[发明专利]垂体后叶注射液中三氯叔丁醇浓度快速测定方法在审

专利信息
申请号: 201410193190.3 申请日: 2014-05-08
公开(公告)号: CN105092482A 公开(公告)日: 2015-11-25
发明(设计)人: 杨永健;毛丹卓;翁欣欣 申请(专利权)人: 上海市食品药品检验所
主分类号: G01N21/25 分类号: G01N21/25
代理公司: 上海天协和诚知识产权代理事务所 31216 代理人: 汤俊明
地址: 201203 上*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 垂体 注射液 中三氯叔 丁醇 浓度 快速 测定 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及三氯叔丁醇浓度测定方法,尤其涉及注射液中三氯叔丁醇浓度的测定分析方法。

背景技术

注射剂作为最常用的无菌制剂,添加抑菌剂的目的是保证制剂免受微生物污染,从而保证药物的安全有效,同时必须注意抑菌剂各自本身所带来的一定毒性,在使用中必须注意用量,既要达到添加的目的,又要使危害降至最低,因此必须建立有效的监督检查方法。

各国药典中均对抑菌剂的效力问题有所关注,《美国药典》首先就抑菌剂的抑菌效力提出了抑菌剂效力检查;《中国药典》2010版也添加了抑菌剂效力检查法指导原则,要求制剂中抑菌剂的量应为最低有效量。

垂体后叶注射液主要用于血管收缩药及抗利尿药。用于呼吸道及消化道出血,也可用于产后子宫出血,这种注射液通常采用三氯叔丁醇作为抑菌剂。中国药典中使用气相色谱检测方法定量检查抑菌剂三氯叔丁醇的含量。

出于基层打假经常性的大范围筛查样品的需求,需要有一些准确、快速、简便的方法。近几年来,在分析过程中不对样品造成化学的、机械的、光化学和热分解的分析手段,是分析科学领域的研究热点之一。随着化学计量学的发展,光谱法受到国内外广泛的重视:近红外光谱重叠严重,对很多药品的测定精度不够理想;红外光谱法对测试环境温湿度要求相当高,样品制作也较麻烦,检测周期较长,不能满足快速检验的要求;拉曼光谱技术具有化学分子的指纹辨识、快速、无需繁杂的样品前处理、无损检测、不受水分子干扰等优点,可用于快速测定垂体后叶注射液中的三氯叔丁醇含量。采用拉曼光谱进行定量分析,需要消除测定中的不稳定性,一方面消除随机噪声、样品背景干扰、测样器件引起光谱差异等因素对校正结果产生的影响;另一方面是谱图信息的优化,对样品信息突出的光谱区域进行选择,筛选出最有效的光谱区域,提高运算效率。目前,还没有对垂体后叶注射液中三氯叔丁醇的拉曼光谱定量分析的研究报道。

因此,如何在人力、试验场地、试验仪器等均有限的条件下,采用拉曼光谱仪,发展准确、易用的拉曼光谱信息处理方法,从而有效且准确地对垂体后叶注射液中三氯叔丁醇含量的快速检测,从而达到对垂体后叶注射液中三氯叔丁醇的量的问题的及时发现和监控管理,已成为众多科研、药检人员关注的重点之一。

发明内容

本发明的目的是旨在解决享有技术的上述问题,提供一种垂体后叶注射液中三氯叔丁醇浓度快速测定分析方法。本发明减少了分析工作量,提高了检测效率和速度。

本发明是这样实现的:

本发明在第一个方面,本发明提供了一种预测待测样品的三氯叔丁醇浓度的方法,该方法包括以下的步骤:

1)获取三氯叔丁醇标准溶液的拉曼光谱图:将n个系列浓度的三氯叔丁醇标准溶液作为定标样品,通过拉曼光谱仪获得所述n个定标样品的拉曼光谱图;

2)选取特征谱段:从步骤1)获得的n个定标样品的拉曼光谱图中选取三氯叔丁醇的特征谱段,所述特征谱段优选为360-600cm-1

3)偏最小二乘法(PLS)或主成分回归法(PCR)定量分析:将步骤2)获得的光谱数据中n个定标样品的光谱矩阵和浓度矩阵进行偏最小二乘法或主成分回归法定量分析,并计算出每个定标样品的预测浓度;

4)交叉验证:对步骤3)中获得的每个定标样品的预测浓度通过F-检验进行交叉验证,获得在所述交叉验证中达到最优主因子数时以真实浓度为横坐标,预测浓度为纵坐标的所述特征谱段的标准曲线,由此建立三氯叔丁醇的偏最小二乘法模型或主成分回归法模型;

5)获得待测样品的拉曼光谱图:通过拉曼光谱仪,选择与测定三氯叔丁醇标准溶液时相同的参数条件,获得所述待测样品的拉曼光谱图;

6)预测待测样品的浓度:选取待测样品的拉曼光谱图中的特征谱段,得到待测垂体后叶注射液的光谱矩阵,然后用步骤3)获得的偏最小二乘法模型或主成分回归法模型对所述待测样品进行含量预测,获得所述待测样品的预测浓度。

在本发明的预测待测样品的三氯叔丁醇浓度的方法中,PLS定量回归分析如下进行:

设A为n个定标样品在m个波长处的光谱矩阵,C为三氯叔丁醇在n个定标样品中的浓度矩阵,E、F分别为残差矩阵,所述光谱矩阵A正交分解为吸光度隐变量矩阵T与载荷矩阵P的乘积,所述浓度矩阵C正交分解为浓度隐变量矩阵U与载荷矩阵Q的乘积:

A(n×m)=T(n×h)P(h×m)+E(n×m)

C(n×l)=U(n×h)Q(h×l)+F(n×l)

然后,把隐变量矩阵T、U做线性回归,用对角矩阵B并联:

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