近红外光谱技术在血浆醇沉过程中建模策略及质量监测研究

发布时间：2021-12-09 23:05

　　近年来,随着我国生物医药产业的发展以及人民对用药健康的重视程度越来越高,大众对于药物产品质量的要求越来越高。目前,我国的血液制品存在血浆综合利用度不高,血液制品产品的生产质量监控手段落后等问题,这些都限制了血液制品的产品质量升级。因此,发展以过程分析技术（process analytical technology,PAT）为主要质量监控手段从而提升产品质量的智能化生产线成为目前制药行业的研究热点。近红外光谱分析技术（near infrared spectroscopy,NIRS）作为一种PAT在血液制品的质量分析中已经有应用报道。但是,针对其模型的建模策略,过程分析的稳定光谱获取预处理系统设计以及血浆醇沉在线分析控制的研究尚未见报道。因此,本论文针对上述问题开展了以下研究:（1）基于实验设计（design of experiment,DoE）的定向结合随机的新型建模策略优化研究。方法:该部分考虑了四个常用和重要的预处理步骤:基线校正、散射校正、平滑校正和标准化。利用之前实验室醇沉小试数据,通过DoE结合Bootstrap方法以及析因分析,选择出最佳的预处理策略后,比较变量选择方法VIP... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－３过程监测和定量分析程基本流程图??光谱的采集：利用透射、漫反射、透反射等方式对不同的样品进行采集

?山东大学硕士学位论文???化学试剂有限公司）。??２方法??２．１方法概述??近红外模型优化策略的主要步骤如图２－１所示。第一步是构建预处理库。查??找整理了近红外光谱技术在血液制品中的应用研宄进展，记录各预处理方法的频??率，选择使用频率最高的预处理作为正交实验的高水平。然后，根据基线校正、??散射校正、噪声去除和标准化顺序设计了四因素两水平正交实验。第三步是基于??ｂｏｏｔｓｔｒａｐ计算效果值。如果策略有显著的积极效果，通过配对〖检验和方差分析，??分析策略之间的显著差异，选择最佳的预处理策略。因此，以ＲＭＳＥＰ为指标选??取与最低值相比无显著性差异的策略作为最优预处理策略，随机将变量选择方法??与最优预处理策略相结合。最后，建立的标定模型具有较好的预测和解释能力。??Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ｒｅｌｅｖａｎｔ??ｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｌｉｂｒａｉｙ??Ｄｅｓｉｇｎ?ｏｆ?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ??Ｅｆｆｅｃｔ?ａｎａｌｙｓｉｓ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?Ｈａｖｅ?ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ?Ａ，?．?，．??ｂｏｏｔｓｔｒａｐ?ｐｏｓｉｔｉｖｅ?ｅｆｆｅｃｔ?Ａｂａｎｄｏｎ?ｔｉｎｓ?ｓｔｉａｔｅｇｙ??Ｈａｖｅ?ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ?ｎｅｇａｔｉｖｅ?ｅｆｆｅｃｔ??Ｐａｉｒｅｄ?Ｎｔｅｓｔ?ａｎｄ?ＡＮＯＶＡ?ＵＶＥ?ＶＩＰ??ａｎａｌｙｓｉｓ??（?１?．?＆ＡＲＳ?ｖａｒｉａｂｌｅ?ＣＣ??Ｂｅｓｔ?ｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ?ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ?ｍｅｔｈｏｄｓ??ｒ＇?￣?■■??Ｎ??Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ?ｍｏｄｅｌ?ｈａ

?山东大学硕士学位论文???３结果??３．１样本光谱??每一批次的反应时间为４０?ｍｉｎ，共得到光谱２１张，对８批血浆醇沉过程中??ＨＳＡ的数据进行了分析，共１６８张光谱，见图２－２。对原始光谱进行ＰＣＡ分析，??ＰＣＡ分析结果见图２－３，横坐标代表第一主成分可解释５１．９４％的变量，纵坐标??代表第二主成分可解释总体变量的１９．８２％。图中的虚线圈代表９５置信限，置信??限外生物样品光谱视为异常光谱，导致产生异常光谱的原因可能是在光谱采集中??出现偶然偏差。剔除异常点后将其中６批作为校正集，２批作为验证集。??ｒ！?ｒｖ－??ｌｌ．５?Ｊ??〇＊５?９０００?８０００?７０００?６０００?５０００?４０００??Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ（ｃｍ＇１）??图２－２?１６８张原始光谱（见实验记录０００９５２７－ｐ６）??４０?＂?〇?９％?＾?。??ｉ２°－?－?１?｛｜００??二〇????－雙０■久…客…少?■???Ｓ?…?２４．１．３１??〇－?－２０?？?’?？?：?Ｖ’?？?：?？??〇?－４０?－??［?？？－１６４?？?？?Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ??８?丨?？Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ??＾?－６０?－?？！?■?Ｏｕｔｌｉｅｒ??；?Ｂ?９５％?Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ?Ｌｅｖｅｌ??－８〇?Ｉ?１?１?１?１?１?１?１?１?１?１??－６０?－４０?－２０?０?２０?４０?６０?８０?１００?１２０??Ｓｃｏｒｅｓ?ｏｎ?ＰＣ?１?（５１．９４％）??图２－?３?１６８个样品的ＰＣＡ得分图（见实验记录０００９５２７－ｐ６

【参考文献】：
期刊论文
[1]大体积液体检材过滤装置研发及提取技术[J]. 郝金萍,高珊,郭柯利,朱典,刘开会.  中国法医学杂志. 2019(06)
[2]生物制品企业成本控制问题探讨[J]. 李秀青.  中国集体经济. 2019(29)
[3]血液制品生产用血浆国内外监管的异同[J]. 杨敬鹏,徐晓楠.  中国药事. 2019(07)
[4]近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展[J]. 褚小立,史云颖,陈瀑,李敬岩,许育鹏.  分析测试学报. 2019(05)
[5]近红外光谱分析在食品药品检测中的应用[J]. 李丽莉.  中国食品. 2019(Z1)
[6]滤芯材质升级在聚丙烯装置上的应用[J]. 刘军勇.  石油化工设备技术. 2019(01)
[7]智能制造理念在血液制品产业的应用研究[J]. 孙钟毓,李连,杜冉冉,刘瑞琛,李伟,曹大伟,臧恒昌.  中国药事. 2018(09)
[8]近红外光谱的原理及应用[J]. 张恩阳,夏维高,闫晓剑.  信息记录材料. 2017(06)
[9]基于近红外光谱技术快速测定豆油过氧化值的研究[J]. 曹小华,刘娟花.  广东饲料. 2017(05)
[10]中国血液制品行业分析[J]. 李敏.  中国生物工程杂志. 2016(09)

博士论文
[1]化学计量学在生物信息和代谢组学数据分析中的应用[D]. 杨琴.湖南大学 2017
[2]直链淀粉检测方法与技术研究[D]. 张巧杰.中国农业大学 2005

硕士论文
[1]基于便携式近红外光谱仪快速检测大豆蛋白优化方法的研究[D]. 邹涛.江苏大学 2019
[2]血浆醇沉过程中近红外光谱在线蛋白含量监测及定量模型转移研究[D]. 王佳月.山东大学 2018
[3]近红外光谱法在参芪扶正注射液醇沉工艺质控中的应用研究[D]. 罗雨.浙江大学 2017
[4]近红外光谱分析技术应用于人血白蛋白原液蛋白质含量快速检测的研究[D]. 曹大伟.山东大学 2016
[5]PP过滤材料抗菌抑菌的功能性研究[D]. 罗成维.大连工业大学 2015
[6]在线近红外光谱分析系统失效分析[D]. 应冬青.杭州电子科技大学 2011



本文编号：3531470