分析化学持续发展以适应分析问题的复杂性和特殊性,于此同时智能化分析仪器取得了巨大进步,高维化学数据数量激增最终成为了当代分析化学的一大特点。学者们利用计算机和统计学工具投入了大量精力在这些杂乱的数据中试图提取出有价值的信息,由此一门综合了化学、数学、工程学、统计学和计算机知识的新学科诞生。现代的化学计量学研究方向不断扩展,涵盖了实验设计与方法优化、模式识别、多维校正等诸多领域。化学计量学的应用也涉及到食品安全、药物测试、环境监测等一众领域。但是实际上工业化应用案例数量很少远不能体现这一学科的威力,并且这一问题已经成为阻碍这一学科发展的一大障碍。实际上现在应用化学计量学的门槛很高,当中一个重要的限制因素是缺少用户友好的应用软件。化学计量学的学者们通常使用MATLAB软件作为数据处理的平台,MATLAB当然是一款很好的平台,但是对于新手来说使用这款软件需要一定的编程技能和化学计量学知识,这在短期内难以实现。所以人们仍然非常渴求实用的化学计量学软件的出现。二阶校正方法是多维校正方法中的一类,凭借拥有着独特的“二阶优势”能利用校正模型在干扰物存在下从复杂的体系中提取出感兴趣组分的信息。作者所在的实验室在多维校正领域中的算法和应用上做了巨大贡献,我的导师和他的学生们提出了多种算法去解决如何从复杂的体系中提取出感兴趣组分的信息,并且能一定程度上容忍干扰物的存在。这些算法的威力远没有发挥出来,除了开发新的算法,充分挖掘这些算法的潜力对于化学计量学的发展一样意义重大。作者基于Python编程语言开发了一款用于开发三维校正方法应用的一站式数据处理软件,这款软件支持完整三维校正方法应用开发流程,包括数据转换、数据区域截取、荧光数据散射处理、画图和计算模块。数据转换模块转换多种数据文本文件格式到软件默认支持格式,数据截取模块允许对原始二维数据进行截取生成新的数据文本,荧光数据散射处理模块支持修复荧光数据中由拉曼散射效应和瑞利散射效应引起的三线性模型偏离,画图模块支持以软件默认支持文本格式为对象的多种图像化描述,计算模块则利用多种算法对分类的实验数据进行计算,并得出图像和文本描述分析结果。作者用一组模拟数据集进行了软件操作和功能演示证明了软件的功能完整性,并利用此软件尝试开发测量人尿中的三种潜在癌症标识物的三维校正方法。人体中色氨酸,黄蝶呤和异黄蝶呤的代谢水平与多种癌症存在潜在相关性,发展这三种物质快速准确的定量分析方法将为相关癌症标志物的研究提供便捷的分析工具,癌症标志物的发现会为癌症的早期检测提供了关键的科学依据。作者使用基于交替三线性分解算法的二阶校正方法用于三维荧光数据的分析处理,结合开发的软件尝试对人尿液中三种物质定量。在三种分析物和尿样背景的荧光光谱之间存在着严重的重叠情况下,该方法借助自研软件仍较好地完成了分析物的激发光谱和发射光谱信号提取,并对尿液中色氨酸取得较好的定量效果。在数据处理步骤中,使用自研发软件处理数据几分钟后就能给出正确的图形和文本分析结果,展示出了该软件快捷方便的优势。