第29卷

    2001年7月 分析化学 (FENXI HUAXUE) 研究报告

    Chinese Journal of Analytical Chemistry

    第7期

    768～770

    免疫算法用于多组分二维色谱数据的解析

    邵学广3

    孙 莉

    (中国科学技术大学化学系 ,合肥 230026)

    摘 要 通过对免疫系统抗体对抗原消除作用及其记忆功能的模拟 ,提出了解析二维数据矩阵的新方

    法。采用模拟的 EMG公式作为抗体输入 ,对二维信号逐行进行迭代消除 ,从重叠峰中提取单一组分的

    色谱信息和光谱信息。通过对二维色谱数据的解析 ,结果表明 ,该方法可方便地用于多组分重叠二维色

    谱的解析。

    关键词 免疫算法 ,解析 ,重叠二维色谱

    2000208231收稿;2001201208接受

    本文系国家自然科学基金资助项目(No. 29975027)

    1 引 言

    随着现代分析仪器的发展,多组分二维数据越来越容易获得 ,而这种数据矩阵的解析也成为分析化

    学中数据分析方法的研究焦点之一。在过去的十几年里 ,各种化学因子分析方法如渐进因子分析

    (EFA)

    〔 1〕、窗口因子分析(WFA)

    〔 2〕 和直观推导式演进特征投影分析(HELP)

    〔 3〕 都曾成功的应用于二维数

    据的解析。但是当数据矩阵存在较大噪音或背景干扰时 ,解析存在一定的困难。

    近年来发展起来的基于模拟生物体系的免疫算法( IA)在信息科学、工业控制等领域已有较为广泛

    的应用〔 4〕。我们将 IA引入化学领域曾成功地解决了多组分一维重叠色谱的解析问题〔 5～7〕。但用于二

    维数据的处理还未见报道。本文将免疫算法应用于多组分二维高效液相色谱重叠峰的解析 ,不仅能获

    得解析开的色谱流出曲线 ,同时还可得到各组分的光谱曲线 ,具有运算速度快、精度高、受噪音水平影响

    小的特点 ,是二维重叠谱解析的有力工具。

    2 原理与算法

    对于某 n 组分体系的数据矩阵A , 若其行代表光谱数据的纪录间隔 ,列代表渐进方向 ,并且光谱数

    据的测量具有线性加和性 ,则有

    A = 6

    n

    i =1

    Ai = 6

    n

    i =1

    CiS

    T

    i = 6

    n

    i =1

    h1 C0 iS

    T

    i

    (1)

    其中 Si 代表i 组分的光谱向量, Ci 代表i 组分的渐进分布(色谱洗脱)向量, C0 i代表 i 组分在单位浓度

    下的渐进分布向量, hi 则为各组分的浓度。由式(1)可以得到对于数据矩阵 A 的第j 列Aj 有

    Aj = 6

    n

    i =1

    Aij = 6

    n

    i =1

    hiC0 isij = 6

    n

    i =1

    ( hisij) C0 i

    (2)

    其中 , sij为第j 个波长采样点下的光度吸收值。从矩阵 A 中任取一列 ,按文献〔 7〕中所述免疫2遗传算法

    进行解析 ,标样色谱峰(抗体)通过 EMG 〔 8〕 公式进行理论模拟产生 ,当解析完成后同时可以得到优化后

    的 EMG公式的各个参数 tR ,σ, τ。

    免疫系统另一个独特的功能是可以对曾经入侵的抗原产生记忆 ,把相关的信息储存在记忆细胞中 ,当同种抗原再次入侵时就能快速的产生反应 ,将入侵抗原消除。本文算法在模拟抗体对抗原消除作用

    的同时 ,对免疫系统的记忆功能加以应用 ,将优化得到的参数存入记忆细胞 ,直接用优化后的参数生成

    抗体 ,对各列信号进行迭代消除 ,最终实现二维光谱的解析。

    由式(1)易得 ,解析后所得浓度矩阵实为浓度向量与光谱向量的外积 hS T

    , 因此 ,浓度矩阵的各行则

    相应于各组分的吸收光谱。3 实验部分

    3. 1 仪器

    Spectra System FL2000高效液相色谱仪(美国 Spectra2Physics公司) ,包括自动进样器、 Spectra Focus紫

    外2可见多波长检测器及一台联机的控制和数据处理 Spectra System工作站;Shimadzu26A(日本岛津制作

    所)用于柱后显色剂的注入;色谱柱为10μm进口固定相ODS硅胶柱(大连化学物理研究所 ,250 mm×5

    mm) ......