正交空间样本选择在金银花多批醇沉过程中的应用

本研究探讨模型传递方法在金银花醇沉过程中的适用性。在金银花醇沉过程中,以高效液相色谱法(HPLC)为对照分析方法,测定提取液中绿原酸的含量,分别运用iPLS算法、SPLS算法和模型更新(MU)建立绿原酸的NIR定量校正模型,检测另外两个批次金银花醇沉过程中绿原酸的含量变化。为使选择的样本更具代表性,本研究在OSC的基础上提出了一种新的样本选择方法———正交空间样本选择(OS),并与常用的K-S法进行了对比。结果表明,采用模型更新可以实现定量校正模型在不同的批次之间稳健传递。且用OS法选择更新样本能够明显提高模型预测的准确性和稳健性。

基于过程分析技术和设计空间的金银花醇沉加醇过程终点检测

建立了一种新的基于过程分析技术(PAT)和质量源于设计(QbD)设计空间的中药制药过程终点分析与控制方法.以近红外(NIR)光谱技术为PAT工具,采集正常操作条件下制药过程的多批次NIR光谱;采用主成分分析结合移动块相对标准偏差(PCA-MBRSD)法,确定每一批次过程的理想终点样本(DEPs),由多批DEPs的光谱信息构成过程终点设计空间;在过程终点设计空间确定的范围内,建立多变量统计过程控制(MSPC)模型,利用多变量Hotelling T2和SPE控制图对过程终点进行判断.应用上述方法,进行了金银花醇沉加醇过程终点检测研究,结果表明该方法灵敏、准确,适宜于中药制药过程终点检测.

近红外光谱技术用于热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程在线监测研究

近红外光谱技术作为一种快速的过程分析技术已被成功的应用于中药制药领域。该文以热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程为例,采用近红外光谱技术建立热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程关键指标的定量分析模型,具体方法如下:在线采集金银花青蒿醇沉过程142个样品近红外光谱图,完成样品主要药效指标的离线检测,经过异常点的剔除、光谱预处理方法的确定和最佳波段的选择,运用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱与主要药效指标之间的定量校正模型,并对金银花青蒿醇沉过程的未知样品进行预测,达到快速检测的目的。试验结果显示所建立的新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、断氧化马钱子苷4个药效指标的定量校正模型相关系数(R2)分别为0.973 872,0.985 449,0.975 509,0.979 790;未知样品预测值与检测值的相对偏差(RSEP)分别为2.922 49%,2.341 37%,2.930 40%,2.184 60%,预测效果理想。该研究得出采用近红外光谱技术建立的定量校正模型表现出较好的稳定性和预测精度,可用于热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程样品的主要药效指标的快速定量检测,达到醇沉过程在线监测的目的。

在线中红外光谱监测热毒宁注射液金银花与青蒿醇沉过程7种指标成分研究

目的应用在线中红外光谱技术(MIR)对热毒宁注射液金银花Lonicerae Japonicae Flos、青蒿Artemisiae Annuae Herba(金青)醇沉过程中新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B、异绿原酸C和断氧化马钱子苷的含量进行在线监控,提高该过程在线质量控制水平。方法利用衰减全反射中红外光谱技术采集9个批次金青醇沉过程样本的光谱信息,组合间隔偏最小二乘法(synergy interval partial least squares,SiPLS)找到最佳波段,偏最小二乘法(PLS)建立该过程7种指标成分的定量模型,以决定系数(R^(2))、校正集误差均方根(RMSEC)、交互验证集误差均方根(RMSECV)、预测相对偏差(RSEP)为指标评价模型性能。结果经模型优化,7种指标成分模型的R^(2)值均大于0.96,RMSEC和RMSECV值均小于0.2 mg/mL,RSEP值和相对误差均小于10%。结论在线中红外光谱分析技术可用于定量测定金青醇沉过程7种指标成分的含量,结果准确可靠。

近红外在线检测丹红注射液醇沉过程中多指标成分的含量变化

目的运用近红外光谱分析技术(NIR)在线检测丹红注射液醇沉过程中多指标成分的含量变化,包括丹参素、原儿茶醛、迷迭香酸、丹酚酸B和乙醇浓度。方法以HPLC和气相色谱法分别测定4种指标成分和乙醇浓度的含量,作为参考值,并与NIR光谱数据关联,运用偏最小二乘回归(PLSR)法建立NIR定量校正模型,并将模型用于在线检测丹红注射液醇沉过程。结果模型测量校正集样本的丹参素、原儿茶醛、迷迭香酸、丹酚酸B和乙醇浓度的相对分析误差(RPD)分别为5.72%,7.46%,8.44%,4.41%和5.50%,相关系数(R2)分别为0.969 5,0.982 0,0.985 9,0.948 4和0.967 0,验证集相对偏差RSEP分别为5.35%,7.59%,6.42%,4.51%和2.30%。结论 NIR光谱分析技术可作为一种丹红注射液大生产中醇沉过程的在线分析方法。

基于决策树算法的热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程质量控制研究

目的基于决策树算法,深入挖掘热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程(金青醇沉)数据并探究潜在生产规律,提升该过程质量控制水平。方法依托数字化中药提取工厂数据平台收集205批金银花和青蒿浸膏(金青浸膏)历史数据并整合成数据矩阵。将数据集随机划分为训练集和测试集后分别采用分类与回归树(classification and regression tree,CART)、随机森林(random forests,RF)和TreeNet算法建立金青醇沉过程模型,比较各模型性能并基于历史数据划分关键变量控制范围。结果 RF和TreeNet模型性能较好且性能接近,综合各模型分析结果得出醇提罐料液比及金银花浓缩收率为重要的影响因素,对重要变量进行依存度分析并优选批次,并以优选批次的金银花分配浸膏质量及加醇量做控制图,密度为1.11 g/cm^(3)的金银花浸膏分配控制范围为557.92~639.62 kg,加醇量的控制范围为3.370~3.828 m^(3);密度为1.12 g/cm^(3)的金银花浸膏的控制范围为540.4~616.9 kg,加醇量的控制范围为3.317~3.859 m^(3)。结论决策树算法建立的金青浸膏醇沉过程模型能够有效地挖掘潜在的生产过程规律,为生产过程的质量控制提升提供技术支撑。

一种基于近红外光谱的华蟾素醇沉过程指标成分及其转移率快速测定方法

目的:建立一种快速测定华蟾素醇沉过程中吲哚类生物碱含量和转移率的近红外光谱法。方法:收集华蟾素醇沉过程样品,以紫外分光光度法为对照分析方法测定样品中吲哚类生物碱浓度,经过异常样品的剔除、光谱预处理和波段选择,运用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱与吲哚类生物碱浓度分析值之间多元校正模型,并对醇沉过程的未知样本进行含量和转移率预测。结果:校正模型的相关系数达到0.961 3,RMSEC,RMSEP分别为0.172,0.169,计算模型的RPD为4.13,说明该模型可进行定量分析。结论:在中药醇沉过程中近红外光谱法可以作为一种快速、准确、无损的检测方法予以应用。

近红外光谱技术快速测定参枝苓口服液醇沉过程中的5种指标成分

建立一种运用近红外光谱技术快速测定参枝苓口服液醇沉工艺过程中芍药苷、芍药内酯苷、甘草苷、肉桂酸、甘草酸5种指标成分含量的方法。以高效液相色谱法为参考方法,比较了不同光谱预处理方法和波段选择方法对定量分析模型结果的影响,运用偏最小二乘回归法建立了参枝苓口服液醇沉工艺过程中5种成分的定量分析模型。醇沉工艺过程中芍药苷、芍药内酯苷、甘草苷、肉桂酸、甘草酸5种成分近红外定量分析模型评价参数Rcal2,Rpred2,RMSEC,RMSEP,RPD分别为:芍药苷0.993 3,0.997 6,0.084 9 g·L^(-1),0.073 3 g·L^(-1),14.7;芍药内酯苷0.991 4,0.992 7,0.028 1 g·L^(-1),0.030 5 g·L^(-1),10.2;甘草苷0.955 3,0.976 1,0.012 0 g·L^(-1),0.012 3 g·L^(-1),5.1;肉桂酸0.958 8,0.990 3,0.003 89 g·L^(-1),0.002 89 g·L^(-1),7.1;甘草酸0.982 0,0.986 3,0.053 8 g·L^(-1),0.059 0 g·L^(-1),7.2。该方法能够实现参枝苓口服液醇沉工艺过程中多组分含量快速检测,实时监控生产过程,保证生产质量。

A rapid one-step electrodeposition process for fabrication of superhydrobic surfaces on anode and cathode

This work presents a method to solve the weak solubility of zinc chloride(ZnCl_2) in the ethanol by adding some reasonable water into an ethanol electrolyte containing ZnCl_2 and myristic acid(CH_3(CH_2)_(12)COOH).A rapid one-step electrodeposition process was developed to fabricate anodic(2.5 min) and cathodic(40 s) superhydrophobic surfaces of copper substrate(contact angle more than 150°) in an aqueous ethanol electrolyte.Morphology,composition,chemical structure and superhydrophobicity of these superhydrophobic surfaces were investigated by SEM,FTIR,XRD,and contact angle measurement,respectively.The results indicate that water ratio of the electrolyte can reduce the required deposition time,superhydrophobic surface needs over 30 min with anhydrous electrolyte,while it needs only 2.5 min with electrolyte including 10 mL water,and the maximum contact angle of anodic surface is 166° and that of the cathodic surface is 168°.Two copper electrode surfaces have different reactions in the process of electrodeposition time,and the anodic copper surface covers copper myristate(Cu[CH_3(CH_2)_(12)COO]_2) and cupric chloride(CuCl);while,zinc myristate(Zn[CH_3(CH_2)_(12)COO]_2) and pure zinc(Zn) appear on the cathodic surface.