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近红外漫反射光谱结合PLS-ANN算法对药物有效成分的定量分析测定

作　者: 何文
导　师: 屈凌波；吴拥军
学　校: 郑州大学
专　业: 药物分析学
关键词: 近红外漫反射 盐酸托莫西汀 福多斯坦 双嘧达莫 阿司匹林 偏最小二乘 人工神经网络
分类号: R927.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy, NIRS)技术是一种新兴的环保分析技术,将光谱测量、电子计算机和化学计量学方法“三合为一”的现代光谱分析技术。该技术广泛涉及农业、食品、烟草、环境、生物医学等行业的分析,在制药领域的研究和应用起步较晚,研究范围主要集中在药物原料的鉴定、药物制剂的分析、药物生产过程的控制以及采用不同化学计量学方法对光谱数据信息处理效果的对比等。本实验研究的主要内容是药物原料含量的测定和化学计量学方法的对比应用。首先,将近红外光谱测定结合化学计量学中的偏最小二乘法(Partial Least Square, PLS)对盐酸托莫西汀,福多斯坦和复方阿司匹林双嘧达莫三种药物的待测成分进行定量分析测定,并在各自最佳波段范围内分别建立三种药物的最佳PLS模型。采用相关系数(Correlation coefficient, R)、交互验证均方根误差(Root mean square error of cross validation, RMSECV)、校正集均方根误差(Root mean square error of calibration, RMSEC)和预测集均方根误差(Root mean square error of prediction, RMSEP)、主因子数(Factor)等参数对模型进行分析评价,结果为：盐酸托莫西汀PLS模型的R=0.98468, RMSECV=0.00290, RMSEC=0.00117, RMSEP-0.00476, Factor=8;福多斯坦PLS模型的R=0.99477、RMSECV=0.00357, RMSEC=0.00304, RMSEP=0.00389, Factor=3;复方阿司匹林双嘧达莫中双嘧达莫PLS模型的R=0.99921, RMSECV=0.00170, RMSEC=0.00110, RMSEP=0.00291, Factor=5;复方阿司匹林双嘧达莫中阿司匹林PLS模型的R=0.99517, RMSECV=0.00081, RMSEC=0.000378 RMSEP=0.000831, Factor=8。盐酸托莫西汀、福多斯坦、双嘧达莫和阿司匹林四种待测成分PLS模型的最佳筛选波段范围依次是：4550cm-1-4950cm-1、4900cm-1-5200cm-1,4250cm-1-4950cm-1、4950cm-1-5250cm-1;平均回收率依次为：103.9%、99.6%、99.9%、99.3%；相对误差范围依次为：-6.8%-10.2%、-2.0%～1.0%、-2.0%～1.2%、-5.5%-8.3%。其次,分别将盐酸托莫西汀、福多斯坦、双嘧达莫和阿司匹林四个待测成分的最佳压缩波段信息与前馈人工神经网络(Back-Propagation Artificial Neural Networks, BP-ANN)定量分析方法结合,对四个待测组分含量进行预测。预测结果为：四个待测组分由原始光谱建立的PLS-ANN模型的预测效果均比一阶、二阶导数建立的PLS-ANN模型的预测效果好；相关系数依次为：0.6591、0.8359、0.8646、0.4029; RMSECV分别为：0.0318、0.0317、0.0319、0.0318; RMSEP分别为：0.0232、0.0194、0.0212、0.0277；平均回收率依次为：93.9%、101.4%、94.8%、103.8%；相对误差范围依次为：-30.3%-25.5%、-4.8%-8.2%、-9.2%-0.5%、-21.7%～22.1%。最后,将三种药物四个待测成分的PLS模型与PLS-ANN模型的R、RMSECV、RMSEP、平均回收率和平均相对误差进行对比,结果为：采用PLS和PLS-ANN两种方法建立的模型的预测能力均可以满足实际生产中的误差范围要求。由于PLS-ANN是一种较为新兴的分析方法,在某些细节方面的运算还不成熟,因此,采用偏最小二乘法建立的四种待测物模型的预测效果优于PLS-ANN模型的预测效果。

全文目录


摘要  4-6
ABSTRACT  6-11
第一章 前言  11-20
  1.1 近红外光谱的原理简介  11-12
  1.2 近红外光谱仪器发展的简介  12
  1.3 化学计量学方法的发展  12-13
  1.4 建立定量分析模型的基本步骤  13-17
  1.5 近红外光谱分析技术在药物分析中的应用与发展  17-18
  1.6 本实验的目的及意义  18-19
  1.7 本实验研究的主要内容  19-20
第二章 近红外漫反射光谱结合PLS-ANN算法对盐酸托莫西汀含量的测定  20-34
  2.1 前言  20-21
  2.2 材料与方法  21
    2.2.1 实验材料  21
    2.2.2 试验仪器  21
    2.2.3 样品制备  21
  2.3 近红外漫反射光谱的测定  21-24
    2.3.1 样品的原始光谱测定及分析  21-23
    2.3.2 样品的一级和二级导数光谱处理  23-24
  2.4 校正集和预测集  24-26
    2.4.1 校正集和预测集个数的选取  24-25
    2.4.2 样品的浓度含量  25
    2.4.3 样品在第一、二主成分得分分布图  25-26
  2.5 样品的近红外光谱范围及光谱预处理方法的选择  26-27
  2.6 最佳主因子数的选择  27-28
  2.7 盐酸托莫西汀PLS模型的建立  28-30
  2.8 盐酸托莫西汀PLS-ANN模型的建立  30-32
    2.8.1 盐酸托莫西汀PLS-ANN模型的训练  30-31
    2.8.2 盐酸托莫西汀PLS-ANN模型的预测  31-32
  2.9 模型的测试与比较  32-33
  2.10 小结与讨论  33-34
第三章 近红外漫反射光谱结合PLS-ANN算法对福多斯坦含量的测定  34-47
  3.1 前言  34
  3.2 材料与方法  34-35
    3.2.1 实验材料  35
    3.2.2 样品制备  35
  3.3 近红外漫反射光谱的测定  35-38
    3.3.1 样品的原始光谱测定及分析  35-36
    3.3.2 样品一级和二级导数光谱处理  36-38
  3.4 校正集和预测集  38-39
    3.4.1 校正集和预测集个数的选取  38
    3.4.2 样品的浓度含量  38
    3.4.3 样品在第一、二主成分得分分布图  38-39
  3.5 样品的近红外光谱范围及光谱预处理方法的选择  39-40
  3.6 最佳主因子数的选择  40-41
  3.7 PLS校正分析模型的建立  41-43
  3.8 PLS-ANN模型的建立  43-44
    3.8.1 福多斯坦PLS-ANN模型的训练  43-44
    3.8.2 福多斯坦PLS-ANN模型的预测  44
  3.9 模型的测试与比较  44-45
  3.10 小结与讨论  45-47
第四章 近红外漫反射光谱结合PLS-ANN算法对复方阿司匹林双嘧达莫有效成分的测定  47-64
  4.1 前言  47-48
  4.2 材料与方法  48
    4.2.1 实验材料  48
    4.2.2 样品制备  48
  4.3 近红外漫反射光谱的测定  48-51
    4.3.1 样品的原始光谱测定及分析  48-50
    4.3.2 样品的一级和二级导数光谱处理  50-51
  4.4 校正集和预测集  51-53
    4.4.1 校正集和预测集个数的选取  51
    4.4.2 样品的浓度含量  51-52
    4.4.3 样品在第一、二主成分得分分布图  52-53
  4.5 样品的近红外光谱范围及光谱预处理方法的选择  53
  4.6 最佳主因子数的选择  53-54
  4.7 PLS校正分析模型的建立  54-58
    4.7.1 双嘧达莫的PLS模型的建立  55-56
    4.7.2 阿司匹林的PLS模型的建立  56-58
  4.8 PLS-ANN模型的建立  58-61
    4.8.1 双嘧达莫PLS-ANN模型的训练与预测  58-59
    4.8.2 阿司匹林PLS-ANN模型的训练与预测  59-61
  4.9 模型的测试与比较  61-62
  4.10 小结与讨论  62-64
第五章 结论  64-68
  5.1 结论  64-66
  5.2 试验的不足与建议  66-68
附表  68-70
参考文献  70-75
致谢  75-76
个人简历  76

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中图分类: > 医药、卫生 > 药学 > 药典、药方集（处方集）、药物鉴定 > 药物鉴定 > 药物含量测定
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