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文章导读
在分析化学中，化学计量学的应用大大提升了数据分析的效率，特别是在分离科学中，结合自动化仪器，能够快速生成大量数据，这也对如何从中提取有用信息提出了挑战。分离技术是分析化学的基石，它们能够研究样品的所有成分，或选择特定的组分进行研究。通过将分离技术与光谱或质谱检测器联用，则可以实现对目标分析物的定量与定性分析。而随着技术的进步，化学计量学在色谱技术中得到越来越广泛的应用，例如气相色谱 (GC)、高效液相色谱 (HPLC) 等。
此外，化学计量学也为非目标分析提供了可能，即通过样品的色谱图作为其“指纹”，进行样品的分组、分类或对比，而不需要详细分析每种组分。本篇由意大利博洛尼亚大学Dora Melucci团队撰写并发表于 Chemosensors 期刊的文章详细综述了通过化学计量学 (Chemometrics) 辅助挥发性、可溶性及胶体样品的分离分析技术，探讨了如何利用化学计量学提高分离数据的质量。随着仪器自动化及计算能力的进步，分离科学领域已进入了一个数据高度密集的阶段，如何从中提取有价值的信息成为重要的研究方向。本文总结了化学计量学如何通过优化实验设计和多变量分析来改善色谱技术 (如气相色谱和液相色谱) 以及场流分离技术 (FFF) 的应用效果，广泛涉及环境化学、食品化学和生物制药领域的案例研究，通过对这些技术的详细阐述，展示了化学计量学在从复杂数据集中提取重要信息方面的关键作用。
研究过程和结果
化学计量学技术的应用
主成分分析 (PCA)：PCA是最常用的化学计量学工具之一，它通过将原始变量转化为主成分，降低数据的维度。PCA能有效提取数据中的主要信息，帮助识别样品之间的差异和相似性。它主要用于初步数据探索，但也可以与其他技术结合用于深入分析 (图1)。
图1. 主成分分析在回收PET样品中的应用
实验设计 (DoE)：DoE是一种用于优化实验参数的多变量回归方法。在分离复杂基质时，多个实验参数 (如萃取方式、流动相、色谱柱类型等) 需要优化，而DoE能够通过少量实验确定最佳的参数组合。这种方法大大提高了实验效率，减少了不必要的试验次数。
偏最小二乘回归 (PLS)：PLS是一种强大的多变量回归方法，尤其适用于变量间高度相关的情况下。它能够通过计算因子，建立回归模型。在色谱数据处理中，PLS广泛用于定量分析，帮助研究人员从复杂的色谱图中提取有用的信息。
色谱技术与化学计量学
气相色谱 (GC)：GC是一种分析挥发性化合物的强大工具。在许多领域，GC分析产生的数据量庞大，通常需要通过化学计量学来提取其中的关键信息。以食品分析为例，挥发性成分的含量常用于确定食品的地理来源和品种。在咖啡的分析中，研究人员通过PCA和PLS-DA成功区分了不同产地、烘焙程度和冲泡方式的咖啡样品，并通过GC-MS确定了这些差异的关键化合物。此外，GC还广泛应用于蜂蜜、橄榄油、香料等食品的分析，帮助检测其真实性和品质。
高效液相色谱 (HPLC)：HPLC 是另一种常用的色谱技术，适用于可溶性化合物的分离与分析。与GC类似，HPLC也常常与化学计量学工具结合，用于食品、药物及生物样品的分析。通过PCA和PLS-DA等技术，研究人员能够识别不同样品之间的化学差异，甚至在不完全分离的情况下对多种化合物进行定量分析。例如，在中药的研究中，HPLC数据与PCA和PLS-DA联用，能够识别不同种类及产地的药材。通过结合DoE，研究人员还能够优化色谱条件，以提高复杂基质中多组分的分离效率。
场流分离技术 (FFF) 与胶体样品分析
场流分离技术 (FFF) 是一种适用于纳米颗粒和胶体样品的分离技术，近年来在食品化学和生物制药中得到了广泛应用。与传统的色谱技术不同，FFF依赖于外部场力 (如重力或垂直流体流) 实现分离，无需固定相，因此在分析复杂样品时具有独特优势 (图2)。在胶体样品分析中，FFF常用于纳米材料、蛋白质和生物膜外囊泡 (EVs) 的分离与表征。结合化学计量学方法，研究人员能够从复杂的FFF数据中提取出有关粒径、分布和化学特性的关键信息。例如，通过PCA和多变量分析，研究者能够监测纳米颗粒在不同实验条件下的行为变化。
图2. 一个典型FFF平台的方案设计
文章总结
化学计量学在从复杂数据集中提取有意义信息方面起着关键作用，无论是用于方法开发还是数据处理，分离科学和与之相关的检测器数量的增加都需要使用计算工具来优化过程和组合多个输出。尽管化学计量学在色谱和分离技术中的应用已经取得了显著进展，但仍有一些挑战需要克服。首先，如何处理复杂的多维数据，并从中提取有用信息是当前的主要难题。其次，如何通过机器学习和人工智能技术进一步优化化学计量学模型，提升预测准确性和数据处理效率，也是未来研究的重要方向。随着分析仪器和计算技术的不断进步，化学计量学将在分离科学中扮演越来越重要的角色，特别是在复杂样品的分析和多组分体系的研究中。
原文出自 Chemosensors 期刊
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阅读英文原文
Zappi, A.; Marassi, V.; Giordani, S.; Kassouf, N.; Roda, B.; Zattoni, A.; Reschiglian, P.; Melucci, D. Extracting Information and Enhancing the Quality of Separation Data: A Review on Chemometrics-Assisted Analysis of Volatile, Soluble and Colloidal Samples. Chemosensors 2023, 11, 45.
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