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海源降糖胶囊的毒性实验
随着生活水平的不断提高,糖尿病的发病率已跃居为第三位,因此促使许多科学家重视糖尿病的研究.因此我们从海洋动植物(海藻、海参等)中提取其多糖成份,组成海源降糖胶囊,证实了它可以改善糖尿病患者的糖耐量,降低血糖、尿糖,并可使糖尿病患者的其他症状减轻或消失.为了确保在提取过程中没有毒物质残留其中,我们做了急性毒性试验和大白鼠30天喂养试验.结果表明,该产品对两种性别小鼠经口急性毒性,LD50均大于10g/kg,根据急性毒性分级,海源降糖胶囊属实际无毒物.在大鼠30天喂养试验中,以0.75%,1.50%,3.00%的海源降糖胶囊粉掺入饲料中喂饲大鼠30天.在试验期间,各组动物生长良好,体重、食物利用率、血常规、血生化、脏器系数及病理组织学检查等各项指标与对照组比较差异均无显著性(P>0.05),表明该产品对大鼠未产生明显毒性作用.由于海源降糖胶囊是从天然食品中提取的、对血糖具有调节作用的有效物质组成,又无毒性,因此将会成为深受糖尿病患者欢迎的保健品.且我国海岸线长,海洋资源丰富,因此海源降糖胶囊的制备,将为海洋资源的开发应用开辟一条新途径.
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Bagging-PLS的黄柏中试提取过程在线近红外质量监测研究
目的:采用近红外光谱技术,建立黄柏中试提取过程偏小二乘法(PLS)定量模型,快速分析盐酸小檗碱含量,以Bagging-PLS集成建模方法提高所建模型的预测性能.方法:以HPLC为参考方法测定黄柏提取液中盐酸小檗碱含量,运用PLS建立与近红外光谱(NIR)预测值之间的多元校正模型,并建立Bagging-PLS模型提高模型的稳定性与预测性能.结果:盐酸小檗碱定量模型的校正均方根误差RMSEC为0.742 9,预测均方根误差RMSEP为0.961 4,校正集相关系数rc为0.986 6,预测集相关系数rp为0.977 0;Bagging-PLS模型预测均方根误差RMSEP均值为0.413 6,预测集相关系数甲均值为0.998 3,表现出了良好的稳健性与预测性能.结论:所建立的近红外定量模型拥有较好的预测性能,能够实现快速实时检测黄柏提取液中盐酸小檗碱的含量;所建立的Bagging-PLS模型稳健性与预测性能良好,可应用于中药近红外在线监测过程中.
关键词: 在线近红外 提取过程 黄柏 偏最小二乘 Bagging-PLS -
白芍水提过程中芍药苷含量的NIRS快速测定研究
目的:基于近红外光谱(NIRS)技术的,建立白芍提取过程的快速质量控制方法.方法:针对白芍提取过程,以HPLC测定提取液样品中芍药苷含量,同时采集其NIRS,采用偏小二乘(PLS)回归法建立NIRS与HPLC分析值之间多元校正模型.结果:校正模型的内部交叉验证决定系数R2为99.86,内部交叉验证均方差RMSECV为0.0239.对提取过程中的白芍样本进行预测,结果令人满意.结论:NIRS可准确预测白芍提取过程中芍药苷含量,可推广运用于中药提取过程的快速、实时质量监控.
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质量源于设计:基于知识组织的中药生产潜在关键工艺参数的辨识
目的:在“质量源于设计”(quality by design,QbD)理念的指导下,将知识组织方法应用于中药生产潜在关键工艺参数辨识.方法:以丹参乙醇提取工艺相关文献为研究对象,运用秩和比法,通过知识抽取、知识重组和结果分析实现知识组织对丹参醇提潜在关键工艺参数的辨识.结果:运用知识组织方法和秩和比法成功辨识出丹参醇提工艺关键工艺参数的影响程度,其中乙醇体积分数和乙醇用量的影响为重要,秩和比分别为0.319 3和0.252 1;其次为提取次数、提取时间和提取温度,秩和比分别为0.1807,0.205 9,0.067 23.结论:QbD理念指导下的知识组织方法可以有效辨识中药生产过程中潜在关键工艺参数,为中药生产过程的质量控制提供指导.
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肝达康片中茜草的薄层色谱鉴别方法探讨
肝达康片由柴胡、茜草等13味中药组成,具有疏肝健脾、化瘀通络作用,主要用于慢性乙型肝炎(慢性活动性及慢性迁延性肝炎)具肝郁脾虚兼血瘀证候者.其中茜草的鉴别多以<卫生部药品标准>采用的薄层色薄法鉴别[1].笔者在检验工作中发现,部颁法在提取过程中操作烦琐,且样品与对照药材色谱颜色有差异,导致结果不好观察.为此,本文简化了提取方法,并增加了大叶茜草素对照品,改变了展开系统,获得了满意的效果.
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二次回归正交旋转组合设计优化苦参生物碱渗漉提取条件
苦参Sophora flavescens Ait.系我国传统中药,为豆科槐属植物的干燥根,主要活性物质为生物碱[1].提取生物碱的方法主要有煎煮、浸渍、回流、渗漉[2].其中煎煮法能耗高,提取的杂质多,而生物碱提取率并不高,因为较高温度反使苦参生物碱的溶解度降低;浸渍为静态提取,故浸出率亦不高;回流提取通常可获得较高的提取率,但既能耗较高,又不便于规模化生产,且对本物系因较高温度同样提取率不高;而渗漉法为常温常压动态提取,其提取过程相当于多次逆流萃取,能以较少的提取剂获得较高的提取率,且杂质少,故提取液总碱浓度高,可为后继的分离过程打下良好基础[3],因此本实验选用渗漉法.
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基于近红外光谱的红参提取过程动态预测模型研究
目的:利用近红外光谱技术,建立红参提取过程中关键组分的定量模型,实现快速检测功能;以近红外光谱为基础,结合动力学方程,建立提取过程动态趋势模型,实现全过程预测功能.方法:在线采集红参提取液近红外光谱,以HPLC获取关键成分数据,使用小二乘法(PLSR)建立红参总皂苷的定量模型;通过定量模型以及近红外光谱,结合传质动力学方程,拟合建立提取过程随时间的动态关系模型,实现提取过程预测.结果:红参总皂苷定量模型的校正集相关系数r、校正均方根误差RMSEC、预测均方根误差RMSEP分别为0.996 09,0.018 9,0.016 8;以红参提取一阶动力学方程结合NIR定量模型建立提取过程趋势预测模型,模型显示趋势预测性能良好,具有较高的精度.结论:近红外法获得的定量模型拥有较好的检测精度,能实现快速在线检测功能;所建立的全过程提取动力学方程与实际提取过程趋势较为契合,满足预测需求.
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天舒胶囊乙醇提取过程的近红外光谱快速测定方法研究
基于近红外光谱法,采用偏小二乘法(PLS)分别建立了天舒胶囊乙醇提取过程固含量和阿魏酸浓度的定量校正模型,结果显示,固含量校正集和交叉验证集模型的相关系数(R2)分别为0.967301和0.947726,校正集误差均方根(RMSEC)为0.0547,交互验证集误差均方根(RMSECV)为0.0698;阿魏酸校正集和交叉验证集模型的相关系数(R2)分别为0.986879和0.962 243,RMSEC为1.402 6,RMSECV为2.400 2.采用所建模型进行在线分析,固含量和阿魏酸的预测结果与实测值的相关系数(R2)为0.9933和0.9916,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.0393和1.6693,预测平均相对偏差(RSEP)分别为3.49%和3.58%.结果表明,该文所建模型可用于天舒胶囊乙醇提取过程固含量和阿魏酸浓度的快速测定.
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基于近红外光谱的丹红注射液提取过程质量在线检测方法研究
目的:应用近红外透射光谱法,建立丹红注射液提取过程中关键指标的快速定量分析方法.方法:在线采集丹参和红花2种药材混合提取过程的近红外光谱图,以高效液相色谱(HPLC)和差重法为参照,采用偏小二乘回归(PLSR)法分别建立迷迭香酸、丹酚酸B、紫草酸、羟基红花黄色素A和固含量的定量校正模型.结果:校正模型的交叉验证相关系数(RCV)和交叉验证均方根偏差(RMSECV)分别为:迷迭香酸0.9093,0.012 1 g·L-1;丹酚酸B 0.915 2,0.251 g·L-1;紫草酸0.901 9,0.017 7 g·L-1;羟基红花黄色素A 0.747 7,0.038 1 g·L-1;固含量0.931 4,0.359.结论:利用近红外光谱技术可以实现丹红注射液原料药材提取过程中迷迭香酸、丹酚酸B、紫革酸和固含量的快速检测,羟基红花黄色素A的定量校正模型有待进一步完善.
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感冒灵提取过程近红外光谱在线检测技术研究
中药材提取过程是感冒灵颗粒剂生产过程的首个环节,对药品质量影响显著.该文在线采集感冒灵中药材提取过程近红外光谱图,以高效液相色谱和差重法为参照方法,采用一阶导数法处理近红外光谱,运用偏小二乘回归法(PLSR)分别建立提取液中蒙花苷、绿原酸和固含量的定量校正模型.采用相关系数(r)、交叉验证均方差(RMSECV)、校正集均方差(RMSEC)和验证集均方差(RMSEP)等指标优化建模参数,考察模型性能.3种质量控制指标的模型相关系数均达到0.95以上,蒙花苷和绿原酸、固含量的RMSEC和RMSEP分别为0.010 4和0.009 47,0.009 34和0.142,0.055 5和0.008 42,在线分析所建模型,预测值与实际测定值相关系数均大于0.97,其预测相对偏差(RSEP)分别为8.14%,8.17%,9.86%.研究结果表明,利用近红外光谱技术可以实现感冒灵中药提取过程多指标的在线检测和实时监控,该技术可用于生产过程中质量控制,缩小中间体批次差异性,保证药品质量稳定性,也为后续的产品质量回溯提供了实时生产数据.
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言语产生的成分及时间进程的电生理研究
语言是人类特有的认知功能,而言语产生是人类语言能力的重要组成部分.从19世纪下半叶,尤其是近三十年认知心理学和认知神经科学兴起之后,随着神经影像学、神经电生理学的发展,为研究语言的产生过程和机制提供了重要手段,获得了重大的成果.目前认为言语产生(说话)是从组织交流意图、激活概念、提取词义、句法和语音信息,到控制发音器官发出声音的过程.词汇产生被划分为5个阶段,在每个阶段的具体细节和不同阶段的实时加工关系上,众多学者由于研究目的、研究方法不同,以致结果不同,甚至矛盾.本文重点对神经电生理在言语产生成分及其时间进程的研究现状进行综述,并分析探讨词汇提取过程的两种模型.
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脂肪干细胞的基础研究及在泌尿外科的应用进展
脂肪源性干细胞(adipose-derived stem cells,ADSCs)是从脂肪组织中分离出的具有多方向分化能力的成体干细胞。在以往的医学研究领域中,骨髓基质干细胞( bone marrow derived stem cells,BMSCs)一直是成体干细胞中热门的一个研究热点,但由于其具有来源较少,提取困难,提取过程对患者痛苦较大等诸多缺点,极大地限制了其在临床的应用。直到2001年,Zuk等[1]通过吸脂手术第一次从人体的脂肪中提取分离并获得了可在一定条件下分化为肌肉、软骨、脂肪、表皮,造血、神经等多种组织的ADSCs。而De Ugarte等[2]发现ADSCs与BMSCs在细胞形态、生长动力学、细胞衰减、多向分化能力及基因转导能力等方面基本相似。而ADSCs相对BMSCs具有取材方便,难度较小,对患者创伤痛苦较低的优点。因此, ADSCs已成为新的成体干细胞的研究热点。
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免疫学分析法在检测滥用药物中的应用
目前,滥用药物的检测方法主要有:化学检测法、光谱法、色谱法和免疫法.化学法灵敏度低,样品需要量大;光谱法仪器简单,测定快速,但易受体内代谢物质的干扰,选择性差;色谱法测定准确,但提取过程复杂,需要有经验的技术人员;免疫法可直接测定生物样品,需样量少,操作简便,灵敏度高,特异性强,是国际上通用的筛选方法.
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一种丹参提取过程终点快速判断方法
目的 建立一种用于丹参提取过程终点快速判断的近红外分析方法.方法 将近红外光谱在线分析技术与化学计量学方法相结合,以HPLC分析法为参照,构建丹参提取过程在线终点判断方法.结果 将该法应用于丹参工业化提取过程,其终点判断结果与实际生产相符.结论 所建方法快速、准确、有效,能够应用于丹参生产过程的快速终点判断.
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香砂养胃浓缩丸挥发油化学成分在水蒸气蒸馏提取过程中的变化研究
中药挥发油是一类具有生物活性的成分,它是采用水蒸气蒸馏法从中药得到的与水不相混溶的挥发性油状成分的总称,具有止咳、平喘、祛风、镇痛、解热、利尿、健胃、抗菌、消毒和杀虫等功效,为许多中药的重要药效物质之一.
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近红外光谱结合多变量统计过程控制(MSPC)技术在金银花提取过程在线实时监控中的应用研究
目的 建立金银花提取过程多变量统计过程控制(MSPC)模型,对金银花提取过程进行在线监控.方法 采用近红外光谱(NIRS)仪在线采集多批次金银花提取过程光谱数据,结合MSPC技术建立统计模型,采用主成分得分、HotellingT2和DModX控制图来监测投料及过程操作参数等异常波动.此外,利用过程光谱进行主成分分析(PCA),建立了金银花提取过程轨迹,反映了提取过程随时间变化的趋势.结果 应用建立的MSPC模型可观测到金银花提取过程的质量变化,对正常批次的监控未出现误报,稳定性和重复性良好.3种控制图联合使用可及时准确地识别异常情况的发生.与传统的监控方法相比,该方法快速无损,且可实现在线实时监控.结论 NIRS结合MSPC技术可成功应用于金银花提取过程,对提升中药生产质量控制水平有重要的意义.
关键词: 近红外光谱 多变量统计过程控制技术 提取过程 在线实时监控 金银花 -
固液接触状况对大黄提取过程的影响
中药提取过程可以看作是有效成分在固液两相相间的相间传质过程[1],涉及溶解和扩散两个阶段.根据理论及相关研究,可以知道固体颗粒大小和两相的接触情况对提取过程有很大影响.对于中药体系,这方面的研究十分缺乏,有展开深入研究的必要.本研究选择大黄作为实验体系,研究了不同固体形态及固液接触状况下的提取过程,以探讨强化传质的机制和可能性.
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丹参提取过程多源信息融合建模方法研究
目的 探索采用多源信息融合建模技术提高中药提取工艺模型的校正和预测性能.方法 以丹参脂溶性成分乙醇提取过程为研究对象,收集不同来源丹参饮片模拟原料波动,采用实验设计(DOE)模拟工艺参数变化,以提取过程近红外光谱(NIRS)作为过程状态变量.采用HPLC法分析提取液中丹参酮ⅡA、隐丹参酮和丹参酮Ⅰ的含量.将原料属性、工艺参数和过程状态变量组合为自变量,以提取液有效成分含量为因变量,采用偏小二乘(PLS)法建立提取液质量预测模型.结果 建模结果为丹参酮ⅡA交叉验证均方根误差(the root mean squared error of cross validation,RMSECV)为0.172 8 mg/g,预测均方根误差(the root mean squared error of prediction,RMSEP)为0.031 7 mg/g,性能偏差比(ratio of performance to deviation,RPD)为6.91;隐丹参酮RMSECV为0.153 4 mg/g,RMSEP为0.024 2 mg/g,RPD为4.02;丹参酮Ⅰ RMSECV为0.117 1 mg/g,RMSEP为0.043 2 mg/g,RPD为4.76.结论多源信息融合模型的校正和预测性能均优于常规模型,可有效提升丹参提取液质量可预测性和可控性.
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青藤碱提取工艺的优化
青藤,又名青风藤、寻风藤,防己科植物的干燥根茎,味苦、辛、性平.其根中含有青藤碱、青风藤碱、乙基青藤碱等多种有效成分,尚含具有抗肿瘤作用的生物碱成分FK-2000和FK-3000[1]. 青藤碱具有镇痛、降压、抑制中枢、抗炎、抗心律失常等作用[3].工业生产的盐酸青藤碱提取工艺尚不完善,提取过程中,碱化和精制是两个关键步骤,直接影响着产品纯度及工业生产效益.本文主要就此进行了研究,以期提高产品纯度及工业生产效益提供参考.
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川芎的超临界CO2萃取-大孔树脂吸附工艺的研究
川芎含有藁本内酯等挥发油、川芎嗪等生物碱、阿魏酸等酚类成分.由于药材中阿魏酸的热不稳定性,采用水蒸气蒸馏工艺提取挥发油,可导致阿魏酸在长时间加热提取过程中的损失;采用醇提工艺,不仅提取得膏率高,影响制剂载药量,而且在药材提取液回收乙醇过程中,可导致部分挥发油随溶剂蒸发,降低了挥发油保留率.超临界CO2萃取工艺提取低极性、挥发性成分的同时,又不破坏药渣中的热不稳定性成分.对川芎药材进行超临界CO2萃取后,萃取药渣中仍有大量阿魏酸和高极性成分.因此本实验以阿魏酸的保留率和川芎药材的HPLC图谱主峰为指标,考察超临界CO2萃取工艺所得药渣的醇提-大孔树脂精制工艺,以达到"去粗存精",有效富集有效部位,提高制剂载药量的目的.