随着基因组学、蛋白质组学及代谢组学等“组学”研究的兴起,以及现代分析科学的迅猛发展,药物分析学科领域所涉及的研究对象及分析需求日趋多元化,分析数据的规模及复杂度急剧增加,传统和经典的数据处理方法落伍于生命科学时代的要求,这促使数据解析、解释和解读成为当今药物分析研究领域所关注的关键科学问题之一,药物分析信息学就此应运而生并理所当然地成为药物分析学科的前沿。鉴于此,本论文围绕药物分析和代谢组信息学研究命题,以化学特征提取、组效关系建模及指纹图谱计算等为主要研究内容,分别根据其具体领域问题的实际情况,将智能计算技术与仪器分析技术相结合,研究提出一系列分析信息学新方法。主要研究成果如下: 1.针对中药分析中的高维小样本模式识别难题,研究提出两种特征提取新方法:分步相关成分分析法和最优特征提取法。在当归和川芎药材质量等级分类鉴别中的应用结果表明,两种方法提取得到的特征具有较强的分类能力,均优于主成分分析法所提特征的分类能力。以提取得到的特征作为输入,所构建的神经元分类器具有结构简单,分类正确率高等优点。此外,还针对中药组效关系建模难题,提出一种基于变结构多层前馈神经网络的中药组效关系建模方法,并成功用于川芎组效关系研究实践。 2.色谱指纹图谱分析技术是近年来药物分析学和中药质控领域的研究热点。论文针对其中的若干关键问题,研究提出了多种色谱指纹图谱新技术: ① 创新提出多元色谱指纹图谱技术概念,以多张指纹图谱来完整表征复杂中药体系的化学组成特征,并创建了基于信息融合的多元色谱指纹图谱计算方法学。在复方丹参滴丸中的应用结果表明,与现有的单元色谱指纹图谱分析技术相比,该技术能更完整地反映出复杂中药样品的化学组成特征,可用于复杂中药产品的质量控制。该技术已被天津天士力集团有限公司作为企业内控方法用于复方丹参滴丸的质量控制,并被推广用于苦黄注射液和双丹方等中药品种的色谱指纹图谱研究。以该技术为核心的“复方丹参滴丸指纹图谱分析与质量控制技术”于2004年获天津市科学技术二等奖。 ② 建立了参麦注射液LC/MS指纹图谱分析方法。与HPLC-UV指纹图谱相比,该技术可更好地反映参麦注射液中麦冬成分。将其用于厂家鉴别,主成分分析结果表明,21个参麦注射液样品均被准确识别。 ③ 针对现有的色谱指纹图谱整体相似度计算方法难以用于中药质量类别量化计算问题,研究提出一种中药指纹图谱类别相似性计算方法。在不同部位九节茶质量评价中的应用