多變量統(tǒng)計分類技術(shù)進行甲氧芐胺嘧啶質(zhì)量控制的研究

1、    多變量統(tǒng)計分類技術(shù) 進行甲氧芐胺嘧啶質(zhì)量控制的研究        摘要研究了近紅外反射一階導(dǎo)數(shù)光譜法進行甲氧芐胺嘧啶粉末藥品質(zhì)量控制的可能性。用多變量統(tǒng)計分類技術(shù)(系統(tǒng)聚類分析、逐步聚類分析、主成分分析和逐步判別分析)，從甲氧芐胺嘧啶粉末藥品的近紅外反射一階導(dǎo)數(shù)光譜，成功地鑒別了合格、劣和假藥，結(jié)果令人滿意。關(guān)鍵詞質(zhì)量控制近紅外反射一階導(dǎo)數(shù)光譜多變量統(tǒng)計分類技術(shù)甲氧芐胺嘧啶粉末藥品用近紅外反射光譜法解決藥品的無損分析，目前在國際上正成為熱門課題。隨著計算機各

2、類軟件的開發(fā)，多變量統(tǒng)計分類技術(shù)的發(fā)展，信噪比已達(dá)106的近紅外光譜儀的出現(xiàn)，促進了固態(tài)樣品進行非破壞無損分析藥品得以實現(xiàn)。近幾年，已被應(yīng)用于原料藥、藥品包裝材料、多晶、光光異構(gòu)體的測定以及進行制劑的定性和定量分析1，2，進行無損的膠囊片劑分析的論文已經(jīng)出現(xiàn)3。本研究是利用NIR進行藥品分析系列研究的一部分。按照處方，先從配伍的粉末藥品的分析入手，最終達(dá)到直接進行膠囊片劑的非破壞性的無損分析。本文依據(jù)甲氧芐胺嘧啶粉末藥品的近紅外反射一階導(dǎo)數(shù)光譜，應(yīng)用系統(tǒng)聚類分析、逐步聚類分析、主成分分析和逐步判別分析等多變量統(tǒng)計分類技術(shù)，進行甲氧芐胺嘧啶的質(zhì)量控制方法的研究。1實驗部分1.1儀器和試劑日本島津

3、產(chǎn)UV-3100型紫外可見近紅外分光光度計，附近ISR-3100積分球。長城386微機通過接口和分光光度計連接，自動采集、傳輸數(shù)據(jù)。奔騰586微機處理光譜數(shù)據(jù)。甲氧芐胺嘧啶、淀粉和硬脂酸鎂均符合藥典標(biāo)準(zhǔn)。1.2樣品制備根據(jù)處方制備主藥甲氧芐胺嘧啶符合標(biāo)示量的“合格藥”28個，編號128；甲氧芐胺嘧啶含量較低的“劣藥”7個，編號2935；不含甲氧芐胺嘧啶的“假藥”5個，編號3640。有關(guān)數(shù)據(jù)見表1。表1甲氧芐胺嘧啶藥品含量(%W/W)甲氧芐胺嘧啶淀粉硬脂酸鎂最大最小平均最大最小平均最大最小平均合格藥(28)77.1069.8673.5829.4422.1725.711.250.510.75劣藥(

4、7)65.0449.9059.7349.5034.2639.481.030.570.78假藥(5)00099.2598.7699.031.240.750.971.3測定條件狹縫12nm;掃描范圍13002500nm；每個樣品掃描2次，取平均值；間隔15nm采集一光譜數(shù)據(jù)，則每個樣品有81個吸光度值或一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)。1.4光譜數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)聚類分析、逐步聚類分析、主成分分析和逐步判別分析原理詳見文獻(xiàn)4，5。用本實驗室編輯的程序處理數(shù)據(jù)，進行多變量統(tǒng)計分類。 2結(jié)果與討論2.1近紅外反射光譜、一階和二階導(dǎo)數(shù)光譜甲氧芐胺嘧啶、淀粉和硬脂酸鎂純組分的近紅外反射光譜、一階和二階導(dǎo)數(shù)光譜見1中A、B和C所示。

5、可以看出，三組分的反射光譜重疊嚴(yán)重，而二階導(dǎo)數(shù)光譜的各峰分辨較好，但較一階導(dǎo)數(shù)光譜的信號強度弱得多。綜合考慮，采用一階導(dǎo)數(shù)光譜數(shù)據(jù)進行多變量統(tǒng)計分類為宜。1.甲氧芐胺嘧啶；2.淀粉；3.硬脂酸鎂1(A)近紅外反射光譜；(B)一階導(dǎo)數(shù)光譜；(C)二階導(dǎo)數(shù)光譜2.2系統(tǒng)聚類分析聚類分析是按“物以類聚”的思想將較為相似或較為接近的事物歸到一起而形成的一種統(tǒng)計分類方法。常用的是系統(tǒng)聚類法，依據(jù)一種事先選定的相似性或非相似性度量(距離)和類間距離，經(jīng)過計算建立譜系，再根據(jù)譜系決定分類結(jié)果。將光譜數(shù)據(jù)用平方歐氏距離和Wald(類平均)類間距離計算所得的譜系見2?？梢钥闯觯偎幒秃细窳铀幫耆_并清楚地分成

6、兩大類，而合格藥和劣藥又分成了兩類。2.3逐步聚類分析逐步聚類法(或稱動態(tài)聚類法)是依據(jù)各分類對象在多維空間(維數(shù)由變量數(shù)決定)的位置和各類的中心(即重心，亦稱凝聚點)間的距離進行分類的一種迭代方法。每步迭代都對各類的中心進行調(diào)整并將分類對象按與各中心的距離之遠(yuǎn)近進行歸類，直到不變?yōu)橹?。光譜數(shù)據(jù)按逐步聚類法確定三個中心，各樣品點與三個中心的距離計算出并列于表2。當(dāng)距離1<距離2<距離3，該樣品為合格藥；當(dāng)距離2<距離1<距離3，樣品為劣藥；當(dāng)距離3<距離2<距離1，樣品為假藥。根據(jù)距離遠(yuǎn)近分類的結(jié)果與實際情況完全相符。2系統(tǒng)聚類分析的譜系表2逐步聚類結(jié)果N

7、o.距離1距離2距離3聚類114.540953.9765487.86191222.081050.8987477.19461331.699457.5513503.68111426.230267.7322529.19811520.212662.2789489.10201631.526775.1445550.06431721.702263.3134488.57151830.206582.3711571.71861927.292958.9831488.914211034.345372.9458506.801011122.853952.7550473.697511244.769081.4369544.2

8、20211326.635061.1292474.951211426.140253.8614498.186311536.740576.1658461.180811629.234764.2009430.308211735.370373.7979469.739311827.321452.6531453.957411927.159547.3272453.150512040.346169.5271459.283012135.225066.2675452.522012227.218348.4777430.781312337.235570.9139494.183812433.076354.8007451.3

9、19612528.816470.3896478.162612634.194560.8428463.474012724.521844.9605432.773012829.261959.7944438.159412942.785630.5273372.020123049.519336.1648369.167023167.457131.1438306.913223260.844625.6180295.357323379.888437.2534320.049223479.059837.8406283.258623586.041132.4132218.8552236457.5534287.453026.

10、7654337494.2199311.593034.5955338465.8199288.426621.6964339475.8874304.587122.9961340489.5162316.194420.300832.4主成分分析主成分分析是一種簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、突出主要矛盾的多變量統(tǒng)計分類方法。它能將原來較多的變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個主要成分并能突出地反映事物的規(guī)律性。我們所研究的問題，每個樣品有81個光譜數(shù)據(jù)(變量)，從這么多的數(shù)據(jù)的對比中區(qū)分樣品的真?zhèn)?，主成分恰好能發(fā)揮它的作用。光譜數(shù)據(jù)用主成分分析算出的結(jié)果是第一主成分和前兩個主成分的累積貢獻(xiàn)分別達(dá)0.62和0.66。以第一主成分為橫座標(biāo)，第

11、二主成分為縱座標(biāo)，繪如3所示。其中合格、劣和假藥分別用記號×、和+表示?？梢?，假藥和合格劣藥的劃分異常清楚，而真劣兩藥地區(qū)分開了。每個主成分都是81個變量的線性組合。用計算機計算每個樣品的得分，再按其在平面上的位置，大體上判定藥品的合格、劣和假藥，當(dāng)然是輕而易舉的事。但主成分分析不便于用公式將其寫出并用于手工計算。3樣品在前兩個主成分上得分的分布2.5逐步判別分析逐步判別分析法能在篩選變量的基礎(chǔ)上建立線性判別模型。篩選是通過F檢驗逐步進行的。每一步選取滿足指定水平最顯著的變量并剔除因新變量的引入而變得不顯著的原引入的變量，直到既不能引入也不能剔除為止。經(jīng)反復(fù)嘗試，我們將引入和剔出的F

12、水平值取為5(大致相當(dāng)于90%以上的置信概率)，所得的判別函數(shù)的有關(guān)數(shù)據(jù)列于表3。經(jīng)6步篩選后，最后選定的變量所對應(yīng)的波長為：表3判別函數(shù)變量偏FY1Y2Y3X(38)32.6271917.901-2701.979-6315.719X(70)11.0598080.77814801.85611953.097X(21)12.3271350.3763541.8332463.434X(15)6.939220.871-1602.566-1912.835X(42)6.981-1705.9892863.9739912.853X(17)6.177-1036.585538.8014599.391常數(shù)-143.0

13、01-111.495-141.209X(38)：1855nmX(70)：2335nmX(21)：1600nmX(15)：1510nmX(42)：1915nmX(17)：1540nm相對應(yīng)的三個判別函數(shù)為：Y1=-143.001+220.871X1510-1036.585X1540+1350.376X1600+1917.901X1855-1705.989X1915+8080.778X2335Y2=-111.495-160.266X1510+538.801X1540+3541.833X1600-2701.979X1855+2863.973X1915+14801.856X2335Y3=-141.20

14、9-1912.835X1510+4599.391X1540+2463.434X1600-6315.719X1855+9912.853X1915+11953.097X2335將待查藥品在上述波長測得的光譜數(shù)據(jù)代入三個判別函數(shù)式，算得三個得分Y1、Y2和Y3，如表4所示。若Y1>Y2>Y3，則樣品為合格藥；若Y2>Y1>Y3，樣品為劣藥；若Y3>Y2>Y1，樣品為假藥。40個樣品算出的得分按其相對大小判定的結(jié)果與實際情況完全相符。與前三個方法比較，在逐步判別法中，三個判別函數(shù)是6個變量的線性函數(shù)，易于手工計算，是判別甲氧芐嘧啶粉劑的合格、劣和假藥的最實用的方法。

15、表4逐步判別結(jié)果No.得分判別Y1Y2Y31144.357105.554-198.88312146.39993.243-231.93213148.728102.074-220.89514168.489131.446-197.34615130.50487.798-211.63416167.683117.037-220.20717151.7361103.791-213.44718181.055128.010-218.92119140.002104.393-207.751110147.461103.048-218.903111123.89278.971-232.811112174.439126.26

16、3-225.428113143.63396.269-231.227114157.376114.543-203.059115128.071100.174-197.226116123.36477.097-234.009117140.871110.613-186.846118132.14699.668-192.875119145.712118.032-200.032120130.14095.411-204.896121126.92289.313-200.125122140.710100.727-207.637123147.794114.750-207.059124144.583105.084-203

17、.599125135.35786.699-236.435126134.028101.577-196.299127120.91273.647-219.878128127.67086.963-217.945129105.008136.625-81.91023087.602110.778-112.30523189.332120.581-91.87623266.682103.317-93.18023361.436129.408-29.01223451.13396.141-71.77023531.31583.618-57.754236-207.460-45.515132.711337-211.121-45.896126.157338-212.372-45.724139.619339-218.351-40.899163.212340-219.890-57.547144.3443作者單位：任玉林李偉郭曄任瑞雪 張璐*靳丹紅*李梅*(吉林大學(xué)化工學(xué)系長春130023) 參考文獻(xiàn)1Dressi E, Ceramelli G, Corti P. Analyst, 1995,120:1005.2Rimband D J, Walczak B, Massare D L, Last I, Prebble K A Analytica Chimica Act