化学测量学是在原分析化学的基础上发展起来的，是国家自然科学基金委员会化学科学部与时俱进地提出的新的支持领域，是对原分析化学的拓展。本书简单概括了北京分子科学国家研究中心这几十年来有关化学测量学相关研究的主要进展与研究成果。全书共分8章，详细介绍了化学测量学基础、基于分子光谱分析的化学测量学、基于电化学的化学测量学、微纳分离与分析、质谱分析、基于核磁共振波谱学的化学测量学、基于扫描探针显微镜的高分辨表面分析技术和大数据分析与化学测量学。
本书可作为高等学校分析化学相关专业本科高年级学生、研究生的学习用书，以及教师、科技工作者和企业专业技术人员的参考书，尤其对从事化学测量学研究的科研人员将具有很好的指导意义。

第1章 化学测量学基础
1.1 化学测量学基础
参考文献
第2章 基于分子光谱分析的化学测量学
2.1 绪论
2.2 光谱分析的基本原理
2.3 光谱分类
2.4 常见分子光谱分析方法
2.4.1 紫外可见分光光度法
2.4.2 红外光谱法
2.4.3 拉曼光谱法
2.4.4 分子荧光光谱法与分子磷光光谱法
2.5 光学探针与传感分析
2.5.1 光学探针的结构特征与设计策略
2.5.2 光学探针的分类
2.6 展望
参考文献
第3章 基于电化学的化学测量学
3.1 绪论
3.2 脑化学活体电化学分析主要进展
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
3.2.2 调控离子传输的神经化学分析研究进展
3.2.3 展望
3.3 软界面电分析化学主要进展
3.3.1 发展可用于探讨软界面的技术与方法
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
3.3.3 基于液/液界面所发展技术的应用
3.4 电化学传感
3.4.1 基于碳基材料的电化学传感器
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
3.4.3 基于纳米二硫化钼的电化学生物传感器
3.5 展望
参考文献
第4章 微纳分离与分析
4.1 绪论
4.2 微量样品超快分离分析
4.2.1 微克级新鲜植物中超痕量赤霉素的定量测定
4.2.2 天牛性信息素活体分析方法
4.2.3 超快CE
4.3 纳米孔单通道分析
4.3.1 基于纳米孔单分子技术的DNA编码分子构建
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
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
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
4.4 微流控技术
4.4.1 微流控单细胞核酸的扩增与测序分析
4.4.2 基于微流控技术的新型高通量DNA 测序方法
4.5 脂质组学分析
4.5.1 脂质组学分析简介
4.5.2 脂质组学分析的样品制备技术
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
4.5.4 高效液相色谱法用于脂质组学分析
4.6 基于多肽识别的微纳分离与分析
4.6.1 微纳分离分析与靶向多肽的筛选鉴定
4.6.2 多肽识别与生物传感
4.6.3 基于多肽微纳组装体的分析新方法
4.7 展望
参考文献
第5章 质谱分析
5.1 绪论
5.1.1 引言
5.1.2 质谱仪的基本原理与构造
5.2 质谱新方法发展
5.2.1 疾病生物标志物的质谱检测和成像
5.2.2 基于MALDI-TOF-MS的小分子及纳米载药体系的质谱研究
5.2.3 完整生物颗粒质谱分析的新技术
5.3 蛋白质组学技术发展与应用研究
5.3.1 蛋白质组学概念和定量技术
5.3.2 蛋白质组学应用研究
5.4 展望
参考文献
第6章 基于核磁共振波谱学的化学测量学
6.1 绪论
6.2 核磁共振动力学研究新技术
6.3 细菌砷酸还原酶体系的动态结构与功能关系研究
6.4 细菌外源基因沉默因子的DNA识别及结合机制研究
6.5 展望
参考文献
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
7.2 扫描探针显微镜的发展
7.2.1 扫描隧道显微镜
7.2.2 扫描隧道显微镜的超高空间分辨
7.2.3 扫描隧道显微镜的高化学分辨谱图
7.2.4 原子力显微镜
7.2.5 q-plus原子力显微镜的诞生与超高分辨的实现
7.3 基于SPM的高空间分辨光谱
7.3.1 红外光谱、拉曼光谱
7.3.2 基于SPM的高空间分辨红外光谱
7.3.3 基于SPM的高空间分辨拉曼光谱
7.4 基于SPM的高空间分辨表面自旋检测
7.5 基于SPM的高时间分辨泵浦扫描隧道谱
7.6 展望
参考文献
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
8.2 大数据处理与分析流程
8.2.1 数据采集
8.2.2 数据预处理与集成
8.2.3 大数据的存储
8.2.4 大数据处理与分析
8.2.5 大数据的可视化
8.3 大数据处理与分析方法
8.3.1 化学计量学
8.3.2 深度学习与卷积神经网络
8.3.3 拓扑数据分析
8.3.4 可视化方法
8.4 化学相关学科领域大数据分析与应用
8.4.1 蛋白质结构预测
8.4.2 计算机辅助药物设计
8.4.3 人工智能分子力场
8.4.4 大数据和人工智能在有机化学中的应用
8.4.5 小分子性质预测
参考文献
索引