微滴液相微萃取技术用于气相色谱-质谱法分析药品中的酞酸酯和对羟基苯甲酸酯

用微滴液相微萃取(SDME)与气相色谱-离子阱质谱联用测定药品中的酞酸酯和对羟基苯甲酸酯。考察了萃取溶剂的种类及用量、微液滴在样品溶液中的深度、萃取时间及搅拌子的搅拌速度对微滴液相微萃取效果的影响。优化的萃取条件:萃取溶剂为1.5 μL甲苯,微液滴在样品溶液中的深度为0.8 cm,搅拌子的搅拌速度为1000 r/min,萃取时间为20 min。该方法的线性范围为0.032~80 mg/L,检出限为0.6 μg/L~1.28 mg/L,加标回收率为95.85%~148.85%,相对标准偏差为3.9%~14.9%。     

深度卷积网络的多品种多厂商药品近红外光谱分类

近红外光谱（NIR）分析具有分析高效、样品无损、环境无污染以及可现场检测等优点,特别适合药品的快速建模分析。但NIR存在吸收强度弱以及谱带重叠等缺点,需要建立稳健可靠的化学计量学模型对其进行分析。深度卷积神经网络是深度学习方法中一个重要分支,它通过逐层抽取数据特征并进行组合、转换,形成更高层的语义特征,具有极强的建模能力,广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域,而在药品NIR分析方面尚未见报道。基于深度卷积网络模型,对药品NIR多分类建模进行研究。针对药品NIR数据的特点,设计若干个面向多品种、多厂商药品NIR分类的一维深度卷积网络模型。模型中卷积层和池化层交叠排列用于逐层抽取NIR数据特征,输出层连接softmax分类器,对药品NIR数据进行分类概率预测。在输出层之前采用全局最大池化层,将特征图进行整体池化,形成一个特征点,用于解决全连接层存在的限制输入维度大小,参数过多的问题。同时,在网络模型中引入批处理操作和dropout机制,以防止梯度消失和减小网络过拟合的风险。在网络模型的设计过程中,通过设计不同的卷积网络层数以及不同的卷积核尺寸大小,分析其对建模效果的影响,同时分析五种经典数据预处理方法对NIR分析的影响。以我国7个厂商生产的头孢克肟片和11个厂商生产的苯妥英钠片样本NIR为实验对象, 建立药品的多品种、多厂商分类模型,该模型在二分类、多分类实验中取得了良好的分类效果。在十八分类实验中,当训练集与测试集比例为7∶3时,分类准确率为99.37±0.45,比SVM, BP, AE和ELM算法取得更优的分类性能。同时,深度卷积神经网络模型推理速度较快,优于SVM和ELM算法,但训练速度慢于二者。大量实验结果表明,深度卷积神经网络可对多品种、多厂商药品NIR数据准确、可靠地判别分类,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。该方法也可推广到烟草、石化等其他领域的NIR数据分类应用中。     

药品中残留溶剂的检测方法

谱柱系统对药物中残留溶剂进行定性和定量检测的方法。该方法是在气相色谱的进样系统之后、色谱柱之前增加一个双通道或三通道的分流管，其后并列连接极性相反的色谱柱。还可以连接质谱分析系统，每个通道有单独的开关控制其流通与否。根据对所有通道内样品的检测结果比较和分析，本发明的方法可以对同一样品一次性完成定性和定量分析，并且更加高效和准确。     

天津欧瑞生物科技有限公司 符合国家标准规范的食品或药品工业用大孔吸附树脂

天津欧瑞生物科技有限公司是一家专业从事食品或药用大孔树脂研究、生产、以及天然药物分离及相关技术转让、咨询服务等于一体的高科技公司。科研人员占员工的70％以上，目前承担科技部关于食品工业用大孔吸附树脂标准规范研究1项，天津市有关药用大孔树脂开发的创新基金2项。本公司是国家标准化委员会大孔树脂分委会理事单位，食品工业用大孔树脂国家标准的制定单位。     

药品电子身份证10月亮相

2008年10月31日后，包括血液制品在内的4类药品将首批获得统一的监管码，即电子身份证。一种既有利于生产企业防伪打假、开展销售和市场管理，又方便监管部门监管、方便消费者查询产品真伪的药品电子标签—全国统一的药品监管码，将分类分批地在所有药品中实施，此举标志着我国药品“电子身份证”制度正在逐步建立。     

动态不确定性-药品物流多中心选址优化研究

本文以国家药品带量集中采购为背景。为提高药品配送安全和时效，降低药品配送成本。基于大数据思想，根据备选药品物流中心所在地近20年遭受自然灾害的数据，构建备选药品物流中心未来遭受自然灾害的预测模型，在综合考虑药品配送安全性、配送成本、环保成本、时间满意度和实时路况下，构建动态不确定性-药品物流多中心选址-路径优化模型。根据所研究问题的特点，为提高算法的效能，本文充分利用模糊C均值聚类算法(FCM),粒子群算法(PSO)和禁忌搜索算法(TS)等各自优点，设计了PSO-FCM-TS混合算法。最后，根据国家药品集中带量采购招标结果数据，对模型和算法进行了验证、对比和分析，研究结论为药品物流企业决策提供了科学依据。     

纸质包装材料中甲醛、乙醛向食品模拟物改性聚苯醚的迁移行为

为了解纸质包装材料中甲醛、乙醛向食品模拟物改性聚苯醚( Tenax)中的迁移行为,建立了一步提取衍生化、超高效液相色谱测定纸质包装材料和Tenax中的甲醛和乙醛的方法。本方法在甲醛和乙醛的测定范围内,线性相关系数R2>0.9999,甲醛检出限为0.03 mg/m2,乙醛检出限为0.04 mg/m2,测定纸样和Tenax的加标回收率为90.1%~108.6%。采用本方法研究不同温度和时间下两种纸质包装材料中甲醛、乙醛向Tenax中的迁移规律。研究表明,甲醛、乙醛迁移行为随时间变化趋势大致相同,均呈现迁移率随迁移时间延长先迅速增大,后又减小达到一个常数;甲醛和乙醛迁移率受温度的影响不同,达到平衡后,甲醛在30℃下迁移率最高,乙醛在70℃和50℃下迁移率高;甲醛和乙醛向Tenax中的迁移率差异较大,达到平衡后,乙醛的迁移率远高于甲醛。     

基于聚合物添加剂谱库的缓冲盐中塑料药品包装材料难挥发可溶出物的快速分析方法研究

采用超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱(UPLC-QTOF-MS),结合基于UNIFI软件建立的174种聚合物添加剂的谱库,实现了塑料药品包装材料中难挥发可溶出物(Extractables)的快速筛查和准确定量。样品经氯仿萃取后,以甲醇和0.1%甲酸水溶液为流动相在CORTECS C18(2.1 mm×100 mm,1.6μm)色谱柱上进行分离,在质谱电喷雾正离子模式下,UPLC-QTOF-MS进行筛查和定量分析。结果表明,浸泡60 d缓冲盐(25℃)中检出4种物质,利用谱库筛查确定其中1种物质是邻苯二甲酸二异癸酯(DIDP),采用外标法定量,测得其溶出量为1.98μg/L;其余3种物质可通过精确质量数、MSE谱图等进行推断定性,利用结构与质量数相近的邻苯二甲酸二环己酯(DCHP)为内标进行定量,3种提取物的总含量为10.80μg/L。利用DIDP进行回收率实验,5,10,20μg/L 3个加标水平的回收率为90.1%~97.1%,相对标准偏差(RSD,n=6)不大于3.7%。该方法快速、准确、灵敏,适用于药品包装材料的安全性考察。