DPPC双分子层相转变行为的分子动力学模拟研究

应用分子动力学模拟技术,对二棕榈酰磷脂酰胆碱双分子层进行退火模拟,从微观水平上深入研究磷脂双层膜的相转变行为.在相变温度附近,磷脂双层膜的物理性质发生突变.在两相各自的温度范围内,凝胶相磷脂双层膜的物理性质随温度变化不明显,但液相呈缓和变化.凝胶相与液相磷脂双层膜的分子构象与其排布方式截然不同:从侧视图来看,前者脂质分子尾链纵向伸展,上下两叶未见交错,叶间隙清晰,后者脂质分子尾链横向弯曲,上下两叶并有交错,叶间隙消失;从俯视图来看,前者脂质分子烃链以极其规律的"六角边形"方式排列,而后者脂质分子烃链排列杂乱无章.     

增溶性辅料泊洛沙姆188与胆酸聚集形态的介观模拟

为了建立符合中药特点的增溶性药用辅料的筛选与评价方法,本研究以清开灵注射液为研究载体,采用介观动力学方法(MesoDyn)研究其难溶活性成分胆酸与增溶性辅料泊洛沙姆188之间的相互作用,探讨了胆酸对泊洛沙姆188临界胶束浓度的影响及泊洛沙姆188浓度、模拟时间、温度对两者聚集体构型的影响,并采用实验方法验证了部分模拟结果,为中药注射剂增溶性辅料的科学应用提供一定基础.结果表明:在清开灵注射液中活性成分胆酸的存在下,泊洛沙姆188的临界胶束浓度范围为0.6%～0.7%,降低了泊洛沙姆188自身的临界胶束浓度,为使清开灵注射液中的胆酸(3%)全部增溶,泊洛沙姆188浓度应为1.7%.     

样品表面近红外光谱结合多类支持向量机快速鉴别枸杞子产地

采用便携式近红外光谱仪采集枸杞子表面不同部位的近红外漫反射光谱,结合多类支持向量机算法对枸杞子产地进行快速无损辨识。以识别率为评价指标进行光谱预处理方法的选择,为了消除样本划分偏性对结果的影响,本研究通过重复划分样本集多次建模与预测,利用识别率的统计结果考察各个光谱采集部位的建模结果。实验结果表明,原始数据经二阶导数加SG平滑处理后,所建模型具有良好的产地预测性能。除了枸杞子顶端部位外,其他部位模型的稳定性及准确性均较好,其外部验证识别率的中位数与平均值均大于97%。这表明利用枸杞子样品表面近红外光谱可实现产地的准确鉴别,便携式近红外光谱技术可作为中药材流通环节中的有效监控手段。     

不同种属黄芩中微量元素的X荧光光谱测定

本文采用直接粉末压片Ｘ荧光光谱法测定了中草药黄中二十个主，微量无机离子的含量。探讨了用无机离子鉴别不同种黄芩的可能性。     

厚朴酚近红外光谱的2D-COS解析及其在藿香正气口服液模型中应用

以氘代氯仿为溶剂,以中药化学标准品厚朴酚为载体,采用二维相关光谱(Tow-dimensional correlation spectroscopy, 2D-COS)技术,采集近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIR),由氘代氯仿纯溶剂与厚朴酚原始光谱的二维相关同步谱可知,厚朴酚在1 365～1 455, 1 600～1 720, 2 000～2 181和2 275～2 465 nm处有特征吸收,其中1 440 nm为酚基O—H伸缩振动基频的一级倍频谱带,1 679 nm为芳基C—H及与芳基相连的甲基C—H伸缩振动一级倍频谱带,2 117, 2 304, 2 339和2 370 nm为芳基C—H伸缩振动、弯曲振动和变形振动的组合频,2 445 nm为芳基相连的甲基C—H弯曲振动基频二级倍频谱带,这些波段为厚朴酚的特征归属。以藿香正气口服液复杂体系为载体,以厚朴酚光谱解析的特征波段与间隔偏最小二乘(interval partial least squares, iPLS)和组合间隔偏最小二乘(synergy interval partial least squares, SiPLS)筛选的特征波段分别建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)定量模型,模型的决定系数R2_cal 和R2_pre均大于0.99,校正均方根误差(root mean of square error of calibration, RMSEC),交叉验证均方根误差(root mean of square error of cross validation, RMSECV)和预测均方根误差(root mean of square error of prediction, RMSEP)均较小。结果表明,2D-COS技术解析厚朴酚所得波段建立的定量模型与iPLS和SiPLS波段筛选的模型均相对稳定,这使定量模型的波段选择更具有解释性。该研究为中药化学成分NIR光谱解析特征波段的归属提供方法参考,同时为NIR建模波段筛选提供借鉴和指导。     

基于过程分析技术和设计空间的金银花醇沉加醇过程终点检测

建立了一种新的基于过程分析技术(PAT)和质量源于设计(QbD)设计空间的中药制药过程终点分析与控制方法.以近红外(NIR)光谱技术为PAT工具, 采集正常操作条件下制药过程的多批次NIR光谱; 采用主成分分析结合移动块相对标准偏差(PCA-MBRSD)法, 确定每一批次过程的理想终点样本(DEPs), 由多批DEPs的光谱信息构成过程终点设计空间; 在过程终点设计空间确定的范围内, 建立多变量统计过程控制(MSPC)模型, 利用多变量Hotelling T²和SPE控制图对过程终点进行判断.应用上述方法, 进行了金银花醇沉加醇过程终点检测研究, 结果表明该方法灵敏、准确, 适宜于中药制药过程终点检测.     

SPXY样本划分法及蒙特卡罗交叉验证结合近红外光谱用于橘叶中橙皮苷的含量测定

在近红外光谱PLS定量模型的建立过程中训练集样本的选取和潜变量数的确定是十分重要的。因此,该研究以橘叶中橙皮苷的含量检测为例,分别比较了random sampling (RS),Kennard-Stone(KS),duplex, sample set partitioning based on joint x-y distance (SPXY) 四种训练集样本的选取方法对模型的影响,以及留一交互验证法和蒙特卡罗法对潜变量数确定的影响。结果表明,SPXY法选取的训练集建立的模型优于其他三种方法,蒙特卡罗法能够较好地确定模型的潜变量数并有效地减少过拟合风险,所建模型的交互验证均方根,预测均方根及预测集相关系数分别为0.768 1,0.736 9,0.975 2。     

清开灵注射液生产过程中金银花提取液的在线质量控制方法研究

为建立清开灵注射液生产过程中的中间体金银花提取液快速准确的在线质量控制方法, 通过对金银花提取液的UV原始光谱、一阶导数光谱进行波长点的数据筛选,选择与HPLC法测得的绿原酸含量相关性最好的光谱类型和波长点进行建模,建立绿原酸含量的UV预测方程。另取10批金银花提取液检验预测结果的可靠性。UV原始光谱中最佳波长为294 nm(r=0.991 9,n=28);一阶导数光谱中最佳波长为316 nm(r=0.995 9,n=28)。绿原酸含量的预测方程为：c(mg·mL-1)＝506.254 3×A_{316 nm}＋0.177 1。经检验,预测方程准确、可靠(r=0.997 1,n=10),可直接应用于在线检测。绿原酸含量的预测结果为：约90％的金银花提取液中绿原酸含量分布为0.4～4.0 mg·mL-1。此法简单、快速、准确,可作为清开灵注射液生产过程中金银花提取液的在线质量控制方法。     

化学-X-射线荧光光谱法测定地质样品中的痕量稀土元素

本文采用对氯偶氮氯膦(CPA—PCL)为螯合剂,VS-Ⅱ型强碱性阴离子交换纤维为载体,以先吸着后螯合方式对稀土元素与基体元素进行分离与富集,并经酸溶制备成溶液,采用溶液进样法直接由X射线荧光光谱法(XRFS)测定15个稀土元素。该法具有简便、整合剂用量少、基体效应小的特点,精密度、准确度及检测限均能满足地质样品分析要求,取得满意结果。