（分析化學專業(yè)論文）三維熒光二階校正法用于果蔬和化妝品中藥物含量測定.pdf

碩f j 學立論文 摘要 本論文首先在緒論部分簡單概述了化學計量學的產(chǎn)生背景、主要研究內(nèi)容， 然后重點闡述了近年來化學計量學二階校正方法在分析領域得到廣泛應用的原 因，最后概述了三維熒光二階校正方法對復雜體系中感興趣組分進行定性定量分 析的應用進展。 第二章利用交替三線性分解( a t l d ) 和交替歸一加權殘差( a w n e ) 兩種二 階校正算法分別對三維激發(fā)發(fā)射熒光光譜數(shù)據(jù)進行解析，實現(xiàn)了對水果桔子中噻 苯咪唑含量的直接快速定量測定。實驗結果表明，這兩種方法均能成功地用于直 接分析桔子中噻苯咪唑的含量。 第三章利用交替三線性分解( a t l d ) 、交替擬合殘差( a f r ) 和自加權交替 三線性分解( s w a t l d ) 三種二階校正算法分別與三維熒光光譜相結合，實現(xiàn)了 對香蕉中的雙苯三唑醇的直接快速定量測定。實驗結果表明，這三種算法均能成 功用于直接分析香蕉中雙苯三唑醇的含量。 第四章利用交替三線性分解( a t l d ) 和交替歸一加權殘差( a w n e ) 兩種二 階校正算法分別與三維熒光光譜相結合，對生菜中的熒葸和蘑進行快速同時定量 測定。實驗結果表明，這兩種算法都能成功用于直接準確地分析生菜中蘑的含量， 也能直接對生菜中的熒葸進行粗略的分析，且從橢圓置信區(qū)間測試來看，在該體 系中，對于熒葸和菌，a n w e 的性能都優(yōu)于a t l d 。 第五章利用平行因子分析( p a r a f a c ) 、交替懲罰三線性分解( a p t l d ) 和自 加權交替三線性分解( s w a t l d ) 三種二階校正算法分別與三維熒光光譜相結合 通過測定化妝品中的丙酸睪酮( t p ) 與濃h 2 s 0 4 的反應產(chǎn)物從而實現(xiàn)對化妝品中的 t p 進行快速定量分析，從對四種化妝品的測定結果來看，此方法可用于化妝品中 丙酸睪酮的定量分析。 關鍵詞：化學計量學；二階校正；三維熒光；噻苯咪唑；雙苯三唑醇；熒蒽；菌： 丙酸睪酮。 二維熒光二階皎正法用一卜采蔬和化妝+ n j 中藥物含基測定 a b s t r a c t i nt h ei n t r o d u c t o r yp a r to ft h i st h e s i s ，t h eb a c k g r o u n da n d m a i nr e s e a r c hc o n t e n t s o fc h e m o m e t r i c sa r ei l l u s t r a t e d t h er e a s o nw h yt h es e c o n d b r d e rc a l i b r a t i o nm e t h o d s i nc h e m o m e t r i c sa r eg a i n i n gw i d e s p r e a da c c e p t a n c ea m o n gt h ea n a l y t i c a lc o m m u n i t y i st h e nm a i n l yd i s c u s s e d f i n a l l y ，w eo v e r v i e wt h e i ra p p l i c a t i o n si nt h ea n a l y s i so ft h e c o m p o n e n t so fi n t e r e s ti nc o m p l e xs y s t e m s ， c h a p t e r2p r o p o s e s an o v e la p p r o a c hf o rd i r e c t q u a n t i t a t i v ea n a l y s i s o f t h i a b e n d a z o l ei n o r a n g ee x t r a c tb yu s i n ge x c i t a t i o n - e m i s s i o nm a t r i xf l u o r e s c e n c e c o u p l e dw i t hs e c o n d o r d e rc a l i b r a t i o nm e t h o d sb a s e do nt h ea l t e r n a t i n gt r i l i n e a r d e c o m p o s i t i o n ( a t l d ) a n dt h ea l t e r n a t i n gn o r m a l i z a t i o n w e i g h t e de r r o r ( a n w e ) r e s p e c t i v e l y t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sd e m o n s t r a t et h a t b o t hm e t h o d sh a v eb e e n s a t i s f a c t o r i l ya p p l i e dt ot h ed e t e r m i n a t i o no ft h i a b e n d a z o l ec o n t e n ti no r a n g ee x t r a c t ， a n dt h ep e r f o r m a n c eo fa n w ew a ss l i g h t l yb e t t e rt h a nt h a to fa t l d c h a p t e r3p r o p o s e san o v e la p p r o a c hf o rd i r e c tq u a n t i t a t i v ea n a l y s i so fb i t e r t a n o l i nb a n a n ae x t r a c tb yt h e i n c o r p o r a t i o n o ft h r e e d i m e n s i o n a lf l u o r e s c e n c ew i t h s e c o n d o r d e rc a l i b r a t i o n m e t h o d o l o g i e s b a s e do nt h e a l t e r n a t i n g t r i l i n e a r d e c o m p o s i t i o n ( a t l d ) 、t h ea l t e r n a t i n gf i t t i n gr e s i d u e ( a f r ) a n dt h es e l f - w e i g h t e d a l t e r n a t i n g t r i l i n e a r d e c o m p o s i t i o n ( s w a t l d ) a l g o r i t h m sr e s p e c t i v e l y t h e e x p e r i m e n t a lr e s u l t sd e m o n s t r a t et h a tt h e s et h r e ea l g o r i t h m sh a v eb e e ns u c c e s s f u l l y a p p l i e dt od e t e r m i n et h ec o n t e n to fb i t e r t a n o li nb a n a n ae x t r a c t i nc h a p t e r4 ，t h ef e a s i b i l i t yo fe m p l o y i n ge e mf l u o r e s c e n c ew i t ha t l da n d a n w e a l g o r i t h m st os i m u l t a n e o u s l yd e t e r m i n ef l u o r a n t h e n ea n dc h r y s e n ec o n t e n t si n t h el e t t u c ee x t r a c th a sb e e nd i s c u s s e d t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sd e m o n s t r a t et h a tb o t h a l g o r i t h m sh a v eb e e ns u c c e s s f u l l ya p p l i e dt ot h ed e t e r m i n a t i o no fc h r y s e n ec o n t e n ti n l e t t u c ee x t r a c t ，a n db o t hc a na l s ob eu s e dt oa n a l y z ef l u o r a n t h e n ei nl e t t u c ee x t r a c t ，a n d t h ep e r f o r m a n c eo fa n w ew a ss l i g h t l yb e t t e rt h a nt h a to fa t l df o rb o t hc o m p o u n d s a n a l y z e di ns u c has y s t e ma c c o r d i n gt ot h ee l l i p t i c a ljo i n tc o n f i d e n c er e g i o nt e s t i nc h a p t e r5 ，as e n s i t i v ee x c i t a t i o n e m i s s i o nf l u o r e s c e n c em e t h o dw a sp r o p o s e dt o d e t e r m i n et e s t o s t e r o n ep r o p i o n a t e ( t p ) i nf o u rc o s m e t i c sw i t ht h ea i do fs e c o n d o r d e r c a l i b r a t i o nm e t h o d sb a s e do nt h ep a r a l l e lf a c t o ra n a l y s i s ( p a r a f a c ) ，t h ea l t e r n a t i n g p e n a l t yt r i l i n e a rd e c o m p o s i t i o n ( a p t l d ) a n dt h es e l f - w e i g h t e da l t e r n a t i n gt r i l i n e a r d e c o m p o s i t i o n ( s w a t l d ) a l g o r i t h m sr e s p e c t i v e l y t pc a nb et r a n s f o r m e di n t o a 碩卜學位論文 h i g h l yf l u o r e s c e n td e r i v a t i v et h r o u g h o x i d a t i o nr e a c t i o nw i t hc o n c e n t r a t e ds u l f u r i ca c i d ( h 2 s 0 4 ) t h es a t i s f a c t o r y r e s u l t sf r o mt h e s ec o s m e t i c su s e di nt h e a n a l y s i s d e m o n s t r a t et h a tt h i sm e t h o dc a nb eu s e dt od e t e r m i n et h et pc o n t e n to fc o s m e t i c s k e y w o r d s ： c h e m o m e t r i c s ； s e c o n d - o r d e r c a l i b r a t i o n ；t h r e e - d i m e n t i o n a l n u o r e s c e n c e ；t h i a b e n d a z o l e ；b i t e r t a n o l ；i r l u o r a n t h e n e ； c h r y s e n e ；t e s t o s t e r o n ep r o p i o n a t e i v 湖南大學 學位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導師的指導下獨立進行研 究所取得的研究成果。除了文中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本論 文不包含任何其他個人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文 的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。 本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。 作者簽名： 增梅日期：卅年。l ，月d 夕日 學位論文版權使用授權書 本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定， 同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子 版，允許論文被查閱和借閱。本人授權湖南大學可以將本學位論文 的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印 或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。 本學位論文屬于 l 、保密口，在年解密后適用本授權書。 2 、不保密囤。 ( 請在以上相應方框內(nèi)打“ ) 作者簽名： 導師簽名： 鵝櫓 日期：乃砰年o l ，月。歲曰 日期：卅年口6 月修日 碩l 學位論文 第1 章緒論 化學計量學是二十世紀7 0 8 0 年代由瑞典化學家w o l d 和美國的k o w a l s k i 共同創(chuàng) 立發(fā)展起來的。它作為化學的分支學科，應用數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學及其它 相關科學的理論與方法，優(yōu)化化學量測過程，并從化學量測數(shù)據(jù)中最大限度地獲 取有用的化學信息，是一門量測的基礎理論與方法學?；瘜W計量學的主要內(nèi)容有： ( 1 ) 采樣理論，( 2 ) 實驗設計，( 3 ) 信號處理，( 4 ) 多元分辨和校正，( 5 ) 化學 模式識別，( 6 ) 計算機模擬，( 7 ) 定量構效關系，( 8 ) 化學數(shù)據(jù)庫，( 9 ) 人工智 能專家系統(tǒng)【l 】。其中多元分辨與校正是化學計量學最活躍的一個分支【2 1 。 s d n c h e z 和k o w a l s k i 3 j 將分析儀器產(chǎn)生的實驗測量結果分為三類：( 1 ) 零階數(shù) 據(jù)，每個樣本對應一個標量；( 2 ) 一階數(shù)據(jù)，每個樣本對應一個矢量；( 3 ) 二階 數(shù)據(jù)，每個樣本對應一個矩陣。當一系列樣本的二階數(shù)據(jù)組裝起來，它們就可以 三維數(shù)陣的形式排列，從而得到了三維數(shù)陣。 此外，額外的一個維也可加到數(shù)據(jù)中去，如將三維熒光數(shù)據(jù)用于動力學，就 可得到更高階的數(shù)據(jù)( 三階數(shù)據(jù)) ，在第四維度上這些樣本的三階數(shù)據(jù)的排列就叫 做四維陣列。 當分析過程的目的是測量樣本中某些物種的濃度或含量時，就需要校正方法。 零階數(shù)據(jù)組成的矢量數(shù)據(jù)通常用最小二乘擬合成一條直線，這叫做單變量或零階 校正，此時要求感興趣的被測組分具有完全的選擇性1 4 j 。一階數(shù)據(jù)組成的矩陣數(shù)據(jù) 用一階多變量校正方法處理，可用線性算法如主成分回歸( p c r ) 和偏最小二乘 ( p l s ) 【5 】或非線性算法如人工神經(jīng)網(wǎng)絡( a n n ) 【6 】和最小二乘支持向量機 ( l s s v m ) 【_ 7 】等。所有這些方法都要求校正集中的樣本具有足夠的代表性，它能 包含未知樣中所有存在的物種數(shù)。二階數(shù)據(jù)組成的三維數(shù)陣可用多種算法進行處 理。用于分辨多組分混合物的二階校正方法可分成三大類【8 j ：( 1 ) 直接分解法；( 2 ) 迭代方法；( 3 ) 最小二乘法。分類是按照不同作者對自己方法的命名來進行的。 這里術語直接或迭代指的是計算，而術語最小二乘指的是擬合標準，但有必要指 出的是實際上所有迭代分解方法和一些直接分解的方法都使殘差平方和最小化 ( 有時增加一些限制條件來實現(xiàn)) 。 直接分解法包括廣義秩消法( g e n e r a l i z e dr a n ka n n i h i l a t i o nm e t h o d s ，g r a m ) 【9 】和直接三線性分解( d i r e c tt r i l i n e a rd e c o m p o s i t i o n ，d t l d ) 算法【1 0 j 等。其中秩消 失因子分析法( r a n ka n n i h i l a t i o nf a c t o ra n a l y s i s ，r a f a ) 一次只能測定一個預測樣 中一種物質(zhì)；g r a m 和d t l d 方法可以同時測定多個樣品中的數(shù)種物質(zhì)，但它們只 有在信噪比較高的情況下才能得到較好的結果，在信噪比不高的情況下，如果數(shù) 三維熒光二階校薩法用于果蔬和化妝品中藥物含量測定 據(jù)不嚴格符合三線性模型或隨機誤差較大，就有可能出現(xiàn)無意義的虛數(shù)解。 迭代方法包括平行因子分析( p a r a l l e lf a c t o ra n a l y s i s ，p a r a f a c ) 算法【l ，交 替三線性分解( a t l d ) 【1 2 】，多元曲線分辨交替最小- - 乘( m c r a l s ) 1 3 l 和n 維偏最小 二乘( n p l s ) 1 4 1 等。迭代型算法因其對儀器噪音和模型偏差靈敏度小，故常被廣泛 使用。其中p a r a f a c 法是最經(jīng)典的和應用最廣的算法，它非常充分地利用了多樣 本中的信息。但它的問題在于計算量大、收斂慢，而且只有在正確估計組分數(shù)的 情況下才可得到較好的解，如果初始值估計不當，迭代過程容易陷入局部最優(yōu)計 算的沼澤，收斂相當緩慢，并有可能產(chǎn)生錯誤的解。在此基礎上發(fā)展的a t l d 算法 則有效地克服了這一缺點，該算法在迭代過程中使用了三線性意義的奇異值分解 的m o o r e p e n r o s e 廣義逆計算步驟。當奇異值小于某一預先設定值時，m p 廣義逆計 算過程中的該奇異值倒數(shù)便自動視為o ，這樣即使所取的因子數(shù)n 大于實際組分數(shù)， a t l d 算法分解得到的結果也基本不受影響。此外該算法同時迭代三個方向不同而 又密切聯(lián)系且完全等價的目標函數(shù)。當一個目標函數(shù)陷入迭代的平緩區(qū)時，其他 兩個函數(shù)則一般不在平緩區(qū)，這樣加快了收斂速度。在此工作的基礎上，陳增萍 等i l5 j 提出的自加權交替三線性分解( s e l f - w e i g h t e da l t e r n a t i n gt r i l i n e a r d e c o m p o s i t i o n ，s w a t l d ) 算法通過優(yōu)化三個具有密切內(nèi)在聯(lián)系，但并不完全等價 的目標函數(shù)來加速優(yōu)化過程、避免優(yōu)化過程陷入所謂的“沼澤”區(qū)域，與p a r a f a c 相比，該算法具有對組分數(shù)不敏感、收斂速度快、穩(wěn)定性好的特點。另外他們還提 出了偽交替最小二乘( p s e u d oa l t e r n a t i n gl e a s ts q u a r e s ，p a l s ) 法【1 6 】，該算法也不 要求對三維數(shù)陣的主因子數(shù)作準確的估計，只要所使用的因子數(shù)大于或等于體系 中的真實因子數(shù)，就可以給出較好的解。蔣健暉等利用三線性分解的唯一性條件， 將三線性模型轉(zhuǎn)變?yōu)閷腔Ｐ?，通過擬合同時對角化模型并利用三線性分解的 滿秩條件，運用降維添加懲罰項技術，發(fā)展了交替同時對角化分辨法( a l t e r n a t i n g s l i c e w i s ed i a g o n a l i z a t i o n ，a s d ) 【l7 1 ，還利用協(xié)變向量將三線性模型轉(zhuǎn)化為耦合向 量模型，提出了耦合向量分辨( c o u p l e dv e c t o r sr e s o l u t i o n ，c o v e r ) 法【l8 1 、交替 耦合向量分辨( a l t e r n a t i n gc o u p l e dv e c t o r sr e s o l u t i o n ，a c o v e r ) 法【l9 1 。李揚等利 用基于交替最小二乘原理最小化的耦合矩陣分辨誤差，提出了交替耦合矩陣分辨 ( a l t e r n a t i n gc o u p l e dm a t r i xr e s o l u t i o n ，a c o m a r ) 法【2 0 】。曹玉珍等則利用對角化 誤差作為三線性成分模型( p a r a f a c 模型) 擬合誤差的懲罰項，提出了懲罰對角 誤差( p e n a l t yd i a g o n a l i z a t i o ne r r o r ，p d e ) 【2 i j 算法。此外，夏阿林等通過交替使用約 束函數(shù)來作為三線性成分模型誤差函數(shù)的懲罰項及最小化三個基于最小二乘原理 的目標函數(shù)的方式，提出了交替懲罰三線性分解( a l t e r n a t i n gp e n a l t yt r i l i n e a r d e c o m p o s i t i o n ，a p t l d ) 法【2 2 1 ；他們又提出交替歸- - a n 權殘差( a l t e r n a t i n g n o r m a l i z a t i o n w e i g h t e de r r o r ，a n w e ) 法【2 3 1 ，同樣具有收斂速度快、對組分數(shù)不敏 感等優(yōu)點。 碩士學位論文 當然，如果能夠準確估計體系的化學組分數(shù)，也能成功地應用p a r a f a c 方 法。這就需要發(fā)展一些確定三維數(shù)陣因子數(shù)的方法。由于三維數(shù)陣不只是二維數(shù) 據(jù)的一個簡單集合，其各矩陣間存在著內(nèi)在的關系。三維數(shù)據(jù)的確定性部分應該具 有三線性的特征，而變化著的誤差部分卻并沒有這樣的屬性【2 4 1 。鑒于此特征，陳 增萍等人提出了一個基于數(shù)據(jù)截取與擬合的組分數(shù)估計算法a d d o n e u p 法 【2 5 1 。該方法充分利用三維數(shù)陣的三線性特征，主要包括以下三個步驟：( 1 ) 截取 展開的二維數(shù)據(jù)陣；( 2 ) 將被修剪的二維數(shù)據(jù)陣組合成一個新的三維數(shù)據(jù)陣；( 3 ) 再用p a r a f a c 模型擬合新構建的三維數(shù)據(jù)陣，然后檢驗殘差平方和。如果對于 特定的c 個組分，殘差平方和最小或有s s r 。 s 2 。+ l ，s s r 。+ 2 s 2 c + 2 這三個不等式成立的話，那么可以確定該體系有c 個組分。胡樂乾等人【2 6 】提出了 基于蒙特卡洛模擬的線性變換( l t m c ) 法，該法是通過用奇異值分解對原始方陣執(zhí) 行一個簡單的線性轉(zhuǎn)換程序來產(chǎn)生兩個子空間從而確定化學秩。其中一個子空間 來源于三維數(shù)陣本身，另一個來源于原始三維數(shù)陣經(jīng)線性轉(zhuǎn)換后產(chǎn)生的新的三維 數(shù)陣。投影技術結合蒙特卡洛法作為選擇體系合適組分數(shù)的區(qū)分標準。當投影殘 差從一個很小的值劇增到一個較大的值，那些小殘差對應的組分數(shù)被認為是該三 維數(shù)陣的化學秩。 最小二乘的一個例子就是雙線性最小二乘( b l l s ) 【2 7 一引，雙線性最小二乘模 型的縮寫b l l s 同樣用于奇異值分解一最小二乘( s v d l s ) 方法。此外，還發(fā)展 了一些算法來改善數(shù)據(jù)處理的結果。 當數(shù)據(jù)的階數(shù)增加時，數(shù)據(jù)的數(shù)學處理過程就變得更加復雜。當潛在干擾存 在時，真正的二階校正方法應該具有二階優(yōu)勢1 2 9 1 ，即能在未知干擾共存下預測感 興趣組分的濃度。因此，它避免了低階分析方法的主要缺點，如在零階( 單變量) 校正中對被分析物的特異性要求，在一階( 多變量) 校正中要求校正樣本中包含 所有潛在的干擾。此外，二階校正法還可在一次測量中同時測定多種被分析物。 當然后面這點當校正集中有大量樣本且與未知樣有相同的組成時，在一階校正中 也可實現(xiàn)，然而在二階校正中，由于校正只需少量幾個標準，因此建模要方便、 簡單得多。 由于現(xiàn)代儀器所產(chǎn)生的二階儀器響應數(shù)據(jù)的多樣性，二階多變量分析在分析 領域得到了廣泛的使用。熒光光度法在很多領域被用作定量的工具，如醫(yī)藥、環(huán) 境和食品領域，已經(jīng)成為一種重要而有效的光譜分析手段。該技術主要的分析特 點是它的靈敏度高和檢測限低。然而當測量只是在一個激發(fā)波長和一個發(fā)射波長 下進行時，多組分的分析就會受到限制。當用熒光法測定復雜體系如尿液和血液 樣品時，因其含有大量的內(nèi)源熒光物質(zhì)，就需要煩瑣的分離步驟才能測定被分析 物。三維熒光技術由于能夠獲得激發(fā)波長與發(fā)射波長或其它變量同時變化時的熒 光強度信息，將熒光強度表示為激發(fā)波長發(fā)射波長或波長時間、波長相角等兩個 三維熒光二階校正法用于果蔬和化妝品中藥物含量測定 變量的函數(shù)，因此能對一個化合物熒光信息進行完整的描述【3 0 1 。其中3 1 1 激發(fā)發(fā)射 矩陣熒光是最為普遍的一種三維熒光，它包含了熒光物質(zhì)完整的穩(wěn)態(tài)熒光信息。 三維熒光與二階校正方法相結合能不經(jīng)分離直接測定混合物中的各種組分，在分 析中顯示了很大的應用潛力。當使用三維熒光時，該分析策略具有二階優(yōu)勢，它 既利用了熒光分析高靈敏度優(yōu)勢又發(fā)揮了二階校正方法的數(shù)學分離優(yōu)勢，可在未 知干擾共存下測定一種或多種感興趣組分的含量。因此，三維熒光二階校正分析 法是迄今獲得普遍使用且有極大應用潛力的復雜體系直接定量分析技術【3 2 _ 36 1 。 正因為大量能產(chǎn)生高維數(shù)據(jù)的分析儀器的涌現(xiàn)和處理這些數(shù)據(jù)的化學計量學 方法的快速發(fā)展以及這些二階校正方法所具有的二階優(yōu)勢，使得其在分析領域中 得到了廣泛的應用p7 。下面介紹三維熒光與二階校正方法相結合用于復雜體系中 感興趣組分測定的情況。 文獻 3 8 】曾用d t l d 和p a r a f a c 分別與三維熒光相結合測定戊脈安，文獻 3 9 】曾用s w a t l d 和三維熒光相結合測定布洛芬，文獻【4 0 】分別用b l l s 和 p a r a f a c 與三維熒光相結合測定心得安對映體，文獻 4 1 1 分別用s w a t l d 和 p a r a f a c 算法與三維熒光相結合對化妝品中的6 甲基香豆素和7 甲氧基香豆素 進行了同時測定。 文獻 4 2 】分別用p a r a f a c 、s w a t l d 、n p l s 和展開的偏最小二乘( u p l s ) 結合三維熒光對尿液中的環(huán)丙沙星、氧氟沙星和雙氯芬酸進行了同時測定，文獻 4 3 分別用雙線性最小二乘殘差雙線性化( b l l s r b l ) 和p a r a f a c 與三維熒光 相結合測定了尿液中的環(huán)丙沙星，文獻 3 2 】用u p l s r b l 結合三維熒光對人體血 清中的四環(huán)素和水楊酸鹽進行了同時測定，文獻 4 4 】曾用p a r a f a c 、s w a t l d 和 n p l s 分別與三維熒光相結合對血清中的卡馬西平和其代謝物進行了同時測定， 文獻 4 5 曾用p a r a f a c 和n p l s 分別與三維熒光相結合測定了人體血漿中的阿 霉素，文獻 4 6 】曾用p a r a f a c 和a t l d 分別與三維熒光相結合對血漿中的依諾沙 星、諾氟沙星和氧氟沙星進行了同時測定，文獻 4 7 】分別用迭代加權廣義秩消法 ( i r g r a m ) 、p a r a f a c 和s w a t l d 與三維熒光相結合分別對血清和尿液中的抗 炎藥及代謝產(chǎn)物進行了測定，文獻【4 8 分別用p a r a f a c 和s w a t l d 與三維熒光 相結合測定了血清中的吡羅昔康，文獻 4 9 用n p l s 、p a r a f a c 和s w a t l d 分 別與三維熒光相結合對人體尿液中的依諾沙星、諾氟沙星和氧氟沙星進行了同時 測定，文獻 5 0 用a n n r b l 結合三維熒光對人體尿液中的阿莫西林含量進行了測 定，文獻【5l 】分別用p a r a f a c 和n p l s 與三維熒光相結合同時測定了血清中的 諾氟沙星、依諾沙星和氧氟沙星，文獻【5 2 用p a r a f a c 結合三維熒光對人體尿液 中的氟滅酸和甲氯滅酸進行了同時測定，文獻 3 3 】用p a r a f a c 結合三維熒光測定 了尿液中的心得安，文獻【5 3 用p a r a f a c 結合三維熒光測定了人體血漿中的水楊 酸鹽含量，文獻 5 4 用平行剖面解決線性依賴問題的方法( p a r a l i n d ) 結合三維 碩 二學位論文 熒光測定了人體血漿中的水楊酸，文獻 5 5 】用a f r 和s w a t l d 分別與三維熒光相 結合測定了人體尿液中的舒必利，文獻 5 6 】用p l s r b l 結合三維熒光對人體血清 中的諾氟沙星、依諾沙星和氧氟沙星進行了同時測定，文獻 5 7 】分別用s v d l s 、 p a r a f a c 和b l l s 與三維熒光相結合對人體尿液中的萘普生和人體血清中的布洛 芬進行了同時測定，文獻 5 8 分別用p a r a f a c 和a t l d 與三維熒光相結合對血漿 中的美托洛爾進行了測定，文獻 5 9 分別用p a r a f a c 和n p l s 與三維熒光相結 合對人體尿液中的葉酸和甲氨喋呤進行了同時測定，文獻【6 0 用展開的偏最小二乘 殘差三線性化( u p l s i 玎l(xiāng) ) 與三維熒光相結合對人體血清樣本中的葉酸和甲氨喋 呤進行了同時測定，文獻 6 1 】分別用p a r a f a c 、s w a t l d 、u p l s r b l 、n p l s r b l 和b l l s r b l 與三維熒光相結合對血清中的5 甲基四氫葉酸進行了測定。 朱紹華等1 6 2 j 分別用p a r a f a c 、s w a t l d 和a p t l d 與三維熒光相結合測定了 香蕉中的多菌靈，文獻 3 4 用p a r a f a c 和n p l s 分別與三維熒光相結合對牛奶 中的磺胺嘧啶、磺胺甲基嘧啶和磺胺二甲嘧啶進行了同時測定，文獻 6 3 】分別用 p a r a f a c 和s w a t l d 結合三維熒光測定了蜂蜜中的磺胺噻唑，文獻 6 4 用 p a r a f a c 結合三維熒光對酸奶中的色氨酸、核黃素和光色素進行了同時測定，文 獻 6 5 中分別用p a r a f a c 和n p l s 與三維熒光相結合對魚油中的二氧芑和多氯 聯(lián)苯進行了同時測定。 文獻 6 6 用p a r a f a c 結合三維熒光對含水的機油提取物和瀝青瀝出液中的多 環(huán)芳烴進行了測定，文獻 6 7 用d t l d 與三維熒光相結合對輕汽油和其合成成分中 的多環(huán)芳烴進行了測定，文獻 6 8 】分別用p a r a f a c 和p l s r b l 結合三維熒光對 水樣中的芘和苯并芘進行了測定，文獻【6 9 】用p a r a f a c 結合三維熒光同時測定了 海水中的葉綠素和去鎂葉綠素，文獻 7 0 用p a r a f a c 結合三維熒光測定了家禽飲 用水中的恩諾沙星，文獻 7 1 用多元曲線分辯交替最小二乘法( m c r a l s ) 結合 三維熒光測定了海水中的三苯基錫，文獻 7 2 用p a r a f a c 結合三維熒光同時測定 了池塘水中的殺蟲劑和多環(huán)芳烴，文獻 7 3 分別用p a r a f a c 和p l s r b l 與三維 熒光結合對自來水、礦物質(zhì)水和河流水中的多菌靈和噻苯咪唑進行了測定，文獻 7 4 】中分別用g r a m 和三線性分解( t l d ) 結合三維熒光測定了水樣本中的多菌 靈、呋喃基苯并咪唑和噻苯咪唑，文獻 3 5 】分別用p a r a f a c 、n p l s 和b l l s r b l 結合三維熒光同時測定了地表水樣本中的四環(huán)素、氯四環(huán)素和土霉素。 文獻 7 5 】用p a r a f a c 結合三維熒光對西維因和克百威進行了同時測定，文獻 7 6 】p a r a f a c 結合三維熒光對多菌靈、呋喃基苯并咪唑和噻苯咪唑進行了同時測 定，文獻 7 7 用三線性最小二乘偶合殘差三線性化( t l l s r t l ) 結合三維熒光同 時測定了兩種抗癌藥，文獻 2 2 】a p t l d 結合三維熒光對氧氟沙星、諾氟沙星和依 諾沙星進行了同時測定，文獻 7 8 用n p l s 結合三維熒光測定了四環(huán)素，文獻 7 9 】 用p a r a f a c 結合三維熒光對色氨酸、多巴、對苯二酚和苯基丙氨酸進行了同時 j 維熒光二階校正法用于果蔬和化妝品中藥物含量測定 測定，文獻 8 0 】用p a r a f a c 結合三維熒光對溴氰菊酯和除蟲脲等進行了同時測 定，文獻 8 1 】用p a r a f a c 結合三維熒光測定了三種多環(huán)芳烴，文獻 8 2 】用 p a r a f a c 結合三維熒光對二聯(lián)苯葸、9 1 0 二( 苯乙炔基) 葸、熒光素、羅丹明b 、 番紅精d 和尼羅紅進行了同時測定，文獻【8 3 用u p l s r b l 結合三維熒光對苊和 苯并芘進行了同時測定，文獻 8 4 】分別利用u p l s r b l 和a n n r b l 與三維熒光 相結合測定了阿莫西林含量。 t a n 等i 85 j 曾將p a r a f a c 與三維熒光相結合用于解析葉綠素a 和葉綠素b 的降 解過程；該方法還用于藥物與d n a 相互作用機理研究【8 6 】。d i v y a 等【87 】用p a r a f a c 、 n p l s 和展開的p l s 分別與激發(fā)發(fā)射熒光光譜相結合測定柴油背景下的煤油。 可見，化學計量學的二階校正法與三維熒光相結合已經(jīng)用于各種復雜體系的 定量分析，顯示了其獨特的優(yōu)越性，本文正是這一系列研究工作的繼續(xù)。它利用 三維熒光分析技術，借助化學計量學的二階校正，實現(xiàn)果蔬和化妝品中一個或多 個感興趣組分的同時直接定量分析。果蔬和化妝品與我們的日常生活息息相關， 其品質(zhì)的好壞直接關系著人類的健康。果蔬和化妝品成分復雜，各組分波譜重疊， 待測組分常常需要經(jīng)過復雜的分離才能進行測定。若引入化學計量學方法，以“數(shù) 學分離”代替或增強“化學或物理分離 ，則可以使分析變得簡單、快速。 本論文的第二章利用交替三線性分解( a t l d ) 和交替歸一加權殘差( a w n e ) 兩種二階校正算法分別對測得的三維激發(fā)發(fā)射熒光光譜數(shù)據(jù)進行解析，實現(xiàn)了對 桔子中噻苯咪唑含量的直接快速定量測定。實驗結果表明，這兩種方法均能成功 地用于直接分析桔子中噻苯咪唑的含量。從平均回收率和靈敏度來看，a t l d 的性 能要優(yōu)于a n w e ；但從檢測限和橢圓置信區(qū)間來看，a n w e 的性能較a t l d 稍優(yōu)。 本論文的第三章利用交替三線性分解( a t l d ) 、交替擬合殘差( a f r ) 和自 加權交替三線性分解( s w a t l d ) 三種二階校正算法分別與三維熒光光譜相結合， 實現(xiàn)了對香蕉中的雙苯三唑醇含量的直接快速定量測定。實驗結果表明，這三種 算法均能成功地用于直接分析香蕉中雙苯三唑醇的含量。 本論文的第四章利用交替三線性分解( a t l d ) 和交替歸一加權殘差( a w n e ) 兩種二階校正算法分別與三維熒光光譜相結合，對生菜中的熒蒽和蘑含量進行快 速同時定量測定。實驗結果表明，這兩種方法都能成功用于直接準確地分析生菜 中蘑的含量，也能直接對生菜中的熒葸進行粗略的分析，且從橢圓置信區(qū)間測試 來看，在該體系中，對于熒葸和麓，a n w e 的性能都優(yōu)于a t l d 。 本論文的第五章利用p a r a f a c 、a p t l d 和s w a t l d 三種二階校正算法分別 與三維熒光光譜相結合，通過測定化妝品中的丙酸睪酮( t p ) 與濃h 2 s 0 4 的反應產(chǎn) 物，從而實現(xiàn)對化妝品中的t p 的快速定量分析。從對四種化妝品的測定結果來看， 此方法可用于化妝品中丙酸睪酮的定量分析。 碩卜學位論文 第2 章激發(fā)發(fā)射熒光二階校正方法快速檢測桔子中 2 1 引言 噻苯咪唑含量 噻苯咪唑( t h i a b e n d a z o l e ，簡稱t b z ) 具有殺菌性。主要用于柑桔、蘋果、 香蕉等水果的保鮮。而保鮮劑用于果蔬采摘后，具有內(nèi)吸性，可透過果皮進入果 肉，造成清洗不掉的殘留。殘留的保鮮劑對人體肝、腎、神經(jīng)系統(tǒng)具有一定毒性【8 引。 為了確保消費者的安全，各國制定了相應的法規(guī)和標準，規(guī)定了食品中保鮮劑的 最大殘留量( h t t p ：p o s t h a r v e s t i f a s u t l e d u ) 。歐盟、日本、美國規(guī)定柑橘類水果中 t b z 的用量分別不得超過6 、1 0 、1 0m gk g ，我國限定用量為1 0m gk g 。目前 用于食品中噻苯咪唑的測定方法有氣相色譜一質(zhì)譜法【8 引、高效液相色譜一紫外檢測 法【9 0 】、高效液相色譜質(zhì)譜法【9 1 9 3 】、膠束電動色譜法【9 4 1 、薄層層析法【9 5 1 、液相色 譜電噴霧飛行時間質(zhì)譜法和液相色譜離子阱質(zhì)譜法1 9 6 】等。也有應用噻苯咪唑具 有內(nèi)源熒光特性而測其含量的報道，如反相高效液相色譜熒光檢測法【9 、多通道 熒光光學傳感器法【9 8 1 ，還有利用其在堿性條件下溶于乙酸乙酯，而在酸性條件下 溶于水中的特性將蒜苔中干擾物去除，然后用熒光分光光度法測定1 9 9 j 的報道。這 些方法存在預處理復雜或費用高或使用大量有毒溶劑等不足。若引入化學計量學 方法，以“數(shù)學分離”替代“化學分離 ，則能實現(xiàn)復雜成分的直接快速測定。曾 有用平行因子分析算法結合三維熒光光譜法對多菌靈、呋喃基苯并咪唑、噻苯咪 唑組成體系進行分辨【1 0 0 】，但未見用三維熒光二階校正法測定其實際背景中的噻苯 咪唑含量的報道。本文采用交替三線性分解算法( a t l d ) h 2 l 及交替歸一加權殘差算 法( a n w e ) 【2 3 】分別與三維熒光光譜相結合，對桔子中噻苯咪唑進行了直接定量分 析，簡單、快速，且具有未知干擾共存也不影響其感興趣成分定量分析結果的優(yōu) 點。 2 2 方法原理 2 2 1 三線性成分模型 將k 個樣本在選取激發(fā)波長數(shù)為，、發(fā)射波長數(shù)為，條件下進行測定，得到的 激發(fā)發(fā)射光譜矩陣可構成三維響應數(shù)陣x ( i x d x 幻，它滿足下面這個三線性成分模 型： 三維熒光二階餃f 法用于果蔬和化妝品中藥物含量測定 砌= a o , b j , , c 蛔+ e v k ( i = l ，2 ，i ；j = l ，2 ，j ；k = l 2 ，k ) ( 2 1 ) n = l 其中n 表示對體系有實際貢獻的熒光成分數(shù)：x i j k 是三維響應數(shù)陣基中的元素( f ， 七) ，它表示第k 個樣本在激發(fā)波長為i 、發(fā)射波長為時的熒光強度；c 加是相對濃 度陣c ( k 中的元素( 后，療) ；a 抽是相對激發(fā)光譜陣a ( ， d 中的元素( f ，刀) ；6 加 是相對發(fā)射光譜陣b 加中的元素( ， ) ；e o k 是三維殘差數(shù)陣量( ，幻中 的元素( f ，的。 2 2 2 交替三線性分解( a t l d ) 算法1 2 】 通過利用交替最小二乘原理，借助基于奇異值分解( s v d ) 的m o o r e p e n r o s e 廣義逆計算和交替迭代步驟來改進三線性分解的性能，使目標函數(shù)極小化。通過 定義損失函數(shù)為殘差陣元素的平方和，可獲得如下的目標函數(shù)： 1 0 - i 偽) = ox l 一b d i a g ( a c f c r 2 ( 2 2 ) i = l 根據(jù)三線性模型的循環(huán)對稱性，它等價于： j i f 2 佃) = l i 勘一c d i a g ( b q ) ) a r 怯2 ( 2 3 ) j ；l k 0 3 陀) = ox k - a d i a g ( c ( k ) ) b r 2 ( 2 4 ) k - l 根據(jù)交替最小二乘原理，利用以下三個式子迭代求解，可同時獲得關于三維數(shù) 陣墨的相對激發(fā)光譜矩陣4 和相對發(fā)射光譜矩陣b 以及相對濃度矩陣c ： a ( 0 t = 硪口g ( ，) + ) ，戶1 ，2 ，i( 2 5 ) 6 1 = d i a g ( c + x i 臼1 ) + ) 戶1 ，2 ，j( 2 6 ) c ( 女) = d i a g ( a x k ( b 1 ) + ) ，k = - i ，2 ，k( 2 7 ) 這里，施、誓，、x 露分別為三維數(shù)陣苫的第糾、水平面矩陣尉、第，個側面矩陣 矽和第k 個正面陣d 。迭代過程中，a 和曰分別作逐列歸一化處理。另需注意， 先分別計算4 、層、c 的m o o r e p e n r o s e 廣義逆再進行循環(huán)計算。迭代停止得到爿、 丑、c 后，做適當后處理，再根據(jù)文獻 1 2 】的二階校正步驟做未知樣中感興趣組分 含量的直接定量分析。 2 2 3 交替歸一加權殘差( a n w e ) 算法 a n w e 算法為本室近年來新提出的三維數(shù)陣分解算法【2 3 1 ，它通過最小化以下三 個目標函數(shù)來分解模型： s ( c