f2因子法评价

溶出曲线f2

溶出曲线f2
溶出曲线F2是一个在药物制剂研究领域中常用的概念，用于描述药物在溶液中的释放行为。

溶出曲线是通过测定药物在不同时间点从制剂中释放到溶液中的量，从而绘制出的曲线。

F2因子是用于评估溶出曲线相似性的一个指标，其值介于0到100之间。

F2因子的计算方法是将溶出曲线的相似因子（f1）和重现性因子（f2）结合在一起，以获得一个综合的相似性评价。

F2因子的计算公式为：
F2 = 50 - (10× |ln(R) - ln(S)|)
其中，R是参比制剂的累计释放率，S是试验制剂的累计释放率。

F2因子的值越高，表示两种制剂的溶出行为越相似。

通常认为，当F2因子大于50时，两种制剂的溶出行为被认为是相似的。

溶出曲线F2的测定通常采用旋转法或桨法进行。

在旋转法中，将药物制剂置于旋转搅拌的溶液中，通过定时取样并测定药物释放量，绘制溶出曲线。

而在桨法中，将药物制剂置于固定搅拌的溶液中，同样通过定时取样并测定药物释放量，绘制溶出曲线。

需要注意的是，溶出曲线F2的测定结果受到多种因素的影响，如制剂的组成、粒径、表面性质、溶解度等。

因此，在药物制剂研发过程中，需要综合考虑这些因素，以获得具有良好溶出性能的药物制剂。

采用f2因子法评价溶出曲线的相似性需注意的问题

发布日20070806期栏目化药药物评价标题采用f2因子法评价溶出曲线的相似性需注意的问题正文审评四部审评八室马玉楠在制剂的开发研究中，通过对比不同处方之间的溶出曲线，可以较准确地反映药物处方、工艺、生产场地及规模等因素变化对药物体外释放行为的影响。

近年来，国外针对溶出曲线的相似性评价方法报道很多，其中f2因子方法因为计算简单、判定结果可靠，作为评价体外溶出曲线相似性的方法，已经被美国FDA的CDER和欧盟EMEA收载并推荐使用。

F2因子的计算公式为：Rt与Tt分别代表参比和受试制剂第t时间点的平均累积释放度，n为测试点数。

其中如果两条溶出曲线完全一致，则：f2=50×lg(100)=100；如果一批样品释药完全，而另一批尚未开始释药，则有：。

因此，f2的值的范围在0～100，而且f2越大，两条曲线的相似性越高。

事实上即使是相同处方的产品，其批次不同，在溶出曲线上也会有一定的差异。

如果受试与参比制剂溶出曲线的差异不大于参比制剂间溶出曲线的差异，那么就可以认为受试与参比制剂溶出曲线具有相似性。

通常认为，同一处方不同批次的样品，在任一取样点释放度的平均差异不超过10%，是可以接受的。

将10%代入式中计算：。

因此，FDA与EMEA规定：若受试与参比制剂的溶出曲线间的f2值不小于50，则认为两者相似。

在某些情况下，如果对于任一取样点释放度的平均差异的限定不是10%，则可通过计算得出相应的f2值(临界值)。

表1提供了一些释放度平均差异与相应的f2临界值。

表1 释放度平均差异与f2临界值表Table 1 Average difference of drug release percent and f2Limit平均偏差（Average difference） 2% 5% 10% 15% 20%F2临界值（f2 Limit） 83 65 50 41 36f2因子的应用条件及注意事项：1.在进行参比与受试制剂的溶出曲线比较的过程中，时间点间隔无需相等，但两者所取各时间点必须一致，一般除0时外，选择3点以上，即n≥3。

f2因子法评价头孢克肟颗粒溶出曲线相似性

．
’ 通讯作者，Ｅｍａｌｖｐｃｅｇｉｚｔｍ．ｄ．－ｉｉ．ｎｙ＠ｇｈｃｅｕｃ：ｈｎ
６０９
ｆ因子法评价头孢克肟颗粒溶出曲线相似性１
陈伟鸿等
８．％，中检所提供，批号：３５３２００）５２１００ —０８３；头孢
克肟颗粒（试制剂，Ａ）试产品三批，批号分别受－中
为ｌ０２、１０２、１０２，批规模：１万袋）０１５０１６０１７０；
ｐ．磷酸盐缓冲液（ＢＳ７２：Ａ＝．５９．Ｈ７２Ｐ．）００６Ｃ
ＣｈｎＷｅ — ｏｇＳｎ — ａｇＣｈｎ，ｉｉｏＬｕＧｕ — ｏｇａｄＺｈｎ－ｉｇｅｉｎ，ｕＹａｇｙｎ，ｅｇＹｉＨｕＲｕ－ａ，ｉｏｈｎｎａｇＫｅｑｎｈｂ
（ｏｌｇｆｈｎｓｔｉｄｃ，ｕｎｚｏｎｖｒｉｆｈｎｓｅｉｉｅＧｕｎｚｏ１０６ＣｌｅｉｅｅｅａｅｏＣＭａｒＭｅｉＧａｇｈｕＵｉｅｓｙｏｉｅｅｄｃ，ａｇｈｕ５０）ａｔＣＭｎ０
抗生素，特别是对革兰阳性菌中的链球菌属、肺炎
可以有效避免难溶性药物沉淀杯底而漏服药物。头孢克肟在体内溶出度是影响生物吸收性能的重要参数，
球菌、革兰阴性菌中的淋球菌等显示比其它口头孢
服更强的抗菌作用，其作用为杀菌。该药是迄今为

溶出曲线F2的使用

药物溶出曲线一致性评价的气息让不少公司不少战友憋足了气，接下来会怎样发展我不想做任何预测或评论。

但对于固体仿制药，如需做体外溶出曲线考察评价，则首推采用F2因子，这点已经无疑。

近来与同事讨论F2相关方法，各有秉持，虽不是什么大分歧，终归还是不利于工作的开展。

因此笔者有意翻阅谢沐风老师撰写的溶出系列，读后虽觉已多方考虑，但难免无法涵盖工作中遇到的所有情况，故又查找相关的国外文献进行解疑。

自己稍稍总结之后又将谢老师几十页的溶出贴从头学习一遍，且做为“实战”丰富经验。

在此将我的一点心得贴出，希望能为大家的工作稍作一些补充（不仅限于一致性评价，对于3类6类药的开发也适用）。

同时也恳请大家分享一些相关的心得经验。

一、基础原理1、F2因子是一个评价两条相同溶出条件下溶出曲线的相似程度的参考值。

不妨先看其中的计算原理，Rt为参比制剂的溶出量，Tt为自研样品的溶出量，（Rt-Tt）2是同一时间点，参比制剂与自研样品的溶出量的差值的平方。

此刻应该注意到接下来是直接除以n（即样本数），故所谓的F2=50时所代表的10%的偏差是指，所取样品点平均相差10个百分点的标示溶出量，即平均偏差，而不是平均相对偏差。

以下将列举一组数据作为解释（见表一）。

常见的问题是如何取点。

谢沐风老师的溶出系列里面已经分列多种情况，但我思考的是究竟不同选点意味着什么？请见表二。

表二4个自研样品与参比制剂的F2值此处不用在意选点是否符合要求，列举这些并计算旨在揭示选点的奥妙。

参比制剂在第四个时间点溶出85%，计算时随着超过85%的点的增加，F2值有增加的趋势。

样品2的F2之所以减少，是因为74与72两者之间代表的偏差极小，而且样品2的曲线与参比制剂的曲线近似平行，可视为正常波动。

而48到52、32与36那却是个质的不一样。

也因此才有超过85%只取一个点。

表三中，样品1与参比制剂各点差值均不超过8%，F2计得60.03；样品2在第1个点有15%的差异，其他点均少于8%，F2计得51.09；样品3在第3个点有超过12%的差异，其他点均少于10%，F2计得51.20；样品4在第1个点有超过19%的差异，其他点完全一致，F2计得50.06；样品5在第2个点有超过17%的差异，其他点均少于10%，F2计得48.05。

溶出度研究的几点考虑(罗金文)

同品种国内外溶出度方法比较
CHP 吲哒帕胺片以乙醇－ (5:895)为溶出介质、900ml、桨法、以乙醇－水(5:895)为溶出介质、900ml、桨法、为溶出介质 75转 60分钟 65%限度分钟、限度。 75转、60分钟、65%限度。
USP
以pH=6.8缓冲液为溶出介质、900ml、转篮法、 pH=6.8缓冲液为溶出介质、900ml、转篮法、缓冲液为溶出介质 100转 45分钟 75%限度分钟、限度。 100转、45分钟、75%限度。
某片剂不同工艺条件下的溶出曲线比较
100 90 % Dissolved 80 70
Reference Tablets
60 50 0 10 20 30 Time, Minutes 40
Test Tablets
50
60
两条曲线的相似性因子（f2） 28，两条曲线的相似性因子（f2）为28，表明方法可以明显区分出不同质量的产品
f2因子法 f2因子法
相似因子f2比较需满足以下条件：相似因子f2比较需满足以下条件： f2比较需满足以下条件
取样时间点普通制剂：时外至少有3 15、30、普通制剂：除0时外至少有3个，如5、15、30、45min 缓释/控释制剂：除0时外1、2、4h（4h后每间隔2h）缓释/控释制剂：时外1 4h（4h后每间隔2h）后每间隔2h 肠溶制剂：缓冲液中15 30、45、60、120min取样 15、肠溶制剂：缓冲液中15、30、45、60、120min取样每个处方样品至少采用12个剂量单位采用12个剂量单位。每个处方样品至少采用12个剂量单位。计算时溶出达到85%以上的时间点只能选取一个。 85%以上的时间点只能选取一个计算时溶出达到85%以上的时间点只能选取一个。普通制剂：药物溶出90%以上或达到溶出平台； 90%以上或达到溶出平台普通制剂：药物溶出90%以上或达到溶出平台；缓释/控释制剂、肠溶制剂：药物释放80% 80%以上或达到释放缓释/控释制剂、肠溶制剂：药物释放80%以上或达到释放平台

(完整版)溶出相似性F2因子评价法计算程序20161012

使用说明：pH4.0时间点个数n6n 参比制剂溶出度%Rt自制制剂溶出度%Tt114.2020.50241.4040.00354.7054.30470.6071.20576.0077.10686.9088.30f2因子水时间点个数n6n 参比制剂溶出度%Rt自制制剂溶出度%Tt116.0014.00257.0052.00378.0077.00492.0090.00f2因子pH1.2时间点个数n3n 参比制剂溶出度%Rt自制制剂溶出度%Tt116.0011.00283.0036.00394.0065.00f2因子计算公式只允许修改黄色部分数据若时间点数超过5个，请在黄色部分3、4行之间插入行若时间点数少于5个，请在黄色部分3、4行之间删除行f2因子时间点个数n6 n参比制剂溶出度%Rt自制制剂溶出度%Tt 116.0014.00581.0052.00691.0077.00f2因子（Rt-Tt）*（Rt-39.691.960.160.361.211.9645.348.55666666734.1859531476.69238465（Rt-Tt）*（Rt-Tt）42514346.66666666738.7298334679.40228148（Rt-Tt）*（Rt-Tt）2522098413075#DIV/0!插入行删除行0.0020.0040.0060.0080.00100.00释放度%#DIV/0! #DIV/0!（Rt-Tt）*（Rt-Tt）48411961041174.57.570111641 43.955114220.00%20.00%40.00%60.00%80.00%00.00%012345时间min原研与自制样品溶出曲线拟合（水）原研自制。

研究固体药物制剂的体外溶出度的评价方法和统计分析方法

研究固体药物制剂的体外溶出度的评价方法和统计分析方法摘要：目的比较固体药物制剂的体外溶出度的评价方法和统计分析方法，探讨相似因子法和Chow法的优缺点和适用范围。

方法选取四种不同的固体药物制剂（片剂、胶囊剂、颗粒剂和缓释剂），按照中国药典规定的方法进行体外溶出度试验，计算相似因子（f2）和Chow法的统计量（T、U、L），并进行对比分析。

结果相似因子法能够综合反映溶出曲线的形状和大小，适用于溶出曲线较为平滑的药物制剂。

Chow法能够分别评价溶出曲线的斜率和截距，适用于溶出曲线较为陡峭或有拐点的药物制剂。

对于同一种药物制剂，两种方法的结果可能不一致，需要结合实际情况进行综合判断。

结论相似因子法和Chow法各有优劣，不能一概而论。

在评价固体药物制剂的体外溶出度时，应根据药物制剂的特点和溶出曲线的特征，选择合适的方法，或者综合运用两种方法，以提高评价的准确性和科学性。

关键词：固体药物制剂；体外溶出度；评价方法；相似因子法引言固体药物制剂是指将药物与辅料混合，经过一定的工艺制成的固态制剂，如片剂、胶囊剂、颗粒剂和缓释剂等。

固体药物制剂的体外溶出度是指在模拟人体消化液中，药物从制剂中释放出来并溶解在溶液中的程度和速度。

体外溶出度是评价固体药物制剂质量和生物利用度的重要指标，也是药物研发和注册的必要条件[1]。

评价固体药物制剂的体外溶出度，需要采用合适的方法和统计分析。

目前，常用的评价方法有两种：相似因子法和Chow法。

相似因子法是根据美国食品药品监督管理局（FDA）提出的指导原则，通过计算两条溶出曲线之间的相似因子（f2），判断两种制剂是否具有相同的溶出特性。

Chow法是根据Chow等人提出的论文，通过对溶出曲线进行线性回归分析，计算两种制剂之间的斜率（T）、截距（U）和位置（L）差异，进而判断两种制剂是否具有相同的溶出特性[2]。

相似因子法和Chow法各有优缺点。

一些临床研究表明[3]，相似因子法能够综合反映溶出曲线的形状和大小，适用于溶出曲线较为平滑的药物制剂。

f2值计算溶出相似要求

F2值计算溶出相似要求概述在药物开发和质量控制中，溶出测试是评价药物释放性能和质量一致性的关键步骤之一。

为了确保药物的有效性和稳定性，药物溶出曲线需要满足一定的相似性要求。

本文将介绍如何计算F2值来评估药物溶出曲线之间的相似性。

溶出曲线相似性衡量药物溶出曲线相似性的指标主要有Q值和F2值。

其中，Q值是基于相似因子(SF)计算的，而F2值是基于相对预测误差(RPE)计算的。

相似因子（S F）相似因子(S F)是衡量两个溶出曲线相似性的常用指标。

S F的计算公式如下所示：```S F=50*lo g[(1+(1/n)*Σ(t1-t2)^2)^(-0.5)*100]```其中，n为取样时间点数，t1和t2为各时间点的溶出百分比。

相对预测误差（R P E）相对预测误差(R PE)是评价溶出曲线相似性的另一种方法。

RP E的计算公式如下：```R P E=[(Σ(t1-t2)^2)/(Σt1^2)]*100```其中，t1和t2为各时间点的溶出百分比。

F2值的计算F2值是基于相对预测误差(RP E)计算的，其计算公式如下：```F2=50*lo g[(1+(RPE)^0.5*100)^(-1)]```F2值的解释F2值的范围通常在0到100之间，数值越高表示溶出曲线相似性越好。

根据美国药典(U SP)的要求，F2值在50到100之间被认为是合格的，表示溶出曲线具有良好的相似性。

F2值的应用F2值的计算可以帮助药物研发人员和质量控制人员评估药物溶出性能和质量一致性。

通过比较不同批次、不同具体剂型、不同工艺条件或不同包装材料的溶出曲线的F2值，可以及时发现潜在的问题并采取相应的措施。

结论F2值作为衡量溶出曲线相似性的重要指标，在药物开发和质量控制领域发挥着重要作用。

通过对溶出曲线进行F2值的计算和比较，可以有效评估药物溶出性能和质量一致性，为药物研发和质量控制提供科学的依据。

---以上就是关于F2值计算溶出相似要求的文档内容，希望对您有所帮助。

阿奇霉素片的溶出度研究

阿奇霉素片的溶出度研究商鼎【摘要】目的:建立阿奇霉素片的体外溶出度检测方法并进行原研药与仿制药的相似性评价.方法:对该片剂的溶出度测定的基本条件(转速、取样时间、装置、溶出介质)进行筛选,确定溶出参数,用高效液相色谱法测定含量.绘制原研药在不同溶出介质中的溶出曲线.采用f2因子法评价仿制药与原研药的相似性.结果:根据溶出曲线的区分效果将本次溶出介质定为pH 1.2、pH 4.5、pH 6.8和水,阿奇霉素片在四种溶出介质中稳定性良好,RSD小于2%.自制样品与原研药溶出行为相似.结论:该方法可作为处方筛选的依据.【期刊名称】《上海医药》【年(卷),期】2017(038)013【总页数】4页(P63-66)【关键词】阿奇霉素片溶出度溶出曲线;f2因子【作者】商鼎【作者单位】上海上药新亚药业有限公司上海201203【正文语种】中文【中图分类】R927.11阿奇霉素（azithromycin）是第一个十五元环大环内酯类抗生素，也是第一个氮杂内酯类抗生素[1]。

它是由南斯拉夫Sour Pliva公司开发研制的，1988年首先上市，后转让给美国辉瑞（P fi zer）公司[2]。

其作用机理和红霉素相似，通过抑制细菌蛋白质的合成而起作用[3]。

阿奇霉素与红霉素相比最大的特点是对酸稳定，且其在酸中的化学稳定性与其在胃酸中相一致[4]。

已有药理学研究发现，阿奇霉素片生物利用率可达37%，其临床给药次数少，疗程短，被认为是一个很有效的大环内酯类抗生素，临床应用广泛，尤其适合于混合感染的治疗[5-7]。

文献调研发现不同厂家的阿奇霉素片和原研制剂相比生物利用度具有很大差异[8-11]，故对原研制剂和仿制制剂的疗效进行全面的研究是迫切需要的。

阿奇霉素片为普通口服固体制剂，其溶解性和渗透性均较差，属于BCS4类产品，因此需要对其质量进行再评价。

由于口服阿奇霉素片后在人体的胃肠道吸收，故本研究模拟人体胃肠道的环境继续了pH 1.2～6.8的范围的溶出条件摸索。

f2因子法计算电子表格

时间点 n 输入n=7时间点Rt(参比制剂平均累积释放度)Tt(受试制剂平均累积释放度)(Rt-Tt)2127.3127.690.1444238.7138.090.3844351.3550.390.9216466.6965.56 1.2769577.9571.7738.1924679.6977.79 3.61782.6581.122.34098f2=78相似性判断：相似方法说明：PH=7溶出曲线的相似性f2因子法评价Rt与Tt分别代表参比和受试制剂第t时间点的平均累积释放度，n为测试点数。

其中如果两条溶出曲线完全一致，则：f2=50×lg(100)=100；如果一批样品释药完全，而另一批尚未开始释药，则有：因此，f2的值的范围在0～100，而且f2越大，两条曲线的相似性越高。

事实上即使是相同处方的产品，其批次不同，在溶出曲线上也会有一定的差异。

如果受试与参比制剂溶出曲线的差异不大于参比制剂间溶出曲线的差异，那么就可以认为受试与参比制剂溶出曲线具有相似性。

通常认为，同一处方不同批次的样品，在任一取样点释放度的平均差异不超过10%，是可以接受的。

将10%代入式中计算：因此，FDA与EMEA规定：若受试与参比制剂的溶出曲线间的f2值不小于50，则认为两者相似。

-101030507090110 123456 78平均累积释放度(%)时间点溶出曲线相似性f2因子评价Rt(参比制剂平均累积释放度)Tt(受试制剂平均累积释放度)f2因子的应用条件及注意事项：1.在进行参比与受试制剂的溶出曲线比较的过程中，时间点间隔无需相等，但两者所取各时间点必须一致，一般除0时外，选择3点以上，即n≥3。

2.f2计算公式只适用于受试与参比制剂的平均累积释放度差值<100时的溶出曲线比较（如果二者的差值>100，就会得到一个负值），普通口服制剂要保证药物溶出90%以上，缓释制剂、肠溶制剂药物释放需达到80%以上，或达到释放平台。

溶出曲线相似因子

溶出曲线相似因子(Similarity factor of dissolution curve)是用来评价不同批次或不同制剂之间药物溶出度相似性的指标。

在药品的制剂开发和质量控制过程中，药物的溶出度是一个重要的指标，它反映了药物在体内的溶出动力学和药效。

通过比较不同批次或不同制剂的溶出曲线相似因子，可以判断它们在溶出特性上的相似程度。

溶出曲线相似因子可以通过比较两个溶出曲线的整体形状和溶出度来计算。

常用的计算方法有f1因子和f2因子。

其中，f1因子衡量了曲线上对应时间点的溶出度差异，f2因子衡量了整个溶出曲线的总体相似性。

具体计算公式如下：
f1 = sqrt(Σ(Rt1 - Tt1)^2)/n
f2 = 50*((Σ(Rt1 - Tt1))/(Σ(Rt1 + Tt1)))
其中，Rt1为参考制剂的累积溶出度百分比，Tt1为待测制剂的累积溶出度百分比，n为采样点数。

根据药品监管部门的相关规定，通常要求f1因子在0.5到1.0之间，f2因子在50到100之间，越接近1或100则说明两个溶出曲线越相似。

通过计算溶出曲线相似因子，可以评价不同批次或不同制剂之间的溶出特性是否相似，以此来判断制剂的质量和一致性。

f2相似因子计算实例

f2相似因子计算实例相似因子（F2-factor）是一种统计方法，用于评估不同因素之间的相似性。

它常用于生物信息学、数据挖掘和统计分析中，可以揭示数据集中的潜在模式和关联规律。

在本文中，我们将通过一个实例来解释如何使用F2相似因子计算方法。

假设我们有一个包含若干个样本的数据集，每个样本包含多个因素（如年龄、性别、收入等）。

我们想要研究这些因素之间的相似性，并找出其中的潜在模式。

下面是一个示例数据集：样本1：年龄25，性别男，收入5000样本2：年龄30，性别女，收入6000样本3：年龄35，性别女，收入7000样本4：年龄40，性别男，收入8000为了计算F2相似因子，我们首先需要将数据转化为数值型数据。

在这个例子中，我们可以将性别转化为二进制变量（0表示男性，1表示女性）。

经过转化后，数据集变为：样本1：年龄25，性别0，收入5000样本2：年龄30，性别1，收入6000样本3：年龄35，性别1，收入7000样本4：年龄40，性别0，收入8000接下来，我们可以使用F2相似因子计算公式计算每对因素之间的相似度得分。

在这里，我们需要计算年龄、性别和收入之间的相似度。

对于每一对因素，我们可以分别计算其相似度得分。

例如，对于年龄和性别之间的相似度，我们可以使用下面的公式来计算：F2相似因子=(2*(a+b))/(2*(a+b)+c+d)其中，a表示同时具有特定年龄和性别的样本数量，b表示具有特定年龄但不具有特定性别的样本数量，c表示不具有特定年龄但具有特定性别的样本数量，d表示既不具有特定年龄也不具有特定性别的样本数量。

对于年龄和性别之间的相似度，我们可以计算得到：a=0（样本1不具有特定年龄和性别的组合）b=1（样本2具有特定年龄但不具有特定性别的组合）c=2（样本3和样本4不具有特定年龄但具有特定性别的组合）d=1（样本1、样本3和样本4既不具有特定年龄也不具有特定性别的组合）将这些值代入公式，我们可以计算得到年龄和性别之间的相似度得分：F2相似因子=(2*(0+1))/(2*(0+1)+2+1)=0.4类似地，我们可以使用相同的方法计算其他因素之间的相似度得分。

盐酸氟桂利嗪胶囊溶出度研究及一致性评价分析

盐酸氟桂利嗪胶囊溶出度研究及一致性评价分析党金虎;汪麟;刘利群;白政忠【摘要】目的:改进盐酸氟桂利嗪胶囊的溶出度测定法,并通过多条溶出曲线考察其与参比制剂的一致性.方法:分别以水、pH=1.2盐酸溶液、pH=3.5醋酸盐缓冲液、pH=6.8磷酸盐缓冲液900 mL为溶出介质,转速为100rpm,采用高效液相色谱法于253nm测定.通f2因子法与AV值法对溶出结果进行了一致性评价.结果:氟桂利嗪在0.11～11.12μg/ml与峰面积呈良好的线性关系(r=0.9997);平均回收率为99.1％,RSD为0.49％;在4种溶出介质中,样品与参比制剂溶出行为有很大差异.结论:改进后方法准确、可靠,可用于盐酸氟桂利嗪胶囊溶出度评价.溶出行为差异归结原因可能由其处方、工艺以及原料来源等引起.【期刊名称】《黑龙江医药》【年(卷),期】2018(031)004【总页数】5页(P713-717)【关键词】盐酸氟桂利嗪胶囊;溶出度;一致性评价【作者】党金虎;汪麟;刘利群;白政忠【作者单位】黑龙江省食品药品检验检测所哈尔滨150001;黑龙江省食品药品检验检测所哈尔滨150001;黑龙江省食品药品检验检测所哈尔滨150001;黑龙江省食品药品检验检测所哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】R9271 研究背景1.1 品种信息氟桂利嗪为非BCS2类药物，即高溶解性药物，通过文献检索发现氟桂利嗪在溶液中共有四种存在形式[1]，见图1，其中（A）为酯溶性，当溶液pH值大于6时，随pH值升高含量增大；（C）为水溶性，pH小于4时，随pH值降低含量增大。

（B）和（D）在pH值2-8之间大量存在，以形式B为主。

因此，pH值对其溶出速率及最终溶出量影响较大，pH低于1.3本品在水溶液中溶解度较大，pH超过6.8本品在水溶液中溶解度很低。

盐酸氟桂利嗪胶囊pH值对其溶出速率及最终溶出量影响较大，pH低于1.3本品在水溶液中溶解度较大，pH超过6.8本品在水溶液中溶解度很低。

采用f2因子法评价溶出曲线的相似性需注意的问题20070806

采用f2因子法评价溶出曲线的相似性需注意的问题20070806
栏目化药药物评价>>化药质量控制
作者马玉楠
部门审评四部审评八室
正文内容
在制剂的开发研究中，通过对比不同处方之间的溶出曲
线，可以较准确地反映药物处方、工艺、生产场地及规模等
因素变化对药物体外释放行为的影响。近年来，国外针对溶
出曲线的相似性评价方法报道很多，其中f2因子方法因为计
可以接受的。将10%代入式中计算：。因此，FDA与EMEA
规定：若受试与参比制剂的溶出曲线间的f2值不小于50，则
认为两者相似。
在某些情况下，如果对于任一取样点释放度的平均差异的
限定不是10%，则可通过计算得出相应的f2值(临界值)。表1
提供了一些释放度平均差异与相应的f2临界值。
表1 释放度平均差异与f2临界值表
总之，f2因子法作为定量描述制剂体外溶出曲线相似性的非模型依赖方法，简单易行、结果可靠。当药品处方、生产工艺、生产地点和生产规模等发生变更后，溶出度检查是比较变更前后制剂产品相似性或差异程度的重要工具和研究工作的重要内容，同时该方法也为口服固体制剂的处方筛选，产品质量控制、生物等效性评价等提供了有力的判定依据。在进行f2因子比较试验时要特别注意样本量、样本批间差异、溶出取样点等是否满足条件，以保证数据的可靠性。
未开始释药，则有：。因此，f2的值的范围在0～100，而且
f2越大，两条曲线的相似性越高。
事实上即使是相同处方的产品，其批次不同，在溶出曲线
上也会有一定的差异。如果受试与参比制剂溶出曲线的差异
不大于参比制剂间溶出曲线的差异，那么就可以认为受试与
参比制剂溶出曲线具有相似性。通常认为，同一处方不同批0%，是

f2因子法评价头孢呋辛酯片溶出曲线相似性

f2因子法评价头孢呋辛酯片溶出曲线相似性赵昕;王平;马滔【期刊名称】《国际检验医学杂志》【年(卷),期】2014(000)016【摘要】目的：评价自制制剂与原研药的溶出行为相似性。

方法基于药典中的溶出度测定方法，分别考察自制制剂与原研药品在纯水，0．1、0．05 mol/L 盐酸，pH4．5、pH6．8的介质，以及在25、50、75 r/min 转速时的溶出行为，并用f2因子法比较溶出曲线。

结果当转速为50 r/min 在5种介质中，f2因子分别为57．65，79．17，73．56，66．83和62．33；介质为0．1 mol/L 的盐酸，转速为25 r/min 和75 r/min 时，f2值分别为65．35、78．48。

结论自制制剂与原研药各条件下的溶出曲线相似。

【总页数】2页(P2214-2215)【作者】赵昕;王平;马滔【作者单位】重庆科瑞制药集团/有限公司，重庆 400060;重庆科瑞制药集团/有限公司，重庆 400060;重庆科瑞制药集团/有限公司，重庆 400060【正文语种】中文【相关文献】1.采用f2因子法评价不同规格援生力维溶出曲线的相似性 [J], 李君霞;胡泽开;付爱萍;胡静2.f2因子法评价头孢克肟颗粒溶出曲线相似性 [J], 陈伟鸿;宿央央;程怡;胡瑞标;刘国洪;张可擎3.相似因子法评价雷美替胺片自研制剂与原研制剂溶出曲线的相似性 [J], 张琳;刘葵葵;李欣;邢雪敏;王伶4.光纤药物溶出实时测定仪结合f2法评价阿折地平片自制制剂与原研制剂溶出曲线的相似性 [J], 张晖;张伟;郭庆明;萧伟5.头孢呋辛酯片处方工艺研究及溶出曲线一致性评价 [J], 刘海席;柳世萍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

相似因子f2指导原则

相似因子f2指导原则引言相似因子f2指导原则（也称为函数学习因子）是机器学习领域中一种用于评估特征选择算法效果的指标。

它能够帮助我们理解特征在模型中的相对重要性，从而指导我们进行特征选择和模型优化。

本文将介绍相似因子f2指导原则的相关概念、计算方法以及在实际应用中的应用示例。

相似因子f2的定义相似因子f2是一种衡量特征选择算法表现的指标，它基于卡方检验统计量的计算结果得出。

相似因子f2的值越大，表示特征与目标变量之间的相似度越高，对模型的贡献越大。

相似因子f2的计算方法相似因子f2的计算方法涉及到特征选择算法和卡方检验统计量的相关概念。

首先，我们需要选择一种特征选择算法，例如递归特征消除法（R ec ur si ve Fe at ur e El im in at io n，简称RF E），该算法可以根据模型的性能不断剔除对模型贡献较小的特征。

然后，我们针对每一个特征应用卡方检验统计量，计算特征与目标变量之间的相关性。

最后，根据卡方检验统计量的结果，计算相似因子f2的值。

相似因子f2的计算公式如下所示：f2=(pr ec is io n*rec a ll)/((be ta^2*pr e ci si on)+re ca ll)其中，p re ci si on表示精确率，re ca ll表示召回率，b eta为平衡参数，用于调节精确率和召回率的权重。

通过调节b et a的值，我们可以根据具体需求来平衡模型的性能。

相似因子f2的应用示例相似因子f2在机器学习中有着广泛的应用，下面将介绍几个常见的应用示例。

特征选择特征选择是机器学习中一个重要的步骤，它能够帮助我们减少特征空间的维度，提高模型的效率和准确性。

相似因子f2可以作为一个依据，帮助我们选择与目标变量相关性较高的特征，从而提高模型的性能。

模型评估相似因子f2可以用于评估特征选择算法的效果。

通过比较不同特征选择算法的相似因子f2值，我们可以选择性能最好的算法，并构建出更有效的模型。

时间点 n 输入n=5时间点Rt(参比制剂平均累积释放度)Tt(受试制剂平均累积释放度)(Rt-Tt)2134.7634.760256.56230.25384.758918.0625497.8996 3.5721599.72990.518460708f2=74相似性判断：相似方法说明：PH=7溶出曲线的相似性f2因子法评价Rt与Tt分别代表参比和受试制剂第t时间点的平均累积释放度，n为测试点数。

其中如果两条溶出曲线完全一致，则：f2=50×lg(100)=100；如果一批样品释药完全，而另一批尚未开始释药，则有：因此，f2的值的范围在0～100，而且f2越大，两条曲线的相似性越高。

事实上即使是相同处方的产品，其批次不同，在溶出曲线上也会有一定的差异。

如果受试与参比制剂溶出曲线的差异不大于参比制剂间溶出曲线的差异，那么就可以认为受试与参比制剂溶出曲线具有相似性。

通常认为，同一处方不同批次的样品，在任一取样点释放度的平均差异不超过10%，是可以接受的。

将10%代入式中计算：因此，FDA与EMEA规定：若受试与参比制剂的溶出曲线间的f2值不小于50，则认为两者相似。

-101030507090110 123456 78平均累积释放度(%)时间点溶出曲线相似性f2因子评价Rt(参比制剂平均累积释放度)Tt(受试制剂平均累积释放度)f2因子的应用条件及注意事项：1.在进行参比与受试制剂的溶出曲线比较的过程中，时间点间隔无需相等，但两者所取各时间点必须一致，一般除0时外，选择3点以上，即n≥3。

2.f2计算公式只适用于受试与参比制剂的平均累积释放度差值<100时的溶出曲线比较（如果二者的差值>100，就会得到一个负值），普通口服制剂要保证药物溶出90%以上，缓释制剂、肠溶制剂药物释放需达到80%以上，或达到释放平台。

3.受试与参比制剂释放曲线上各时间点的平均累积释放度差异，在平台区达到最小（如果外推到释放100％，差值将为0），在该区域上取样点的增加会直接导致f2值偏大。

相似因子f2符号

相似因子f2符号1. 什么是相似因子f2符号？相似因子f2符号是一种在统计学和数据分析中常用的指标，用于衡量两个变量之间的相关性。

它是皮尔逊相关系数的平方，用于度量两个变量之间的线性关系强度。

相似因子f2符号的取值范围为0到1，值越接近1表示两个变量之间的关系越强。

2. 相似因子f2符号的计算方法相似因子f2符号的计算方法如下：1.首先，计算两个变量的皮尔逊相关系数r；2.然后，将r的值平方，得到相似因子f2符号的值。

相似因子f2符号的计算公式为：f2 = r^23. 相似因子f2符号的意义相似因子f2符号可以用来衡量两个变量之间的线性关系强度。

当相似因子f2符号的值接近1时，表示两个变量之间存在较强的线性关系；当相似因子f2符号的值接近0时，表示两个变量之间的线性关系较弱或不存在。

相似因子f2符号的值还可以用来比较不同变量之间的线性关系强度。

如果两个变量之间的相似因子f2符号的值相等，表示它们之间的线性关系强度相同；如果一个变量的相似因子f2符号的值大于另一个变量的值，表示前者的线性关系强度更强。

4. 相似因子f2符号的应用相似因子f2符号在统计学和数据分析中有广泛的应用，例如：4.1. 相关性分析相似因子f2符号可以用来衡量两个变量之间的相关性。

通过计算相似因子f2符号的值，可以判断两个变量之间的线性关系强度，并进一步分析它们之间的关系。

4.2. 变量选择在建立回归模型或其他统计模型时，相似因子f2符号可以用来选择最相关的变量。

通过计算各个变量与目标变量之间的相似因子f2符号的值，可以选择与目标变量最相关的变量作为模型的输入变量。

4.3. 变量重要性评估相似因子f2符号可以用来评估变量的重要性。

通过计算各个变量与目标变量之间的相似因子f2符号的值，可以判断哪些变量对目标变量的影响更大，从而确定重要的变量。

4.4. 数据可视化相似因子f2符号可以用来绘制散点图或其他图表，帮助我们直观地了解变量之间的关系。