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近红外光谱法检测复方甘草酸苷制剂的质量
被引量:
1
1
作者
童
一
洋
郭志永
+4 位作者
闻宇
李杰
薛洪宝
李楠楠
殷晓建
《华西药学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期327-332,共6页
目的采用近红外光谱技术结合化学计量学快速检测复方甘草酸苷制剂的质量。方法利用标准正态变量变换和二阶导数进行预处理;分别采用连续投影算法、遗传算法和竞争自适应重加权算法对特征波长进行筛选;对筛选后的特征波长建模,并比较模...
目的采用近红外光谱技术结合化学计量学快速检测复方甘草酸苷制剂的质量。方法利用标准正态变量变换和二阶导数进行预处理;分别采用连续投影算法、遗传算法和竞争自适应重加权算法对特征波长进行筛选;对筛选后的特征波长建模,并比较模型效果。结果竞争自适应重加权算法筛选后的波长建模效果最好,甘草酸苷、盐酸半胱氨酸、甘氨酸的含量预测模型的测定系数分别为0.9501、0.9522、0.9549,校正标准偏差分别为0.482、0.502、0.544,预测标准偏差分别为0.689、0.732、0.832。预测值可显著解释测量值。结论竞争自适应重加权算法的预测效果较好,结果可靠,可用于快速检测复方甘草酸苷制剂的质量。
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关键词
复方甘草酸苷
近红外光谱
光谱预处理
连续投影算法
遗传算法
竞争自适应重加权算法
质量控制
原文传递
盐酸乐卡地平片生产工艺优化及质量评估
2
作者
薛洪宝
李宇轩
+5 位作者
郭志永
童
一
洋
常华兰
刘志祥
应鹏飞
宫文武
《甘肃医药》
2024年第3期233-237,共5页
目的:针对盐酸乐卡地平片(规格200 mg)试生产过程及产品质量情况分析,探讨影响产品质量的生产相关影响因素。方法:通过对盐酸乐卡地平片的试生产过程参数优化,得到质量符合要求的生产工艺条件。结果:通过确认初期生产工艺及控制条件下...
目的:针对盐酸乐卡地平片(规格200 mg)试生产过程及产品质量情况分析,探讨影响产品质量的生产相关影响因素。方法:通过对盐酸乐卡地平片的试生产过程参数优化,得到质量符合要求的生产工艺条件。结果:通过确认初期生产工艺及控制条件下产品的安全性、有效性、稳定性及质量符合标准的水平。结论:本研究为医药生产企业盐酸乐卡地平片生产过程质量控制积累经验,为持续改进产品质量和降低质量风险提供依据。为其他制药同行生产口服固体制剂提供生产过程控制信息。
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关键词
盐酸乐卡地平
固体制剂
生产工艺
质量评估
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职称材料
近红外光谱用于注射用曲克芦丁质量控制研究
3
作者
郭志永
汪义程
+5 位作者
童
一
洋
闫宇
闻宇
薛洪宝
张成陕
殷晓建
《分析科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期20-28,共9页
运用近红外光谱(NIRS)分析技术建立注射用曲克芦丁的定量分析预测模型,并进行相关验证。近红外积分球漫反射光谱法对73个批次样品进行采集得到NIRS图,根据高效液相色谱法(HPLC)测定样品的有效成分含量并测得样品pH值,使用TQ Analyst光...
运用近红外光谱(NIRS)分析技术建立注射用曲克芦丁的定量分析预测模型,并进行相关验证。近红外积分球漫反射光谱法对73个批次样品进行采集得到NIRS图,根据高效液相色谱法(HPLC)测定样品的有效成分含量并测得样品pH值,使用TQ Analyst光谱分析软件运用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析方法模型。模型结果显示,含量预测模型的线性相关系数(R)为0.99239,校正标准偏差(RMSEC)和预测标准偏差(RMSEP)分别为0.1790和0.5460,pH值预测模型R为0.81575,RMSEC和RMSEP分别为0.0749和0.0704。验证结果显示,含量与pH值预测模型外部验证结果的平均误差率分别为0.46%和1.57%,且t检验无显著性差异(P>0.05)。NIRS分析技术可快速稳定的对产品含量和pH值进行预测,对产品质量控制提供了新的方法依据。
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关键词
近红外光谱
定量模型
注射用曲克芦丁
质量控制
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职称材料
题名
近红外光谱法检测复方甘草酸苷制剂的质量
被引量:
1
1
作者
童
一
洋
郭志永
闻宇
李杰
薛洪宝
李楠楠
殷晓建
机构
蚌埠医科大学公共基础学院
安徽宏业药业有限公司生产技术部
安徽省药品监督管理局第五分局
出处
《华西药学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期327-332,共6页
基金
安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(编号:gxbjZD2022041)
安徽省新时代育人质量工程研究生教育项目(编号:2022lhpysfjd061,2022sshqygzz033)。
文摘
目的采用近红外光谱技术结合化学计量学快速检测复方甘草酸苷制剂的质量。方法利用标准正态变量变换和二阶导数进行预处理;分别采用连续投影算法、遗传算法和竞争自适应重加权算法对特征波长进行筛选;对筛选后的特征波长建模,并比较模型效果。结果竞争自适应重加权算法筛选后的波长建模效果最好,甘草酸苷、盐酸半胱氨酸、甘氨酸的含量预测模型的测定系数分别为0.9501、0.9522、0.9549,校正标准偏差分别为0.482、0.502、0.544,预测标准偏差分别为0.689、0.732、0.832。预测值可显著解释测量值。结论竞争自适应重加权算法的预测效果较好,结果可靠,可用于快速检测复方甘草酸苷制剂的质量。
关键词
复方甘草酸苷
近红外光谱
光谱预处理
连续投影算法
遗传算法
竞争自适应重加权算法
质量控制
Keywords
Compound glycyrrhizin
Near-infrared spectroscopy
Spectra pretreatment
Successive projections algorithm
Genetic algorithm
Competitive adaptive reweighted sampling
Quality control
分类号
R917 [医药卫生—药物分析学]
原文传递
题名
盐酸乐卡地平片生产工艺优化及质量评估
2
作者
薛洪宝
李宇轩
郭志永
童
一
洋
常华兰
刘志祥
应鹏飞
宫文武
机构
蚌埠医科大学
安徽宏业药业有限公司
安徽省药品监督管理局第五分局
出处
《甘肃医药》
2024年第3期233-237,共5页
基金
安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(编号:gxbjZD2022041)
安徽省新时代育人质量工程研究生教育项目(编号:2022lhpysfjd061,2022sshqygzz033)
蚌埠市科技创新指导项目(编号:20200352)。
文摘
目的:针对盐酸乐卡地平片(规格200 mg)试生产过程及产品质量情况分析,探讨影响产品质量的生产相关影响因素。方法:通过对盐酸乐卡地平片的试生产过程参数优化,得到质量符合要求的生产工艺条件。结果:通过确认初期生产工艺及控制条件下产品的安全性、有效性、稳定性及质量符合标准的水平。结论:本研究为医药生产企业盐酸乐卡地平片生产过程质量控制积累经验,为持续改进产品质量和降低质量风险提供依据。为其他制药同行生产口服固体制剂提供生产过程控制信息。
关键词
盐酸乐卡地平
固体制剂
生产工艺
质量评估
分类号
R96 [医药卫生—药理学]
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职称材料
题名
近红外光谱用于注射用曲克芦丁质量控制研究
3
作者
郭志永
汪义程
童
一
洋
闫宇
闻宇
薛洪宝
张成陕
殷晓建
机构
蚌埠医学院公共基础学院
安徽宏业药业有限公司生产技术部
安徽省药品监督管理局第五分局
出处
《分析科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期20-28,共9页
基金
安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(No.gxbjZD2022041)
安徽省级研究生联合培养示范基地(2022lhpysfjd061)
安徽省级硕士后企业工作站(2022sshqygzz033)。
文摘
运用近红外光谱(NIRS)分析技术建立注射用曲克芦丁的定量分析预测模型,并进行相关验证。近红外积分球漫反射光谱法对73个批次样品进行采集得到NIRS图,根据高效液相色谱法(HPLC)测定样品的有效成分含量并测得样品pH值,使用TQ Analyst光谱分析软件运用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析方法模型。模型结果显示,含量预测模型的线性相关系数(R)为0.99239,校正标准偏差(RMSEC)和预测标准偏差(RMSEP)分别为0.1790和0.5460,pH值预测模型R为0.81575,RMSEC和RMSEP分别为0.0749和0.0704。验证结果显示,含量与pH值预测模型外部验证结果的平均误差率分别为0.46%和1.57%,且t检验无显著性差异(P>0.05)。NIRS分析技术可快速稳定的对产品含量和pH值进行预测,对产品质量控制提供了新的方法依据。
关键词
近红外光谱
定量模型
注射用曲克芦丁
质量控制
Keywords
Nearinfraredspectrum(NIRS)
Quantitativemodel
Troxerutinforinjection
Qualitycontrol
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
近红外光谱法检测复方甘草酸苷制剂的质量
童
一
洋
郭志永
闻宇
李杰
薛洪宝
李楠楠
殷晓建
《华西药学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
原文传递
2
盐酸乐卡地平片生产工艺优化及质量评估
薛洪宝
李宇轩
郭志永
童
一
洋
常华兰
刘志祥
应鹏飞
宫文武
《甘肃医药》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
近红外光谱用于注射用曲克芦丁质量控制研究
郭志永
汪义程
童
一
洋
闫宇
闻宇
薛洪宝
张成陕
殷晓建
《分析科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
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