近年来，化学计量学得到迅速发展，其研究已深入到分析化学的各个领域。本文以核苷分析为例，主要就化学计量学在生物样品毛细管电泳分析中的应用进行初步的探索。主要工作有： 1．针对毛细管电泳定量分析准确度较低的现状，本文将径向基神经网络应用于鸟嘌呤核苷的定量分析中，建立峰面积与核苷浓度之间的非线性校正模型，并与线性回归和基于误差反向传播的人工神经网络(BP—ANN)建模方法进行比较。结果表明，径向基神经网络方法简便易用，能有效提高毛细管电泳定量分析的准确度，优于线性回归及BP神经网络法。 2．采用毛细管区带电泳分离测定冬虫夏草中核苷等化学成份，根据所得毛细管电泳谱图中10个共有峰的峰面积，利用Discriminant PLS(DPLS)模式识别技术对3类不同产地冬虫夏草进行分类鉴别。结果表明，该方法应用简单，准确率高，毛细管电泳-DPLS技术有望成为一种有效的中药材产地鉴别方法。 3．采用毛细管电泳法测定了17个健康人和17个乳腺癌病人尿样中的正常核苷和修饰核苷，以核苷峰面积代表核苷相对含量，支持向量机作为模式识别工具对健康人和乳腺癌病人进行区分。结果表明，与经典的BP神经网络相比，支持向量机方法所建分类模型的预测准确率较高，毛细管电泳法与支持向量机的结合有望成为乳腺癌的辅助诊断手段。 上述研究表明，化学计量学在生物样品毛细管电泳分析中具有良好的应用前景。