化学测量学进展

1章 化学测量学基础
1.1 化学测量学基础003
参考文献007

第2 章 基于分子光谱分析的化学测量学
2.1　绪论011
2.2　光谱分析的基本原理012
2.3　光谱分类014
2.4　常见分子光谱分析方法015
　　2.4.1 紫外可见分光光度法015
2.4.2 红外光谱法018
2.4.3 拉曼光谱法020
2.4.4 分子荧光光谱法与分子磷光光谱法022
2.5　光学探针与传感分析026
　　2.5.1 光学探针的结构特征与设计策略030
2.5.2 光学探针的分类034
2.6　展望047
参考文献048

第3 章
基于电化学的化学测量学
3.1　绪论053
3.2　脑化学活体电化学分析主要进展054
　　3.2.1 调控电极/脑界面电子转移的活体电化学分析研究进展056
3.2.2 调控离子传输的神经化学分析研究进展061
3.2.3 展望069
3.3　软界面电分析化学主要进展069
　　3.3.1 发展可用于探讨软界面的技术与方法070
3.3.2 液/液界面上电荷转移反应动力学测量及微观界面研究072
3.3.3 基于液/液界面所发展技术的应用074
3.4　电化学传感076
　　3.4.1 基于碳基材料的电化学传感器076
3.4.2 基于电致化学发光用于心肌梗死标志物检测的电化学传感器077
3.4.3 基于纳米二硫化钼的电化学生物传感器078
3.5　展望080
参考文献081

第4 章
微纳分离与分析
4.1　绪论087
4.2　微量样品超快分离分析087
　　4.2.1 微克级新鲜植物中超痕量赤霉素的定量测定088
4.2.2 天牛性信息素活体分析方法088
4.2.3 超快CE 089
4.3　纳米孔单通道分析098
　　4.3.1 基于纳米孔单分子技术的DNA编码分子构建100
4.3.2 DNA编码分子结合免疫技术在抗原分子检测中的应用102
4.3.3 利用DNA 编码分子构建分子信标用于抗体及DNA的检测103
4.3.4 基于纳米孔技术构建信号开启、猝灭及比率型DNA探针108
4.4　微流控技术110
　　4.4.1 微流控单细胞核酸的扩增与测序分析111
4.4.2 基于微流控技术的新型高通量DNA 测序方法115
4.5　脂质组学分析117
　　4.5.1 脂质组学分析简介117
4.5.2 脂质组学分析的样品制备技术118
4.5.3 气相色谱法和超临界流体色谱法用于脂质组学分析119
4.5.4 高效液相色谱法用于脂质组学分析120
4.6　基于多肽识别的微纳分离与分析121
　　4.6.1 微纳分离分析与靶向多肽的筛选鉴定121
4.6.2 多肽识别与生物传感123
4.6.3 基于多肽微纳组装体的分析新方法125
4.7　展望127
参考文献127

第5 章
质谱分析
5.1　绪论133
　　5.1.1 引言133
5.1.2 质谱仪的基本原理与构造133
5.2　质谱新方法发展134
　　5.2.1 疾病生物标志物的质谱检测和成像135
5.2.2 基于MALDI TOF MS的小分子及纳米载药体系的质谱研究138
5.2.3 完整生物颗粒质谱分析的新技术144
5.3　蛋白质组学技术发展与应用研究150
　　5.3.1 蛋白质组学概念和定量技术150
5.3.2 蛋白质组学应用研究154
5.4　展望158
参考文献159

第6 章
基于核磁共振波谱学的化学测量学
6.1　绪论165
6.2　核磁共振动力学研究新技术167
6.3　细菌砷酸还原酶体系的动态结构与功能关系研究169
6.4　细菌外源基因沉默因子的DNA 识别及结合机制研究173
6.5　展望178
参考文献178

第7 章
基于扫描探针显微镜的高分辨表面分析技术
7.1　绪论183
7.2　扫描探针显微镜的发展184
　　7.2.1 扫描隧道显微镜184
7.2.2 扫描隧道显微镜的超高空间分辨187
7.2.3 扫描隧道显微镜的高化学分辨谱图188
7.2.4 原子力显微镜189
7.2.5 q plus原子力显微镜的诞生与超高分辨的实现191
7.3　基于SPM 的高空间分辨光谱193
　　7.3.1 红外光谱、拉曼光谱193
7.3.2 基于SPM 的高空间分辨红外光谱195
7.3.3 基于SPM 的高空间分辨拉曼光谱198
7.4　基于SPM 的高空间分辨表面自旋检测201
7.5　基于SPM 的高时间分辨泵浦扫描隧道谱205
7.6　展望209
参考文献210

第8 章
大数据分析与化学
测量学
8.1　大数据的定义与发展现状215
8.2　大数据处理与分析流程216
　　8.2.1 数据采集217
8.2.2 数据预处理与集成218
8.2.3 大数据的存储218
8.2.4 大数据处理与分析219
8.2.5 大数据的可视化220
8.3　大数据处理与分析方法221
　　8.3.1 化学计量学221
8.3.2 深度学习与卷积神经网络224
8.3.3 拓扑数据分析229
8.3.4 可视化方法232
8.4　化学相关学科领域大数据分析与应用234
　　8.4.1 蛋白质结构预测234
8.4.2 计算机辅助药物设计235
8.4.3 人工智能分子力场236
8.4.4 大数据和人工智能在有机化学中的应用236
8.4.5 小分子性质预测237
参考文献237
索引240