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药业预测相关的方案
基于电子舌法对中药苦味化合物苦度的预测
以盐酸小檗碱为参比,苦参碱和氧化苦参碱为模型药物,基于25位口尝评价员的口感评价结果和TS-5000Z电子舌传感器的味觉信息数据建立相应的苦度预测模型(BMP),并使用交互验证和残差分析法对模型拟合精度和优度进行评价,对电子舌预测苦味化合物苦度能力进行探索和评价。
MilkoScan™ FT3 糖溶液预测模型
MilkoScan™ FT3糖溶液预测模型
快速预测体系物理悬浮稳定性来缩短产品上市周期
介绍悬浮液体系广泛应用于许多产品中,如制药、化妆品和食品行业。为了使新产品可以符合市场需求,悬浮液体系需要在保质期内保持化学和物理稳定性(例如,在制药行业通常为3年)。如果实际用3年时间来评估产品是否具有足够的稳定性显然是不可行的。因此,快速上市需要更有效的预测方法。化学稳定性可以用众所周知的阿伦纽斯方程来预测。但预测物理稳定性是比较困难的问题,例如没有沉降或颗粒聚集。Zeta电位测量在一定程度上可用于预测是否存在聚集,但它们不能提供有关沉降行为的信息。即使是药典也缺乏合适的方法来预测是否存在沉淀。有些悬浮液产品可以在使用前简单地晃动。然而,很多产品只有在没有沉淀的情况下才能上市使用。药品中的沉淀可能会导致用药错误,而消费品中的沉淀是由于其可用性的原因而避免的。在本研究中,利用LUMiSizer® 进行了测试,以预测smartPearls® 悬浮液的稳定性。smartPearls® 是一种多孔二氧化硅颗粒,含有无定形活性物质,可增强皮肤渗透性。这些颗粒的尺寸为50μ m及以上,因为它们的粒径较大,在没有沉淀的情况下很难形成悬浮液。LUMiSizer® 能够以预测和识别稳定的非沉淀悬浮液配方。因此,我们尝试对LUMiSizer® 预测物理长期悬浮稳定性的这一方法进行评估,同时以此来确定上市产品(胶凝剂类型)最佳配方。
喷雾干燥器在药业领域的运用
喷雾干燥器是一类将液态混合物质原料分离出来成固态粉末状和液态溶剂的设备。过去,它主要是运用于食品产业中益生元粉末状的生产制造。如今,伴随着喷雾干燥器自身特性的逐步完善,它运用于生物制药工业生产的场面愈来愈多,各种各样药品的研制和生产制造愈来愈离不了这一神器。
MilkoScan™ FT3 浓缩乳清和透过液预测模型
MilkoScan™ FT3 浓缩乳清和透过液预测模型
静态光散射 SMLS 预测含聚合物乳液的长期稳定性
聚合物在工业中被广泛应用于控制粘度、提高使用性能和增加货架期。在高浓度时,聚合物通过形成网络来稳定乳液体系,可以持续很长一段时间(几个月),但是zui终会崩溃形成分离的两相。这类样品因为没有预测乳液崩溃的方法,在工业中经常是有问题的,如样品在质检测试中是稳定的,但是在商业化过程中却可能出现稳定性崩溃。
制药业系统适用性测试—苯醌与蔗糖的TOC 测定
美国药典USP 643,中国药典ChP 2020年版四部通则0682要求对制药用水中的总有机碳TOC进行测定,并要求测定蔗糖与1,4-对苯醌,以考察所采用技术的氧化能力和仪器的系统适用性。Sievers* TOC分析仪超过了USP与ChP对TOC测定系统适用性的要求。
样本集选择对稻谷千粒重NIR模型预测精度的影响
通过采用不同样品量不同定标集和验证集比例以3 2 5期 党文新等: 样本集选择对稻谷千粒重NIR模型预测精度的影响及不同定标集选择方法对稻谷千粒重NIR模型影响的试验研究,可以得出以下结论:样品数量对稻谷千粒重的NIR模型有明显的影响,采用合适数量的样品进行光谱扫描,可以提高模型的预测精度当样本总数一定时,定标集与验证集的比例不同,所建模型的预测能力有明显的差异在总样本中,以70%的样本建立定标模型,其余30%样本作为验证样本,可以获得较好的预测效果定标集选择方法明显影响稻谷千粒重NIR模型的预测能力在含量梯度法K-S算法和随机抽取法中,采用K-S算法选取定标集进行建模,稻谷千粒重的NIR模型具有较好的预测能力
MilkoScan™ FT3 奶油预测模型
MilkoScan™ FT3 奶油预测模型
组织研磨机助力贝达药业完成药颗粒研磨实验操作-上海净信
本次实验对象药物颗粒似盐颗粒,需要研磨完成后对其成分分析,对细度,研磨材质,通量均有要求,后续用于批量检测,要求达到要求的同时把效率提高。因此选用上海净信多样品组织研磨机来助力此次药颗粒研磨实验。
基于电子鼻的苹果低温贮藏时间及品质预测
研究利用电子鼻对苹果低温贮藏时间及品质的预测效果,为苹果低温贮藏品质的无损检测及合理加工利用提供参考.
包装药业铝箔针孔度操作方式
铝箔是一种用金属铝直接压延成薄片的烫印材料,其烫印效果与纯银箔烫印的效果相似,故又称假银箔。其具有质地软、延展性好、可塑性强、阻隔性高等特点,因此被广泛用于包装行业。但铝箔也具有自身的缺陷,如针孔、起皱、振痕等,其中铝箔针孔度检测是铝箔质量控制至关重要的一个环节。
基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测
摘 要:旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法 本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间( 0 ~ 7 d) 的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min 提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品 同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75% 研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
电子鼻融合BP神经网络鉴别生、醋广西莪术及姜黄素类成分的含量预测
本文以广西莪术为主要来源,基于莪术及其醋制品炮制的气味差异,通过便携式电子鼻检测器获取气味信息,得到样品的气味指纹图谱。 再通过 BP 神经网络模拟生物识别模式对莪术及其醋制品进行鉴别,并对药材中的 3 种姜黄素类化合物的含量进行预测,实现二者的快速鉴别和姜黄素类化合物含量的快速预测,为莪术的客观气味评价提供参考。
MilkoScan™ FT3 乳清和渗透物预测模型
MilkoScan™ FT3 乳清和渗透物预测模型
MilkoScan™ FT3 牛奶预测模型
MilkoScan™ FT3 牛奶预测模型
MilkoScan™ FT3 浓缩和强化配方奶预测模型
MilkoScan™ FT3 浓缩和强化配方奶预测模型
利用水分扩散性质来预测包装食品的货架期
对于货架期相对来说更主观一些,食品的生产企业应该通过实验和预测模型来对计算合适的货架期做出更科学的选择。本研究中建立的模型对于帮助企业研发人员来计算货架期以及合适的选择包装材料是非常有用的工具,特别是对于低水分活度的产品。一旦确定了临界水分活度,模型可以给出确切的天数,模型也可以给使用者得出怎样的环境条件会改变货架期,以及得到预期的货架期所需要的包装材料WVTR值。由于这个模型不需要计算所有能够影响货架期的因素,当水分的迁移是食品质量最关键的指标时,这个模型对于预测低水分活度的食品是非常有用的,也是非常简单的。
原子吸收光谱仪在制药业功能分析中的应用
作为新药品探索过程的一部分,有必要确定和表征离子通道的调节物,这无论是在闭口处还是在敞口处(离子通道是一个整体膜蛋白,它用于调节离子如Na+,K+和Ca2+穿过细胞血浆膜的通过量)。这类研究通常需要做大量的实验来筛选出无用的药物。
基于电子鼻技术的山核桃陈化指标预测模型研究
通过分析电子鼻采集的多传感器信号与自然陈化指标间的关联特征,建立基于电子鼻检测的山核桃陈化指标预测模型,实现对其陈化指标的预测,快速区分辨别山核桃贮藏年限。
电子鼻对中式传统奶酪货架期进行预测
电子鼻技术与普通成分分析仪器相比,它不需进行样品前处理,很少或者几乎不用任何有机溶剂,快速提供被测样品的整体信息, 指示样品的隐含特征。通过模型参数的建立,可以快速观察到乳制品在贮藏期间的气味变化,进而预测产品货架期。实验通过一些理化和感官分析的结果,来判断电子鼻在预测中式传统奶酪中的正确性。分别用主成分分析法( PCA) 、线性判别分析法(LDA) 和Loadings分析法用于货架期的预测。
鲳鱼货架期预测模型的电子鼻评价与研究
利用电子鼻对鲳在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性气味变化进行了分析,并对电子鼻测定获得的数据进行了主成分分析( PCA )与判别因子分析(D FA ) 。将电子鼻PCA 与D FA分析获得的鲳的气味变化突变点作为气味变化的切分点与理化品质指标值(菌落总数)相结合,建立了鲳在273~283 K下的Q10货架期预测模型
多变量预测烫漂甜玉米硬度的低场核磁研究
该文旨在结合化学计量学和低场核磁(LF-NMR)技术研究不同温度烫漂的甜玉米粒区分和硬度预测效果,探讨多变量方法用于低场核磁定量测量分析的可行性。本研究通过主成分分析可以将不同烫漂温度的样品被大致分成三类;多元模型能够提高预测甜玉米硬度的精度,其中偏最小二乘法模型(PLSR)优于逐步回归模型(MSR)的预测能力。结果表明,化学计量学能很好的利用低场核磁数据进行样品分辨和理化参数的定量建模,为拓展低场核磁应用范围提供了良好的参考依据。
鱼肉馅货架期预测的电子鼻评价与研究-盈盛恒泰
摘 要:本实验研究了不同的储存温度下鲤鱼肉馅的的品质变化。 对鲤鱼肉馅在不同的贮存温度 (-4、 2、 8 ℃ )和贮存时间下理化指标 TVB-N﹑ 菌落总数进行测定, 建立 2 个指标的级动力学模型, 与 Arrhenius 方程有很高的拟合度, 鱼肉馅的货架期可以通过挥发盐基氮的预测模型得到准确的预测。 用电子鼻对鱼肉馅的挥发性气味的变化进行分析, 对获得的数据进行传感器信号和主成分 (PCA ) 分析, 以样品响应的稳定值为特征值进行信号分析和处理表明 S2 (氨氧化物 ) 、S3 (氨类 ) 2 个传感器的响应信号的变化曲线符合 1 级动力学模型, 挥发盐基氮和菌落总数与 S2 传感器的变化曲线趋势是一致的。 PCA 分析表明挥发性气味随贮存时间的延长而发生改变, 这种变化是非常显著的。 通过分析可以看出电子鼻对挥发性气味的分析与理化指标有良好的对应性。关键词: 鱼肉馅 ; 货架期; 电子鼻; 动力学模型
用蒙特卡洛方法预测疏水表面G B1蛋白分子的取向
采用立陶宛Ekspla公司的SFG系统。对在疏水表面的G B1蛋白分子的取向,进行了测量。同时和SFG理论预测结果,以及蒙特卡洛法进行模拟的结果进行了对比分析。
基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测
摘 要:旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法 本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间( 0 ~ 7 d) 的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min 提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品 同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75% 研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
电子鼻用于逐步判别分析和 BP 神经网络的猪肉储藏时间预测
旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法。本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间(0 ~7 d)的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min。提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品。同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为 100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75%。研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
MilkoScan™ FT3 果汁和蜂蜜预测模型
MilkoScan™ FT3果汁和蜂蜜预测模型
MilkoScan™ FT3 酸奶和发酵产品预测模型
MilkoScan™ FT3酸奶和发酵产品预测模型
电子鼻对低温贮藏猕猴桃品质的预测
摘要:为了探索电子鼻技术快速检测猕猴桃品质的方法,以“秦美”猕猴桃为试材,利用电子鼻技术对低温贮藏猕猴桃的芳香成分进行检测,采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、偏 小二乘法(partial least-squares regressions,PLS)、BP(back-propagation)网络3 种分析方法建立评价低温贮藏期猕猴桃的可溶性固形物含量、pH值和硬度的数学模型。结果表明:在贮藏0~45 d,S1、S2、S3、S4、S7、S8、S9和S10传感器响应值变化显著(P<0.05),即芳香苯类、氮氧化物、氨类、氢气、硫化氢、乙醇、有机硫化物、芳香烷烃这几类化合物在猕猴桃低温贮藏期变化显著。同时线性判别分析比主成分分析能更好地区分不同贮藏期的猕猴桃。MLR、PLS和BP网络3 种分析方法都能很好地预测低温贮藏猕猴桃的品质,但相比之下,BP网络的分析精度更高。应用电子鼻技术预测猕猴桃的品质是可行的。关键词:猕猴桃;电子鼻;可溶性固形物;硬度;pH值
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