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Tchebichef矩方法在化学图谱分析中的应用研究

李莎莎  
【摘要】:现代分析方法及相关仪器的快速发展,使得研究人员可以在较短的时间内获得大量分析样本的丰富信息。然而,仅仅依靠常规分析方法直接对复杂体系中的多目标组分进行准确的定性定量分析仍然比较困难,难以获得令人满意的结果。因此,如何从大量数据中提取出有效的目标信息成为科研工作者们迫切需要解决的问题。化学计量学作为一种有效的策略为复杂体系的分析研究提供了方便。图像矩具有全局图像特征描述能力、多分辨性和缩放、平移、旋转的固有不变性。基于化学3D图谱,使用图像矩方法可以实现对复杂体系中多个目标组分的同时定量分析,即使待测样本中有未校正干扰的存在。此外,我们首次提出了曲线矩方法以满足常规化学2D曲线图谱分析的需要。曲线矩是从图像矩中拓展衍生出来的,具有与图像矩相同的性质。本学位论文的研究工作主要是基于常规化学图谱(3D/2D)开展的矩方法的实际应用研究。论文内容主要包括以下各章:第一章绪论。主要概述了化学计量学的发展及其在常规化学图谱(3D图谱、2D图谱)分析中的应用、矩方法的发展及其在分析化学中的应用。最后对本论文的研究工作做了简要介绍。第二章基于激发-发射矩阵(EEM)荧光光谱结合Tchebichef图像矩对姜黄和咖喱中的姜黄素类化合物进行定量分析姜黄素类化合物是中草药姜黄和咖喱调味料中的主要活性成分,具有广泛的治疗作用。然而,各种姜黄素类化合物由于具有相似的化学结构使得它们的光谱之间存在严重的重叠。此外,未经校正的光谱干扰也会影响待测样品中目标组分的准确定量分析,在实际操作过程中需要对其进行复杂的预处理。本章中我们基于Tchebichef图像矩并结合荧光EEM 3D光谱提出了一个同时定量分析姜黄和咖喱中的三种主要姜黄素类化合物(姜黄素,DMC和BDMC)的方法。基于样本的原始荧光EEM光谱,采用Tchebichef图像矩直接提取目标组分的特征信息,然后利用逐步回归方法对复杂样本中的这三种姜黄素类化合物分别建立定量分析模型。采用校正集和预测集的相关系数以及均方根误差来评估所建立的定量线性模型的性能;以目标组分的回收率、精密度等指标评价分析方法的有效性。与N-PLS(N-way Partial Least Squares)方法相比较,Tchebichef图像矩方法具有更好的性能。这一研究工作表明Tchebichef图像矩方法不但可以减少常规分析步骤、无需复杂的预处理并使得分析更简单,而且有望成为复杂样品基质中多组分快速定量的有效工具。第三章基于圆二色(CD)光谱结合Tchebichef图像矩方法对蛋白质的二级结构进行预测圆二色(CD)光谱是一种广泛应用于测定蛋白质二级结构的技术。然而,由于其对应于不同结构基序的光谱之间存在严重重叠,基于CD光谱的蛋白质二级结构定量分析仍然比较困难。本章中我们首次将Tchebichef图像矩方法应用于CD光谱以实现蛋白质中六种二级结构的定量测定。获得的结果与一些常用算法(SELCON3、CDSSTR、CONTIN、SSNN、K2D3)得到的结果进行了比较。为了测试Tchebichef图像矩方法的普适性,我们还对另一个常用的较大参考集(增加了光谱数据的数量:SP175)进行分析,并与相对应算法(SELMAT3、K2D3)的结果进行了比较。研究结果表明,Tchebichef图像矩方法在总体上提高了蛋白质二级结构预测的准确性,特别是对于弯曲和无规则卷曲这两种结构,这正是许多其它方法的不足之处。此外,所提出的方法可以不受参考集大小的限制,几乎可以用任何结构可用的参考集对其进行训练。这一研究工作表明Tchebichef图像矩方法可以视为一种基于CD光谱定量分析蛋白质二级结构的有效手段。第四章基于常规UV-Vis光谱使用Tchebichef曲线矩方法对不同基质化妆品中的美白成分进行定量分析紫外-可见(UV-Vis)分光光度计作为常规分析仪器已经被应用于许多领域。但基于UV-Vis光谱使用传统定量分析方法对混合物中多目标组分进行定量分析时,所得结果的准确性会受到重叠峰和未知组分干扰的影响。因此,基于UV-Vis光谱对复杂体系中的多组分的同时定量分析仍然是一个难点。本章中我们首次提出了Tchebichef曲线矩方法,并基于常规UV-Vis图谱将该方法应用到了对不同基质化妆品中五种目标组分的同时定量分析。此外,为了证明Tchebichef曲线矩方法结合UV-Vis光谱在多组分定量分析中的应用潜力,我们还将该方法得到的结果与经典的MCR-ALS和PLS方法得到的结果进行了比较。结果表明,Tchebichef曲线矩方法得到的结果更准确、可靠,并且具有更高的抗干扰能力,特别是对于重叠信号和不同基质中未知组分的干扰。这一研究工作表明Tchebichef曲线矩方法不仅是一种能应用于化妆品中美白成分质量评估的快速、可靠的分析技术,同时它也拓展了矩方法和常规化学2D曲线图谱在复杂体系定量分析中的应用。第五章主要结论与展望。


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