TLC-NICRS Technologyによってヘルスケア製品に違法に追加された性を向上させる薬物の決定

2。4。2モデル確立

この研究では、各参照物質のスペクトルを事前に処理するために、NICR分光計に付属するOPUSソフトウェアを使用しました。化学成分スペクトル情報は、外部ノイズ、ベースラインドリフト、光散乱、バックグラウンドシグナル、温度、湿度の影響を受けるため、この研究では乗算信号補正（MSC）、ベクター正規化（VN）、最大最大正規化（MMN）、一定のオフセット除去（COE）、第1誘導体（FD）、2番目の誘導体（SD）、SP 21のポイント（SP）（SMOHOTION）が使用されました。 25）フィルタリングの組み合わせ方法スペクトルで役に立たない情報を処理し、モデル差別の精度を向上させます、キャリブレーションセットのサンプルの誤判断数がインジケーターとして（表2を参照）。

 

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元のスペクトル前処理に基づいて、カーソルは、大きな違いのあるスペクトル範囲をインタラクティブに選択するために使用されます。標準アルゴリズム - ユークリッド距離（標準、STD）および因数分解法ファクター数（Factorization、FC）計算および分析方法が使用されます。しきい値（0。25）と信頼レベルが設定されています

図6ヘルス製品における化学薬物の定量的モデル

 

表5健康製品における化学薬物の定量的モデル

 

環境要因	予測成分	予測範囲（µg µl⁻¹）	R²	rmse（％）	rmsep（％）
西バイアグラ	シルデナフィル	5.25 - 262.5	0.984	0.085	0.081
東部バイアグラ	ノルクシルデナフィル	5.15 - 257.5	0.982	0.078	0.075

 

 

2.5.5モデルの検証とアプリケーション

上記のモデルを使用して、性的健康サンプルの1 0バッチと自家製シルデナフィルサンプルの1 0バッチをテストしました。 TLC-NIRSモデルの予測結果は、HPLC含有量の決定結果と一致していました。予測値とシルデナフィルとシルデナフィルの測定値の間のR2はそれぞれ0.982と0.996でした（図6を参照）。性的健康サンプルの9バッチの予測値の平均相対偏差は1。86％と計算され、自家製シルデナフィルサンプルの10バッチの予測値の平均相対偏差は1.96％であり、モデル予測の結果が正確で信頼できることを示しています（表6を参照）。

 

表6 TLC-NIは、10個の性を向上させる製品の予測値を予測しました

 

サンプル	実際の値（mg/時間）	予測値（mg/時間）	絶対偏差	相対偏差（％）	平均相対偏差（％）
金の花の抽出物	50.78	52.36	1.58	3.11	1.86
昆虫忌避剤	50.36	52.48	2.12	4.21
ドイツのカモミール	77.20	78.58	1.38	1.79
早朝の露	16.56	16.58	0.02	0.12
ワームウッド	61.66	63.78	2.12	3.44
A.ニジェール	45.20	45.98	0.78	1.73
ゴールドスレッド	検出されていません	48.56	-	-

 

 

3つの結論

TLCは、単純な動作と幅広い人気の利点を備えた古典的な従来の識別分析方法であるため、この研究は初めてTLC-NIRSカップリングテクノロジーを作成しました[12]。 TLCには、サンプル処理のための大きな空き領域があります。禁止された化学薬物を追加するために、異なる抽出溶媒を選択できます。これにより、異なる賦形剤によるNIRSに対するさまざまなメーカーの製品の影響を効果的に回避できます。 TLCには、シリカゲル、アルミナ、ポリアミドなどの多くのオプション材料があり、発達中の薬剤は、さまざまな種類の化学成分の分離と分析に適した異なる極性試薬を選択できます。同時に、さまざまな開発システムを双方向の発達に使用できます。これは、良好な分離効果があり[12、13]、化学薬物情報のNIRSコレクションの精度を大幅に改善できます。 NIRSは、近年開発された迅速な分析機器であり、単純な動作、迅速な分析速度、および化学汚染の特性を備えています[14]。このペーパーでは、それぞれの利点を組み合わせて、TLC-NIRSカップリングテクノロジーを初めて作成し、この方法の体系的な方法論的調査を実施します。禁止された化学薬物シルデナフィルとナルデナフィルを健康製品に追加するための迅速な定性的および定量分析モデルが確立されました。

モデルは検証され、検証セットサンプルを使用して評価されました。定性的モデルは、上記の禁止された化学薬物が100％の判断精度で健康製品に追加されるかどうかをよりよく判断できます。定量的モデルは、追加されたシルデナフィルとナルデナフィルの含有量を正確に予測でき、5。25-262。5および5。15-257。 10個の健康製品の予測結果の平均相対偏差は、それぞれ1。86％と1.96％でした。予測結果は良い結果を達成し、実際の迅速なテストのニーズを満たすことができます。実際の作業では、TLC-NIRSの組み合わせ技術を使用して、過剰な用量の禁止された化学薬物シルデナフィルを追加する性的健康製品の複数のバッチを取り締まりました。

この研究は、性的健康製品で効果的で安価で簡単に入手できるため、NAFILのような薬物を研究オブジェクトとして選択し、違法メーカーがそれらを追加するための最初の選択肢です[3]。さらに、予想される効果を達成するために、そのような性的健康薬の有効な用量は50-100 mg/時間です。長期の過剰摂取は、深刻な肝臓と腎臓の損傷と永久的なリスクの損失を引き起こします[18]。 TLC-NIRSモデルを使用して、NAFILのような薬物が性的健康に追加されるかどうかを予測するには、特定の実現可能性と研究価値があります。

このホワイトペーパーでは、現在の実験プラットフォームで既存の分析手法と機器を使用して使用して、実際の薬物検査に適用すると良い効果があります。開発されたTLC-NIRS Combined Technologyは、不均一な医療製品メーカー、多種多様な製品、賦形剤の統合の困難、深刻な違法な追加など、問題に直面して優れたアプリケーションの見通しを持っています。

この組み合わせテクノロジーのアプリケーション理論と実用的な研究は、TLC-NIRSの組み合わせ機器と機器の開発のための科学的基盤を提供します。

 

参照

 

1 Conroy DM、Gan C、Errmann A、et al。強化の福祉：中国の消費者と医師が機能的な食品の役割をどのようにナビゲートするか［J食欲、2021、12：105296。

2 Chen Hz、Gong JH。薬物監督とサンプリング検査の概念を革新して、伝統的な漢方薬の準備における化学物質を違法に追加するという違法な活動を取り締まる［J Qilu Pharm Affairs、2009、28：324-326。 3 Li K、Guo CC、Shi F、et al。不整合ホスホジエステラーゼ-5（PDE5）阻害剤とその類似体の測定技術の研究の進歩症状の阻害剤とその類似体Chin J Pharm Anal（Journal of Pharmaceutical Analysis）、2018、38：566-574。
4 Xu S、Jin PF、Xu QL、et al。伝統的な漢方薬や健康食品で違法に不動産化された化学物質の進歩Chin J New Drugs（Chinese New Drugs Journal）、2015年、24：1843-1850}

5 Magdalene HY、Tang Sammy PL、Chen Sau W、et al。違法な体重減少エージェントの多様性に関するケースシリーズ：よく知られていることから予期しない［J British J Clin Pharm、2011、71：250-253。

6 Kojima A、Sato Y、Chiba T、et al。健康食品の安全性と有効性に関するHFNETデータの分析に由来する健康食品と薬物の付随的な使用に関連する顕著な有害事象J Food Hyg Soc Jpn、2018、59（2）：80-88}