在线近红外光谱法作为分析过程技术量化在Danhong注入水的降水过程

文摘

本文使用近红外(NIR)光谱在线定量监测的水沉淀在Danhong注入。对于这些近红外光谱测量,两个光纤探针设计通过2毫米近红外辐射传输流细胞被用来收集实时光谱。偏最小二乘回归(PLSR)开发的首选化学计量学定量分析的关键中间品质:在danshensu (DSS, (R) 3, 4-dihydroxyphenyllactic酸),原儿茶醛(PA), rosmarinic酸(RA), salvianolic酸B (SAB)浓度。优化PLSR模型成功建立,用于在线检测的DSS的浓度,PA,风湿性关节炎,SAB的水沉淀在Danhong注入。DSS的信息,除此之外,PA,风湿性关节炎,SAB浓度会立即反馈给网站技术人员及时控制和调整。验证实验确定预测值同意实际相应的值。

1。介绍

丹参和红花是两个在中国传统草药常用治疗心血管疾病。从水丹参Danhong注射准备(丹参Bunge和红花Carthamus tinctoriusl .)提取。Danhong注射应用于激活血液的循环和解决瘀促进再生(1),公式是广泛应用于数以百万计的患者冠状动脉疾病的预防和治疗2在中国在诊所。原油提取丹参和红花含有脂溶性和水溶性化合物。脂溶性化合物,如tanshinone,主要是抗菌,消炎3]。同时,水溶性成分,酚酸等的药用成分Danhong注入和促进血液循环和解决瘀促进再生(4]。Danhong注入质量取决于原油分离和纯化丹参和红花提取物。Danhong工业生产的注射用酒精沉淀法最初净化粗提取液。这一过程删除一些大分子物质,如蛋白质、多糖、单宁和色素5]。但是,某些脂溶性化合物,主要是tanshinones,通过随后的过水降雨(删除6]。

作为生产植物药物的分离技术、水沉淀一直研究不到乙醇沉淀。本工作使用水沉淀净化Danhong注射乙醇沉淀解来描述其分离特性。在水沉淀过程中,几种活性成分或多或少与杂质沉淀通过封装。数据,却很少有研究活性成分的损失,如danshensu (DSS),原儿茶醛(PA), rosmarinic酸(RA), salvianolic酸B (SAB) [7,8]。4-dihydroxyphenyl Danshensu [3 - (3) 2-hydroxy-propanoic酸;DSS)是主要的生物活性,在丹参水溶性成分。体外和体内实验表明,DSS的氧化剂,antiatherosclerotic,内皮细胞保护作用[9,10]。PA抑制血管平滑肌细胞的迁移和增殖,血管内血栓形成11]。RA可以防止对缺血性记忆缺陷小鼠(12),对肠道病毒71感染[强有力的抗病毒活性13]。SAB antipulmonary纤维活动(14)和变弱吸烟引起的肺部炎症小鼠(15]。保证最后Danhong注射质量需要水降水的研究。使用在线检测,实时测量将极大地提高过程效率水沉淀。

辐射近红外(NIR)的振动能量激发泛音和组合样品材料,揭示高含量的化学以及物理信息同时分散在整个光谱区(16]。近红外光谱区域覆盖的波长从780纳米到2.5μm和主要反映了色彩和组合的碳氢键的基本振动,h,地,h债券在有机分子(17,18]。多元数据评价方法被用来提取NIR光谱特性和研究光谱数据之间的相关性和浓度(内容)变量的引用分析(19,20.]。结合多元数据评估方法,近红外光谱法已成为流行的过程控制工具广泛的应用精确的材料特性(21]。2004年,美国食品和药物管理局(FDA)发布了一份指导性文件,制药业的实现过程分析技术(PAT) [22]。近红外光谱应用于开发一种快速、可靠的质量控制系统制药物质支持信息通过帕特监控生产过程。近红外光谱和多变量分类作为一个帕特生产控制补充用于可靠地确定最终产品的质量至少测量努力和至少部分取代费力,传统分析方法在长期23]。

作为一种常用的工具,近红外光谱技术是一种快速、无损技术;它不需要样品制备,不会产生任何废物。近红外光谱可以被视为一个强大的工具对于原材料测试,产品质量控制和过程监控(24- - - - - -26在制药行业,此外,它已得到了广泛的接受药品制造商和监管机构。近红外光谱学已经研究并成功应用于在线检测酒精沉淀过程中Danhong注射(27]。近红外光谱和中间质量属性之间的差异。结果表明近红外光谱模型适用于实时在线的酒精沉淀。一个方法(28]基于高性能液相色谱结合色谱指纹图谱分析了定量分析十Danhong注入组件。这个杰出的和精确的方法同时检测到省内各地,包括DSS, PA, RA和审计局。然而,变化的调查的重要中间水沉淀过程中质量属性Danhong注射没有执行。

本文应用近红外光谱在线监测的水沉淀过程Danhong注射。作为一个分析的过程技术,近红外光谱测试在水降水监测质量。DSS、PA、RA、SAB Danhong注入的主要生物活性成分,被选为建模参数(29日]。

2。材料和方法

2.1。材料

Danhong酒精沉淀所提供的解决方案是菏泽Buchang药业有限公司有限公司(山东菏泽,中国)。巴勒斯坦权力机构标准购买从国家控制药品和生物制品研究所(中国,北京)。DSS、RA、SAB标准都从成都必须购买生物技术有限公司有限公司(中国成都)。标准纯度高于98%。其他试剂均为分析纯。

2.2。近红外光谱在线监测设备

近红外光谱在线监测装置,水降水过程如图1。这个设备由一个力量Matrix-F傅里叶变换近红外光谱仪(力量光学有限公司、德国),蠕动泵,双工滤波器(100 -孔筛除掉存款和减少速度),两个手阀,取样阀。在线测量两个光纤探针设计用于近红外光谱辐射传输通过2毫米流细胞(Solvias、德国)连接到Matrix-F傅里叶变换近红外光谱仪。当水沉淀的解决方案通过细胞,流流量、固体杂质和气泡明显影响收集到的近红外光谱(30.]。然而,回避这样的内联方法的影响是困难的,例如,近红外光谱探针插入反应堆,如[31日]。消除这些影响在这项研究中,解决方案是通过双工滤波器在进入循环回路,确保反应堆中的化学成分是均匀分布的。蠕动泵维护解决方案通过流流量细胞,减少流量的影响近红外光谱。手阀,取样阀设计在近红外光谱采样托收。

2.3。在线近红外光谱和样本的集合

光谱收集从4500年到12000厘米⁻¹8厘米的一项决议⁻¹。每个光谱吸光度的收集模式使用的平均32扫描。捕捉变化在水沉淀,近红外光谱在实时收集每30秒。然而,样本添加每2分钟通过取样阀。与此同时,蠕动泵的频率参数设置为20.00赫兹,不断泵水通过流动池沉淀的解决方案。目前,流动单元的流量是360 L / h。

水沉淀实验进行了五次,和146年样本收集。第一批用于preexperiment,第五批被用作预测进行验证,和剩余的批次标识作为校正集模型。校正集和验证集的样本数量是89年,32岁的分别。总的来说,所有光谱预处理和化学计量学分析使用作品的软件(版本7.0,力量,德国)。

2.4。高效液相色谱法(HPLC)分析方法

本文用高效液相色谱法作为参考方法同时量化DSS, PA, RA和审计局。

2.4.1。高效液相色谱条件

色谱分析是一个安捷伦1200液相色谱系统上执行(美国安捷伦科技)配备一个二极管阵列检测器(从190纳米到949纳米波长范围)和一个安捷伦ChemStation软件用来记录色谱图。所有样品分离的安捷伦Eclipse-C18分析列(4.6毫米×250毫米,5μ米粒子大小)35°C。流动相是甲醇(a)和(B)的混合水溶液含有0.5% (v / v)甲酸。梯度洗脱程序如下:最初的9%(一个);0-20 min,线性变化从9%到39%(一个);20-36 min,线性变化从39%到47%(一个);》第10分钟,线性变化从47%到90%(一个);维持在90%(一)39-45分钟。reequilibration持续时间之间的单独运行10分钟。流动相流速是固定1.0 mL / min。在0 - 13分钟检测波长为280纳米,在13-21分钟转换为403海里,再转换到280海里21-45分钟。 The samples during this research were diluted before centrifuging at a rotating speed of 1500 rpm for 10 min, the supernatant was filtered with a 0.45 μ尼龙微滤膜(北京Envta科技有限公司,生产商的位置是210房间C,鑫商务楼宇,59号Annei街,东城区,北京,中国),和5μL滤液被注入到高效液相色谱系统进行分析。一个色谱图包括峰值的分配如图2。

2.4.2。高效液相色谱法验证

发达其线性验证基于高效液相色谱法(HPLC),精度、稳定性和准确性。参数的高效液相色谱方法验证DSS, PA, RA和SAB被展示在表1。标准曲线线性回归得到的峰面积与相应的标准分析物的浓度。回归方程和相关系数)(),(),(),(DSS), PA, RA和SAB分别。良好的线性关系是实现的范围从9.84到147.6,1.13,22.68,4.83,57.98,和52.80至1056人μg / mL DSS, PA, RA和SAB分别。校准范围,六个标准(浓度)和两个连续注射进行应用。

确定方法重复性、样本(从第二批12号)是随机选择,分析了上述高效液相色谱条件下连续注射六针。相对标准偏差(RSD)在DSS的峰值区域,PA,风湿性关节炎,和SAB为0.18%,1.08%,0.46%,和0.10%,分别。这些结果表明,仪器精度是可以接受的。另外,稳定性测试通过分析同一样品在室温下每2 h 12 h。RSD在DSS的峰值区域,PA,风湿性关节炎,SAB分别为0.88%,0.38%,0.60%,和0.17%,分别,这表明样本稳定12 h。准确性是评价使用恢复测试通过标准添加法三种浓度。因此,先前分析样本(从第二批12号)与DSS飙升,PA,风湿性关节炎,SAB 0.5, 1.0,和1.5倍数量的样本,分别。平均回收率分别为101.2%,98.2%,99.2%,和100.8% DSS, PA, RA和SAB RSD为2.0%以下。上述验证数据表明发达可接受的高效液相色谱法(HPLC)确定DSS, PA, RA和审计局。

2.5。化学计量学和数据分析

光谱数据操纵通过识别可用的光谱区域选择合适的预处理方法和关联的量化与PLSR开发高效液相色谱数据校准模型。在这工作,原始光谱是利用衍生品进行预处理,直线减法(SLS)、矢量归一化(VN),标准正态变量(SNV)和乘法散射修正(MSC)。衍生品,包括一阶导数(1日Der)和二阶导数(Der二),介绍了消除光谱基线漂移(32]。SLS校正基线。VN和MSC是常用的消除无关信息的光谱未知来源如表面不规则,距离变化的样本,探测器(33]。具体来说,光谱发生VN减去平均强度,由于散射和MSC纠正任何乘法效应通过每个光谱的线性变换。SNV也视为散射校正方法(34]。偏最小二乘回归(PLSR)帮助关联光谱数据预处理的指标内容构建校准模型(35]。为了避免不足或过度拟合,潜变量的最优数量(lv) PLSR模型确定了通过分析交叉验证方法(36]。使用作品的PLSR计算进行软件(版本7.0,力量,德国)。

发达的预测功能通过确定系数(PLSR模型估计),均方根误差校正和预测(RMSEC RMSEP, resp),相对标准误差校正和预测(RSEC RSEP, resp),根平均平方误差的交叉验证(RMSECV)和预测比偏差(RPD)校准设置。一个优秀的模型通常低RMSEC RMSEP, RMSECV;高;和一个小RMSEC和RMSECV之间的区别。此外,RMSEP值应接近RMSEC值。

3所示。结果与讨论

3.1。高效液相色谱法测定的结果

动态的DSS, PA,风湿性关节炎,SAB浓度在Danhong注入的水沉淀过程如图3。时间演化曲线从水中沉淀过程分为两个阶段基于0分钟。前一个阶段引用water-adding阶段0分钟,而另一个是恒温阶段从0到100分钟。五批,第一批开始水降水过程比其他的两天后。因此,第一批是不同于其他四个批次DSS和SAB表示水降水过程酒精沉淀后应立即执行。DSS, PA, RA和SAB浓度的水沉淀总结在表2。平均DSS, PA, RA和SAB浓度四个平行的批次分别为1.28,0.260,0.564,和2.07毫克/毫升。RSD值分别为2.19%,4.54%,3.13%,和7.35% DSS, PA,风湿性关节炎,分别和SAB浓度。

3.2。选择近红外光谱区域

原始的NIR光谱水沉淀的解决方案从4000到12000厘米⁻¹是在监控期间,如图4。4000 - 4600厘米⁻¹地区有一些噪声,这是由光纤吸收(37]。同时,噪声明显增强了从4600年到5450厘米⁻¹和6100至7500厘米⁻¹(水)的强烈信号38)由于水的流量通过流动池沉淀的解决方案。此外,该地区从9400年到12000厘米⁻¹表现出低强度和低信噪比(39]。此外,光谱吸光度等于或高的地区比1.5,如4000 - 5450厘米⁻¹,被认为是不恰当的光谱分析由于其零透射率,他们认为饱和(36]。因此,消除上述地区可以提高精度的校准模型。其余地区,5450 - 6100厘米⁻¹和7400 - 9500厘米⁻¹,用于DSS, PA,风湿性关节炎,SAB模型。确定光谱区是有效的选择,研究了光谱的相关系数,如图5。选定的地区一般都高于0.6的系数。

3.3。光谱数据预处理

不同光谱预处理进行了优化校准性能。几种预处理方法与近红外光谱测试,包括VN, MSC,常数抵消消除,一阶导数,SLS,他们的组合。VN和MSC是常用的消除无关信息的光谱未知来源如表面不规则,距离变化的样本,探测器。SNV转换应用于正确的光散射和减少路径长度的变化。第一Der可以降低峰重叠和消除基线漂移和线性。SLS校正基线。的详细描述中可以找到的技术(40,41]。在水中沉淀过程中,流速影响光谱基线,和衍生品不仅减少高峰重叠,而且消除线性基线漂移(42]。然而,二阶导数操作降低了信噪比。因此,一阶导数是用来消除基线变化的光谱差异。为了避免提高噪声,所有的导数光谱平滑了17 Savitzky-Golay过滤器(43]。一阶导数光谱与17 Savitzky-Golay平滑预处理,显然反映了质量属性调查5450 - 6100厘米⁻¹和7700 - 8700厘米⁻¹地区。使用光谱图中描述6。图6(一)表明,一阶导数光谱与17 Savitzky-Golay平滑预处理从4000到12000厘米⁻¹。光谱区域的波数分别为(1)和(2)在图6(一)从5450年到6100厘米吗⁻¹和7700至8700厘米⁻¹分别如图所示的数据6 (b)和6 (c)。

比较几种不同的预处理技术建模(结果总结在表3)表明一阶导数预处理方法取得了最好的DSS, PA, RA和SAB模型。

3.4。建立标定模型

建立了四个校准模型使用一阶导数预处理地区从5450年到6100厘米⁻¹和7700至8700厘米⁻¹。测量值和预测值之间的回归土地使用高效液相色谱法和近红外光谱,分别对DSS, PA,风湿性关节炎,SAB浓度校准和验证集是描绘在图7。根据表中的数据3,为一分之四,RMSECV RMSEC值导数预处理模型优于使用其他光谱预处理方法。参数选择的近红外光谱模型DSS, PA,风湿性关节炎,SAB表所示4。的值都在0.96以上。RSEC计算值分别为3.71%,3.72%,3.91%,和5.72% DSS, PA, RA和SAB分别。RPD值分别为7.49,7.34,7.18,和5.06 DSS, PA, RA和SAB分别。一般来说,RPD值高于三个被认为有利于预测目的(44,45]。基于上述结果,四个模型都是可靠和准确预测质量属性,和水降水过程可以通过使用开发在线近红外光谱定量监测模型。

3.5。在线定量监测

建立近红外光谱模型用于监控水降水过程和预测在线DSS, PA, RA和实时SAB浓度。RSEP和RPD值被用来评估预测结果的准确性。如果RSEP值低于20%,RPD值高于3.0,建立的模型精度是可以接受的(46]。

验证适用性、第五批样品(预测集)在线扫描并使用现有的模型预测。图8实时显示浓度趋势预测的近红外光谱和那些从参考试验获得同意。此外,RSEP和RPD值(表中给出4DSS)被计算为3.86%和8.83,3.26%和8.39 PA, RA 3.02%和9.25,分别为8.22和4.02%,SAB。验证结果与RSEP值低于10%和RPD值高于3.0符合实际要求。所有这些数据展示了开发模型有很高的预测精度在在线监测DSS, PA,风湿性关节炎,SAB Danhong注入的水沉淀过程。因此,近红外光谱技术是一种适合实际应用的在线质量控制分析技术。

4所示。结论

目前的研究表明,近红外光谱为我们提供了重要的优势来确定DSS的浓度,PA,风湿性关节炎,SAB定量和非破坏性的方式,在极短的时间。基于高效液相色谱参考方法,结合近红外光谱与PLSR追究的成分在线检测Danhong注入水沉淀过程。建立的模型用于预测时,这些优秀的结果证明了近红外光谱的在线检测的浓度DSS, PA, RA和审计局。最后,应用在线近红外光谱学Danhong注射生产使我们能够检测、实时、成分的变化Danhong注入水沉淀过程。

一般来说,工业在线应用程序只有科学出版物中描述很少,虽然有必要进一步大规模在线在制药行业的研究来验证近红外光谱技术的可靠性和准确性,在工艺条件。然而,许多发表的研究似乎证实近红外光谱作为一种有价值的工具是否适合在线过程控制和质量管理或至少强调其工业应用的潜力。

缩写

近红外光谱:	近红外
PLSR:	偏最小二乘回归
决策支持系统:	Danshensu
PA:	原儿茶醛
类风湿性关节炎:	Rosmarinic酸
审计局:	Salvianolic酸乙
RSEC:	校准的相对标准误差
RSEP:	相对标准的错误预测
RPD:	率的预测偏差
帕特:	过程分析技术
高效液相色谱法:	高效液相色谱法
:	相关系数
相对标准偏差:	相对标准偏差
SLS:	直线减法
素食新闻:	矢量归一化
SNV:	标准正态变量
硕士:	乘法散射校正
Der 1:	一阶导数
Der 2:	二阶导数
PLSR:	偏最小二乘回归
:	确定系数
RMSEC:	均方根误差的校准
RMSEP:	均方根误差的预测
RMSECV:	根交叉验证的平均平方误差。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这个项目是由国家科技重大项目支持中国科技部(2013 zx09201020)。作者也意识到合作与支持菏泽制药有限公司

引用

1. 问:陈,d .咦,y谢,w·杨,y壮族、和j .杜”分析Danhong注射的临床使用基于医院信息系统,“中国中国MateriaMedica杂志》上,36卷,不。20日,第2820 - 2817页,2011年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. 肯尼迪。崔,w·杨,Y.-M。谢,孙y、y壮族和y y。王”,实际分析并发疾病和药物使用患者失眠、”中国《本草书,39卷,不。18日,第3526 - 3519页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. D.-S。李,工程学系。李,J.-G。能剧和告诫。在香港,“抗菌活性cryptotanshinone dihydrotanshinone我从草药,丹参Bunge,”生物科学、生物技术和生物化学,卷63,不。12日,第2239 - 2236页,1999年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. m .太阳,j j。张,J.-Z。山et al .,“临床观察Danhong注入(草本中药产品从基数Salviae miltiorrhizae和红花tinctorii)在外伤性颅内血肿的治疗,”植物学期刊,16卷,不。8,683 - 689年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. g . Schmourlo r . r . Mendonca-Filho c . s . Alviano和s . s .哥,“使用抗真菌药物筛选乙醇沉淀、药用植物和食品生物自显影法”民族药物学杂志,卷96,不。3、563 - 568年,2005页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. h .问:黄生产技术研究丹参注射液(硕士论文)、上海交通大学、上海,中国,2013。
7. f .太阳,s . l . Su s江et al .,“资源分析组件丹参残留在Danhong注塑生产过程及其转换机制,“中国的传统和草本药物,46卷,不。16,2471 - 2476年,2015页。视图:谷歌学术搜索
8. w·张x l .宣,j .倪”savianolic酸在水溶液的稳定性。”北京中医药大学学报,32卷,不。12日,第858 - 856页,2009年。视图:谷歌学术搜索
9. 研究。挂,P.-W。王,T.-L。锅,”功能蛋白质组学的效果丹参水提物对血管动脉粥样硬化病变。”Biochimica et Biophysica学报,卷1804,不。6,1310 - 1321年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. y曾庆红,J.-X。歌,X.-C。沈,“草药治疗动脉粥样硬化提供一个新颖的前景:回顾当前的机制研究”植物疗法的研究,26卷,不。2、159 - 167年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. c . y .月亮,c . r . Ku y . h .赵和e·j·李,“原儿茶醛抑制血管平滑肌细胞的迁移和增殖,血管内血栓形成,”生物化学和生物物理研究通信,卷423,不。1,第121 - 116页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. 答:a . Fonteles c . m . de Souza j . c . de Sousa七巧板et al .,“Rosmarinic酸可以防止对缺血性记忆缺陷小鼠,”大脑研究行为卷,297年,第103 - 91页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. y . c .钟f . j .谢长廷林y . j . et al .,“镁lithospermate B和rosmarinic酸,存在于两个化合物丹参对肠道病毒71感染,有强有力的抗病毒活性,”欧洲药理学杂志卷,755年,第133 - 127页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. m . j . m . Liu,徐h . y . et al .,“Anti-pulmonary纤维化salvianolic酸B活性筛选的新方法基于cyto-biophysical属性,“生物化学和生物物理研究通信,卷468,不。1 - 2、214 - 220年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. d·f·张,张j . r . Li”Salvianolic酸B变弱吸烟引起的肺部炎症的老鼠,”欧洲药理学杂志卷,761年,第179 - 174页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. m .大冢”,比较粒度测定非那西汀散装粉用Kubelka-Munk理论和基于近红外光谱的主成分回归分析,“粉技术,卷141,不。3、244 - 250年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. m·布兰科和i Villarroya NIR光谱:快速反应的分析工具”,TrAC-Trends在分析化学,21卷,不。4、240 - 250年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. c . Sandorfy r . Buchet, g . Lachenal“近红外光谱学分子振动原理,”近红外光谱技术在食品科学和技术a, y Ozaki w·f·麦克卢尔,a·克里斯蒂。,pp. 1–46, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, USA, 2007.视图:谷歌学术搜索
19. l·埃里克森·e·约翰逊:Kettaneh-Wold, j . Trygg c . Wikstrom和美国荒原,多和Megavariate数据分析,第一部分,基本原理及应用Umetrics学院,2006。
20. m . Watari h .这个n .三井m .灰岩洞和y Ozaki”在线监测密度线性低密度聚乙烯的近红外光谱和化学计量学的真正的植物,“应用光谱学,卷。58岁的没有。2、248 - 255年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
21. m·p·a·里贝罗t·f·帕多瓦o·d·雷特·r·l·c·佐丹奴和r·c·佐丹奴“多元校正方法应用于监测amipicilin酶合成的,“化学计量学和智能实验室系统,卷90,不。2、169 - 177年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
22. 食品和药物管理局(FDA)”,指导行业,帕特:一个框架,用于创新药物开发制造和质量保证,”2004年,http://www.fda.gov/downloads/Drugs/GuidanceComplianceRegulatoryInformation/Guidances/UCM070305.pdf。视图:谷歌学术搜索
23. j .马克·m·安德烈·m·圆锥形石垒,c·w·哈克”前景的多元分类与近红外光谱作为一种医药中间体过程分析技术(PAT)生产控制补充,“欧洲医药、生物药剂学杂志》上,卷76,不。2、320 - 327年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
24. 美国为例,m·罗西e . Tamburini g . Vaccari a . Amaretti和d . Matteuzzi”评估在线近红外光谱连续发酵过程的监控,“生物技术进展,19卷,不。6,1816 - 1821年,2003页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. f·j·s . Nieuwmeyer m .之后,a . Gerich f . Rusmini k . van der Voort Maarschalk,和h .虽然“颗粒在流化床干燥特性的发展近红外方法确定水分含量和平均颗粒大小,”医药研究,24卷,不。10日,1854 - 1861年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
26. g . Mirschel k·海曼、t . Scherzer和m . r . Buchmeiser”效应的变化上的涂层厚度在线监测转换photopolymerized丙烯酸酯涂料的近红外反射光谱,”聚合物,50卷,不。8,1895 - 1900年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
27. x y, z z . Wu s . Liu和y . j .,“近红外光谱结合化学计量学作为一个过程分析技术(PAT)工具的在线定量监测酒精沉淀,“制药和生物医学分析杂志》上卷。77年,32-39,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
28. 吴x s . Liu z z, k, h . y .丁和y . j . Wu”综合评价的定量分析结合色谱指纹使用HPLC-DAD Danhong注入,“制药和生物医学分析杂志》上卷,76年,第74 - 70页,2013年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
29. d·d·齐y, x j . Tan和k . s . Bi,“高效液相色谱法测定4组件Danhong粉末注射,”中国药物分析杂志》上,27卷,不。8,1165 - 1167年,2007页。视图:谷歌学术搜索
30. y y, j·w·张,y,“芍药苷提取的在线质量控制的应用,”中国医药科学杂志》上第41卷。。9日,第665 - 662页,2010年。视图:谷歌学术搜索
31. 黄h . x和h . b .曲”,由近红外光谱在线监测酒精沉淀法结合多元批量建模、”分析Chimica学报,卷707,不。1 - 2,47-56,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
32. r·g·Brereton化学计量学:数据分析实验室和化工厂约翰•威利& Sons奇切斯特,英国,2003年。
33. j . p . Conzen多元校正。一个实用指南的开发方法定量分析化学,力量Optik, Ettlingen,德国,2003年。
34. a·科勒m . Zimonja诉Segtnan, h . Martens“2.09标准正常的变量,乘法信号修正和扩展biospectroscopy乘法校正信号预处理,”参考模块在化学、分子科学与化学工程,从全面的化学计量学爱思唯尔,162,页139 - 2009。视图:谷歌学术搜索
35. 美国荒原,m . Sjostrom和l·埃里克森“pls回归:化学计量学的一个基本工具,”化学计量学和智能实验室系统,卷。58岁的没有。2、109 - 130年,2001页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
36. g .锣”,交叉验证,重叠和引导误差估计过剩提出回归逻辑回归,”美国统计协会杂志》上,卷81,不。393年,第113 - 108页,1986年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
37. w·l·李·l·h·兴l . m .方和瞿h . b . j . Wang应用近红外光谱快速分析的中间体Tanreqing注射。”制药和生物医学分析杂志》上,53卷,不。3、350 - 358年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
38. m . Streefland p·f·g·范·Herpen b . Van de Waterbeemd et al .,”一个实用方法和建模的设计空间探索细菌疫苗种植过程中,“生物技术和生物工程,卷104,不。3、492 - 504年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
39. x妞妞,沈f . y . Yu et al .,“分析糖在中国米酒的傅里叶变换近红外光谱学与偏最小二乘回归,”农业与食品化学杂志》上卷,56号16,7271 - 7278年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
40. j . p . Conzen多元校正。一个实用指南的开发方法定量分析化学,力量Optik, Ettlingen,德国,2003年。
41. h . m . Heise和r . Winzen“基本的最优化方法,”近红外光谱法:原理、仪器、应用程序h·w·Siesler y Ozaki, s . Kawata和h . m . Heise, Eds。威利,页125 - 162年,2002年德国,魏因海姆。视图:谷歌学术搜索
42. w·j·麦卡锡TQ分析师用户指南美国,那些时光,热Nicolet威斯康星州的麦迪逊市,2003年。
43. a . Savitzky和m . j . e .戈利平滑和分化的数据简化的最小二乘法程序,”分析化学,36卷,不。8,1627 - 1639年,1964页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
44. p·c·威廉姆斯,“近红外反射光谱技术应用于谷物和油籽分析,“谷物化学,52卷,不。4、561 - 576年,1975页。视图:谷歌学术搜索
45. d . Cozzolino m . j . Kwiatkowski m·帕克et al。”预测红酒发酵中酚类化合物的可见光和近红外光谱,”分析Chimica学报,卷513,不。1,第80 - 73页,2004。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
46. y . j . y . j . Wu, y . r . Li d .太阳x s . Liu和y陈,“近红外光谱作为一个过程分析技术(PAT)工具在线和实时监控的提取过程中,“振动光谱58卷,第118 - 109页,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

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