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技术支持

近红外光谱技术在药物分析中的应用
发布时间:2018-04-26   点击次数:1067次
 2.1应用范围 

  近红外光谱法在药物分析领域中的应用范围相当广泛,它不仅适用于药物的多种不同状态如原料[10]、完整的片剂、胶囊与液体等制剂[11],还可用于不同类型的药品,如蛋白质[12]、中草药[13]、抗生素[14]等药物的分析。NIR更适用于对原料药纯度、包装材料等的分析与检测以及生产工艺的监控[15,16];利用不同的光纤探头可实现生产工艺的在线连续分析监控[17,18,19,20,21]。 

  2.2定性、定量分析 

  现代近红外光谱技术不是通过观察供试品谱图特征或测量供试品谱图参数直接进行定性或定量分析,而是首先通过测定样品校正集的光谱、组成或性质数据(组成或性质数据需通过其它认可的标准方法测定),采用合适的化学计量学方法建立校正模型,再通过建立的校正模型与未知样品进行比较,实现定性或定量分析。 

  2.2.1定性分析 

  近红外光谱谱带较宽,特征性不强,因此很少像其它光谱(如紫外光谱和红外光谱)那样用于化合物基团的识别及结构的鉴定。近红外光谱的定性分析一般是用于确定分析样品在已知样品集中的位置[22]。常用的方法包括: 

  (1)判别分析法:判别分析是经典的定性识别方法,其基本思路是相同样品在不同波长下具有相近的光谱吸收,这种光谱间的比较可以是原始光谱,也可以是经过处理的光谱。 

  (2)主成分分析(PrincipalComponentAnalysisPCA)法:利用PCA方法将多波长下的光谱数据压缩到有限的几个因子空间内,再通过样品在各因子空间的得分确定其归属类别,但PCA对样本与校正集间的确切位置缺乏定量的解释。任玉林等采用此方法研究了去痛片[23]的近红外漫反射光谱,总结出对标化后的数据进行主成分分析可减小颗粒大小的变化所产生的散射影响,并且用第二主成分得分对*主成分作图可以将合格样品与不合格样品区分开来。其缺点是当真药与劣药的含量相当接近时此法容易分错[24]。 

  (3)马氏距离(MahalanobisDistanceMD)法:该方法的核心是通过多波长下的光谱距离定量描述出测量样本离校正集样本的位置,因而在光谱匹配异常点检测和模型外推方面都很有用。但应用该方法时,波长位置的选择非常重要,波长点过少,光谱得不到合理的描述;波长点过多,计算量大,为此,徐广通提出将PCA与马氏距离相结合解决模型的适用性判断,可以充分利用PCA对大量光谱数据进行降维处理,也较好地解决了马氏距离计算时波长点的选择问题,避免了大量光谱数据直接进行马氏距离计算出现的共线性或计算量大等问题,且克服了采用PCA自身进行判断界限不易量化的问题[25]。 

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