当今时代的基本特征是信息爆炸。围绕在我们周围，信息量之大，传播速度之快前所未有。从学科发展角度深刻把握药物质量问题的信息特征，按分析科学和信息学的原理揭示药物质量问题的本质，有助于学生掌握药物分析学的核心，从信息的获得、信息的处理、信息的管理到信息的共享，给学生一个全新的视角和思路，这是《药物分析信息学及应用》的宗旨。
    《药物分析信息学及应用》取名为药物分析信息学及应用，意指对以药物质量相关问题为主要研究对象的分析化学信息进行表达、解析、模拟、管理和传输，揭示分析化学信息的实质与内在联系。实现分析化学信息的获得、挖掘、变换与共享，不仅有助于分析化学的深化和发展，促进药学分析学科的发展，也有助于以分析化学信息学的视角考量和解决以分析化学为技术手段的相关学科，包括生命科学、环境科学、化学化工等学科目前面临的实现复杂物质体系定性定量描述的共同任务，以迎接新的挑战。
    复杂物质体系分析是21世纪的重大研究课题。几乎所有与化学有关的各行各业都有复杂物质体系分析的任务，从生命科学角度看，特别是复杂有机物质体系分析的任务。如生命与各种生命现象的物质基础，复方药物制剂，天然产物、中药及其提取物，食品、生物样品、体液、临床分析样品等的定性定量。复杂物质体系化学信息的主要特征是：①组成复杂，组分多且多变化；②各组分含量相差悬殊，含未知组分及其他不确定因素。目前复杂物质体系定性定量描述的最佳技术之一是特征（指纹）谱分析。凡是与待分析物质的特性与含量具有函数或相关关系的稳定信息，都可以通过特征提取、信息挖掘、信息变换、信息压缩以及信息可视化制备特征谱，通过特征谱比对和其中主成分相对量的表达对该物质进行定性定量描述（定性：是什么、存在与否、有没有变化；定量：准确定量或确定上下限范围）。

    一、分析化学发展趋势——分析化学、分析
    科学到分析化学信息学
    （一）从分析化学的定义说起
    近年来，不同学者从不同角度对分析化学进行了不同的定义，反映了处于深刻变革中的分析化学的现状。
    分析化学（arialytical chemistry）是研究物质化学组成的分析方法及有关理论的科学，是化学的一个重要分支。
    分析化学是研究获取物质化学组成和结构信息的方法学及相关理论和技术的科学。
    今天的分析化学已成为一门创造和应用新概念、新原理和仪器的策略来测量化学体系及其组分的学科，一门化学量测科学。
    分析化学是一个发展及应用方法、仪器和策略来获得在特定时间与空问中物质的有关组成和性质信息的科学分支。
    分析化学是一门仪器装置和量测的科学。
    分析化学是关于研究物质的组成、含量、结构和形态等化学信息的分析方法及理论的一门科学，即是一门独立的化学信息科学。
    现在看来，对处于深刻变革中的分析化学进行准确的定义是困难的。因为分析化学本身正在急剧分化，与其他学科产生交叉，呈现多学科融合创新发展的态势，生物学、信息科学和计算机科学的引入，使分析化学进入了一个崭新的境界。
    （二）分析化学已经发展到分析科学、分析化学信息学阶段
    从20世纪70年代末开始直到现在，以计算机应用为主要标志的信息时代来临，驱使分析化学发展到分析科学、分析化学信息学阶段。分析化学的变革仍在进行中。
    信息时代的来临，使分析化学的定义、基础、原理、方法、仪器及技术都发生了根本性的变化。与经典分析化学密切相关的概念是定性分析系统、重量法、容量法、溶液反应、四大平衡、化学热力学等。与现代分析化学密切相关的概念是化学计量学、传感器过程控制、自动化分析、专家系统、生物技术和生物过程，以及分析化学微型化所要求的微电子学、显微光学和微工程学等。

第一篇 药物分析信息学基础
第一章 绪论
一、分析化学发展趋势——分析化学、分析科学到分析化学信息学
（一）从分析化学的定义说起
（二）分析化学已经发展到分析科学、分析化学信息学阶段
二、现代药物分析——药学中的分析化学信息学（药物分析信息学）
（一）获取化学量测数据
（二）从分析数据中提取有价值信息
（三）信息管理（存储、传输和共享）
三、药物分析信息学主要研究方向
（一）复杂物质体系分析的方法学研究
（二）现代药物分析应用研究
（三）分析仪器的智能化研究

第二章 药物分析信息的获得
第一节 常见样品制备及前处理
一、天然药物
（一）原料（药材）的品种鉴定
（二）原料（药材）的粉碎
（三）天然药物的提取
（四）天然药物的分离与纯化
二、生物样品
（一）常用生物样品采集及储存
（二）生物样品分析前处理技术
第二节 光谱分析法及数据特点
一、电磁辐射及其与物质的相互作用
二、光谱分析法的定义及分类
（一）吸收光谱法
（二）发射光谱法
（三）质谱法
三、光学分析仪器的基本组成
四、光谱数据特点
第三节 色谱分析法及数据特点
一、色谱分析法的定义及分类
二、色谱分离原理
（一）液固色谱法
（二）液液色谱法
（三）离子交换色谱法
（四）离子对色谱法
（五）排阻色谱法
三、色谱数据特点

第三章 药物分析信息的预处理、数学变换及可视化
第一节 信息预处理方法
一、平滑与求导
（一）平滑
（二）求导
二、不等性方差噪声的扣除
三、二维数据的背景扣除
四、色谱峰偏移校正
（一）一维色谱的内标峰校正法
（二）一维色谱的外标线性回归法
（三）二维色谱中局部最小二乘校正法
第二节 数学变换
一、导数光谱法
（一）概述
（二）原理
（三）计算方法
（四）应用实例
二、正交函数法
（一）原理
（二）pj法
（三）△Pj法
（四）复合多项式法（combined polynomial smethod）
三、傅里叶变换
（一）原理
（二）傅里叶变换在仪器中的应用——FT-IR
四、小波变换
第三节 信息可视化
一、概述
二、可视化的实现原理
三、褶合变换光谱的可视化研究
（一）数据预处理
（二）灰度映射
（三）伪彩色处理

第四章 药物分析信息的处理——基础算法
一、投影算法
二、迭代算法
三、优化算法
（一）生物进化与遗传算法
（二）遗传算法的基本过程
四、仿真算法
（一）模拟退火算法（simtllated annealing，SA）
（二）粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）
（三）蚁群算法（ant colony optimization，ACO）

第五章 药物分析信息的处理——数据解析
一、分析体系的数学表征
（一）白色体系
（二）灰色体系
（三）黑色体系
二、白色体系矢量校正解析方法
（一）直接校正法
（二）间接校正法
三、灰色体系矢量校正解析方法
（一）H—point标准加入法
（二）混合线性分析法
四、灰色体系矩阵校正解析方法
（一）秩消失因子分析法（rank annihilation factor analysis，RAFA）
（二）渐进因子分析法和固定尺寸移动窗口渐进因子分析
（三）直观推导式渐进特征投影法（heuristic evolving latent projoction，HELP）
五、药物分析信息化学计量学解析及方法学研究思路
（一）定性组成完全已知的体系
（二）定性组成部分已知的体系

第六章 模式识别技术简介
第一节 概述
第二节 有监督的模式识别方法——贝叶斯决策
（一）基于最小错误率的贝叶斯决策
（二）基于最小风险的贝叶斯决策
（三）限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小的两类别决策
（四）最小最大决策
（五）序贯分类法
第三节 无监督的模式识别方法——聚类分析法
（一）划分方法（partition method）
（二）层次方法（hierarclaical method）
（三）基于密度的方法（density-based method）
（四）基于网格的方法（grid-based method）
（五）基于模型的方法（model-1based method）

第七章 药物分析信息的管理与共享
第一节 数据库
一、数据管理技术的发展
（一）人工管理阶段
（二）文件系统阶段
（三）数据库系统阶段
二、数据库概述
三、数据库的特点
（一）数据的独立性
（二）最小的数据冗余度
（三）最大的数据共享性
（四）避免数据的不一致性
（五）统一管理和控制
四、数据模型
（一）层次模型（hierarchical model）
（二）网状模型（network model）
（三）关系模型（relational moolel）
五、三种数据模型的比较
六、数据库管理系统
第二节 虚拟实验室
一、虚拟实验室的起源及发展现状
二、虚拟实验室的特点
三、虚拟实验室的基本类型
四、虚拟实验室的关键技术
（一）Java技术
……
第二篇 药物分析信息学的应用
第一部分 在分析方法学研究中的应用
第二部分 在中药分析中的应用
第三部分 在化学药品及生物样品分析中的应用
附录
参考文献