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中药质量及制药过程一致性评价方法研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
缩略语第11-16页
第1章 绪论第16-34页
    1.1 研究背景第16-18页
        1.1.1 药品质量一致性评价第16-17页
        1.1.2 制药过程一致性评价第17-18页
    1.2 中药质量及制药过程数据获取手段第18-20页
        1.2.1 色谱指纹图谱技术第18-19页
        1.2.2 光谱技术第19-20页
    1.3 中药质量及制药过程数据分析技术第20-25页
        1.3.1 色谱指纹图谱数据分析技术第20-21页
        1.3.2 近红外光谱数据分析技术第21-22页
        1.3.3 多变量数据分析技术在药品质量控制中的研究进展第22-25页
    1.4 多变量数据分析技术原理概述第25-31页
        1.4.1 多变量统计分析方法第25-26页
        1.4.2 多变量统计控制图第26-28页
        1.4.3 多向方法第28-31页
    1.5 本文研究思路第31-34页
第2章 基于近红外光谱的药材质量一致性快速评价方法第34-44页
    2.1 前言第34页
    2.2 实验部分第34-36页
        2.2.1 样品收集第34-35页
        2.2.2 光谱采集参数第35页
        2.2.3 筛分孔径因素考察第35页
        2.2.4 干燥时间因素考察第35-36页
        2.2.5 样品前处理和光谱采集第36页
        2.2.6 多变量统计分析第36页
    2.3 结果与讨论第36-43页
        2.3.1 筛分孔径对光谱的影响第36-38页
        2.3.2 干燥时间对光谱的影响第38-40页
        2.3.3 光谱PCA结果第40-41页
        2.3.4 质量一致性评价第41-43页
    2.4 小结第43-44页
第3章 中药中间体的多工序多指标统计质量控制方法第44-53页
    3.1 前言第44页
    3.2 实验部分第44-46页
        3.2.1 试剂与材料第44页
        3.2.2 工序中间体取样方法第44-45页
        3.2.3 酚酸成分含量测定第45-46页
        3.2.4 MMSQC方法第46页
    3.3 结果与讨论第46-51页
        3.3.1 批次的PCA结果第46-47页
        3.3.2 建立多工序多指标监控模型第47-49页
        3.3.3 批次质量监控第49-51页
    3.4 小结第51-53页
第4章 基于多变量统计分析的中药产品质量一致性评价方法第53-74页
    4.1 色谱指纹图谱的多变量统计分析第53-65页
        4.1.1 前言第53页
        4.1.2 实验部分第53-55页
        4.1.3 结果与讨论第55-65页
    4.2 改进的色谱峰加权算法第65-72页
        4.2.1 前言第65页
        4.2.2 实验部分第65-68页
        4.2.3 结果与讨论第68-72页
    4.3 小结第72-74页
第5章 基于光谱的中药制药过程一致性实时监控方法第74-90页
    5.1 前言第74页
    5.2 实验部分第74-79页
        5.2.1 试剂与材料第74页
        5.2.2 金银花液液萃取工艺第74-76页
        5.2.3 训练批次和测试批次第76-77页
        5.2.4 NIR光谱实时检测第77-79页
        5.2.5 建立批次过程监控模型第79页
        5.2.6 离线测定第79页
    5.3 结果与讨论第79-89页
        5.3.1 原始光谱分析第80页
        5.3.2 得分轨迹图第80-81页
        5.3.3 离线分析结果第81-83页
        5.3.4 批次过程实时监控第83-89页
    5.4 小结第89-90页
第6章 基于色谱指纹图谱的中药制药过程一致性评价方法第90-103页
    6.1 前言第90页
    6.2 实验部分第90-96页
        6.2.1 试剂与材料第90页
        6.2.2 生脉饮口服液制造工艺第90-91页
        6.2.3 训练批次和测试批次第91-93页
        6.2.4 HPLC指纹图谱测定第93-94页
        6.2.5 指纹图谱数据预处理第94-95页
        6.2.6 多变量统计分析第95页
        6.2.7 相似度分析方法第95-96页
    6.3 结果与讨论第96-102页
        6.3.1 相似度分析结果第96-97页
        6.3.2 PCA结果第97-98页
        6.3.3 过程一致性评价第98-102页
    6.4 小结第102-103页
第7章 总结与展望第103-106页
参考文献第106-118页
作者简历及在学期间所取得的科研成果第118页

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