肝素鈉精制過程近紅外光譜建模方法研究.pdf

1、近紅外光譜(near-infrared，NIR)分析技術(shù)是指利用近紅外譜區(qū)包含的有效信息，依靠計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)對物質(zhì)進(jìn)行定性或定量的分析技術(shù)，因其方便、快速、無損、綠色環(huán)保、低成本等優(yōu)點(diǎn)，成為目前發(fā)展迅速、應(yīng)用前景廣闊的一種過程分析技術(shù)，近年來廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品、釀酒、飼料、煙草、化工、制藥等行業(yè)。在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，包括原輔料鑒別、化學(xué)原料藥生產(chǎn)監(jiān)測、制劑過程控制、成品藥分析、假藥劣藥快速識別等環(huán)節(jié)。但是NIR光譜區(qū)的吸收系數(shù)

2、較小，吸收強(qiáng)度弱，譜帶重疊嚴(yán)重，如何將研究對象的NIR吸收信號從復(fù)雜的光譜信號中剝離出來，有效建立研究對象的NIR分析模型，成為NIR在制藥領(lǐng)域應(yīng)用的共性問題，也是目前制約NIR分析技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸。
　　本課題選擇具有復(fù)雜背景，高經(jīng)濟(jì)效益的糖胺聚糖類藥物肝素鈉作為模型藥物，研究NIR用于肝素鈉酶解除蛋白過程肝素鈉效價(jià)和干燥過程干燥失重的定量檢測，以及NIR在醇沉和干燥過程中的過程理解和定性分析，探索解決NIR分析技術(shù)在復(fù)雜背

3、景下的建模方法問題，為NIR在復(fù)雜背景干擾下對物質(zhì)進(jìn)行定性或定量分析奠定基礎(chǔ)。
　　具體研究內(nèi)容如下:
　　1.肝素鈉粗品酶解除蛋白過程N(yùn)IR建模方法研究
　　本研究選取肝素鈉粗品酶解除蛋白過程中肝素鈉效價(jià)為研究對象，收集6個(gè)批次72個(gè)樣品，比較線性定量分析方法偏最小二乘(PartialLeastSquares，PLS)算法和非線性的支持向量機(jī)回歸(Supportvectorregression，SVR)epsilon

4、-SVR和nu-SVR算法，以及誤差反向傳輸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagationartificialneuralnetwork，BP-ANN)算法的定量建模結(jié)果。最終發(fā)現(xiàn)非線性算法epsilon-SVR、nu-SVR和BP-ANN三種方法建立的肝素鈉效價(jià)校正模型的預(yù)測能力均優(yōu)于經(jīng)典的線性算法PLS建立的肝素鈉效價(jià)校正模型，而且epsilon-SVR算法的建模效果最好，R2c=0.9952、R2p=0.7661、RMSEP=3.5

5、449IU/mg。研究結(jié)果表明，epsilon-SVR算法可用于建立肝素鈉粗品酶解除蛋白過程肝素鈉效價(jià)的快速定量監(jiān)測模型。
　　2.混合多糖醇沉過程的理解和NIR建模方法研究
　　本研究選取肝素鈉和硫酸軟骨素混合多糖的醇沉過程為研究對象，采集不同比例及質(zhì)量總和的肝素鈉和硫酸軟骨素混合多糖醇沉過程的NIR光譜。首先采用主成分分析(Principalcomponentanalysis，PCA)方法探索醇沉過程N(yùn)IR光譜的特征性，

6、發(fā)現(xiàn)不同批次之間主成分得分的變化趨勢基本一致，第一主成分（Principalcomponent，PC）PC1揭示了乙醇量的不斷增加，PC2較好地反映醇沉體系的穩(wěn)定程度，PC3主要反映了混合多糖多階段醇沉的變化特征，通過PCA得分圖的變化趨勢，可以很好地揭示整個(gè)肝素鈉醇沉過程的變化規(guī)律。其次，根據(jù)分析結(jié)果將醇沉過程進(jìn)行階段劃分，采用偏最小二乘判別(PartialLeastRegressionDiscriminantAnalysis，PLS

7、-DA)建立混合多糖多階段醇沉的定性監(jiān)控模型，判別模型對于校正集三個(gè)階段的樣本的預(yù)測識別率分別為100％，98.18％和98.21％，對于非本階段樣本的拒絕率分別為99.1％，98.96％和100％，預(yù)測能力較好。而對于未參與建模的驗(yàn)證集樣本，三個(gè)階段的樣本的識別率平均達(dá)到94.64％，拒絕率平均達(dá)到97.13％。研究結(jié)果表明，可以采用PCA和PLS-DA綜合分析混合多糖多階段醇沉過程，無需對指標(biāo)成分進(jìn)行定量分析，即可充分表達(dá)樣品醇沉過

8、程信息。另外，這也為肝素鈉醇沉過程的快速有效地檢測，得到高純度的單一多糖奠定了基礎(chǔ)。
　　3.肝素鈉干燥過程N(yùn)IR建模方法研究
　　本研究選取肝素鈉干燥過程為研究對象，采集15個(gè)批次樣品的NIR光譜，包括12個(gè)正常批次和3個(gè)異常批次。首先從12個(gè)正常批次中選擇8個(gè)批次作為校正集，剩余4個(gè)批次作為驗(yàn)證集，采用PLS建立肝素鈉干燥過程的干燥失重的定量分析模型。所建模型R2c=0.9890、R2p=0.9560、RMSECV=0.

9、6480％、RMSEP=0.9030％，結(jié)果相對較好。且RPD=4.46，大于3，表示模型的預(yù)測結(jié)果是可以接受的。其次，采用PCA建立反映校正集8個(gè)批次正常運(yùn)行的多變量統(tǒng)計(jì)過程控制(Multivariatestatisticalprocesscontrol，MSPC)定性分析模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)綜合考察PC1控制圖，HotellingT2控制圖，SPE控制圖能夠準(zhǔn)確判斷正常批次樣品與異常批次樣品。研究結(jié)果表明PLS和MSPC是建立肝素鈉干燥過