基于决策树算法的热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程质量控制研究

目的基于决策树算法,深入挖掘热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程(金青醇沉)数据并探究潜在生产规律,提升该过程质量控制水平。方法依托数字化中药提取工厂数据平台收集205批金银花和青蒿浸膏(金青浸膏)历史数据并整合成数据矩阵。将数据集随机划分为训练集和测试集后分别采用分类与回归树(classification and regression tree,CART)、随机森林(random forests,RF)和TreeNet算法建立金青醇沉过程模型,比较各模型性能并基于历史数据划分关键变量控制范围。结果 RF和TreeNet模型性能较好且性能接近,综合各模型分析结果得出醇提罐料液比及金银花浓缩收率为重要的影响因素,对重要变量进行依存度分析并优选批次,并以优选批次的金银花分配浸膏质量及加醇量做控制图,密度为1.11 g/cm3的金银花浸膏分配控制范围为557.92～639.62 kg,加醇量的控制范围为3.370～3.828 m3;密度为1.12 g/cm3的金银花浸膏的控制范围为540.4～616.9 kg,加醇量的控制范围为3.317～3.859 m~3。结论决策树算法建立的金青浸膏醇沉过程模型能够有效地挖掘潜在的生产过程规律,为生产过程的质量控制提升提供技术支撑。     

基于灰色关联分析法辨识中药生产过程关键工艺参数

目的应用灰色关联分析法辨识中药生产过程关键工艺参数。方法以热毒宁注射液生产过程中金银花、青蒿(金青)萃取工段为例,采用灰色关联分析法计算比较该工段各工艺参数对质量指标影响的重要性大小,并结合层次分析法与Spearman等级相关分析法相互验证。结果灰色关联分析法得出工艺参数对质量指标影响重要性的排序为萃取平均体积流量(X4)调酸后pH值(X2)萃取浓缩出膏温度(X7)醇沉浓缩浸膏质量(X1)盐酸质量(X3)萃取时间(X6)体积流量相对标准偏差(X5),与层次分析法得到的工艺参数排序的相关系数为0.893。根据工艺参数影响重要性大小,确定萃取平均体积流量、调酸后pH值、萃取浓缩出膏温度为金青萃取工段关键工艺参数。结论灰色关联分析法用于分析筛选中药生产过程关键工艺参数具有可行性,并能为下一步建立过程预测模型以及在线反馈调控提供理论参考依据。     

Box-Behnken响应面法优化热毒宁注射液金银花和青蒿(金青)的醇沉工艺研究

目的优化热毒宁注射液金银花和青蒿(金青)的醇沉工艺,并获得关键工艺参数与质量属性的关系方程,为醇沉过程自动化控制提供理论依据。方法以新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、咖啡酸、断氧化马钱子苷转移率及醇沉液中固含量为指标,通过单因素试验设计,考察醇沉前液相对密度、醇沉前液温度、醇沉终点乙醇体积分数、醇沉搅拌速度、加醇速度、静置温度、静置时间7个因素对醇沉工艺的影响趋势,同时通过方差分析确定影响醇沉工艺的关键因素。再采用Box-Behnken响应面法对关键因素的参数范围进行进一步的研究与探讨。结果单因素试验结合Box-Behnken响应面法研究得到金青醇沉的最佳工艺参数:搅拌速度为550 r/min、加醇体积流量为4.0 m L/s、醇沉终点乙醇体积分数75%、静置温度30℃、静置时间24 h、醇沉前液相对密度1.10 g/m L(25℃)、醇沉前液温度25℃,在此条件下新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、咖啡酸、断氧化马钱子苷转移率分别为94.8%、97.6%、97.4%、97.2%、96.1%,醇沉液中固含量为4.2%。结论采用响应面法优化了热毒宁注射液金青的醇沉工艺,有助于进一步提升金青醇沉工艺的稳定性。     

三味板蓝根颗粒浸膏制备工艺改良研究

目的 改良医院制剂三味板蓝根颗粒浸膏中间体的制备工艺。方法 采用L₉(3⁴)正交试验优选浸膏提取工艺的关键参数,再以单因素和Box-Behnken设计-响应面法优化浸膏醇沉工艺。结果 正交试验优选的浸膏最佳提取工艺为：以10倍量水(初次浸泡0.5 h),沸腾提取3次,每次提取1.5 h。经单因素和响应面法优化浸膏最佳醇沉工艺为：将药液浓缩至相对密度为1.15(80℃),以95%乙醇将药液的终点醇浓度调至65%,醇沉静置时间48 h。结论 采用L₉(3⁴)正交试验联合BoxBehnken设计-响应面法优化医院制剂三味板蓝根颗粒的提取和醇沉工艺,达到预期效果,可为实际扩大化生产提供参考。     

Box-Behnken法优化热毒宁注射液栀子浸膏带式干燥工艺

采用Box-Behnken响应面法,优选热毒宁注射液中栀子浸膏的带式干燥工艺.在单因素实验的基础上,采用3因素3水平Box-Behnken实验设计对热毒宁注射液栀子浸膏的干燥工艺参数进行优选.以干燥温度、干燥时间、进料速度为自变量,以栀子苷含量为因变量,试验数据进行二项式拟合,建立栀子苷含量与各自变量之间的数学关系,应用Design-Expert 8.0.6分析实验数据,预测所得最佳干燥参数为干燥温度98.5℃,干燥时间89 min,进料速度99.8 r·min-1.在此条件下,栀子苷质量分数预测值为563.307 mg·g-1.采用该工艺参数进行3次验证实验,测得栀子苷平均质量分数为564.108 mg·g-1,与模型预测值接近.验证试验表明,确定的栀子浸膏的带式干燥工艺稳定可行,因此单因素实验与响应面法优化联用可以用于热毒宁栀子浸膏带式干燥工艺的优化分析.     

响应面法对六味地黄方醇沉工艺的优化研究

优化六味地黄方醇沉工艺,获得最优的醇沉工艺,为醇沉过程苷类控制提供理论依据。采用P-B试验设计,以莫诺苷、马钱苷、芍药苷为指标,考察醇沉前液密度、醇沉温度、搅拌速度、加醇浓度、静置温度、静置时间、醇含量、加醇方式、离心、醇洗10个参数对醇沉工艺的影响,得出六味地黄方浸膏苷类醇沉关键工艺参数。并采用Box-Behnken 响应面法对关键工艺参数与醇沉效果的影响进行研究与探讨,得出关键工艺参数之间的交互影响以及与指标成分的相关性方程。通过对各个指标结果建立二次回归模型,并对二次回归方程求解得到六味地黄方苷类醇沉的最优工艺参数:醇沉前浸膏密度为1.13 g·mL^-1,加入95%乙醇醇沉至含醇量为34%,580 r·min^-1搅拌15 min,静置17 h,离心得到醇沉上清液,验证实验结果与模型预测值接近。采用响应面法优化六味地黄方苷类醇沉工艺确定工艺参数的方法合理可行。     

正交试验优选八珍颗粒的醇沉制备工艺

目的:优选八珍颗粒的醇沉工艺。方法:以干浸膏得率及白芍中的芍药苷含量为考察指标,采用正交设计,考察药液含醇量、静置时间、相对密度等对醇沉效果的影响。结果:最佳醇沉工艺为药液浓缩至相对密度为1.15,加95%乙醇至含醇量为55%,静置48h。结论:优化的醇沉工艺简单易行,适用于实际生产。     

丹红注射液醇沉过程多成分收率预测模型研究

目的建立丹红注射液醇沉过程中七种重要成分丹参素钠、原儿茶醛、4-香豆酸、迷迭香酸、紫草酸、丹酚酸B、羟基红花黄色素A的收率预测模型。方法采集106个批次的丹红醇沉样品,测定浓缩浸膏以及醇沉液中各成分含量,同时采集相关工艺过程信息,计算各成分的收率值。采用原料液的物质信息与醇沉过程信息结合建立偏最小二乘(PLS)收率回归预测模型,分析模型中各显著因子的影响关系。结果在分析显著影响因子的基础上建立了各成分的收率预测模型,其决定系数均在0.8以上。结论建立的丹红醇沉过程物质成分收率的预测模型具有一定的预测性能,有助于对醇沉过程的分析了解,提升产品质量的过程控制。     

热毒宁注射液金银花和青蒿(金青)醇沉过程中多指标的近红外快速检测

目的应用近红外光谱(NIR)透射法对热毒宁注射液大生产中金银花和青蒿(金青,LA)醇沉过程绿原酸(chlorogenic acid,CA)质量浓度和固含量进行快速检测,提高醇沉过程质量控制水平。方法制备金青醇沉过程样品,以HPLC法和烘干法为对照分析方法,分别测定CA质量浓度和固含量,运用偏最小二乘(PLS)法分别建立NIR光谱与CA质量浓度和固含量之间的定量校正模型,并对醇沉过程的未知批次中的CA质量浓度和固含量进行预测。结果所建立的CA质量浓度和固含量模型的相关系数(R)均达到0.980,采用独立的验证集对模型进行验证,验证集预测误差均方根(RMSEP)分别为0.541和0.218,相对预测偏差(RSEP)均小于8%。结论研究结果表明NIR分析技术可实现热毒宁注射液醇沉过程中CA质量浓度和固含量2个关键质控指标的快速检测,结果准确可靠。     

近红外光谱技术用于热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程在线监测研究

近红外光谱技术作为一种快速的过程分析技术已被成功的应用于中药制药领域。该文以热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程为例,采用近红外光谱技术建立热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程关键指标的定量分析模型,具体方法如下:在线采集金银花青蒿醇沉过程142个样品近红外光谱图,完成样品主要药效指标的离线检测,经过异常点的剔除、光谱预处理方法的确定和最佳波段的选择,运用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱与主要药效指标之间的定量校正模型,并对金银花青蒿醇沉过程的未知样品进行预测,达到快速检测的目的。试验结果显示所建立的新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、断氧化马钱子苷4个药效指标的定量校正模型相关系数(R²)分别为0.973 872,0.985 449,0.975 509,0.979 790;未知样品预测值与检测值的相对偏差(RSEP)分别为2.922 49%,2.341 37%,2.930 40%,2.184 60%,预测效果理想。该研究得出采用近红外光谱技术建立的定量校正模型表现出较好的稳定性和预测精度,可用于热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程样品的主要药效指标的快速定量检测,达到醇沉过程在线监测的目的。     

正交试验优选宽心口服液醇沉工艺

目的:优选宽心口服液的醇沉工艺。方法:以干浸膏得率及丹参中的丹参素的含量为考察指标,采用正交设计,考察相对密度、醇沉浓度、静置时间等对醇沉效果的影响。结果:最佳醇沉工艺为药液浓缩至相对密度为1.10,加95%乙醇至含醇量为70%,静置12 h。结论:优化的醇沉工艺简单易行,适用于实际生产。     

丹红注射液醇沉关键工艺参数筛选方法

目的:建立一种多指标综合方法,用于中药生产工艺中关键工艺参数的筛选.方法:以丹红注射液的醇沉工艺为例,通过因素筛选实验设计,建立描述7个工艺参数(浓缩液水含量、乙醇浓度、醇料比、加醇速度、搅拌速度、静置温度、静置时间)对醇沉上清液中羟基红花黄色素A和丹酚酸B的浓度、保留率等10种指标影响的数学模型,并以回归系数的绝对值之和综合评价各工艺参数的重要性.结果:确定了丹红注射液醇沉工艺的关键工艺参数为浓缩液水含量、乙醇浓度和醇料比.结论:建立的多指标综合评价方法能够较全面地对工艺参数的重要程度进行评价.     

枳茵益子安母颗粒醇沉工艺的优化

目的优化枳茵益子安母颗粒醇沉工艺。方法以干浸膏得率、栀子苷含有量为评价指标,醇沉体积分数、相对密度、静置时间为影响因素,正交试验优化醇沉工艺。结果最佳条件为将药液浓缩至相对密度1.12,加95%乙醇至含醇量70%,静置12 h,干浸膏得率、栀子苷含有量分别为17.08%、23.81 mg/g。结论该方法简单可行,可用于醇沉枳茵益子安母颗粒。     

乳洁安胶囊水提醇沉工艺研究

目的 正交实验法优选乳洁安胶囊的提取工艺.方法 以浸膏得率,橙皮苷含量作为指标,采用L9(34)正交表优选乳洁安胶囊制备过程中水提醇沉工艺.结果 乳洁安胶囊最佳水提工艺为药材10倍量水提取两次,1 h/次;最佳醇沉工艺为浓缩药液相对密度1.20,含醇量为 70% .结论 该水提醇沉工艺科学、合理.     

正交试验法优选红景天的纯化工艺

目的:通过正交设计优选红景天的纯化工艺,筛选出最佳工艺参数。方法:采用正交试验法,通过考察生石灰加入量、乙醇体积和醇沉次数三个基本因素对红景天纯化工艺的影响,以红景天苷含量的为评价指标,辅以溶液色泽,除去鞣质和蛋白质的效果为检测指标进行研究,优选最佳纯化工艺。结果:红景天纯化的最佳工艺为:红景天浸膏液(相对密度1.25)中加入浸膏量10%的Ca O,碱化2 h,碱化膏醇沉3次,液量比为1∶3∶3∶3,离心,合并上清液,浓缩至所需程度。结论:采用生石灰沉淀法对红景天的纯化,特别是红景天中的鞣质除去的工艺稳定,可行,可为工业化生产提供依据。     

胃宁颗粒制备工艺研究

目的:研究并优选胃宁颗粒的最佳制备工艺.方法:以浸膏得率和总皂苷含量为指标,通过醇沉工艺正交试验和对辅料的考察,筛选制备工艺.结果:确定胃宁颗粒的最佳醇沉工艺为生药:药液体积=1.0g/mL,乙醇浓度45%,冷藏时间6小时.结论:采用该制备工艺所得胃宁颗粒有较好的成型性,吸湿性较小,溶解性好.     

中药浸膏醇沉工艺中醇浓度概念与计算方法辨析

现行中药浸膏醇沉工艺中混淆了溶剂和溶液的概念,计算加醇量时没有扣除浸膏中干提取物(溶质)量,将整个浸膏(溶液)当作水(溶剂),导致计算加入乙醇过量,最终的含醇浓度偏高.指出醇沉本质为乙醇/水混合溶剂提取中药干提取物的过程,醇沉浓度是指乙醇/水混合溶剂中的含醇浓度;同时从体积和质量两方面重新推导了加醇量计算公式.建议根据浸膏中干提取物的量,筛选醇/水混合溶剂的乙醇浓度以及体积,调整制定合适的醇沉工艺.     

一种中药醇沉前浓缩液关键质量控制指标的辨析方法

目的:提出一种辨析中药醇沉前浓缩液关键质量控制指标的方法。方法:以冠心宁注射液二次醇沉为例,以固含量相同但固形物化学组成不同的一回液为原料,在相同条件下进行醇沉试验;分别采用逐步回归法和偏最小二乘回归法分析实验数据,选择2种方法均认为重要的指标作为一回液中影响醇沉上清液酚酸类成分保留率的关键指标。结果:冠心宁注射液二次醇沉上清液酚酸类成分的保留率主要受一回液中丹参素、咖啡酸、丹酚酸B含量的影响。结论:采用该辨析方法可以发现醇沉前浓缩液的关键质量控制指标。     

妇宁口服液的醇沉工艺研究

目的：优选妇宁口服液的醇沉工艺。方法：通过正交试验,以君药白芍所含芍药苷的含量为考察指标,考察药液密度、醇沉时间、含醇量对醇沉效果的影响。结果：优选出工艺为水提液浓缩至1．15g／mL,加乙醇至含醇量为50％,静置24h。结论：最佳醇沉工艺稳定,有效成分损失少。     

近红外光谱技术在热毒宁注射液栀子提取液浓缩过程中的应用

目的:应用近红外光谱技术(NIR)建立热毒宁注射液栀子提取液浓缩过程中绿原酸和栀子苷质量分数、固含量、密度的快速定量分析模型,实时反映浓缩状态,实现栀子提取液浓缩过程的质量控制。方法:收集栀子提取液浓缩过程中样品,同时采集浓缩过程在线NIR光谱,经过异常点剔除、光谱预处理和波段选择,运用偏最小二乘法(PLS)分别建立NIR光谱与绿原酸和栀子苷质量分数、固含量、密度分析值之间的定量校正模型,并对未知样品进行预测。结果:PLS模型中,绿原酸和栀子苷质量分数、固含量、密度校正集相关系数分别为0.990 5,0.994 3,0.986 2,0.987 9,交叉验证误差均方根分别为0.112,0.368,0.148,0.013;验证集相关系数分别为0.987 2,0.992 5,0.981 6,0.982 3,预测误差均方根分别为0.181,0.302,0.128,0.016,相对预测偏差均6.0%,能够满足中药生产过程中质量分析要求。结论:该法操作简便、快速无损且准确可靠,可用于热毒宁注射液栀子提取液浓缩过程中绿原酸和栀子苷含量、固含量、密度等质控指标的快速分析及监测。