一、紫外分光光度法测定硝苯地平缓、控释片含量（论文文献综述）

沈惠芬^[1]（2018）在《水溶性药物pH调控长时微孔渗透泵控释片的研究》文中进行了进一步梳理LS-川芎嗪（LS-Ligustrazine,LS-TMP）药理作用广泛,在临床上主要用以治疗心脑血管系统疾病,是一种新型的钙离子通道拮抗剂,目前国内己有LS-川芎嗪普通注射剂?片剂?胶囊剂,尚无其缓?控释制剂上市?其临床疗效确切,但生物半衰期较短,约为4h?微孔渗透泵制剂药物以零级速率释放,维持药物治疗浓度同时可减少血药浓度出现“谷峰”现象;不需频繁的给药,可以提高患者的顺应性。本课题以LS-川芎嗪为模型药物,分别制备了片芯含枸橼酸钠和酒石酸钠的两种处方LS-川芎嗪微孔渗透泵控释片。通过枸橼酸钠和酒石酸钠的弱碱性,调控片芯的pH,实现药物长时控释释放。对二者的制剂处方、制备工艺和体外释放行为进行考察,并进行了LS-川芎嗪微孔渗透泵片制剂稳定性考察。本课题选用枸橼酸钠（或酒石酸钠）和乳糖用作片芯主辅料,醋酸纤维素（CA）选作包衣材料,聚乙二醇-400（PEG-400）作致孔剂、柠檬酸三乙酯（TEC）作增塑剂,丙酮、异丙醇为有机包衣溶媒,制备16-24h完全释放的LS-川芎嗪微孔渗透泵控释片。采用FDA推荐的f2相似因子法作为释放度评价指标,研究其包衣工艺、体外释放条件、片芯处方包衣液处方等对释药行为的影响。通过单因素试验考察,找出对16小时内体外累积释放度（R）和曲线拟合度（r）影响较为显着的因素:片芯pH调节剂含量（A,A1枸橼酸钠、A2酒石酸钠）、包衣液致孔剂PEG-400含量（B）及增塑剂TEC含量（C）及包衣增重（D）。将以上四个因素作为自变量,以16h累积释放度（R）和释放曲线的拟合度（r）为考察因变量,采用正交试验设计（Orthogonal 80%,TEC20%,包衣增重:3.5%。按照两个最佳处方进行中试放大试验制备三批LS-川芎嗪微孔渗透泵片进行考察,试验结果显示,体外累计释放度曲线拟合结果符合零级模型,拟合度好（r=0.9950）,16h累计释放度达85%以上。三批验证结果批间相似因子f2为8497左右,说明重现性好。最后,本文考察了LS-川芎嗪微孔渗透泵自制片的稳定性。影响因素实验表明:该制剂在置于60℃高温和4500Lx±500Lx光照条件下10天后稳定,而在置于25℃、RH92.5%±5%10天后,包衣片略微膨胀,片芯有吸湿现象,增重量接近4%,表明本制剂对湿度比较敏感,因此应选择密封性能较好的材料包装;加速试验结果表明:对已包装的三批样品在40℃、RH75%±5%的条件下保存,各项考察指标3个月内均在正常范围内,未发现异常变化,后续试验还在进行中;长期试验结果表明:对已包装的三批样品在25℃、RH60%条件下保存,各项考察指标3个月内未发现明显变化,后续试验还在进行中。

谢美玲,刘世诚,徐贞贞^[2]（2017）在《臭氧氧化去除水溶液中硝苯地平的效能研究》文中指出药物及个人护理品（PPCPs）是近年来备受关注的痕量污染物之一,其浓度在ng/Lμg/L之间。笔者选取硝苯地平作为目标物质,采用臭氧氧化工艺,考察了臭氧浓度、硝苯地平初始浓度、溶液pH、不同水质本底对水中硝苯地平去除效果的影响。通过试验分析得到了最佳的处理条件:臭氧浓度为1.6

王健松,邢盛,李翠芬,徐平声^[3]（2016）在《高效液相色谱法测定依那普利非洛地平缓释片中两组分的含量和含量均匀度》文中研究指明目的建立HPLC法同时测定依那普利非洛地平缓释片中马来酸依那普利和非洛地平的含量和含量均匀度。方法采用ZORBAX SB-PHENYL色谱柱（250 mm×4.6 L-1与峰面积呈良好的线性关系（r=0.9998）;平均回收率为98.2%99.8%,RSD均<2.0%（n=3）。结论本方法操作简便、定量准确、专属性强、重复性好,可用于依那普利非洛地平缓释片的质量评价。

冮怡琳^[4]（2015）在《硝苯地平自微乳的制备及药动学研究》文中认为硝苯地平20世纪70年代源于德国拜耳公司,直至20世纪80年代中期硝苯地平成为了世界最畅销药物之一。但因硝苯地平水溶性差,结晶度较高,见光分解,生物利用度低,普通制剂不良反应发生率高等特点。很大的程度上制约了硝苯地平在临床上的应用,所以提高硝苯地平的稳定性,改善其制剂的不良反应己成为国内外研究的热点问题。本课题欲将硝苯地平开发成SMEDDS。硝苯地平-SMEDDS是以硝苯地平为主药,由油相、乳化剂、助乳化剂等组成。具体研究内容包括：1.方法学建立：在方法学的考查过程中建立了HPLC,考查了线性关系、专属性、精密度、回收率、稳定性、方法重现性。所得数据表明HPLC专属性强,精密度良好,回收率高。HPLC用于硝苯地平-SMEDDS体外的含量测定及硝苯地平油水分配系数的测定,为硝苯地平自微乳的研究奠定了夯实的基础。2.制备工艺研究及质量评价：考察硝苯地平原料在不同辅料中的饱和溶解度,根据所选不同油相、乳化剂的配伍情况以及不同助乳化剂的伪三元相图中微乳区域的大小,确定空白自乳化给药系统的基本处方为CremophorRh-40-TranscutolP-油酸乙酯。绘制空白自乳化给药系统的三元相图,确定处方中油酸乙酯的质量分数为35%,以硝苯地平在空白处方中的溶解度、粒径为指标进行优化,得出处方为：CremophorRh-40为45%,TranscutolP为20%,油酸乙酯为35%,硝苯地平的含量为1%。以自乳化时间为指标,考察制备过程中自乳化时间的影响,确定制备工艺温度为37℃,混合方式为磁力搅拌,搅拌速度为300r/min,搅拌时间为25min。通过考查硝苯地平-SMEDDS的外观、理化性质（粘度、折光率、电导率、Zeta电位）、微观形态、粒径分布和含量测定,对硝苯地平-SMEDDS进行初步质量评价。3.硝苯地平-SMEDDS在大鼠体内的药动学研究：建立了HPLC测定大鼠体内硝苯地平含量的分析方法。研究硝苯地平-SMEDDS在大鼠体内药物动力学,经WinNonlin5.2.1数据统计软件计算硝苯地平-SMEDDS药动学参数,结果表明t1/2=7.59±2.43h, MRT0.t=6.93±84h=由此可见硝苯地平-SMEDDS在大鼠体内吸收效果良好,与硝苯地平普通制剂相比具有一定的缓释作用。因此本课题的研究对扩大硝苯地平的临床给药途径、减少因水溶性差而引起的吸收性差、延长硝苯地平在大鼠体内的作用时间等问题具有一定的理论与实际应用价值。

孔华,刘燕,杨阳,狄忠,刘善堂,梅兴国^[5]（2013）在《HPLC法测定尼莫地平渗透泵控释片的含量及有关物质》文中提出目的建立测定尼莫地平渗透泵控释片含量及有关物质的高效液相色谱法。方法采用Venusil MP C18色谱柱（4.6 mm×250 mm,5μm）,甲醇-乙腈-水（28∶22∶50）为流动相,检测波长238 nm,流速1.0 ml/min,柱温30℃,进样量10μl。结果溶剂、辅料与各杂质对主药无干扰;线性范围为4.00～40.00μg/ml（r=0.9999）;平均回收率为99.60%,RSD为0.72%（n=9）。杂质Ⅰ的检测限与定量限分别为1.3 ng和4 ng。结论本方法是测定该制剂含量及有关物质较理想的方法。

方晓雪^[6]（2013）在《纳米石墨烯修饰电极测定六种有机药物的研究》文中进行了进一步梳理化学修饰电极是当今电分析化学和传感技术的重要研究内容之一。石墨烯基纳米材料是当今材料科学新兴的一个领域,由于其优良的电学、热学、光学及催化性能而被应用于很多领域。本文利用纳米石墨烯基材料制备修饰电极对几种有机药物的电化学行为进行了研究,建立了测定相应药物的电分析方法。本论文由以下几部分组成：利用Nafion和无水乙醇分散纳米石墨烯以制备纳米石墨烯修饰玻碳电极,并研究了非那西汀在纳米石墨烯修饰电极上的电化学行为,建立了测定非那西汀含量的电化学分析方法。在pH为5.0的0.10mol/L的HAc-NaAc缓冲液中,非那西汀在纳米石墨烯修饰电极上出现了一对氧化还原峰,而在裸玻碳电极上只出现一个极小的氧化峰,说明纳米石墨烯可以明显提高测定非那西汀的灵敏度。其氧化峰电流与非那西汀浓度在2.0×10"6～-9.0×104mol/L范围内呈良好的线性关系,检测限为8.76×10-7 mol/L。此修饰电极可以表现出很高的稳定性和重现性,可以用于实际样品的测定。制备了一种以Nafion和乙醇分散石墨烯的GCE/Nafion-graphene修饰电极,对盐酸川芎嗪在修饰电极上的电化学行为进行研究,并建立了测定盐酸川芎嗪含量的电化学分析方法。在pH为2.0的0.02mol/L的HCl-KCl缓冲液中,石墨烯/Nafion修饰电极对LZC有明显的促进电子转移的作用,还原峰电位由-0.70 mol/L。因修饰电极有优良的选择性,且表现出极高的稳定性和重现性,因此可以用于药剂含量的测定。研究了纳米石墨烯修饰电极对氯霉素的检测,采用差分脉冲溶出伏安法（DPV）在0.1 mol/L NH3-NH4Cl（pH=9.4）缓冲溶液中,考察了各种实验条件如支持电解质浓度、pH、修饰剂用量、富集电位及时间对修饰电极性能的影响。在-0.4 V下富集100 mol/L范围内有良好的线性关系,检测限为3.7×10-7mol/L。结果表明纳米石墨烯修饰电极具有较宽的线性范围和较低的检测限,且修饰电极具有较好的重现性和稳定性,因此可以用于药剂中氯霉素含量测定。研究了尼美舒利在用水分散的氧化石墨烯修饰电极上的电化学行为,并建立了测定尼美舒利含量的电化学分析方法。在pH为6.6的0.25 mol/L的磷酸盐缓冲液中,氧化石墨烯修饰电极对尼美舒利有明显的电催化增敏作用,还原峰电位由-0.70 V（裸电极）正移到-0.568V （vs.AgCl/Ag）（修饰电极）,峰电位正移132 mV,灵敏度增加约7倍。其还原峰电流与尼美舒利浓度在4.86×10-7～9.72×10-5 mol/L范围内呈良好的线性关系,检测限为3.24×10-7 mol/L。此修饰电极有优良的选择性,且表现出很高的稳定性和重现性,可以用于药剂含量的测定。研制了用Nafion与无水乙醇分散石墨烯的化学修饰电极,研究了硝苯地平在修饰电极上的电化学行为。实验结果表明,在0.1 mol/L的NH4Cl-NH3缓冲液中（pH=9.0）,硝苯地平在裸电极于-1.037 V处有一个不明显的还原峰,与NIF在修饰电极上于-0.937 V处上有一明显的还原峰,峰电位正移100 mV,灵敏度增大约15倍。说明石墨烯修饰电极对硝苯地平有很好的催化和增敏作用。且NIF在电极上的电极过程是完全不可逆的。定量测定的线性范围为4.0×10-61.0×104mol/L,相关系数为0.991,检测限为4.0×10-6 mol/L,说明此修饰电极有良好的选择性,且表现出良好的重现性。研究了盐酸氯丙嗪在用Nafion分散石墨烯修饰电极上的电化学行为及测定。盐酸氯丙嗪（CPZ）在0.12 mol/L的PBS（pH 6.9）缓冲溶液中于修饰电极上出现一对氧化还原峰,还原峰电位从0.6323V（裸电极）负移至0.5618 V（修饰电极）,负移了70.5 mV,灵敏度增大约4倍,说明石墨烯对盐酸氯丙嗪的电化学还原具有较好的催化增敏作用。峰电流与CPZ浓度在4×10-8～4×10-5 mol/L范围内呈良好的线性关系（R2=0.9923）,检测限为2.0×10-8 mol/L。该电极反应为-具有吸附作用的不可逆过程。用该法对片剂中CPZ含量进行测定,回收率在95～110%之间,结果较满意。

孔华^[7]（2013）在《尼莫地平渗透泵控释片的研究》文中提出尼莫地平为第二代二氢吡啶类钙通道阻滞剂，临床上主要用于高血压、缺血性脑血管疾病、蛛网膜下腔出血等疾病的治疗。该药水溶性差，生物半衰期为1.52h，口服生物利用度低，健康受试者的生物利用度仅为5%13%。同时，市场主流产品尼莫同给药次数频繁，为此本文进行了大量的研究，将其开发成渗透泵控释制剂，该制剂可提高其生物利用度，延长其作用时间，减少给药次数，大大提高了患者的顺应性。以前期释放无时滞、最终释药完全及膜的完整性为指标，通过单因素筛选增溶剂、助悬剂及致孔剂等，确定了尼莫地平渗透泵控释片的最优处方，使其能在12h内接近零级释放，且最终的累积释放度在90%以上。建立了尼莫地平渗透泵控释片释放度、含量及有关物质的检测方法，并进行了方法学验证，结果证明本研究所建立的方法专属性强，准确度高。影响因素试验结果表明自制尼莫地平渗透泵控释片除在高湿RH92.5%条件下吸湿严重外，高温60oC、光照4500lx、高湿RH75%条件下均较稳定。加速试验及长期试验结果表明该制剂均较稳定。选取雄性beagle犬为受试对像，采用单剂量双周期交叉法，以市售制剂尼莫地平缓释片云门尔平为对照制剂进行非临床药代动力学研究。自制尼莫地平渗透泵控释片与市售尼莫地平缓释片的AUC0-24分别为（325.45±100.27）和（444.28±143.32）μg·h/mL，Tmax分别为（2.29±1.52）和（2.17±0.82）h，Cmax分别为（76.62±13.56）和（137.69±28.47）ng/mL。受试制剂相对生物利用度为98.54%，说明受试制剂与市售制剂生物等效。受试制剂和对照制剂的体内外相关性方程分别为：y=0.（R2=0.9168）和y=0.0.（R2=0.6486），由此可以看出自制尼莫地平渗透泵控释片的体内外相关性优于对照制剂。

孔艳^[8]（2013）在《满山红总黄酮固体分散体微孔渗透泵控释片的研究》文中认为满山红总黄酮,是从满山红叶中提取的黄酮类化合物的总称,对急、慢性支气管炎、哮喘疾病有的确切疗效,其普通剂型有消咳喘片、芩暴红颗粒剂、消咳喘糖浆剂等,以上剂型剂量小,服用次数较多,对于临床病人尤其是老年患者,长期用药多有不便。且其溶解度小从而影响体内吸收,使大多数满山红总黄酮普通制剂生物利用度低。本文采用固体分散体技术,改善满山红总黄酮的溶解度和体外溶出度,再将其制成微孔渗透泵控释片。本文首先通过对满山红总黄酮提取物的性状、TLC鉴别、检查、含量测定等项目的考察,进行了质量控制研究。同时建立了满山红总黄酮的体外分析方法,以满山红总黄酮为指标成分建立了其释放度和含量的UV测定方法,为以后的处方筛选和制剂的质量评价奠定了基础。制备满山红总黄酮固体分散体,考察了包括载体的种类和用量、溶剂的种类和用量、制备方法等因素,最终筛选出最佳的处方。最后对满山红总黄酮固体分散体进行了UV测定药物含量测定,为以后的制剂处方筛选提供依据。微孔渗透泵控释片的制备,采用单因素考察的方法,考察了压片方法、填充剂的种类、促渗剂的种类和用量、致孔剂PEG400的用量、增塑剂DBP的用量以及包衣厚度对药物释放的影响,采用f2相似因子法判定各释药曲线的相似度,筛选出影响药物释放的主要因素为促渗剂氯化钠的用量、致孔剂PEG400的用量和包衣增重率。然后采用星点设计-效应面法对处方进一步优化,并对优化处方进行了零级模型、一级模型和Higuchi模型的拟合,结果说明该优化处方符合零级模型,且零级释放特性显着。本文最后进行了控释片的质量控制研究。考察了性状、鉴别、含量测定、检查、初步稳定性,初步稳定性结果显示,该制剂有一定吸湿性,应封闭干燥保存。但高温、高湿和加速试验对该制剂无显着影响。

周苏^[9]（2011）在《甲磺酸倍他司汀微孔渗透泵控释片的制备和质量标准的研究》文中提出目的甲磺酸倍他司汀是一种组胺类药物,通过激动组胺H1受体而发挥拟组胺作用。能特异性增加大脑、脑干内血液循环及内耳微循环,消除内淋巴水肿,可治疗各种疾病引起的头晕和眩晕。现有的普通片剂需要一天给药3次,血药浓度起伏较大。将甲磺酸倍他司汀制成微孔渗透泵控释片能够在一定时间范围内以恒定的释药速度释放出一定量的治疗药物,减少给要次数,提高病人顺应性,减少副反应,保证用药的安全性和有效性。方法以紫外-可见分光光度法、相似因子法为分析方法,以微晶纤维素为填充剂,甘露醇为促渗剂,乙酸纤维素为包衣膜材料,PEG-1500为致孔剂,邻苯二甲酸二丁酯为增塑剂,丙酮为包衣液溶剂,制备微孔渗透泵控释片,采用单因素考察和正交设计试验优化筛选出最佳处方;以外观、含量、释放度为指标,考察甲磺酸倍他司汀微孔渗透泵控释片的稳定性;参照《中国药典》2010年版第二部制剂通则中片剂的有关规定,初步制定质量标准。结果最佳处方为甘露醇80mg/片,包衣液中PEG-1500的含量是乙酸纤维素的30%,邻苯二甲酸二丁酯的含量是乙酸纤维素的20%,包衣增重4%,乙酸纤维素的浓度为3%。通过释药过程的动力学拟合,可知该微孔渗透泵控释片的释放机制较为接近零级释放模型,r=0.9926。甲磺酸倍他司汀微孔渗透泵控释片在光照、高温条件下外观、含量、释放度无明显变化,稳定性良好,在高湿条件下外观吸水膨胀明显,含量有所下降,释放加快。建立了紫外分光光度法测定含量的质量控制方法,试验结果表明,该方法精密度好,回收率高,为研究制剂的质量标准提供了有效的分析手段。结论甲磺酸倍他司汀微孔渗透泵控释片具有显着控释制剂的释药特征,能够恒速释药12小时,制备工艺简单,质量稳定,但是要注意密封保存。

赵锋^[10]（2010）在《盐酸氨溴索渗透泵控释制剂的研制》文中研究说明目的:盐酸氨溴索,又名沐舒坦（ambzoxol）,系粘液调节剂,对呼吸系统有保护作用,为治疗哮喘的一线用药。目前,该药在国内、外只有缓释片剂上市,没有渗透泵控释剂上市。为了增加药物治疗的稳定性,减少“峰谷”现象,降低毒副作用,提高疗效,减少给药次数,同时避免药物对胃肠道的刺激性,本研究采用渗透泵技术,研制出盐酸氨溴索的渗透泵双层控释片及胶囊。方法:本研究以盐酸氨溴索为模型药物,在药物及辅料性质的基础上,制备盐酸氨溴索渗透泵双层控释片及胶囊。（1）盐酸氨溴索双层渗透泵控释片的制备:将盐酸氨溴索、渗透活性物质、助悬剂、稀释剂、润滑剂混合,以无水乙醇为润湿剂,通过制软材、制粒、整粒等工序制备含药层颗粒;同法,混合膨胀剂、渗透活性物质、润滑剂、色素,制备助推层颗粒。将以上两种颗粒压成双层片（直径9 cm）。分别对包衣液组成及包衣工艺进行研究,筛选出最佳包衣液及包衣工艺,制备出渗透泵控释片。（2）盐酸氨溴索渗透泵胶囊的制备:将盐酸氨溴索、渗透活性物质、助悬剂、稀释剂混合,以无水乙醇为粘合剂,经制粒、整粒、装胶囊,后包衣、打孔,制备出盐酸氨溴索的渗透泵胶囊。对自制片、自制胶囊的渗透活性物质、助悬剂、稀释剂、增塑剂用量、膜厚度、片重、释药小孔、释放介质、转速等因素进行考察,评价药物释药行为。（1）自制片:通过单因素考察,以助悬剂、渗透物质、增塑剂的用量和膜的厚度作为考察因素,进行四因素三水平的正交实验设计。以极差分析法对正交实验结果进行分析,筛选出最佳片芯处方和制备工艺。对最优处方的释放度曲线与零级释放方程进行拟合。（2）自制胶囊:通过单因素考察,以渗透物质、增塑剂的用量和膜的厚度作为考察因素,进行三因素三水平的星点效应面设计,筛选出最佳胶囊处方。对自制片及自制胶囊进行质量控制研究,考察性状、回收率、精密度、含量测定、释放度、稳定性等一系列制剂检查项目。含量测定条件为:色谱柱:Kromasil nm;进样量:20μl。采用HPLC法测定Beagle犬体内的血药浓度。对自制片、自制胶囊与市售盐酸氨溴索缓释胶囊进行三制剂三周期二重（3×3）拉丁方交叉试验设计,对相对生物利用度和生物等效性及药物动力学进行研究。结果:（1）确定了最佳处方。a)自制片:根据单因素考察和正交实验,确定最佳处方。含药层,盐酸氨溴索75 mg、葡萄糖30 mg、PEO（200,000）80 mg、无水乙醇（适量）。（2）确定了最佳包衣液。a)自制片:醋酸纤维素6 g、PEG- g、邻苯二甲酸二乙酯0.6 g、丙酮200 ml,包衣增重9%。b)自制胶囊:醋酸纤维素6 g、PEG- g、邻苯二甲酸二乙酯0.6 g、丙酮200 ml,包衣增重4.4%。（3）确定了最佳包衣工艺。包衣温度35- 40℃、喷雾压强0.15 kg/cm2、包衣锅转速45 rpm、包衣液流速1.5 ml/min,包衣后40℃干燥12 h。（4）确定了最佳打孔方法。a)自制片:在含药层上中央打直径0.8 mm的孔。b)自制胶囊:在胶囊两端各打直径0.6 mm的孔。（5）采用紫外分光光度法对盐酸氨溴索进行了体外释药测定方法,确定了检测波长为307 nm。辅料在此波长下,对药物无干扰。盐酸氨溴索浓度（C）在10 135μg/ml范围内与吸光度（A）有良好的线性关系,回归方程为A =0.0075C + 0.0035,相关系数为r = 0.9999,回收率为99.92%,精密度RSD为0.93%。结果表明,此分析方法符合中国药典规定,能准确测定盐酸氨溴索渗透泵片的释药量。将释放度曲线以零级释放方程进行拟合（双层片r= 0.9921;胶囊r= 100.13%。（7）在高温（60℃）、强光照射（4500Lx）条件下,盐酸氨溴索渗透泵双层片、胶囊的性状、含量及释放度均无显着性变化,表明两制剂对热和光均稳定。高湿实验中,在RH 92.5%条件下,吸湿现象严重,两制剂出现了膨胀和药物外渗现象;在RH 75%条件下,两制剂的性状、含量及释放度基本无变化。加速实验表明,两制剂的性状、含量及释放度基本无变化。（8）药物动力学研究,各参数如下:自制片:AUC0→∞=,Tmax（h）=7.466±0.28,Cmax（ng/ml）=414.7±0.18。自制胶囊:AUC0→∞=,Tmax（h）=6.,Cmax（ng/ml） = 517.97±0.35。经统计检验,结果如下:与市售缓释胶囊相比,自制片剂的达峰时间相当、峰浓度降低,以AUC0→∞为指标,两制剂生物等效;以Cmax为指标,两制剂生物等效。与市售缓释胶囊相比,自制胶囊的达峰时间相当、峰浓度相当,以AUC0→∞为指标,两制剂生物等效;以Cmax为指标,两制剂生物等效。结论:盐酸氨溴索双层渗透泵控释片及渗透泵胶囊具有显着的控释制剂的释药特征,符合零级释放动力学模型,重现性良好。在光照、高温、加速试验中均有良好的稳定性。体内药动学实验证明,两制剂渗透泵控释片达峰时间比市售制剂长,并与市售制剂达到生物等效,达到了预期效果。

二、紫外分光光度法测定硝苯地平缓、控释片含量（论文开题报告）

（1）论文研究背景及目的

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

三、紫外分光光度法测定硝苯地平缓、控释片含量（论文提纲范文）

（1）水溶性药物pH调控长时微孔渗透泵控释片的研究（论文提纲范文）

（2）臭氧氧化去除水溶液中硝苯地平的效能研究（论文提纲范文）

（3）高效液相色谱法测定依那普利非洛地平缓释片中两组分的含量和含量均匀度（论文提纲范文）

（4）硝苯地平自微乳的制备及药动学研究（论文提纲范文）

（5）HPLC法测定尼莫地平渗透泵控释片的含量及有关物质（论文提纲范文）

（6）纳米石墨烯修饰电极测定六种有机药物的研究（论文提纲范文）

（7）尼莫地平渗透泵控释片的研究（论文提纲范文）

（8）满山红总黄酮固体分散体微孔渗透泵控释片的研究（论文提纲范文）

（9）甲磺酸倍他司汀微孔渗透泵控释片的制备和质量标准的研究（论文提纲范文）

（10）盐酸氨溴索渗透泵控释制剂的研制（论文提纲范文）

四、紫外分光光度法测定硝苯地平缓、控释片含量（论文参考文献）

• [1]水溶性药物pH调控长时微孔渗透泵控释片的研究[D]. 沈惠芬. 广东药科大学, 2018(01)
• [2]臭氧氧化去除水溶液中硝苯地平的效能研究[J]. 谢美玲,刘世诚,徐贞贞. 供水技术, 2017(06)
• [3]高效液相色谱法测定依那普利非洛地平缓释片中两组分的含量和含量均匀度[J]. 王健松,邢盛,李翠芬,徐平声. 中南药学, 2016(10)
• [4]硝苯地平自微乳的制备及药动学研究[D]. 冮怡琳. 哈尔滨商业大学, 2015(08)
• [5]HPLC法测定尼莫地平渗透泵控释片的含量及有关物质[J]. 孔华,刘燕,杨阳,狄忠,刘善堂,梅兴国. 国际药学研究杂志, 2013(03)
• [6]纳米石墨烯修饰电极测定六种有机药物的研究[D]. 方晓雪. 广西民族大学, 2013(08)
• [7]尼莫地平渗透泵控释片的研究[D]. 孔华. 武汉工程大学, 2013(03)
• [8]满山红总黄酮固体分散体微孔渗透泵控释片的研究[D]. 孔艳. 成都中医药大学, 2013(06)
• [9]甲磺酸倍他司汀微孔渗透泵控释片的制备和质量标准的研究[D]. 周苏. 辽宁医学院, 2011(01)
• [10]盐酸氨溴索渗透泵控释制剂的研制[D]. 赵锋. 河北医科大学, 2010(04)

今天我们将告诉你如何快速找到矩阵分析中那2个关键维度——变量降维算法。下面介绍两种常用的降维方式：主成分分析法和因子分析法，并对比说明二者的联系与区别。

01主成分分析的理论基础

在学习主成分分析的理论基础之前，首先来了解下两个连续变量的分布特征，两个连续变量的散点图的可能情况包括以下3种，如果散点图呈圆形，则代表两变量之间没有关系；如果呈向上的椭圆形，则代表两变量之间有正相关关系；如果呈向下的椭圆形，则代表两变量之间有负相关关系。

不同的散点图对应的抛物线图如下，所谓的抛物线图就是散点分布的概率密度的等高线。

从三维空间上来看，两个正态变量的联合密度函数的分布情况如下，如果两个变量之间没有关系，则对应的联合密度分布是一个等高线为圆形的山峰；如果两个变量存在线性关系，则对应的联合密度分布是一个等高线为椭圆形的山峰。

在实际工作中，变量之间很可能存在相关关系，此时就可以考虑对变量进行降维，比如某电信公司客户使用工具的情况如下，可以发现，发微信和上网这两个变量之间存在很强的相关性，所以在分析时要考虑使用降维技术。

这里需要说明变量之间的两种不同类型的依赖关系—函数关系和相关关系，函数关系即当一个或多个变量的数值确定以后，另一个变量的数值按照某种关系也随之被确定；相关关系即变量之间不存在确定的函数关系，只是存在某种非确定性的联系，这种依赖关系我们将用相关分析来研究。

简单相关分析是研究两个变量之间相关关系的常用方法。按照变量性质的不同，所采用的相关分析方法也不同。对于连续变量，通常使用Pearson相关系数来描述变量间的相关关系；对于有序变量，则常使用Spearman相关系数。换句话说，Pearson相关系数主要用来发现两个变量之间的线性关系，而Spearman相关系数主要用来发现两个变量之间的不带拐点的非线性关系。

总之，当发现变量之间存在相关关系时，首先需要对变量进行降维，然后再进行下一步的分析，降维的目标主要有两个：

1）使得原始数据变量的个数尽可能少；

2）要尽量保留原始数据较多的信息量，即要在尽量保留原始数据信息量的条件下减少变量的个数。

下图展示了两个连续变量之间的散点图分布情况，从图中可以看出，这两个变量之间存在明显的正相关关系，根据降维的思想，分析之前要对当前的两个变量进行降维处理，对于二维平面来讲，即是要找到一条直线，这条直线所包含的原始数据的信息量最大，那么，如何定义“信息量”这个概念呢？在不同的研究领域，有各自不同的常用的代表“信息量”的指标，比如在物理学界，经常使用“熵”来代表信息量，而统计学界，则经常使用“二阶统计量”来代表信息量。

其实，代表数据变化范围的量都可以用来代表信息量的多少，但我们经常使用方差来代表信息量，是因为在降维过程中涉及到空间的旋转，即会涉及到求导过程，所以在公式上并没有选择极差，但是在理论上仍然可以选择极差来衡量数据包含的信息量的大小。

这里，以方差来代表信息量，也就是要找到一条直线，使得原始数据在该直线上的投影的方差达到最大，这就得到了第一个主成分的方向，与第一个主成分垂直的方向即为第二主成分的方向。

其中，第一主成分包含了原始数据最多的信息量，第二主成分包含了原始数据最多的剩余信息量。以上过程就是整个信息分解的过程，但是，数据能否正真进行降维还需要对原始数据的特征做出判断，当第一主成分与第二主成分长度相同时，说明原始数据不适合降维，当二者长度相差很大时（比如5倍以上），说明原始数据可以进行降维，这就是降维的整体思路。

当维度扩展到多维，也可能存在变量相关的情况，以三维空间为例，如果变量之间存在相关性，那么数据在三维空间上的分布图就应该呈现压扁的橄榄球的形状，也只有这样的形状才可能进行降维，如下图所示。

此时，肯定可以找到一条最长的轴，该轴包含了原始数据最多的信息，即原始数据在该轴上的投影的方差是最大的，也可以称为主轴。找到主轴后，就可以找到一个与主轴垂直的平面，将原始数据投影到这个平面即将三维空间的数据降到了二维，接着在二维平面上再找到最长的轴，即第二长轴，与第一长轴和第二长轴构成的平面相垂直的方向即第三长轴的方向，这样就达到了信息分解的目的，接下来就可以根据信息分解的情况进行维度的选取，具体的选取原则将在后续内容学习。

了解了主成分分析的理论基础，接下来从数字化实现的角度来学习主成分分析。

02主成分分析的计算过程

主成分分析可以通过建模的方式，确定输入变量的主要成分。从二维的角度来讲，寻找主成分就是寻找该平面上的两条直线z1 = a1x1+b1x2和z2 = a2x1+b2x2 ，满足以下条件：

1） 原始数据在直线z1上的投影的方差最大

扩展到多维，用X` = X1 X2...Xp表示随机向量，它的方差-协方差矩阵为∑，则有以下结论：

其中，Z1Z2...Zp就是需要寻找的主成分，且两两主成分之间是正交的。根据主成分分析模型可以看出，原始数据有多少个变量就会得到多少个正交的主成分。

这里只是对原始数据进行了信息转换，并没有进行信息压缩，可以看出，每一个主成分都是原始变量的线性组合，aij为组合的权重，满足式子Var(Zi=ai∑ai)，使用主成分的方差对aij求偏导即可找到使得主成分方差最大对应的权重矩阵。

经验证，以上求得的权重矩阵即方差-协方差矩阵对应的特征向量所构成的矩阵，所以，以上求解过程就转换为了求解∑的特征根方程|λI-∑|=0，将得到的特征根按照从大到小排序λ1>λ2>...>λe,e1,e2,...,ep分别为对应特征根的特征向量，则第i主成分为：

主成分的方差-协方差为：

其中，特征向量eij代表各主成分的方向，特征根λi代表对应主成分方差的大小，且各主成分之间互不相关。

令δ1,δ2,...,δp表示原始变量的方差序列，δi之和等于主成分方差λi之和，即主成分的变异（方差）之和等于原始变量的所有变异，前若干个主成分的变异（方差）解释了原始数据绝大多数的变异（方差）。

每个主成分解释的变异为：

由于主成分是通过最大化线性组合的方差来得到的，所以它对变量的测量尺度非常敏感，当原始变量量纲不一致时，得到的主成分分析的结果也是不准确的，为了避免数据量纲对最终结果产生影响，在进行主成分分析之前默认都要对数据进行学生标准化处理，使得所有原始变量的方差为1。当保留所有主成分时，没有任何信息丢失，如果要进行信息压缩，就涉及到以下两个主成分的保留原则：

1）单个主成分解释的变异不应该小于1，通俗理解就是单个主成分解释的变异应该至少大于原始数据中的一个变量所解释的变异；

2）选取的主成分累积的解释变异达到80%-90%。

对于得到的主成分，可以从两个方面来进行解释。

1）考察第i 个主成分对应的系数（即根据系数绝对值较大的输入变量来解释第i 个主成分）。值得注意的是，系数的正负本身没有意义，这是因为∑ 或R 的任意特征向量e取负之后，仍然是特征向量。但是系数之间的正负对比是有意义的；

2）计算第i 个主成分与各输入变量的相关系数，根据那些对应相关系数的绝对值较大的输入变量来解释第i 个主成分。

主成分常用的应用场景主要包括以下3种：

1）综合排名场景：考试总排名、员工绩效排名

2）确定分析因素场景（往往需要因子分析） ：波士顿矩阵分析、聚类分析

3）为后续预测模型进行降维场景（往往需要变量聚类） ：精准营销模型

某金融服务公司为了了解贷款客户的信用程度，评价客户的信用等级，采用信用评级常用的5C方法，说明客户违约的可能性。其中，每个单项都是由专家打分给出。

• 能力：指客户的偿还能力；
• 资本：指客户的财务实力和财务状况；
• 担保：指对申请贷款项担保的覆盖程度；
• 环境：指外部经济、政策环境对客户的影响。

首先，根据以上的应用场景，给出3种打分方式：

方法一：直接等权重加总

该方法是直接将单个分数相加的总和作为最终的评分，缺点包括1）在实际应用场景中，各变量的重要程度即权重可能不相同；2）只有分数是标准分的时候才可以相加，当分数不是标准分时，是不可以相加的。

方法二：层次分析法（德尔菲法）

该方法反应专家对变量的重要性排序，是一种常用的综合打分法，缺点是专家无法直接准确的分析出各变量之间的相关性。

方法三：图片主成分分析法

该方法也是一种综合打分法，可以帮助确定各变量的权重，进而得到一个综合打分，和专家打分法的重要区别是主成分分析法是依据变量之间的相关性进行信息压缩的方法，具体步骤如下：

1）计算各变量之间的相关系数矩阵，查看变量之间的相关性，如果各变量之间互不相关，则说明没必要进行主成分分析，反之，当变量之间存在相关性时才可以进行主成分分析。

通过上述相关系数矩阵可以看出，能力与资本、附带担保品有着较强的相关性，表明客户的偿还能力与其财务实力、财务状况和抵押资产有着重要的关系。即原始数据变量之间存在较高的相关性，可以对其进行降维处理。

2）对数据进行中心标准化，消除数据量纲的影响。

3）进行主成分分析，开始时可以尝试保留较多的主成分个数（与原始变量相同数量），然后根据主成分个数的保留原则进行主成分的保留。

可以看出第一主成分解释的变异约为4.2，且解释了约84.2%的变异，根据主成分个数保留原则，说明使用第一个主成分作为每家贷款企业的信用打分是适宜的。

4）保留合适的主成分个数，并根据相应的权重向量（特征向量）进行综合打分。

特征向量提供了由原始变量到每个主成分的转换系数（权重）。所以，第一主成分的计算公式为：P1=0.413*品格+0.473*能力+0.465*资本+0.454*担保品+0.426*环境条件，利用特征向量的取值也可以对主成分进行解释，对第一主成分而言，各变量所占比重大致相等，且均为正数，说明第一主成分是对所有指标的一个综合测度，可以作为综合的信用等级指标，根据综合信用得分的排序情况进行贷款发放。

以上介绍了三种综合打分的方法，相对于前两种，主成分打分法最明显的区别就是丢失了原始数据的部分信息，即只保留原始数据主流的方向，与主流方向不一致的方向将被剔除。

场景2：确定哪些因素可以纳入到后续的分析模型中，比如后续要进行波士顿矩阵分、聚类分析，那么应该保留哪些变量呢？

CITIES_10”记录了十个沿海省份的经济指标，希望根据现有的数据指标分析评价每个省的经济状况，那么应该保留哪些变量放入模型中呢？

1）计算相关系数矩阵，判断当前的数据是否适合进行主成分分析。

2）对数据进行中心标准化。

3）尝试保留较多的主成分个数，最后根据主成分个数保留原则进行主成分的保留，如下图所示：

4）保留合适的主成分个数，并根据相应的权重进行综合打分

由于主成分本身是个综合的信息，所以并没有实际意义，只有分析人员赋予了它含义，那么，如何探究主成分的含义呢？以下是探究分析的过程。

分析每个主成分在各原始变量上的权重大小，发现第一个主成分在除人均GDP之外的其他变量上的权重较高；而第二主成分在人均GDP上的权重最高，在其他变量上面的权重都比较低，根据上述分析，可以归纳得第一主成分代表经济总量，第二主成分代表人均经济，需要注意的是，以上只是在猜测每个主成分的含义，并非确定性结论。如果想要得到更加明确的主成分的含义，就涉及到了因子分析，所以在确定分析因素的使用场景时，做到主成分分析是不充分的，需要进一步进行因子分析。

继续主成分分析的思路，从前面的例子中可以看出，一般得到的第一个主成分是综合指标，第二个主成分是调和指标，绘制每个变量在这两个主成分上的权重的散点图如下图所示。

可以发现，权重在第一主成分上都比较高，在第二主成分上有正有负，这其实是一种常态，此时，经常会说第一主成分代表综合指标，第二主成分代表调和指标，但是这其实是没有实际的业务含义的，那么，如何来探究主成分的含义呢？科学家就提出在保证主成分正交的前提下对其进行旋转，使得第一主成分穿过一部分权重，第二主成分垂直于第一主成分并穿过另一部分权重，使得权重呈现“两极分化”，进而对其含义进行解读，如左下图所示，这就是因子旋转法中的正交旋转法，当然也有斜交旋转法，如右下图所示，但是在实际工作中并不常用。

因子分析的理念是数据只是表象，而表象受到一些基本因素的影响，因子分析最早使用在学生智力的评估中，众所周知，考试中会分为语文、英语、数学、物理、化学等，这些成绩就是我们看到的变量（即表象），影响这些变量的本质因素被科学家称为因子，那么，影响成绩的关于人的因子有哪些呢？

通俗来讲，就是影响人的智力的因素有哪些呢？这里列举了记忆、逻辑、计算等，而这些因子对各变量的影响程度是不同的，比如记忆力对英语和化学的影响程度比较大，逻辑思考对语文、数学的影响程度比较大，计算能力对数学、物理、化学的影响程度比较大，那么，能否通过表象来发掘他们内部的逻辑呢？这就是因子分析法的基本思路。

根据以上思路，就得到了因子分析的公式化表述，即可以将各变量表达成不同因子的线性组合，假设X = (X1,...,Xp)^P是一个p维随机向量。

X的协方差矩阵为∑，其对角线上的

写成矩阵的形式是：X-μ=LF+ε

其中，F =(F1,...,Fp)^T是p维随机向量，ε=(ε1,...,εp)^T是p维随机向量；L称为因子载荷矩阵，其第k行第i列的值Iki表示Xk在因子Fi上的荷载。

所以，因子分析的核心之一就是估计因子载荷矩阵L，其计算方法有多种，最常用的估计方法就是主成分法，另外还有极大似然法，但是该方法得到的结果一般都不可解释。主成分法的基本思路就是在主成分分析的基础上再进行一个旋转，使得主成分对于某些变量更具代表性，具体来讲，令ψ表示对角元素为ψk的p维对角矩阵，将前面的结论写成矩阵形式：

其中，LL^T是∑中能被公共因子解释的部分；ψ是∑中不能被公共因子解释而归结于特殊因子的部分。令λ1>λ2>...>λe表示∑的特征值，e1,e2,...,ep表示对应的特征向量，统计理论证明∑可以拆分为：

得到旋转后的因子载荷矩阵，即可对因子F代表的含义进行解释，同时得到因子得分。

因子分析的用处在于使得因子分析后得到的主成分比过去原始的主成分更加便于找到变量的含义，以下是主成分分析和因子分析得到的权重的对比：

可以发现，因子分析可以帮助我们更好的分离主成分的权重，即原始主成分权重高的变量旋转后对应的权重更高了，原始主成分权重低的变量旋转后对应的权重更低了，分离后使得每个主成分代表的变量更加清晰，进行权重的旋转后仍然是进行打分：

最后，为因子进行命名，因子1命名为经济总量水平，因子2命名为人均经济水平，后续可以进行聚类分析、矩阵分析等。

06因子分析与主成分分析的关系

1）因子分析是主成分方法的拓展，可以很好地满足维度分析的需求；

2）对于没有业务经验的数据分析人员来讲，是通过观察每个原始变量在因子上的权重绝对值来给因子取名称的。而对于业务知识丰富的数据分析人员，已经对变量的分类有一个预判，并通过进行不同的变量转换（标准化）方式和旋转方式使得预判别为同一组的原始变量在共同的因子上权重绝对值最大化。所以因子分析的要点在于选择变量转换方式。

3）因子分析作为维度分析的手段，是构造合理的聚类模型和稳健的分类模型的必然步骤。在这方面，主成分分析、脊回归、LASSO算法回归只是在建模时间紧张和缺乏业务经验情况下的替代办法。