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劳拉西泮片有关物质的色谱-质谱结构鉴定
引用本文:祝颂,姜净,刘洋,邹文宇,胡芃薇,陆宇婷,宋敏,杭太俊. 劳拉西泮片有关物质的色谱-质谱结构鉴定[J]. 中国药科大学学报, 2021, 52(5): 555-565
作者姓名:祝颂  姜净  刘洋  邹文宇  胡芃薇  陆宇婷  宋敏  杭太俊
作者单位:中国药科大学药物分析系,南京 210009,中国药科大学药物分析系,南京 210009,中国药科大学药物分析系,南京 210009,中国药科大学药物分析系,南京 210009,中国药科大学药物分析系,南京 210009,中国药科大学药物分析系,南京 210009,中国药科大学药物分析系,南京 210009,中国药科大学药物分析系,南京 210009
基金项目:国家药品监督管理局化学药品杂质谱研究重点实验室开放课题资助项目(No.NMPA-KLIPCD-2020-03)
摘    要:采用色谱-质谱联用技术鉴定劳拉西泮片中的有关物质。采用InertSustain C18色谱柱(250 mm × 4.6 mm,5 μm),以乙腈-0.1%冰醋酸-20 mmol/L乙酸铵缓冲溶液为流动相梯度洗脱,对劳拉西泮片有关物质进行分离,电喷雾正离子化-四极杆-飞行时间串联质谱(ESI-Q-TOF/MS)高分辨测定各有关物质母离子及其子离子的准确质量和元素组成,通过光谱解析鉴定了有关物质的结构。在所建立的分析条件下,劳拉西泮及其有关物质分离良好,检测并鉴定出劳拉西泮片及其强制降解试验样品中22个含量大于0.1%的主要有关物质,其中5个为美国药典或欧洲药典规定的已知杂质,而其他均为本研究首次鉴定出的未知有关物质。色谱-质谱联用技术能有效地分离鉴定劳拉西泮片中的有关物质,可为其质量控制提供参考依据。

关 键 词:劳拉西泮片  有关物质  结构鉴定  液相色谱-质谱联用
收稿时间:2021-03-08
修稿时间:2021-09-07

Structural identification of the related substances of lorazepam tablets by LC-MS
ZHU Song,JIANG Jing,LIU Yang,ZOU Wenyu,HU Pengwei,LU Yuting,SONG Min and HANG Taijun. Structural identification of the related substances of lorazepam tablets by LC-MS[J]. Journal of China Pharmaceutical University, 2021, 52(5): 555-565
Authors:ZHU Song  JIANG Jing  LIU Yang  ZOU Wenyu  HU Pengwei  LU Yuting  SONG Min  HANG Taijun
Affiliation:Department of Pharmaceutical Analysis, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China,Department of Pharmaceutical Analysis, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China,Department of Pharmaceutical Analysis, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China,Department of Pharmaceutical Analysis, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China,Department of Pharmaceutical Analysis, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China,Department of Pharmaceutical Analysis, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China,Department of Pharmaceutical Analysis, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China,Department of Pharmaceutical Analysis, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China
Abstract:
Keywords:lorazepam tablets  related substances  structural identification  LC-MS
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