星点设计-效应面法的应用
星点设计—效应面优化法在中药提取中的应用
Ex t r a c i t o n o f Tr a d i t i o n a l Ch i n e s e Me d i c i n e
Ha nW e i Li uAo xi a Che n gYu e GuXu h a n Xi aYu t i n g
( E n g i n e e r i n g Ce n t e r f o r T r a d i t i o n a l C h i n e s e Me  ̄c me Mo d e r n i z a t i o n, E a s t C h i n a Un i v e r s i t y o f
p r e d i c ab t i l i t y ,e x pe r i me n t a l s i mp l i c i y t nd a h i g h e ic f i e n c y ,a n d C n a b e u s e d i n t h e r e s e a r c h ie f l d o f e x r t a c t i n g t h e e fe c t i v e
G o n g c h e n g g o n g y i y u S h e b e i ◆ 工 程 工 艺 与 设 备 -
星 点设 计一 效 应 面优化 法在 中药提取 中的应用
韩 伟 刘傲 霞 成 悦 谷旭晗 夏玉婷
( 华 东 理工 大 学 中药 现 代化 工 程 中心 , 上海 2 0 0 2 3 7 )
星点设计_效应面法在酒石酸美托洛尔缓释微丸处方优化中的应用
星点设计 效应面法在酒石酸美托洛尔缓释微丸处方优化中的应用黄健,高春生,单利,梅兴国*(军事医学科学院毒物药物研究所,北京100850)摘要:目的 本研究以Eudrag it RS30D和Eudrag itR L30D的混合物为包衣材料,制备日服2次的酒石酸美托洛尔包衣缓释微丸,并将星点设计 效应面法应用于处方筛选过程中。
方法 以微丸在1,4,8h的释放度作为考察指标,将Eudrag it RS30D与Eudrag it RL30D的比例和包衣增重为自变量,采用星点设计 效应面优化法,对缓释包衣处方进行优化。
结果 经F2(相似因子)检验,3批自制样品的释药曲线与理论释药曲线基本一致。
结论 星点设计 效应面优化法可用于酒石酸美托洛尔微丸缓释包衣处方的优化,所建模型具有较好的预测能力和实用性。
关键词:酒石酸美托洛尔;优特奇RS30D;优特奇RL30D;包衣缓释微丸;星点设计 效应面法中图分类号:R944 9 文献标识码:A 文章编号:1001-2494(2007)07-0512-04Opti m ization of Coati n g For m ulation of Sustained R e lease Pellets ofM et oprolol Tartrate by Central Com posite D esign R esponse Surface M et hodologyHUANG Ji a n,GAO Chun sheng,S HAN L,i ME I X i n g guo*(Institute of Pharmacology and T ox icology,A cade my of M ilit ary M e d ical Sciences,B eijing100850,China)AB STRACT:OB J ECT I VE T o prepare a t w i ce da ily s usta i ned release pe llets o fM e topro l o lT artra te w i th b l ends o f Eudrag it RS30D and Eudrag it RL30D as susta i ned coati ng m ater i a l and opti m i ze the coati ng fo r mu l a tion w ith centra l composite des i gn response surface m ethodology M ETHODS D rug release fro m t he coated pe llets after1,4and8h w ere used as responses and central co m po site de si gn response surface m e t hodo l ogy w as app lied to opti m ize susta i ned coa ti ng for m ulation,nam ely Eudrag it R S30D/Eudrag it RL30D ra ti o i n sustained coati ng m ate rial and po ly m er load(w e i ght ga i n),w hich w ere based on si ng l e fac tor tests RESULTS U si ng si m il a rity factor(F2),t he dissoluti on profiles o f three batches w ere found to be si m ilar w ith the expected target pro fil e CONCLU SI ON Cen tra l co m pos i te desi gn response s ur face m ethodo logy can be appli ed t o opti m ize the co ati ng f o r mu l a ti on fo r M etopro l o l T artra te sus ta i ned re l ease pellets and t he models developed i n this study are proved to be pred ictab l e and feasi b l eK EY W ORDS:m etopro lol ta rtrate;Eudrag it RS30D;Eudrag it RL30D;susta i ned release pe ll ets;centra l co m posite design response surface m ethodology在工艺优化和处方筛选过程中,星点设计 效应面法由于能准确找出较佳的处方配比或较佳的工艺参数,因此近年来在药剂学领域得到了广泛的应用[1]。
星点设计-效应面法在衬衫洗涤参数优化上的应用
程度 的影 响方式 , 优化 了衬 衫机 械洗涤条件 。结果表明 , 衬衫洗后平整度 在温度和时 问适 中时最佳 , 而磨损程 度在温 度降低 或时间缩短 的情况下明显改善 ; 同时证 明, 基 于星点设计理论 的模 型适 合于衣物护 理条件 的优化 , 并对解决 实 际问题具有很好 的指导 意义 。 关键 词 : 衬衫 ; 洗涤 ; 星点设计 ; 效应 面法 ;平整度 ; 磨损度 ; 滚筒洗涤
Ab s t r a c t :I n hi t s p a p e r i s s t u d i e d he t i n l f u e n d t i me i n d r u m wa s h i n g p r o c e s s o n t h e s ir h t s’ f l a t t e n i n g nd a
w e a r a b i l i t y w i t h t h e s h i r t s ’m e c h a n i c a l w a s h i n g p r o c e s s o p i t mi z d e b a s e d o n c e n t r a l c o mp o s i t e d e s i g n - r e s p o n s e s u r f a c e me ho t d o l o g y( C C D) .
S HAO Yi — ma n ,HU J u a n ,DI N G X u e — me i ,W U X i o n g - y i I l g
( 1 . I n s t i t u t e o f F a s h i o n a n d C l o t h i n g , D o n g h u a U n i v e r s i t y , S h a n g h a i 2 0 0 0 5 1 , C h i n a ) ( 2 . B S H E l e c t r i c a l A p p l i a n c e s( J i a n g s u )C o . , L t d . , N a n j i n g 2 1 0 0 4 6 , C h i n a ) ( 3 . S h ng a h a i E n t r y — E x i t I n s p e c t i o n nd a Q u a r nt a i n e B u r e a u , S h a n g h a i 2 0 0 1 3 5 , C h i a) n
星点设计-效应面法在阿魏酸哌嗪脉冲释药片处方优化中的应用
星点设计-效应面法在阿魏酸哌嗪脉冲释药片处方优化中的应用王乐;陈晶;薛娜;边虹铮;杨欣【摘要】目的应用星点设计-效应面法对阿魏酸哌嗪脉冲释药片处方进行优化.方法采用薄膜包衣技术制备阿魏酸哌嗪脉冲释药片,以羧甲基淀粉钠用量和包衣层厚度为考察因素,以释药时滞为考察指标,对羧甲基淀粉钠用量和包衣层厚度进行数学方程的拟合,在优选处方区域内对数学方程进行准确性的验证.结果拟合后的二次多项式方程相关系数为0.992 2,在优选区域内任意选取的4个处方经三批样品制备后其预测时滞与实测时滞偏差±3.2%以内.结论通过星点设计-效应面法建立的数学方程具有良好的预测性,可用于阿魏酸哌嗪脉冲释药片处方的优化.【期刊名称】《河北医科大学学报》【年(卷),期】2014(035)001【总页数】3页(P56-58)【关键词】阿魏酸;处方,药物;迟效制剂【作者】王乐;陈晶;薛娜;边虹铮;杨欣【作者单位】河北化工医药职业技术学院制药工程系,河北,石家庄,050026;河北化工医药职业技术学院制药工程系,河北,石家庄,050026;河北化工医药职业技术学院制药工程系,河北,石家庄,050026;河北化工医药职业技术学院制药工程系,河北,石家庄,050026;河北化工医药职业技术学院制药工程系,河北,石家庄,050026【正文语种】中文【中图分类】R943.41口服脉冲给药系统适用于支气管哮喘、心血管疾病、关节僵硬等具有昼夜节律性疾病,服用后可经过预定时滞后在疾病治疗所需时间释放药物,提高患者用药的顺应性和药效,减少不良反应[1-4]。
星点设计是近年来药学工作者采用较多的优化方法,与传统的正交等设计法相比,具有方法简便、拟合数据预测性好等优点[5-7]。
阿魏酸哌嗪(piperazine ferulate),3-甲氧基-4-羟基桂皮酸哌嗪,系从川芎中提取分离出的阿魏酸与哌嗪成盐得到的,临床上可用于脑梗死、冠心病等心血管疾病的治疗[8]。
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用摘要:星点设计效应面法是一种常用的试验设计方法,广泛应用于药物开发中。
本文将介绍这一方法的原理、特点及其在药学试验设计中的应用。
方法的优势在于省时省力且能够同时考虑多个因素的影响,适用于药物毒理学、药代动力学等不同领域的试验设计。
关键词:星点设计效应面法;药学试验设计;试验优化;药物开发引言药物开发是一个漫长而费力的过程,需要多方配合和多个环节的努力。
其中试验设计是重要的一环,能够决定试验的效率和精度,从而影响整个药物开发。
星点设计效应面法是一种常用且有效的试验设计方法,广泛应用于药物开发中。
本文将介绍这一方法的原理、特点及其在药学试验设计中的应用。
一、星点设计效应面法原理星点设计效应面法是一种常用的试验设计方法,其原理是将多因素试验的设计过程分为两个阶段。
在一组固定的实验点上对多个因素进行测试,生成一个初始实验数据;然后,通过对初始数据进行统计分析,寻找最优的实验条件,从而确定下一轮实验点的位置和参数取值。
这样不断迭代下去,直到达到预定的目标或是实验数据不再产生显著差异为止。
最终得到的实验结果能够反映多个因素的相互作用,从而确立药物优化的方向和方法。
二、星点设计效应面法特点1. 考虑多个因素的相互作用星点设计效应面法能够考虑多个因素的相互作用,因而更能反映真实的药物作用情况。
该方法能够将多个因素的作用贡献量对实验点的测量结果进行综合计算,从而排除干扰因素,提高实验结果的信度和准确性。
2. 省时省力相对于全因素实验设计,星点设计效应面法省时省力,能够在保证实验结果准确的前提下,尽可能快地找到最优实验条件,节约研究资源,缩短药物开发周期。
3. 可视性强星点设计效应面法能够将实验结果可视化,通过绘制若干个实验点的散点图或者曲面图,直观地显示多个因素对实验结果的影响,更便于科学家进行理解和解释。
三、星点设计效应面法在药学试验设计中的应用星点设计效应面法是一种灵活性强的试验设计方法,适用于药物毒理学、药代动力学等不同领域的试验设计。
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用从目前情况分析,药学制剂工艺中需要考虑到多种影响因素,而在处方筛选过程中同样不能忽略,通过对比结果实施优化,如果因素水平相对较多的情况下,必须要考虑到试验成本,同时衡量试验周期。
现阶段应用较多的是星点设计效应面优化方法,进行试验设计,本文将对此展开具体的阐述,主要论述这种方法在药学试验中的应用效果。
星点设计效应面法通过实际验证效果极为显著,特别是在药学试验中发挥了非常关键的作用,而之所以这种方法在药学实验中得以广泛推广,主要是因为其自身具有的优势性,比如试验次数少、精准度高、应用方便等等。
本文中简要概述了星点设计原理,介绍试验设计过程中的优势与弊端,重点探究这种方法于药学试验设计中的应用。
一、基本原理分析简单而言,所谓效应面优法,是借助拟合效应变量,考虑因素变量效应面,也就是借助数形模型来模拟函数,继而描绘效应面,从中筛选最优效应率,获得最佳试验条件。
从某种意义上来说,模拟近似程度,直接影响到效应面近似度,同时还关系到优选条件精准度。
所以,针对效应面优化过程来说,需要考虑以下因素:第一,选择试验次数少,建立可靠线性模拟设计,同时构建非线性模型试验设计;第二,构建效应及因素相应关系式,然后借助相关统计学,从而检验模型拟合度;第三,利用效应面优,筛选最佳工艺条件。
而针对效应和因素来说,两者关系很有可能是线性,同时也可以是非线性的,主要体现在效应面上,线性主要是平面,而非线性是曲面。
根据模型具体情况,可以应用解方程的形式,从而获得极值,或是限定效应范围,最终确定最佳工艺条件,最为直接的方法就是描绘效应面。
二、基本概念阐述在药学制剂工艺中,还有处方筛选中,通常需要从整体角度进行考虑,不同因素对于结果是否存在影响力,然后优化结果。
一旦因素水平数很多,不仅需要考虑到试验成本,更应该考虑到试验周期,最好选取试验次数较少的方法。
从国内发展现状分析,应用较多的是均匀设计法,还有非常成熟的正交试验,针对上述两种试验方法来说,在处理过程中获取最佳点,对于一般试验可以获得良好的效果,然而却存在精度不够的现状,试验值仅仅是最佳取值,无法精确。
14 星点设计效应面法在药学试验设计中的应用
・综 述・作者简介:刘艳杰,女,教授 E 2mail:liuyanjie6511@yahoo 星点设计效应面法在药学试验设计中的应用刘艳杰,项荣武(沈阳药科大学数学教研室,沈阳110016)摘要:目的 介绍星点设计基本原理,在大量文献的基础上对星点设计效应面法进行综述,指出该设计的优点和缺点。
方法 通过查阅国内外近年来的有关资料和文献,对星点设计效应面法在药学试验设计中的应用进行了分析。
结果与结论 星点设计效应面法具有试验次数少,精确度高,应用方便的特点,该设计方法可以很好地应用于药学领域。
关键词:星点设计;效应面法;药学试验设计中图分类号:R965.1 文献标识码:A 文章编号:100727693(2007)0620455203Appli ca ti on of Cen tra l Com posite D esi gn /Respon se Surface M ethodology i n Phar macy Exper im en t D esi gn L IU Yan 2jie,X I A NG Rong 2wu (M at m atic Sector of Shenyang Phar m aceutical U niversity,Shenyang 110016,China )ABSTRACT:O BJECT I VE To intr oduce the p rinci p le of central composite design (CC D ),make an integrate exp lanati on based on a large quantity of docu ments,and point out the advantages and disadvantages of the CCD.M ETHOD S Analyse the app licati on of central composite design and res ponse surface methodol ogy in phar macy experi m ent design by researching the recent domestic and inter 2nati onal docu ments and files .RESU L TS AN D CO NCL US I O N Central composite design res ponse surface methodol ogy has the ad 2vantages of fe wer experi m ents,convenience and high accuracy .This method can be app lied well in the field of phar macy .KE Y WO R D S:central composite design (CCD );res ponse surface methodol ogy (RS M );phar macy experi m ent design 在药学制剂工艺和处方筛选过程中,常需同时考察多个因素对结果的影响,并对结果进行优化。
星点设计-效应面法优化依托贝特缓释胶囊的制备
星点设计-效应面法优化依托贝特缓释胶囊的制备曹升;张朝晖;吴小涛;何红燕;霍苙茹【期刊名称】《江苏大学学报(医学版)》【年(卷),期】2012(022)002【摘要】目的:制备依托贝特缓释胶囊,并采用星点设计-效应面法对依托贝特缓释胶囊的处方进行优化.方法:采用离心造粒法制备依托贝特母丸,PEG4000与依托贝特的丙酮溶液包增溶层,以丙烯酸树脂水分散体溶液(Eudragit RL30D)包缓释层.考察因素为增溶层与丸心质量比(X1)、增溶层中PEG4000用量(X2)、缓释层增重百分率(X3),考察指标为4,8和24 h的累积释放度,采用Design-Expert软件建立模型描述自变量及响应值之间的关系,根据模型绘制效应面图和等高线图,通过重叠等高线图确定优化处方并通过实验对拟合结果进行验证.结果:确定依托贝特的制备处方优化参数:增溶层与丸心质量比为0.7~1.2;PEG4000占增溶层比例为3.5%~12.8%;缓释层包衣增重8.0%~13.5%,与多元线性模型相比,二次多项式模型具较高的置信度;二次多项式模型方程表明考察因素和相对应的考察指标之间存在可信的定量关系;优化处方各考察指标的预测值和实际值非常接近.结论:星点设计-效应面法可用于依托贝特缓释胶囊的处方优化,所建模型具有良好的预测能力.%Objective; Prepare Etofibrate sustained release capsule ;To optimize the formulation of Etofi-brate sustained release capsule by Central Composite Design-Response Surface Method Ology ( CCD-RSM ). Methods; Etofibrate pellets were prepared by centrifugal granulation equipment , then they were coated by solution of PEG4000 and Etofibrate dissolute in Acetone. Aqueous dispersion of Acrylic Resins ( EudragitROOD)was used for the sustained release layer coating. In the formulation design using CCD-RSM, independent variables were the mass ratio of solubilize layer , the mass ratio of PEG4000 in the solubilize layer, and the weight gain percentage of sustained release layer . The percentage of in vitro cumulative releases at 4 h, 8 h and 24 h were dependent variables. Multilinear and quadratic models were used to estimate the rela -tionship between the dependent and the independent variables , and to delineate RSM and overlay contour plots in order to select the optimal formulation. Results; The optimized formulation parameter was: weight ratio of solubilize layer was between 0. 7 - 1. 2; the mass ratio of PEG4000 in the solubilize layer was between 3.5% -12. 8% ;the weight gain percentage of sustained release layer was between 8.0% - 13. 5 %. Quadratic model showed better prediction capability than multilinear model. The quantitative relationships between three factors and three evaluation indexes were characterized . Moreover, in vitro release test of the selected optimal formulation indicated thigh approximation between the observed and estimated values . Conclusion: The CCD-RSM can be applied to optimize the formulation of Etofibrate sustained release cap -sule and the established model is of satisfactory predictive value .【总页数】5页(P162-166)【作者】曹升;张朝晖;吴小涛;何红燕;霍苙茹【作者单位】江苏大学药学院,江苏,镇江,212013;江苏大学药学院,江苏,镇江,212013;南京长澳医药科技有限公司,江苏,南京,210038;南京长澳医药科技有限公司,江苏,南京,210038;南京长澳医药科技有限公司,江苏,南京,210038【正文语种】中文【中图分类】R944.5【相关文献】1.星点设计效应面法优化姜黄素微球的制备工艺 [J], 王梦范;张丹丹2.星点设计-效应面法优化茴香茶中挥发油的包合物制备工艺 [J], 魏玉梅;王峥业3.星点设计-效应面法优化黄肝微丸的制备工艺 [J], 雷亚亚;王紫燕;何艳萍;高婷;陈晶4.星点设计-效应面法优化栀子苷脂质体制备工艺 [J], 曹娟;侯雪芹;王福刚5.星点设计-效应面法优化野扇花颗粒制备工艺及其药效学研究 [J], 邱宏聪;韦桂宁;何开家;陈明生;梁冰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
星点设计一效应面法优化阿昔莫司控释片处方研究
阿昔莫 司 ( c i x 是~ 种新 的人 工合 成 的烟 酸类衍 A i mo ) p 生物 , 于新 型降血 脂药 0 ,9 8年被列 入 国家基本 药物 属 19
品种 目录 , 临 床 实 践 应 用 中 , 般 需 每 日服 用 2~3次 , 在 一 患 者 服 用 不 方 便 , 漏 服 而 造 成 血 药 浓 度 波 动 , 此 , 研 究 对 易 因 本
Ta lt s r a o bl sa l nd e s o o e ae. b eswa e s na e,t be a a y t p r t
Ke r s C n r lc mp st e in; i i x; mo i p mp; e o o rr la e y wo d : e ta o o i d sg Acp mo Os t u e c Z r Me ee s
233 总评 归一法 .. 相 似 因 子 法 f, F A药 物 评 价 研 究 2被 D
除 A C外其他主要药动学参数在 控释 片组 和普通 胶囊组 具 U 有显著性差异 ( P<0 0 ) . 5 。控释 片相对普 通胶 囊的生物利用 度为 9 . % , 7 2 显示 自制 控释片与市售普通胶囊具有生物 等效
物 化 学 有 限公 司 ) 。
P G 00用 量 和 包 衣 增 重 的范 围 , 定 包 衣 材 料 中 P G 0 0 E 40 设 E 40 的 用 量 在 1% ~ 0 , 衣 增 重 5 ~1% , 体 见 表 1 0 4% 包 % 5 具 。
齐鲁 药 事 ・Ql P a a uil fi 02 V L INo5 i hr c taA as 1 o , . u m e c r2 3
机交叉 口服上述处方 的阿昔莫 司控 释片 1片 ( 格 2 0m / 规 5 s 片 ) 市售 普通胶囊 1粒 ( 格 20ms粒 ) 给药 间隔 1 。 或 规 5 / , 周
星点设计-效应面法优化硫氰酸红霉素肺靶向明胶微球的配方
入冷却 的戊 二 醛 固 化 6 h 。将 交 联 后 的 样 品 20 0 0 rmi ̄ 心弃去 上 清液 , 下 层沉 淀 用石 油 醚 和异 丙 / nJ g 取 醇 反复洗涤 2 , 次 用适量 的甘氨 酸除 去微球 表 面的戊 二 醛 , 将其 在异 丙 醇 的淋洗 下 抽滤 洗 涤 2次 , 再 冷冻 干燥得淡黄色粉末 。 12 2 星点设计优化 处方和 工 艺 在预试 验 的基础 . .
动 物 医 学 进 展 ,0 2 3 ( )8 —8 2 1 , 3 9 :48
Pr r s n V e e i r e i i e og e s i t rna y M d c n
星 点 设 计一 应 面 法 优 化 硫 氰 酸 红 霉 素 肺 靶 向明胶 微 球 的配 方 效
钱泽升 , 刘焕 奇 , 姜 萍 , 高存 帅 , 彩峰 姜
型 拟 合 效 果 较 多 元 线 性 回 归 要 好 , 佳 优 化 处 方 为 明 胶 浓 度 0 1 6 g mL 油 水 比 例 1 : 、 化 剂 浓 度 最 . 5 / 、 2 2乳 0 0 / 根 据 优 化 工 艺 制 备 的 微 球 分 散 性 好 , 均 粒 径 、 药 量 、 距 、 封 率 分 别 为 1 . 1 u 、 . 3g mI, 平 载 跨 包 2 5 m
径 、 药量 、 载 包封 率 、 距 为 因变量对 自变量的各 水平进 行 多元线 性 回 归和二 项 式拟 合 。根 据 因变量 效 应 面 跨 法选取 较佳 工 艺 , 并在 此基 础上 制备 了硫 氰酸红 霉 素微球 , 进 行 了优 化 处方 的验 证 。结 果 显 示 , 项 式模 且 二
星点设计-效应面优化法及其在药学中的应用
星点设计-效应面优化法及其在药学中的应用效应面优化法是一种常用的药物设计和制剂优化方法,可以通过设计实验来确定最优化的药物配方和制剂工艺参数,从而提高药物品质和生产效率。
本文将介绍效应面优化法的基本原理、流程和在药学中的应用。
一、效应面优化法的基本原理效应面优化法是一种统计学和数学模型方法,它基于实验数据和数学模型,通过对指定变量的变化范围进行多次试验,得到药物品质指标与各变量之间的函数关系,进而求解最优化的药物配方和制剂工艺参数。
常见的效应面优化方法包括Box-Behnken设计、Central Composite Design等,其中Box-Behnken设计是一种常用的中心复合设计,它的优点是比较节省实验资源,可以确定三个因素之间的交互作用效应,从而使用响应曲面法建立药物品质指标与各变量之间的关系模型。
1. 确定优化目标和评价指标:确定药物品质指标或制剂参数指标作为效应变量(Y),同时确定影响因素或变量(X)。
2. 设计试验方案:选择适量的实验设计方法,制定实验计划,包括控制组和试验组,并设计所需试验的运行次数和不同变量的水平组合。
3. 进行试验:根据实验计划进行试验,测量各变量与药物品质指标之间的响应值。
4. 建立统计模型:据实验数据建立统计模型,采用响应曲面法建立药物品质指标与各变量之间的关系模型,并利用统计软件进行分析。
5. 模型分析和优化:分析模型的有效性,确定最优化的药物配方和制剂工艺参数,可以使用响应面优化程序进行求解,最终得到优化后的药物配方和制剂工艺参数。
效应面优化法在药学领域中的应用较为广泛,包括药物分子设计、制剂优化和过程控制等方面。
其中,常用于制剂优化和药效学评价的效应面优化法主要有以下几个应用:2. 维持浓度:在制剂过程或药效学评价过程中,效应面优化法可以通过测量药物浓度和其它影响因素,建立药物浓度与影响因素之间的关系模型,发现影响药物浓度的主要因素,并优化制剂过程或药物给药方案,以达到预期的治疗效果。
星点设计-效应面法优化二氢槲皮素提取工艺
化学工程师Chemical Engineer22002211年第22期Sum305No.2科研与开发D0I:10.16247/ki.23—1171/tq.20210210星点设计-效应面法优化二氢橱皮素提取工艺*逢弓一郎,卓小玉,刘玉婷,田明(黑龙江中医药大学,黑龙江哈尔滨150040)摘要:目的星点设计-效应面法优化二氢槲皮素提取工艺。
方法自变量为乙醇浓度、溶剂用量、提取时间,测得落叶松中二氢槲皮素含量为因变量,通过自变量各水平的多元线性回归及二项式拟合,以星点设计-效应面法选取优良工艺进行预测,并从中得出符合生产的实际结论。
结果经t检验显示,模型方程具有显著性(P<0.05),二0.9866落叶松中二氢槲皮素含量较高,考虑实际生产情况下,二氢槲皮素提取最优工艺为乙醇含量为80%、乙醇体积是药材的10倍量、回流提取时间2h、提取次数为2次对实际生产效果最好。
结论星点设计-效应面法优化二氢槲皮素提取工艺,可以得出在较短的时间内从条件中选出最优的方案,之后采用HPLC法检测快速、准确,可较好地检测二氢槲皮素含量。
关键词:落叶松;二氢槲皮素;高效液相色谱法中图分类号:R284.2文献标识码:ACentralized design-response surface method to optimize the extraction process of dihydroquercetin*PANG Gong-yi-lang,ZHUO Xiao-yu,LIU Yu-ting,TIAN Ming(College of Pharmacy,Heilongjiang University of Chinese Medicine,Harbin150040,China) Abstract:OBJECTIVE To optimize the extraction process of dihydroquercetin by star-point design and effectsurface method.METHODS The independent variables were ethanol concentration,solvent dosage and extraction time,and the dihydro q uercetin content in Larch was measured as the dependent variable.Through the multiple lin-ear regression and binomial fitting of each level of the independent variables,the excellent technology was selected by the star-point design-effect surface method for prediction,and the actual conclusion that it conforms to production was obtained.RESULTS after the t test showed that the model equation is significant(P<0.05),r=0.9866 Ye Songzhong dihydro quercetin content is higher,considering the actual production situation of quercetin extraction and the optimal process for ethanol content is80%,ethanol volume is10times the amount of crude drugs,reflux extraction time,extraction times for two hours twice for actual production effect is best.CONCLUSION To optimize the extraction process of dihydroquercetin by the star-p oint design and effect-surface method,the optimal scheme can be selected from the conditions in a short time,and then HPLC method can be used to detect the content of dihydroquercetin quickly and accurately.Key words:Larch;dihydroquercetin;HPLC二氢槲皮素因具有抗肿瘤、抗氧化、抗辐射、抗病毒、抗心血管系统疾病、改善毛细血管微循环、改善脑部血液循环、抗血小板凝聚等作用,用于治疗脑梗及其后遗症、脑血栓、心脏冠状动脉等疾病,为近年来广泛研究[1]。
星点设计—效应面法优化亚麻木酚素缓释片处方
星点设计—效应面法优化亚麻木酚素缓释片处方目的采用星点设计-效应面法优化亚麻木酚素缓释片处方。
方法以羟丙基甲基纤维素(HPMC)、乙基纤维素(EC)和淀粉的用量为考察因素,分别以亚麻木酚素在2、6、12 h的累积释放度为评价指标,采用星点设计-效应面优化法进行处方优选试验,并进行优化处方的验证分析。
结果最终确定缓释片的最佳处方为HPMC用量为43%,EC用量为26%,淀粉用量为17%,优化处方的考察指标预测值与观察值非常接近。
结论通过星点设计-效应面优化法建立的模型预测性良好,可用于亚麻木酚素缓释片处方的优化。
Abstract:Objective To optimize the prescription of flaxseed lignans sustained release tables by central composite design-response surface methodology. Methods With HPMC,EC and starch dosage as factors,and flaxseed lignans in 2,6 and 12 h of cumulative release as evaluation indexes,central composite design-response surface optimization method was used to conduct prescription optimization experiments,and optimized prescription analysis was carried out. Results The optimal prescription of flaxseed lignans sustained release tables was as following:HPMC dosage was 43%;EC was 26%;starch content was 17%. Optimized index forecast values were very close to the observed values. In vitro release test of three selected optimal formulations indicated that there existed high approximation between the observed and estimated values. Conclusion It shows that the established model is suitable for flaxseed lignans sustained release tables,which can be used in the optimization of the prescription of flaxseed lignans sustained release tables.Key words:flaxseed lignans;sustained-release tablets;central composite design-response surface methodology亚麻木酚素是与人体雌激素十分相似的植物雌激素,具有抗氧化、延缓衰老[1]、抗肿瘤[2]、预防骨质疏松[3]、降低血清胆固醇[4]等功效,尤其在减轻妇女绝经期症状、预防乳腺癌、前列腺癌等方面有良好疗效[5],在预防糖尿病方面发挥着重要的作用[6]。
星点设计—效应面法优化苍艾油包合物—鼻用温敏原位凝胶制备工艺
星点设计—效应面法优化苍艾油包合物—鼻用温敏原位凝胶制备工艺目的采用星点设计-效应面法优化苍艾油包合物-鼻用温敏原位凝胶的制备工艺。
方法以泊洛沙姆407、泊洛沙姆188用量为考察因素,胶凝温度为评价指标,采用二次多项式模型描述评价指标与2个因素之间的数学关系,以此确定优化处方,并加以验证。
结果根据二次多项式模型,发现2个考察因素与评价指标之间存在可信的定量关系,其中泊洛沙姆407、泊洛沙姆188的最佳用量分别为19.37%、2.73%。
结论采用星点设计-效应面法得到了基于二次多项式的苍艾油包合物-鼻用温敏原位凝胶处方最优模型,处方工艺稳定可行,实现了该原位凝胶的处方优化。
Abstract:Objective To optimize the preparation technology of Cangai volatile oil dextrin inclusion compound/ in situ nasal thermosensitive gel by the central composite design-response surface method. Methods In the design,the investigation factors were the amounts of poloxamer 407 and poloxamer 188,and the evaluation index was the gel temperature. Quadratic models were used to evaluate the mathematic relation between the evaluation index and two investigation indexes to identify the optimum prescription,and then the optimum prescription was verified. Results According to the quadratic models,it was found that there was reliable quantitative relation between the evaluation index and two investigation indexes,among which the optimum dosage was 19.37% for poloxamer 407 and 2.73% for poloxamer 188. Conclusion The optimum model of Cangai volatile oil dextrin inclusion compound/ nasal thermosensitive gel can be obtained from central composite design-response surface method based on quadratic models. This method is reliable and feasible,which can realize the prescription optimization of the in situ gel.Key words:Cangai volatile oil;dextrin inclusion compound;in situ nasal thermosensitive gel;central composite design-response surface method蒼艾挥发油系以熊磊教授预防上呼吸道感染的临床效验方为基础,选用含挥发油成分较多、气味清香、抗菌谱广、抗菌能力强并有一定增强免疫作用的中药组方[1]。
《2024年星点设计-效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺》范文
《星点设计-效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺》篇一星点设计——效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺一、引言随着现代医药技术的不断发展,口崩片作为一种新型的口服药物制剂,因其快速崩解、易于服用等特点,越来越受到医药行业的关注。
盐酸多奈哌齐作为一种治疗阿尔茨海默病的药物,其口崩片剂型的研发对于提高药物的生物利用度和患者用药体验具有重要意义。
本文以星点设计为指导,采用效应面法对盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺进行优化,以期提高产品的质量和稳定性。
二、材料与方法1. 材料盐酸多奈哌齐原料、辅料、填充剂、润滑剂等。
2. 方法(1)根据星点设计原理,确定制备工艺中的关键因素和水平。
(2)采用效应面法,通过实验设计,探究各因素对产品性能的影响。
(3)通过优化实验结果,确定最佳的制备工艺参数。
三、实验设计与结果1. 星点设计根据文献资料和前期实验结果,确定制备工艺中的关键因素包括:原料与辅料的配比、混合时间、干燥温度和时间等。
将这些因素分为多个水平,形成星点设计表。
2. 效应面法实验按照星点设计表进行实验,记录各组实验的口崩片崩解时间、硬度、外观等指标。
通过数据分析,绘制效应面图,探究各因素对产品性能的影响。
3. 优化实验结果根据效应面图,确定各因素对产品性能的最佳水平。
在此基础上,进行进一步的实验验证,得到最佳的制备工艺参数。
四、结果与讨论1. 结果经过优化后的制备工艺,盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的崩解时间明显缩短,硬度适中,外观良好。
同时,产品的稳定性和生物利用度得到提高。
2. 讨论(1)星点设计能够有效地确定制备工艺中的关键因素和水平,为后续的优化实验提供指导。
(2)效应面法能够直观地反映各因素对产品性能的影响,有助于全面了解制备工艺的优化方向。
(3)通过优化制备工艺参数,可以提高盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的质量和稳定性,从而提高患者的用药体验和治疗效果。
五、结论本文采用星点设计和效应面法对盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺进行了优化。
星点设计
静思笃行 持中秉正
3 .确定考察指标
指标测定值(可设多个)
Y1
Y2
Y3
Y4
Y5
OD值 Y6
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(1 ) 各效应分别求“归一值“ Hassan法:
对于越小越好的效应:dmin=(ymax-yi)/(ymax-ymin) 对于越大越好的效应:dmax=(yi-ymin)/(ymax-ymin)
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析因设计
优点:考察全面 缺点:实验次数太多
正交设计
优点:均匀分散、整齐可比 缺点:精度不够、预测性差
均匀设计
优点:均匀分散 缺点:精度不够 预测性差
设计 方法
星点设计
优点:精度高 预测性强
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名称辨析:central composite design (CCD)星点设计! 主要特点:多因素五水平,由二水平的 析因设计加上中心点和星点组成。 五水平:,1,0
星点设计——效应面法的应用
作者:王洋
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汇报概要
• 1 星点设计-效应面法的简介
• 2 星点设计-效应面法应用流程
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效应面优化法 (Response Surface Methodology, RSM)是集 数学和统计学方法于一 体的实验设计,首先通 过描绘效应对考察因素 的效应面,然后从效应 面上选择较佳的效应区, 从而最终回推出自变量 取值范围,即最佳实验 条件的优化法。
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(3) 中心点部分( 0 )
星点设计-效应面法优化膏方煎煮工艺
星点设计-效应面法优化膏方煎煮工艺
朱亮;王群星;王秀敏;颜梅;徐菲拉
【期刊名称】《中国医院用药评价与分析》
【年(卷),期】2018(018)010
【摘要】目的:优化膏方常用药材的煎煮工艺.方法:采用星点设计-效应面法,以料液比、煎煮时间为自变量,以出膏率为因变量,通过对自变量各水平的多元线性回归及二项式拟合,用效应面法选取最佳工艺,同时进行预测分析.结果:确定较优煎煮工艺为11.8倍量水,煎煮2次,每次2.4h.煎煮预测值与理论值偏差3.34%,二项式拟合复相关系数r=0.917 0.结论:星点设计-效应面法优化的膏方煎煮工艺操作简单,精密度高,可预测性较好.
【总页数】4页(P1377-1380)
【作者】朱亮;王群星;王秀敏;颜梅;徐菲拉
【作者单位】金华市中心医院中药房,浙江金华321000;金华市中心医院中药房,浙江金华321000;浙江中医药大学药学院,浙江杭州310053;金华市中心医院中药房,浙江金华321000;金华市中心医院中药房,浙江金华321000
【正文语种】中文
【中图分类】R943
【相关文献】
1.星点设计-效应面法优化黄连煮散颗粒煎煮工艺及其与传统饮片化学计量对比研究 [J], 徐晓秋;傅超美;季宁平;彭伟
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星点设计-效应面法优化赤芍总苷自微乳化给药系统
星点设计-效应面法优化赤芍总苷自微乳化给药系统陈立江;刘洋;王金晶【摘要】采用星点设计-效应面法优化赤芍总苷自微乳化给药系统的处方.以油相含量及Km值为考察因素,以自乳化时间、透光率、粒径和载药量为评价指标,对实验结果进行模型拟合,用效应面法预测最佳处方为当油相含量为21.41%,Km值为2.48时,其自乳化时间、透光率、粒径、载药量分别为1.62 min、60.1%、76.67nm、259.80mg.g-1.应用星点设计-效应面优化方法能够快速方便准确地得到赤芍总苷自微乳化给药系统的较优处方.【期刊名称】《辽宁大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2013(040)001【总页数】6页(P80-85)【关键词】赤芍总苷;自微乳化给药系统;星点设计;效应面法【作者】陈立江;刘洋;王金晶【作者单位】辽宁大学药学院,辽宁沈阳110036【正文语种】中文【中图分类】R9320 引言赤芍总苷(Total Paeony Glucosides,TPG) 系中药赤芍中的有效部位,具有抗凝血、抗血栓、抗动脉粥样硬化、保护心脏和肝脏、保护脑缺血所致脑损伤及抗肿瘤等广泛的药理作用[1~3].但由于其口服吸收差、生物利用度低[4],极大地限制了其临床应用.自微乳化给药系统(Self-Microemulsifying Drug DeliverySystem,SMEDDS)是难溶性和难吸收药物的优良载体,能够显著提高口服吸收差的药物的生物利用度[4].本实验通过正交试验选择具有较高生物相容性的表面活性剂(Cremophor RH40)、助表面活性剂(Transcutol P)以及油相(油酸乙酯)制备赤芍总苷自微乳化给药系统来提高药物的生物利用度.效应面优化法(Response Surface Methodology,RSM) 和星点设计(Central Composite Design,CCD) 是国内外近年来常用的集数学和统计学方法于一体的优化设计方法[5],具有简便、实验次数少、可利用三维效应面选择较佳的效应区,从而回推出自变量取值范围即最佳实验条件的优化法.本实验利用这一优化方法对赤芍总苷自微乳化给药系统进行处方优化,得到制剂的最佳处方组成.1 仪器与试药1.1 仪器Zetasizer Nano ZS 纳米粒度及zeta电位分析仪(英国malvern仪器公司);2550型紫外分光光度计(岛津国际贸易有限公司);莱比伦3500G型高效液相色谱仪(美国SSI公司);AL104 电子天平(瑞士Mettler Toledo),DF-101S集热式恒温加热磁力搅拌器(巩义市英峪予华仪器厂).1.2 试药赤芍总苷(赤芍中提取,实验室自制,其中芍药苷≥45%),IPM、Transcutol P、Labrasol(法国 Gattefosse 公司),Cremophor RH40(德国BASF公司),油酸乙酯(上海飞祥化工厂),聚山梨酯80(天津市博迪化工有限公司),油酸(国药集团化学试剂有限公司),聚乙二醇-400、1,2-丙二醇均为分析纯.2 方法与结果2.1 正交试验筛选处方组成通过单因素的考察,得到影响SMEDDS处方的3个因素,即油相、表面活性剂及助表面活性剂.为找到最优的处方组成,本实验选择油酸乙酯、油酸、IPM作为油相;Cremophor RH40、Tween80、Labrasol作为表面活性剂;Transcutol P、PEG400、1,2-丙二醇作为助表面活性剂,按L9(34)正交表安排试验见表1,进行处方条件的优化.固定Km值分别为9.5∶0.5、9∶1、8.5∶1.5、8∶2、7.5∶2.5、7∶3、6.5∶3.5、6∶4、5.5∶4.5、5∶5、4.5∶5.5、4∶6、3.5∶6.5、3∶7、2.5∶7.5、2∶8、1.5∶8.5、1∶9、0.5∶9.5,逐渐增加油相的比例(油相∶混合表面活性剂=0.5∶9.5、1∶9、1.5∶8.5、2∶8、2.5∶7.5、3∶7、3.5∶6.5、4∶6),制备制剂. 取1 g混合好的处方加入到 100mL 的蒸馏水中,观察乳液的外观,将能够形成澄清微乳液的处方记入三元相图中,用Origin 7.5绘制为三元相图.以能形成微乳的处方点数作为评价指标,微乳的点数越多,区域越大,则处方组成越好.结果见表2、表3:表1 正交因素水平表LevelFactorOil(A)Surfactant(B)Cosurfactant(C)1油酸乙酯CremophorRH40TranscutolP2油酸Tween80PEG4003IPMLabrasol1,2-丙二醇表2 正交试验直观分析表No.Oil(A)Surfactant(B)Cosurfactant(C)PointsofMicroemulsion1油酸乙酯CremophorRH40TranscutolP422油酸乙酯Tween80PEG400363油酸乙酯Labrasol1,2-丙二醇84油酸RH40PEG400305油酸Tween801,2-丙二醇216油酸LabrasolTranscutolP137IPMRH401,2-丙二醇218IPMTween80TranscutolP229IPMLabrasolPEG40011均值128.66731.00025.66724.667均值221.33326.33325.66723.333均值318.00010.66716.66720.000极差10.66720.3339.0004.667表3 正交试验方差分析表LevelsfFP油相(A)178.66725.154>0.05表面活性剂(B)680.667219.634*<0.05助表面活性剂(C)162.00024.673>0.05空白列(D)34.66721.000由直观分析和方差分析结果可见:因素B(表面活性剂)对自微乳化处方有显著性影响,各因素对自乳化区域的影响作用大小为B>A>C.确定最优处方为A1B1C1(C2),结合实验结果,最后确定最优处方为A1B1C1,即油酸乙酯、Cremophor RH40、Transcutol P.2.2 星点实验设计及数据处理2.2.1 星点实验设计结合预实验和相图的考察,依据正交实验结果,选择油相重量百分比(X1,%)与混合表面活性剂的比值(X2,Km=Cremophor RH40/ Transcutol P)作为考察因素,以乳化时间、透光率、粒径和载药量作为评价指标.采用两因素,五水平设计因素水平表,见表4.表4 星点实验的因素水平表VariablesLevel-1.414-1011.414X1(Oil%,w/w)1013.6622.5031.3435X2(Km)0.6661.1542.3333.5124 其中自乳化时间的测定方法为:采用药物溶出度仪,桨法,转速50 rpm,温度37±1 ℃,乳化介质为500 mL蒸馏水,在搅拌下用注射器将0.5 g SMEDDS注入蒸馏水中,于0.5、1、1.5、2、5、7、10、20、30 min,1 h、2 h取液3 mL,在230 nm处测定吸收度,当所测时间点的吸光度值不变时,认为这一时间自微乳化制剂已经乳化完全,即为其自乳化时间.对取值越小越好的效应和取值越大越好的效应采用Hassan方法[7]分别进行“归一值”求出综合指标D.D=(d1d2Kdk)1/K式中,K为评价指标数;D为综合指标.对于取值越小越好的评价指标,可以用式1计算;(1)对于取值越大越好的评价指标,可以用式2计算.(2)式(1)和式(2)中Ymin代表最小的可能值,Ymax代表最大的可能值,Yi代表评价指标的实测值,d为各指标的归一值.对于赤芍总苷自微乳化制剂,四个评价指标中,乳化时间和粒径取值是越小越好,而透光率和载药量取值是越大越好.根据实验可得出:对于自乳化时间,Ymin=0.4 min,Ymax=11 min;粒径,Ymin=50 nm,Ymax=150 nm;透光率,Ymin=55%,Ymax=75%;载药量,Ymin=220 mg·g-1,Ymax=320 mg·g-1.2.2.2 模型拟合对星点实验设计的13个实验分别进行乳化时间、透光率、粒径和载药量的试验,并求出每个实验的综合指标D,结果见表5.表5 星点实验结果No.FactorOil(%)KmY1self-emulsifytime/minY2transmittance/%Y3meandiameter/nmY4drugloading/ mg·g-1D131.343.512561.0110222.750.245231.341.1540.574.0126.67265.770.5763 13.663.512559.766.67279.660.527413.661.154159.3100312.580.5675352.33 3172.1143.33225.280.2366102.3330.557.176.67296.230.502722.54.000758.6 60.00257.800.412822.50.666271.0123.33306.370.646922.52.3331.560.873.3 3261.210.5491022.52.3331.560.476.67261.910.5351122.52.333257.178.3326 9.670.4331222.52.3331.557.876.67265.340.4631322.52.3331.560.176.67262. 500.530采用Design Expert 6.0软件,以评价指标分别对各因素进行多元线性、二项式及三项式拟合,结果显示四个评价指标和综合指标都是二项式拟合的R值最大,表明二项式拟合的最好,得到各指标的二项式方程的系数见表6.表6 各评价指标的回归方程的系数ResponseInterceptX1X2X21X22X1X2RY(1)1.600.0261.95-0.361.510.120.9922Y(2)59.244.65-3.772.382.48-3.350.9756Y(3)76.3320.53-17.4516.837.674.170.9829Y(4)264.13-25.51-18.08-1.998.67-2.520.9965D0.50-0.081-0.088-0.0590.021-0.0730.96122.2.3 效应面优化各效应值的效应面曲线显示了油相(oil%,X1)和Km(X2)分别对各指标的影响,结果见图1.由图1可见,在一定范围内,随着X2的增加,自乳化时间、透光率、载药量随之均有一定程度的增加,而粒径稍有减小;随着X1的增加,粒径、透光率均有明显的增加,而对自乳化时间和载药量的影响不大.本课题要求赤芍总苷自微乳化给药系统的自乳化时间不能超过2 min,粒径小于100 nm,故选取各因素的最佳取值范围见表7.图1 自乳化时间、透光率、粒径、载药量的效应面的三维图表7 预测的各因素最佳范围FactorY(1)Y(2)Y(3)Y(4)X117~2219~2518~2318~24X21.8~2.51.5~2.51.8~2.81.9~2.6根据各指标的预测范围及实验综合评价,经Design Expert 6.0 处理得到最佳处方条件为:X1=21.41,X2=2.48,即油酸乙酯为21.41%,Cremophor RH 40与Transcutol P的比值(Km)为2.48∶1.2.2.4 最佳处方条件的验证对最佳处方条件进行乳化时间、透光率、粒径和载药量进行测定,结果见表8,其中偏差=(预测值-实测值)/预测值.表8 星点设计-效应面优化方法的验证ResponsePredictedValueActualValueDeviation(%)Y1(min)1.601.62-1.25Y2(%)59.260.1-1.52Y3(nm)76.3376.67-0.45Y4(mg·g-1)264.13259.801.64D0.5020.520-3.59由上表可见,各指标偏差均小于5%,说明星点设计-效应面优化方法具有较好的预测效果,二项式拟合良好,得到的拟合方程能够准确地描述因素与指标的关系.3 讨论在工艺优化和处方筛选过程中,常常同时考察多个因素对结果的影响,并对结果进行优化.大多数情况下,各因素间存在交互作用而对效应的影响并非线性,而国内一般采用正交设计和均匀设计优化制备工艺,筛选优化处方,即用线性数学模型进行拟合,实验次数虽少,但精度不够,预测性较差.效应面优化法为一循序渐进的方法,根据单因素实验的结果,确定因素水平的极大值和极小值,再根据效应面设计的方法确定其他几个水平,更具科学性,因其实验次数少、并可进行线性或非线性拟合的实验设计方法,已在制剂工艺及处方筛选优化中得到了一定范围的应用[8].本文通过星点设计-效应面法对赤芍总苷自微乳化给药系统的处方进行优化,建立了乳化时间、透光率、粒径和载药量多个评价指标与油相、Km值之间的二项式模型,绘制了二项式模型效应面图;通过效应面曲线的优化及软件处理,得到了赤芍总苷自微乳化制剂的最优处方区域;通过处方验证及方差分析表明,所得模型具有较高的可信度,且星点设计-效应面法预测性良好,按此处方得到的赤芍总苷自微乳化制剂的各项评价指标均符合要求,为星点设计-效应面法在自乳化制剂中的深入研究奠定基础.参考文献:[1] Deng H,Yan CL,Xiao T,et al.Total glucosides of Paeonia lactiflora Pall inhibit vascular endothelial growth factor-induced angiogenesis[J].J Ethno-pharmacology,2010,127(3):781-785.[2] 刘超,王静,杨军.赤芍总甙活血化瘀作用的研究[J].中药材,2000,23(9):557-560.[3] 刘芳.赤芍总苷对急性心肌缺血犬的保护作用及其机制[D].长春:吉林大学硕士学位论文,2005.[4] Liu ZQ,Jiang ZH,Liu L,et al.Mechanisms responsible for poor oral bioavailability of paeoniflorin:role of intesinal disposition and interactions with sinomenine[J].Pharm Res,2006,23(12):2768-2780.[5] Wu W,Wang Y,Que L.Enhanced bioavailability of silymarin by self-microemulsifying drug delivery system[J].Eur J PharmBiopharm,2006,63(3):288-294.[6] Wu X G,Li G,Gao Y L.Optimization of preparation of Nalmefene-loaded sustained-release microspheres using central composite design[J].Chem Pharm Bull,2006,54(7):977-981.[7] 甘良春,侯世祥,毕岳琦,等.星点设计-效应面法优化丹参酮ⅡA纳米粒的制备工艺[J].中国药学杂志,2007,42(10):758-761.[8] 刘艳杰,项荣武.星点设计效应面法在药学试验设计中的应用[J].中国现代应用药学杂志,2007,24(6):455-457.。
星点设计-效应面法优化尼可地尔脉冲迟释片处方
星点设计-效应面法优化尼可地尔脉冲迟释片处方冯敏;林宁【期刊名称】《医药导报》【年(卷),期】2016(035)008【摘要】目的:应用星点设计-效应面法优化尼可地尔脉冲迟释片制剂处方。
方法采用干法压制包衣法制备尼可地尔脉冲迟释片,以包衣中羟丙甲基纤维素(HPMC)、乙基纤维素(EC)用量及填充剂比例[(乳糖:微晶纤维素( MCC)]为自变量,4和5 h 累积释药百分率为因变量,计算总评归一值( OD);采用星点设计-效应面法优选制剂处方,并进行处方验证。
结果指标与因素之间采用二项式拟合,r2=0.9701;最优处方为HPMC 88.96 mg、EC 46.21 mg、乳糖与MCC用量比为1.87;实测OD值为0.9782±0.0051,与预测值偏差0.43%。
结论应用星点设计-效应面法优选出了最佳制剂处方,所建立的数学模型预测性良好;按优化处方制备的尼可地尔脉冲迟释片具有良好的体外释药特性。
%Objective To optimize the formulation of controlled-onset extended-release tablets of nicorandilby central composite design-response surface method. Methods The tablets containing nicorandil were prepared bydry-compression coating technique.The influence factors included the amount of HPMC, the amount of EC, and the ratio of lactose/MCC in coating film. The evaluation parameter was Q4 h and Q5 h . The possibly optimal formulation was predicted by response surface method. Results The OD was simulated using second-order polynomial equation and the r2was 0.970 1.Optimal prescription was as follows:HPMC 89.96 mg, EC 46.21 mg, Lactose/MCC1.87.Bias between the observed and predicted values of the OD was within 0.43%. Conclusion The controlled-onset extended-release tablets of nicorandil can release drug quickly in vitro at the predeterminedtime.Central composite design-response surface method can be used to optimize the formulation and the model developed in this study was proved highly predictable.【总页数】4页(P867-870)【作者】冯敏;林宁【作者单位】湖北中医药大学药学院,武汉 430065; 武汉市普仁医院药学部,武汉 430081;湖北中医药大学药学院,武汉 430065【正文语种】中文【中图分类】R972;TQ460.6【相关文献】1.星点设计-效应面法优化脂溶性丹参提取物速释滴丸处方工艺 [J], 符少莲;冯翠娟;李沙2.星点设计-效应面法优化富马酸美托洛尔脉冲控释片最佳处方 [J], 张栋;孙晓燕;顾纪锋;李爱国;王德凤;黄桂华3.星点设计-效应面法在阿魏酸哌嗪脉冲释药片处方优化中的应用 [J], 王乐;陈晶;薛娜;边虹铮;杨欣4.星点设计-效应面法在酒石酸美托洛尔缓释微丸处方优化中的应用 [J], 黄健;高春生;单利;梅兴国5.星点设计-效应面法优化杜仲漂浮型脉冲释放片处方的研究 [J], 耿燕娜;常杰;娄婷婷;尹元元;武毅君因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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四、CCD效应面法操作步骤
4.1 考察因素水平范围的确立
• 事实上,效应面优化法为一循序渐进的方法,试验者可从 任一水平入手,这时可能离较优区较远,效应面的弯曲度 不大,可用较简单的线性模型模拟,通过线性模型采用最 速下降法 (steepest descent) 向较优区逼近。当进入较优 区后,该处面弯曲度增大,表明线性模型模拟已不再适 合,须用两次以上的非线性数学模型拟合,选取该处因素 水平范围以获得较佳优化效果。
6. 00
以X1为例:代码 -1所对应的物理量X的计算
(1) (1.732) 1.732 (1.732)
X 50.00
90.00 50.00
求解得X=58.45
四、CCD效应面法操作步骤
4.2 效应面设计
CCD表由三部分组成: • (1) 2k或2k×1/2析因设计。 • (2) 极值点。由于二水平的析因设计只能用作线性考察,
二、CCD效应面法基本概念
• 自x2,变…量,与x效n表应示变;量考:察所指考标察称的结因果素或为为自效变应量变,量用x1, (response) ,用y表示。CCD效应面优化法主要考察自 变量对效应变量的作用并对其优化。自变量必须连续 且可由试验者准确控制。
• 效应面与效应面函数:效应与考察因素之间的关系可 用差)函,数则y f=称f (为x1效,应x2,面…函,数x,n)该+ε函表数示所(ε代为表噪的音空即间偶曲然面误 称为效应面。
需再加上第二部分极值点,才适合于非线性拟合。 如果以坐标表示,极值点在坐标轴上的位置称为轴 点(axial point)或星点(star point),表示为(±λ, 0,…,0),(0,±λ,…,0),…, (0,0,…, ±λ)。星点的组数与因素数相同。 • (3) 一定数量的中心点重复试验。
实例:采用星点设计效应面法优选远志的提取工艺。
• 在确定各因素水平的极大(+λ)和极小值(-λ)以后,依据 水平代码分别求出+1,0,-1所代表的物理量。±1,0水 平的安排遵循任意两个物理量之间的差值与对应代码之 间差值成等比的原则。
四、CCD效应面法操作步骤
4.2 效应面设计
实例:采用星点设计效应面法优选远志的提取工艺。
水平( levels) +1. 732
一、引言
效应面法 (response surface methodology RSM) 主要有三种常用的试验设计方案:Box-Behnken 设计 (BBD)、均匀外壳设计 ( Uniform Shell Design,USD) 和星点设计 (Central Composite Design,CCD) 又称 中心组合设计( Central Composite Design,CCD) 。
• 模拟效应面与模拟效应面函数:在实际操作中,常用 近' 称似为函模数拟y效= f应' (面x1函,数x2,,…该,函x数n)所+ε代估表计的真空实间函曲数面f,为则模f 拟效应面,也是优化法实际操作效应面。
二、CCD效应面法基本概念
• 效应面可用三维效应面图(或称因变量面图)或者二维等高 线图表示。从效应面上可以直观地找到自变量取不同值时 的效应值,反过来在效应面上选取一定效应值亦可以找出 相对应的自变量取值,即在效应面上选定较佳效应值范围 后可对应求出较佳试验条件。
四、CCD效应面法操作步骤
4.1 考察因素水平范围的确立
• 一次模型拟合可用单纯形设计法,国内常用的正交和均匀 设计亦可。循序渐进法确定水平范围虽然较准确,然而操 作繁琐,耗时长,目前多数研究者均采用在预试验的基础 上凭经验直接确定水平范围的办法,一般所选范围为实验 所允许的最大可能取值范围,效果亦良好。
三、CCD效应面法基本原理
• 宏观上讲,效应面优化法就是通过描绘效应对考察因素的 效应面,从效应面上选择较佳的效应区,从而回推出自变 量取值范围即最佳实验条件的优化法。使用起来直观、方 便、效果较好。
• 简单地说,效应面优化法就是通过拟合效应变量对考察因 素变量的效应面,即函数f不可能用数学模型表述,效应 对因素的真实效应面只是假想的,但可以用某一数学模型 f ' 近似地模拟函数f,依据该模型可以描绘效应面,从效 应面上选择最优的效应域,利用f’求得自变量x1, x2,…, xn取值范围即最佳试验条件的优化法。数学模型f与f ' 的近 似程度直接关系到效应面的近似程度与优选条件的准确度。
表1 因素水平表
因素(factors)
(X1)乙醇浓度/% (X2)提取时间/min
90. 00
200. 00
(X3)溶剂量/倍 14. 00
+1
81. 55
166. 19
12. 31
0
70. 00
120. 00
10. 00
-1
58X. 45
73. 81
7. 69
-1. 732
50. 00
40. 00
• 模型拟合的优劣可用方差分析进行判断。效应与因素之间的 关系一般为非线性的,与此对应的效应面一般有所弯曲。这 时再使用线性模型就显得不合适了,须用二次以上的多元非 线性方程式。多元非线性拟合是一项非常复杂的工作。
• 目前,处理数据的统计软件有:SAS (Statistcal Analysis System)、Design Expert、SPSS (Statistcal Package for the Social Science )、STAT (STATISTICA)。
四、CCD效应面法操作步骤
4.1 考察因素水平范围的确立 实例:采用星点设计效应面法优选远志的提取工艺。
• 预实验结果显示:回流提取的考查因素为提取次数、乙醇 浓度、提取时间和溶剂量。因提取次数为非连续变量,回 归处理较困难,结合预实验结果和工业生产的实际,暂固 定为2次,其余因素的水平范围据预实验的结果而定。
多元线性回归:F (3,16) =14.1942,P=0.00009<0. 01, r=0.8526。
尽管模型通过检验,但复相关系数较低,拟合度不佳,预测 性较差,因此线性模型不合适。
四、CCD效应面法操作步骤
4.2 多元线性或非线性拟合
实例:采用星点设计效应面法优选远志的提取工艺。
• 二项式: Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X12+b5X22+b6X32+b7X1X2+b8X1X3+ b9X2X3
目的:星点设计效应面法优选远志的提取工艺。 方法:以乙醇浓度,回流时间和溶剂(倍)量为自变量,远志皂苷元
提取率为因变量对自变量各水平进行多元线性回归和二 式拟合,用效应面法选择较佳工艺条件,并进行预测分析。 结果:确定最优提取工艺为乙醇浓度60%,提取时间2. 5 h,溶媒 用量10倍,提取2次,提取率预测值与理论值偏差为-5. 93%, 二项式拟合复相关系r=0. 9790。 结论:星点设计效应面法优选远志的提取工艺,方法简便,预测 性良好。 • 关键词:远志;星点设计;效应面优化法;远志皂苷元;提取工艺
0. 0004
-4. 8344
b6
-0. 2011
0. 1765
-1. 1394
b7
0. 0031
0. 0025
1. 2577
b8
0. 0093
0. 0495
0. 1883
b9
0. 0145
0. 0124
1. 1725
0. 0302 0. 0004 0. 0861 0. 5449 0. 0000 0. 0007 0. 2811 0. 2371 0. 8544 0. 0682
四、CCD效应面法操作步骤
4.3 多元线性或非线性拟合
实例:采用星点设计效应面法优选远志的提取工艺。
• 效应值如表2所示,以远志皂苷元提取率为因变量对各因素 进行多元线性回归和二项式拟合,使用statistica软件包,拟 合模型如下:
• 多元线性回归:Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3 • 多元线性回归以F检验判断模型优劣。
星点设计效应面法
汇报内容
一、引言 二、CCD效应面法基本概念 三、CCD效应面法基本原理 四、CCD效应面法操作步骤
一、引言
在药学制剂工艺优化和处方筛选过程中,常需同时考察 多个因素对结果的影响,并对结果进行优化。当因素水平数 较少时可采用析因设计;较多时需采用实验次数较少的实验 设计优化法。
国内现在用得比较成熟的方法为均匀设计和正交试验设 计方法,虽然上述两种方法在试验处理时可以取得较佳点, 基本可以满足一般试验的要求。但是它们还存在一些问题: 如试验的精度不够,建立的数学模型预测性较差,选择的试 验取值仅仅是接近最佳取值,无法精确找到最佳点,不能灵 敏地考察各因素间的交互作用等等。
-4. 7201
0. 0003
b1
6. 2859
0. 9457
6. 6466
0. 0000
b2
0. 5513
0. 1083
5. 0910
0. 0002
四、CCD效应面法操作步骤
4.2 效应面设计
实验号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15~20
X1
-1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1. 732 +1. 732 0 0 0 0 0
表2 星点实验设计与结果
X2
X3
远志皂苷元 含量(mg/g)
-1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 0 0 -1. 732 +1. 732 0 0 0
-1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 0 0 0 0 -1. 732 +1. 732 0