文档介绍：摘 要基于多线性成分模型的化学多维校正方法在分析科学领域越来越受关注。基于数学分离,即使在多个未知、未校正的光谱干扰和多个变化的背景存在的情况下,多维校正方法依然可以实现复杂体系中多个待分析物的直接定量分析,这个特点被称为“二阶优势”。与可以产生高阶张量响应数据的先进分析仪器结合,基于数学分离,多维校正方法可以成为一种高效和绿色的复杂体系定量分析方法。另外,多维校正方法具有一些额外优势,例如更高的灵敏度等。本博士学位论文的研究工作主要集中于化学多维校正基础理论及其在复杂体系中的静态和动态定量应用。这些研究工作被分为6章,它们接着第1章绪论依次展开。第2章:用于三维校正的一个灵活的三线性分解算法及其在多线性成分模型中的拓展在多维校正领域中,多线性成分模型的分解受到越来越多的关注,尤其是三维校正领域中三线性成分模型的分解。本论文作者在本章提出了一个灵活的新型三线性分解算法用于三维校正(二阶张量校正),即约束交替三线性分解(position,CATLD)算法。这个算法基于交替最小二乘策略,它的每个目标函数中都有两个约束项,使其更加高效和灵活。模拟的三维数据阵列的分析表明,CATLD算法收敛速度快、对迭代初始值不敏感并且对分解中过大估计的组分数不敏感。真实的激发发射矩阵荧光仪器(Excitationemissionmatrixfluorescencespectroscopy,EEMs)数据的分析和真实的高效液相色谱-二极管阵列检测器联用仪器(Highperformanceliquidchromatography-diodearraydetector,HPLC-DAD)数据的分析证实了模拟研究的结果,同时表明CATLD算法不仅适用于分析EEMs数据,而且适用于分析HPLC-DAD数据。即使在未校正的光谱干扰和变化的背景干扰存在的情况下,基于CATLD算法的三维校正方法仍然可以非常高效和灵活地实现复杂体系中多个待分析物的直接定量分析。另外,本论文作者推导出了CATLD算法在多线性成分模型中的通用型理论扩展,即约束交替多线性分解(position,CAMLD)算法,用于多维校正(高阶张量校正)。第3章:三维校正结合激发发射矩阵荧光同时定量分析多种体系中的芳香族氨基酸本论文作者在本章提出了一个实用型分析方法,用于同时在细胞培养基和人血浆体系中定量分析L-苯丙氨酸(L-phenylalanine)、L-酪氨酸(L-tyrosine)和L-色氨酸(L-tryptophan)。通过使用三维校正方法结合激发发射矩阵荧光,即使在三个未知、未校正的光谱干扰存在的情况下,本章所提方法同时在两种不同复杂体系中成功地实现了芳香族氨基酸的定量分析。这个分析方法使用数学分离代替化学或者物理分离,几乎不需要样本预处理,具有高效和环保等优点。校正集、验证集和预测集的预测结果都令人满意。对于苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸,–−1、–−–−1;平均加标回收率(均值±标准偏差)±%、±%±%;细胞培养基中真实含量预测值的相对误差分别是−%、%和−%。另外,本论文作者讨论了三维校正方法同时在多个不同复杂体系中定量分析多个待分析物的潜力,从而进一步探索二阶优势。对偶t-检验表明,同时在两种体系中预测和单独在一种体系中预测的结果之间没有显著性差异。本工作中令人满意的结果表明,三维校正方法结合激发发射矩阵荧光是一种很有前景的分析方法,可以同时在含有未校正的光谱干扰的多个复杂体系中同时定量分析多个待分析物。第4章:使用内源荧光三维或者四维校正实现代谢辅酶NADH和FAD在人血浆中的实时动力学定量分析生物体中还原型辅酶I(Reducednicotinamideadeninedinucleotide,NADH)和黄素腺嘌呤二核苷酸(Flavinadeninedinucleotide,FAD)分别为主要的电子供体和电子受体,它们几乎参与所有的生物代谢途径。本论文作者在本章提出了多维荧光技术结合三维校正的实时分析方法,用于在包含未校正的光谱干扰的人血浆中对NADH的降解反应和FAD的生成反应进行化学动力学实时定量分析。在三维分析中,即使在一个未校正的光谱干扰和一个变化的背景干扰存在的情况下,通过静态测量的校正集,本方法直接预测出了混合反应体系中待分析物NADH和FAD在反应开始后任意时刻的实时浓度。令人满意的定量分析结果表明,我们可以无损、实时地直接监测混合反应体系中各个待分析物的实时浓度,而不再需要先停止反应然后经过色谱分离预测浓度。接着,对于每个待分析物,本工作基于其实时浓度数据拟合了一阶反应速率方程。另外,本论文作者提出了一个