现代分析化学的两大重要特征是分析手段的仪器化和分析对象的复杂化。正是由于这两大特征的内在相互作用,使得现代分析化学处在了一个前所未有的“数据海啸”时代。庆幸的是,化学计量学可以通过解析复杂的化学量测数据最大限度地提取人们所需的有用信息,从而为分析化学应对“数据海啸”挑战提供了一种强有力的手段。化学多维校正是化学计量学的研究热点之一,这类方法与现代高阶仪器相结合用于复杂体系定量分析独具“二阶或高阶优势”,即可以利用绿色灵巧的“数学分离”代替或增强传统的“物理或化学分离”,避免或简化繁琐费时的样品预处理过程,排除背景基质和干扰信号的影响,实现真正意义上的未知干扰共存下感兴趣多组分的直接同时快速精准定量分析。该分析策略在国际上已受到越来越多的认可并已被广泛地应用于生物医药、食品、环境等复杂体系的定量分析中。本论文作者在仔细调研和分析化学多维校正方法的发展趋势和应用现状的基础上,针对现代高阶仪器所具有的优点与不足,本着优势互补、高效、经济和环保的原则,在高阶仪器结合多维校正定量分析方法的开发与应用、高阶仪器设备简化、非理想多线性高阶仪器数据分析策略等方面做了较为深入和系统的探索性研究。主要内容如下:第一部分激发发射矩阵荧光结合三维校正用于复杂体系定量分析及处理不同背景干扰模式性能的探讨(第2章和第3章)美托洛尔是治疗心血管疾病的常用药物,它在体内的主要活性代谢产物为α-羟基美托洛尔。由于这两种物质的化学结构和物理性质极为相似,使用传统的色谱方法在简单的色谱条件下很难对其进行彻底分离。再者,美托洛尔与α-羟基美托洛尔的荧光光谱重叠非常严重,且血浆中存在多种内源性荧光物质干扰,常规的荧光分析无法通过选择波长的方法来避开峰重叠和未知干扰。本论文第2章,作者发展了一种激发发射矩阵荧光结合基于平行因子分析(PARAFAC)和满秩平行因子分析(FRA-PARAFAC)算法的二阶校正新方法用于人血浆样中美托洛尔及其代谢产物α-羟基美托洛尔的同时快速无干扰定量测定。该方法借助三维校正的“数学分离”功能代替传统的“物理和化学分离”,避免了繁琐费时的样品预处理步骤,实验过程简单、快速、经济、环保。实验结果表明,该方法灵敏、准确,有望发展成为一种实时、快速、简便的临床药物检测新技术,并为临床合理用药及优化药物治疗效果提供可靠的理论及技术依据。交替三线性分解(ATLD)方法是一种常用的二阶校正方法。在实际应用中发现,ATLD不仅具有收敛速度快和对过估计组分数不敏感的优势,而且可以用来处理具有不同背景和不同干扰模式的激发发射矩阵荧光数据,进而保持“二阶优势”。也就是说,不管分析样本的种类如何,只要所获得的实验数据满足三线性成分模型,不同的背景干扰模式对atld的定量结果几乎是没有影响的。然而,这一点尚未被深入研究和阐述过。本论文第3章,作者利用一组模拟的具有不同背景干扰的多组分激发发射矩阵荧光数据和一组实际的具有不同背景干扰的多组分激发发射矩阵荧光数据来证明atld这一具有实用价值的性能;此外,作者还比较了atld方法用于不同背景体系单独解析和同时解析所得的预测结果,探讨了atld方法运用同一套校正样建模预测具有不同背景干扰模式的多种复杂体系中多个共有感兴趣分析物含量的能力,试图为分析人员使用atld方法进行复杂体系中感兴趣多组分的同时快速精准定量分析提供有价值的参考信息。第二部分基于化学计量学数学分离的液相色谱全扫描单级质谱新型定量分析策略的开发与应用研究(第4章和第5章)基于液相色谱串级质谱(lc-ms/ms)的多重反应监测(mrm)方法由于其具有灵敏度高、扫描速度快、动态范围宽、重复性好等优点,已被分析人员公认为一种用于复杂体系中目标分析物定量分析的“金标”方法。尽管如此,mrm方法需要昂贵的仪器设备和繁琐费时的色谱和串级质谱条件优化。基于这些不足,本论文第4章,作者首次提出了一种化学计量学数学分离辅助的液相色谱全扫描单级质谱新型定量分析策略。该方法巧妙地借助化学多维校正的“数学分离”这种软策略来代替三重四极杆质谱仪的第二(q2)和第三重四极杆(q3)实现对离子的二次选择功能,从而达到与mrm方法相同甚至更好的分析效果。与传统的mrm方法相比,该方法所需仪器设备结构简单,成本相对较低,且无需复杂繁琐的色谱和串级质谱条件优化,具有操作简单、快速、灵敏度高、选择性好等优点。为了验证该方法的可行性,作者将其应用到人尿液和血浆样中十种抗高血压药物的谱图分辨及无干扰定量分析,获得了令人满意的定性和定量分析结果。磺酰脲类口服降糖药是一类广泛用于治疗ii型糖尿病的药物,但这类药物使用不当可能会带来一些副作用如危及生命的低血糖、肥胖、肠胃不适、皮肤过敏、肝或肾功能损伤等;同时,该类药也被列为体育竞技的违禁药物。测定保健品及人血浆中磺酰脲类口服降糖药的含量对避免该类药物的不良影响有着重要的作用。本论文第5章,作者将第4章中所发展的基于化学计量学数学分离的液相色谱全扫描单级质谱新型定量分析策略用于两种保健茶及人血浆样中六种磺脲类口服降糖药的同时快速定量分析,以进一步验证这一方法用于复杂体系定量分析的能力。用水-乙腈(30:70,v/v)作为流动相,六种目标分析物在5.5分钟内全部被洗出,新策略借助atld方法所具有的独特的“二阶优势”实现了六种目标分析物在峰重叠及未知干扰共存下的成功分辨及准确定量。实验结果表明,绝大多数分辨谱图对真实谱图的拟合度接近100%,定量分析平均回收率在81.6-110.1%之间,检测限在0.2-30 ng m L-1之间。该方法样品预处理简单,具有快速、成本较低、灵敏度高、选择性好等优点,有望拓展成为一种用于复杂体系中感兴趣多目标分析物高效绿色定量分析的新策略。第三部分高阶仪器结合化学多维校正用于复杂体系定量分析时非线性因素消除方法的开发与应用研究(第6章和第7章)化学计量学辅助的液相色谱全扫描单级质谱新型定量分析策略借助多维校正的数学分离功能简化了仪器设备,该策略既兼顾了单级质谱灵敏度高和数学分离选择性好的优点,又克服了液相色谱串级质谱仪器设备昂贵和条件优化繁琐等不足,在复杂体系定量分析领域表现出极大的应用潜力。但LC-MS对自身状态及外界环境非常敏感,譬如,当离子源在样品的分析过程中逐渐受到污染、仪器真空度发生波动或环境温度发生变化时,LC-MS的信号也会随之发生波动,导致信号不稳定。这将对后续的定性分辨特别是定量分析的准确性产生严重影响。本论文第6章,针对上述问题,作者提出了一种分段直接标准化结合交替三线性分解(PDS/ATLD)的策略用于解决LC-MS在分析过程中所遇到的信号不稳定问题,进而维持“二阶优势”。模拟数据及实验数据测试表明,PDS/ATLD方法能够代替传统的重校正策略而克服LC-MS在不同分析时间所出现的信号不稳定问题,且能够在有未知背景干扰共存下实现对复杂分析体系中多个感兴趣组分的同时定量分析,获取令人满意的结果。在四维数据的实际测量过程中,某些维度(如色谱或动力学)往往容易受到诸如温度、压力、时间等环境因素及一些不可避免的人为因素的影响而偏离线性,导致实验所获得的数据不是理想的四线性或非四线性。在这样的情况下,基于四线性成分模型的四维校正方法由于其要求数据完全符合四线性,因此不能正确地解析这类非四线性四维数据了。为此,本论文第7章,作者提出了一种可用于处理非四线性四维数据的新方法——基于三维扩增矩阵的交替三线性分解(Augmented ATLD)算法。该方法首先将非四线性四维数据沿着非线性的维度铺展形成了具有三线性结构的三维扩增矩阵,然后再运用交替三线性分解算法对三维扩增矩阵进行分解,从而消除了非线性因素的影响,在处理非四线性四维数据时表现出极大的优势。作者运用两组模拟数据和两组实验数据对Augmented ATLD算法的性能进行测试。结果显示,基于四线性成分模型的交替四线性分解(AQLD)算法和四维平行因子分析(Four-way PARAFAC)算法均不能给出满意的定性或定量分析结果。相反,Augmented ATLD算法可以很好地处理这类非四线性四维数据,获得了令人满意的定性和定量分析结果。