其定量分析。
　　 左旋多巴临床上广泛应用于帕金森疾病的治疗,它通常与外周多巴脱羧酶抑制剂卡比多巴联合用药。甲基多巴是左旋多巴-卡比多巴制剂中一种常见的杂质。测定生物基体中左旋多巴及其抑制剂卡比多巴、杂质甲基多巴的含量对于相关疾病的诊断具有重要意义。由于这三种物质的结构相似并且紫外分光光谱几乎完全相同,用高效液相色谱与二极管阵列联用法同时测定左旋多巴、卡比多巴和甲基多巴的研究在文献中还尚未报道。本文第七章用高效液相色谱二极管阵列联用仪同时检测血浆样品中的这三种多巴类物质,在使用交替三线性分解(ATLD)算法对每种分析物进行解析之前,首先分别选取三个最佳的保留时间区域以减弱数据分析时存在的严重共线性。尽管这三种物质的光谱几乎相同,生物样品中源于血浆背景的干扰物质与分析物的色谱和光谱亦重叠严重,但应用基于交替三线性分解(ATLD)的二阶校正方法对色谱数据在相应的时间区域进行解析,仍能实现了人血浆样中的左旋多巴、卡比多巴和甲基多巴的定量分析。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 前言

1.2 化学计量学的发展历程和研究内容

1.3 多维数据分析的发展和应用

1.3.1 数据类型

1.3.2 多维数据分析中的张量校正方法

1.4 多维校正方法在复杂动态体系中的应用

1.4.1 光谱动力学数据(Spectral-kinetic data)

1.4.2 光谱-pH值数据(Spectral-pH data)

1.4.3 激发发射荧光动力学数据(EEM-kinetics data)

1.5 本论文的研究工作

第2章 对自加权交替三线性分解(SWATLD)以及交替惩罚三线性分解(APTLD)算法的结构剖析

2.1 前言

2.2 理论

2.2.1 三线性成分模型

2.2.2 自加权交替三线性分解(SWATLD)算法

2.2.3 交替惩罚三线性分解(APTLD)算法

2.3 结果与讨论

2.3.1 模拟数据

2.3.2 SWATLD与APTLD_S两种算法整体与部分的测试分析

2.3.3 对相似的算法及其对应相似部分的测试分析

2.3.4 对APTLD_S以及APTLD_W的测试

2.4 小结

第3章 动力学荧光结合二阶校正方法定量分析人血浆样品中的肾上腺素

3.1 前言

3.2 理论

3.2.1 反应动力学

3.2.2 三线性成分模型

3.2.3 交替三线性分解(ATLD)算法

3.2.4 交替拟合残差三线性分解(AFR)算法

3.2.5 品质因子

3.3 实验部分

3.3.1 试剂和溶液

3.3.2 主要仪器和软件

3.3.3 分析方法

3.3.4 参数设置

3.4 结果与讨论

3.4.1 中间产物的发射光谱

3.4.2 核一致诊断(CORCONDIA)分析

3.4.3 定量分析人血浆样中的肾上腺素

3.5 小结

第4章 动力学荧光结合二阶校正方法定量分析人血浆样中的去甲肾上腺素

4.1 前言

4.2 理论

4.2.1 反应动力学

4.2.2 平行因子分析(PARAFAC)算法

4.2.3 满秩平行因子分析(FRA-PARAFAC)算法

4.2.4 分析品质因子

4.3 实验部分

4.3.1 主要仪器

4.3.2 试剂和溶液

4.3.3 实验方法

4.3.4 参数设置

4.4 结果与讨论

4.4.1 去甲肾上腺素氧化中间体的动力学发射光谱

4.4.2 因子数的选择

4.4.3 定量分析人血浆样中的去甲肾上腺素

4.5 小结

第5章 激发-发射-pH荧光数据结合四维化学计量学算法测定人血浆样中的盐酸普鲁卡因

5.1 前言

5.2 理论

5.2.1 四线性成分模型

5.2.2 四线性平行因子分析(Quadrilinear PARAFAC)算法

5.2.3 交替惩罚四线性分解(APQLD)算法

5.3 实验部分

5.3.1 试剂与溶液

5.3.2 主要仪器与软件

5.3.3 实验方法

5.3.4 参数设置

5.4 结果与讨论

5.4.1 光谱性质与四维数阵

5.4.2 两种算法对校正样本的分析

5.4.3 两种算法对血浆样本的分析

5.5 小结

第6章 基于氧化衍生反应的激发发射矩阵荧光结合二阶校正方法定量分析人尿液样品中的盐酸氟奋乃静

6.1 前言

6.2 理论

6.2.1 二阶校正的三线性模型

6.2.2 平行因子分析(PARAFAC)和满秩平行因子分析(FRA-PARAFAC)

6.2.3 秩估计

6.2.4 品质因子

6.3 实验部分

6.3.1 试剂和溶液

6.3.2 仪器和软件

6.3.3 实验方法

6.3.4 参数设置

6.4 结果与讨论

6.4.1 光谱性质

6.4.2 成分数估计

6.4.3 定量分析预测样品中的盐酸氟奋乃静

6.4.4 统计学验证与品质因子

6.5 小结

第7章 二阶校正方法结合HPLC-DAD定量分析人血浆样中的左旋多巴、卡比多巴和甲基多巴

7.1 前言

7.2 理论

7.2.1 三线性模型

7.2.2 交替三线性分解(ATLD)算法

7.2.3 分析品质因子

7.3 实验部分

7.3.1 试剂和溶液

7.3.2 主要仪器及色谱条件

7.3.3 样品预处理

7.3.4 校正样品的配制

7.3.5 预测样品的配制

7.4 结果与讨论

7.4.1 实验条件选择

7.4.2 定量分析人血浆样中的左旋多巴、卡比多巴和甲基多巴

7.4.3 方法验证

7.5 小结

结论

参考文献

附录 A 第二章相关公式归纳

附录 B 攻读学位期间发表及完成的论文目录

致谢