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第一篇 药物分析信息学基础2

第一章 绪论2

一、分析化学发展趋势——分析化学、分析科学到分析化学信息学2

（一）从分析化学的定义说起2

（二）分析化学已经发展到分析科学、分析化学信息学阶段2

二、现代药物分析——药学中的分析化学信息学（药物分析信息学）4

（一）获取化学量测数据4

（二）从分析数据中提取有价值信息5

（三）信息管理（存储、传输和共享）5

三、药物分析信息学主要研究方向5

（一）复杂物质体系分析的方法学研究5

（二）现代药物分析应用研究6

（三）分析仪器的智能化研究6

第二章 药物分析信息的获得7

第一节 常见样品制备及前处理7

一、天然药物7

（一）原料（药材）的品种鉴定7

（二）原料（药材）的粉碎7

（三）天然药物的提取7

（四）天然药物的分离与纯化8

二、生物样品8

（一）常用生物样品采集及储存8

（二）生物样品分析前处理技术9

第二节 光谱分析法及数据特点9

一、电磁辐射及其与物质的相互作用9

二、光谱分析法的定义及分类10

（一）吸收光谱法10

（二）发射光谱法11

（三）质谱法11

三、光学分析仪器的基本组成11

四、光谱数据特点12

第三节 色谱分析法及数据特点14

一、色谱分析法的定义及分类14

二、色谱分离原理14

（一）液固色谱法14

（二）液液色谱法14

（三）离子交换色谱法15

（四）离子对色谱法15

（五）排阻色谱法15

三、色谱数据特点15

第三章 药物分析信息的预处理、数学变换及可视化17

第一节 信息预处理方法17

一、平滑与求导17

（一）平滑17

（二）求导18

二、不等性方差噪声的扣除19

三、二维数据的背景扣除19

四、色谱峰偏移校正20

（一）一维色谱的内标峰校正法20

（二）一维色谱的外标线性回归法22

（三）二维色谱中局部最小二乘校正法22

第二节 数学变换23

一、导数光谱法23

（一）概述23

（二）原理24

（三）计算方法25

（四）应用实例26

二、正交函数法26

（一）原理26

（二）pj法27

（三）△pj法27

（四）复合多项式法28

三、傅里叶变换28

（一）原理29

（二）傅里叶变换在仪器中的应用——FT-IR30

四、小波变换32

第三节 信息可视化33

一、概述33

二、可视化的实现原理35

三、褶合变换光谱的可视化研究35

（一）数据预处理35

（二）灰度映射36

（三）伪彩色处理36

第四章 药物分析信息的处理——基础算法38

一、投影算法38

二、迭代算法39

三、优化算法39

（一）生物进化与遗传算法40

（二）遗传算法的基本过程40

四、仿真算法41

（一）模拟退火算法41

（二）粒子群优化算法42

（三）蚁群算法42

第五章 药物分析信息的处理——数据解析44

一、分析体系的数学表征44

（一）白色体系44

（二）灰色体系44

（三）黑色体系45

二、白色体系矢量校正解析方法46

（一）直接校正法46

（二）间接校正法46

三、灰色体系矢量校正解析方法49

（一）H-point标准加入法49

（二）混合线性分析法50

四、灰色体系矩阵校正解析方法53

（一）秩消失因子分析法53

（二）渐进因子分析法和固定尺寸移动窗口渐进因子分析54

（三）直观推导式渐进特征投影法56

五、药物分析信息化学计量学解析及方法学研究思路58

（一）定性组成完全已知的体系59

（二）定性组成部分已知的体系59

第六章 模式识别技术简介61

第一节 概述61

第二节 有监督的模式识别方法——贝叶斯决策62

（一）基于最小错误率的贝叶斯决策63

（二）基于最小风险的贝叶斯决策63

（三）限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小的两类别决策63

（四）最小最大决策64

（五）序贯分类法65

第三节 无监督的模式识别方法——聚类分析法65

（一）划分方法66

（二）层次方法66

（三）基于密度的方法66

（四）基于网格的方法67

（五）基于模型的方法67

第七章 药物分析信息的管理与共享68

第一节 数据库68

一、数据管理技术的发展68

（一）人工管理阶段68

（二）文件系统阶段69

（三）数据库系统阶段69

二、数据库概述70

三、数据库的特点71

（一）数据的独立性71

（二）最小的数据冗余度71

（三）最大的数据共享性72

（四）避免数据的不一致性72

（五）统一管理和控制72

四、数据模型73

（一）层次模型73

（二）网状模型74

（三）关系模型74

五、三种数据模型的比较74

六、数据库管理系统75

第二节 虚拟实验室76

一、虚拟实验室的起源及发展现状77

二、虚拟实验室的特点77

三、虚拟实验室的基本类型79

四、虚拟实验室的关键技术79

（一）Java技术79

（二）VRML技术79

（三）QTVR技术80

（四）Flash技术80

（五）ActiveX技术80

（六）ASP技术81

五、虚拟实验室的运作模式81

六、虚拟实验室的构建82

七、虚拟实验室的功能83

第三节 模型传递83

一、概述83

二、常用算法简介84

（一）模型参数模型传递方法85

（二）对光谱信号的模型传递方法85

（三）基于预测结果的模型传递87

（四）其他有标样模型传递方法87

（五）模型传递前的原始信息变换87

（六）多元模型传递中标样子集的选取88

三、应用实例88

第二篇 药物分析信息学的应用92

第一部分 在分析方法学研究中的应用92

第八章 褶合光谱法（仪）的理论和实践92

一、褶合光谱法产生的背景92

二、褶合光谱分析法的原理94

（一）褶合光谱产生技术——褶合变换的基本原理94

（二）褶合光谱的定性技术95

（三）褶合光谱的定量技术97

三、褶合光谱仪功能98

（一）褶合光谱仪结构特征98

（二）主要功能99

第九章 复杂体系化学信息的数学修饰102

一、数学探针法102

（一）数学探针法的数学模型102

（二）数学探针法的原理102

二、仿真算法104

第十章 以信息解析为主的光谱相关色谱分析系统108

一、光谱相关色谱分析系统技术平台及应用范围108

（一）技术平台108

（二）应用范围109

二、实施步骤109

（一）信息获取和实验设计110

（二）样品的前处理110

（三）规范化色谱分离及方法学考察110

（四）数据处理和评价110

三、光谱相关色谱分析系统的功能和优点110

（一）功能110

（二）优点110

四、中药质量控制规范化研究实例111

（一）丹参药材中丹参酮类化合物含量测定方法111

（二）双黄连粉针剂内芦丁、绿原酸、黄芩苷、连翘苷含量测定规范化研究117

第十一章 毛细管电泳分析的信息研究122

一、毛细管电泳分析概述122

二、毛细管电泳分离的研究与开发策略123

三、药物分析信息学在毛细管电泳手性拆分剂选择中的应用126

（一）计算机模拟研究126

（二）应用示例127

第二部分 在中药分析中的应用134

第十二章 中药指纹图谱分析方法和技术134

第一节 中药指纹图谱的建立135

一、中药化学指纹图谱135

二、建立指纹图谱的意义和原则136

（一）系统性136

（二）特征性136

（三）稳定性136

三、建立指纹图谱的程序136

（一）样品的采集136

（二）样品的制备136

（三）样品的测定137

（四）数据处理139

（五）样品评价与方法检验139

第二节 化学指纹图谱数据处理139

一、指纹图谱峰匹配139

二、指纹图谱相似度计算142

三、化学模式识别分类计算143

第三节 中药色谱指纹图谱研究实例145

一、黄芪药材HPLC指纹图谱研究145

二、近红外漫反射光谱法鉴别贝母药材的研究152

（一）材料和方法152

（二）结果153

（三）讨论154

第十三章 中药联用色谱重叠峰的解析155

一、中药色谱重叠峰解析实例155

二、断层扫描分析法研究158

（一）断层扫描分析法用于复杂体系定性分析159

（二）断层扫描分析法用于复杂体系定量分析162

（三）断层扫描分析法分析五味子药材中木脂素类成分164

第十四章 中药掺杂化学药物的分析系统166

一、中药掺杂化学药物的概述166

（一）中药掺杂化学药物问题的严重性166

（二）中药掺杂化学药物的分析检测167

（三）中药掺杂化学药物问题的对策169

二、红外光谱分析方法171

（一）改进的一阶导数差减求和最小值法171

（二）局部直线筛选法174

（三）褶合曲线分析法179

第三部分 在化学药品及生物样品分析中的应用184

第十五章 在化学药品分析中的应用184

一、白色体系方法在复方制剂分析中的应用184

（一）实验部分184

（二）结果185

（三）讨论186

二、灰色体系方法在复方制剂分析中的应用187

（一）混合线性分析法用于复方头孢氨苄胶囊的分析187

（二）扩展的混合线性分析法（HLAE）用于复合维生素的分析188

（三）三维LPG及HELP方法用于复合激素的分析191

第十六章 药物代谢组学的信息处理196

第一节 代谢组学研究的历史与现状196

第二节 代谢组学的数据处理方法简述197

（一）数据的预处理方法研究概况197

（二）常规数据的预处理方法和相关统计检验步骤198

（三）多变量数据挖掘200

（四）数据库与专家系统203

第三节 代谢组学研究的应用204

一、代谢组学应用于生命科学研究204

（一）药物作用（药效和毒性）模型的鉴别和确证204

（二）药物作用机制的研究205

（三）药物的临床前毒性评价205

（四）药物的临床前安全性评价206

（五）疾病诊断206

（六）营养分析研究207

二、代谢组学应用于农业科学（植物学）的研究207

（一）代谢物组分析208

（二）代谢途径描述208

（三）基因功能研究208

（四）与转录组学和蛋白组学联合研究208

附录210

一、矩阵及线性代数基础知识210

（一）矢量与矩阵210

（二）矩阵基本运算211

二、MATLAB计算机编程语言简介213

（一）MATLAB的特点213

（二）MATLAB的基本运算符215

（三）MATLAB的矩阵与数组运算216

（四）MATLAB的绘图功能217

参考文献220