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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-IR 30

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