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1、H P L C法侧定不同生产厂家木香顺气丸中厚朴酚与和J.朴醉的含f 荆海燕杨晓云吴爱英庞靖 青岛市药品检脸所2 6 6 0 7 1 ) 木香顺气丸是由大黄， 砂仁， 香附， 槟榔， 甘草， 陈皮， 厚朴， 权壳， 苍术， 青皮等药组成， 为了更好控制产品 质It, 保证用药的安全和有效， 研究建立了高效液相法侧定处方中厚朴酚及和厚朴酚的含it， 并对不同厂家 的产品作了比较。 1 2 2. 1 仪.与试蕊( 略】 方法与摘. 速1 . 2. 2 色 谱条件二 Y W G - C ls 分析 柱( 4 . 6 m m x 2 5 0 m m 5 K m ) , 流动相: 甲 醉一 水( 7 5
2、 : 2 5 ) ; 检侧波长: 2 5 4 n m ， 流 l n il “ m i n - 1 ; 柱沮: 室沮。 实脸方法 2 . 2 . 1 选择性实验: 按处方比例及生产制备方法， 制备不含厚朴酚及和厚朴酚的阴性样品， 按样品洲定项下 样品 溶液制备方法制备阴性溶液， 进样1 0 川， 另取厚朴酚， 和厚朴酚对照品 溶液， 进样1 0 川 。阴性样品与对照 品溶液色谱图见图( 略) ， 结果对照溶液峰与阴性溶液峰没有重1。 2 . 2 . 2 线性关系考察: 精密配每l m l 含厚朴盼0 . 2 6 m g 含和厚朴酚0 . 1 6 4 m g 的乙醉溶液， 分别梢密吸取1 , 2
3、 , 3 , 4 , 5 m l It于2 5 m 量瓶中， 用流动相稀释至刻度， 摇匀， 按上述色谱条件， 分别进样1 0 11 1 ， 以对照液浓度为 板坐 标( X ) ， 主 峰面 积( p g “ m l - ) 为 纵坐标( Y ) 作图， 结果回 归方程厚朴酚为: Y = 7 0 5 8 0 . 2 X 十 1 . 1 8 7 5 , r = 0 . 9 9 9 9 , 线 性范圈4 0 一 2 0 0 eg “ m l - 。和厚朴酚为: Y = 6 2 3 5 0 X + 0 . 3 5 8 , x = 0 . 9 9 8 9 , 线性范围3 5 一1 5 0 p g “ 耐
4、一 1 。 2 . 2 . 3 精密度实验: 取样品 侧定项下对照品溶液， 重复进禅5 次， 每次L O p l , 侧定峰面积, R S D = 1 . 5 4 6 , 2 . 2 . 4 称定性实验: 取同一供试品， 在0 , 3 , 6 , 1 2 h ， 分别进样1 0 川侧定蜂面积, R S D = 0 . 3 2 % o 2 . 2 . 5 重复性实脸: 取批号为9 9 0 3 0 3 的同一批样品。 按样品测定法侧定6 次， 计算厚朴阶及和厚朴阶的含 lk, R S D=2 . 1 2 %, R S D=1 . 9 8 %0 2 . 2 . 6 回收率实验: 取已知含量的本品(
5、青岛国风药业， 批号为9 9 0 3 0 3 ) 5 份， 精密称定， 各加人对照品适量， 按样品洲定法侧定， 分别计算， 平均回收率为9 9 . 6 % , R S D = 0 . 4 3 %和9 9 . 8 %, R S D =1 . 2 0 %0 2 . 3 样品侧定 2 . 3 . 1 样品溶液的制备: 取木香顺气丸约5 g ， 精密称定， 精密加人乙醉5 0 m l , 超声处理4 0 分钟， 取上清液 离心后即为样品溶液。 2 . 3 . 2 对照品溶液的制备: 同线性关系。 2 . 3 . 3 侧定法: 精密吸取对照品 溶液与供试品 溶液1 0 川， 分别注人液相色谱仪。 测定峰
6、面积， 计算即得。每 批样品各侧定3次， 结果见表( 略) 。 3 讨论 3 . 1 本法侧定厚朴阶及和厚朴阶简便， 准确， 快速， 重现性很好。 3 . 2 木香顺气丸的主要成分为厚朴酚及和厚朴酚起主要功效， 因此测定二者的含f就成为控制其内在质f 的重要指标。 3 . 3 通过对不同厂家产品的侧定， 发现其含量不同。 可能与其投料有关。 墓于“ 斜率” 为响应值的加权孟心单纯形最优化方法 果宏瞬陈亚连沈译I ( 上海医科大学药学院药物分析教研宣 2 0 0 0 3 2 , 中国药科大学药物分析教研室2 1 0 0 0 9 ) 在药物分析领城中， 单纯形最优化方法是应用较多的一种简便而有效的
7、方法。 其中最常用的是改良单 6 2 7 I ，一 一不II 班一 纯形法M S M， 它是在基本单纯形法的基础上经过修正， 包括了“ 反映” 、 “ 扩大“ 、 “ 缩小” 以及“ 整体收缩” 规则 的一种逻辑算法。 在此基础上. R y a n 等人又提出了加权重心法WC M, 使单纯形法的搜索更加通近禅度方 向而又保留其简单的特点， 是在应用中很受欢迎的很实用的无约束型优化方法。 1 基于“ 拱率” 为优化一应位的改进单纯形.优化方法 我们在研究中发现WC M还有值得改进的地方。因为加权重心法寻找反射点时， 只考虑响应值大小的 因素来进行最佳点、 次佳点及最差点的排序， 从而决定反射点的
8、方向， 而没有考虑到各侧t点间距离的形响。 我们认为， 各侧I点间 距离是影响单纯形优化的主要原因之一。 所以， 我们提出了 基于“ 斜率” 为响应值指标 的改进单纯形最优化方法， 暂时命名为加权斜率法。其基本作法是: 1 . 1 侧量组成单纯形各点的响应值; 1 . 2 找出侧得的响应值中的最差值， 定义相对应的侧量点为最差点; 1 . 3 定义“ 斜率. 为除最差点外各侧量点的响应值和最差点的响应值之差的绝对值与该两点间的距离的比 值( 公式 1 ) ， 并以此为下一步的新响应值。计算出除最差点外各测量点的新响应值一 “ 斜率” 值， 按其大小找 出最佳和次佳点。 斜率 = 1 F X j
9、t A 一 F N 2 二本法平均收效搜 索次数。 6 2 8 1 1 魂一 农1 2 因斑单碗形优化方法对照试.幼果 N l ( n =1 0 ) R S D ,. % ( n = 1 0 ) N 2 ( n =1 0 ) R S D , n % ( n =1 0 ) N2 / Nl N 2 / N 1 的平均值 0 .18 .20 .0 112 .5 0. 00 1 4 0. 9 0% 7. 1 1 8. 1 2% 0 5 6 5 9 2 3 . 9 3 % 1 1 . 1 1 3. 0 6 % 0. 8 8 9 0 1 5. 7 1 8 . 2 8% 1 4. 5 1 3. 邹 % 0.
10、 9 2 3 6 0. 9 2 6 4 0 侧1 11 1 1 9. 5 1 4. 5 6% 1 8. 7 9 . 4 5 % 0. 95 9 0 0 . 0 0 0 0 1 2 3 . 7 1 1 . 9 4% 2 2. 2 55 4 % 0. 9 3 6 7 0 . 0 0 0 0 0 1 2 6 . 9 1 1 . 4 2% 2 6. 5 6. 9 5 % 0. 9 8 5 1 在3 因素条件下， 当: 1 0 - s 发散， 不能收敛。 。 值为1 0 - 1 一 1 0 - 4 范围的 优化试验结果见表2 0 衰2 3 因.草纯形优化方法对照试脸苗. c 0. 1 0 . 0 1 .
11、 0. 0 0 1 0 侧目1 NI ( n =1 0 ) R S D ,n % ( n =1 0 ) 椒 ( n = 1 o ) R S D , n %( n =1 0 ) N2 / Nl N 2 / Nl 的平均值 2 4 4 7. 9 1% 1 6. 6 2 8. 8 5% 0. 6 91 7 3 4 月 巧- 5 2% 2 2. 1 1 7 . 1 2 % 0. 6 5 0 0 4 5. 3 4 5. 2 5% 2 7 . 9 1 4. 7 7% 0. 6 1 6 0 5 9 . 3 5 2 . 卿 % 3 3. 8 1 1 . 4 0 % 0. 5 7 0 0 0. 6 3 1 9
12、在4因素条件下， 当A E = 0 . 0 0 0 1 时， 本法有一组数据发散， 加权重心法有三组数据发散， 另有一组数据 两法同时发徽， 故可以同时进行两法比较的数据有5 组。结果见表3 0 斑3 4因二傀形优化方法对暇伏脸苗果 0 .0 16 3 .7 0. 0 010 侧扣1 N l ( n =1 0 ) R S D, %( n =1 0 ) N 2 ( n =1 0 ) R S D ,n % ( n =1 0 ) NZ Z N1 N 2 / N l 的平均位 3 1 . 3 4 4. 0 4% 1 6. 0 2 7 . 0 0 % 0 的 6 6 7 2 . 2 3 % 2 2 .
13、7 2 7 . 8 7 % 0 心 ， 9 9 1 . 9 6 2 . 7 6 % 3 0 . 0 2 2 . 3 9 % 0_ 4 4 6 6 6 8 ( n =5 ) 3 7 . 1 3 %( n =5 ) 3 5 . 6 ( n =5 ) 1 3 . 5 6 %( n =5 ) 0 . 5 8 2 ( n =5 ) 0. 5 2 8 6 将各优化因素条件下N 2 / N 1 值对: 作图得图Z ( 略) 。 从表1 - 3 及图2 中可以看出， 2 因素条件下， N 2 / N 1 值小于1 . 说明本法在收索效率方面优于加权重心 法。 3 因素条件下， N 2 / N 1 值约为0 .
14、 6 3 ， 本法明显优于加权重心法， 搜索次数平均减少3 7 %, 4 因素条件 下， N 2 / N L 值约为0 . 5 3 ， 本法的优势更为明显， 搜索次数平均减少达4 7 %. 4 讨论 4 . 1 本法仅能在加权重心法WC M的基础上进行改进。在改良 单纯形MS M中， 反射点是由最佳点和次佳 点的平均值确定的， 而用本法求出 最佳点和次佳点的平均“ 斜率， 所产生的反射点与之重合， 不能提高优化 效 率。 但在加权重心法突出了 最佳点的作用， 而本法的 最佳点的 确定是基于“ 料率” 响应值上的， 能修正加权重 心法不合理的反射方向( 如图1 ) , 因而可以提高优化效率。 4
15、 . 2 本法与加权重心法比 较， 主要是在反射过程中对反射点位皿的确定方法不一致， 变往“ 高” 处反射为往 “ 陡 处反射。而在单纯形的收缩过程中， 两法都是以响应值最佳点为中心进行缩边( 即都是往最“ 高” 处收编 的) ， 收缩过程无差别。 4 . 3 本法在2 因家条件下的优势不大， 可能是搜索次数较少， 收散较早的缭故。在多数2 因素优化情况下， 加权重心C与加权料率反射点S 重合， 造成两法的差异小。 但在3 , 4 因素条件下， 搜索次我较多， 且情况较 复杂， 使得两法有明显差异。可以看出， 4 因索条件下两法的差异比3 因素条件下更大。说明因素条件越 多， 本法优于加权重心
16、法的程度越大。 4 . 4 本法与加权重心法相比， 在多因素优化时的收敏性有所提高( 表3 ) 。推测可能是因为本法反射方向与 6 四 I.尸 丁 几 厂 一 一 一 一 一. 加权重心法相比具有相对的多样性， 即反射点重心不总是象加权重心法那样靠近s点( 图 1 ) ， 而是由于“ 斜 率 的关系在相当多的情况下会靠近N点。减少了单纯形的各点线性相关的机会。 因而可以提高收敛性。 同时， 在试验中发现， 初始单纯形的形状和位置对搜索次数及收效性有较大的影响， 这是有单纯形方法本身 所具有的特性。 4 . 5 用计算机模拟的方法进行验证， 既方便又经济， 还可避免实验误差的干扰， 使实验结果更为可靠。 4 . 6 用“ 斜率仲 作为响应值来进行加权重心单纯形优化经初步试验是可行的， 且具有更多的优点， 但方法上 还存在有待于完善的地方， 进一步的研究在进行中。( 参考文献略) 地红碑素稳定性考察 高红李静何雄英许先栋( 中国医学科学院一中国协和医科大学一医药生物技术研究所1 0 0 0 5 0
