一、近红外光谱在药物领域的应用与研究进展（论文文献综述）
王芳[1]（2021）在《近红外光谱法在快速同步测定生黄芩和酒炙黄芩活性成分含量中的应用研究》文中提出背景黄芩在食品和制药工业中被广泛应用,是常用的大宗药物,但其药效会受产地及炮制方式不同的影响。因而需建立一种快速、无损分析的检测方法以确保黄芩的质量。传统的中药分析法如气相色谱（gas chromatography,GC）和高效液相色谱（high performance liquid chromatography,HPLC）等,分析过程过于复杂繁琐,不利于快速评价及分析中药药效成分。近红外光谱法具有无损测定和快速分析的优势,作为中药质量评价的技术手段日益受到人们的关注。目的采用近红外光谱法作为研究手段,对不同地区产地的黄芩中的主要活性成分（黄芩苷、黄芩素和汉黄芩素）的含量建立快速、无损分析的方法,用于黄芩质量的分析与控制,为近红外光谱法评价中成药质量提供理论依据和应用支持。方法本研究依据红外光谱的低成本、绿色、快捷、无损的分析特点,开展利用近红外光谱法结合偏最小二乘（partial least-squares,PLS）线性回归和人工神经网络（artificial neural networks,ANN）非线性回归分析七个地理区域（河北省、河南省、陕西省、山西省、甘肃省、黑龙江省、内蒙古自治区）的58批生黄芩及酒炙黄芩样品中的三种活性成分黄芩苷、黄芩素和汉黄芩素。通过对光谱预处理方法、光谱区域、建模维数和算法的筛选及验证对分析模型进行了优化。结果1.对于最优模型参数,黄芩苷、黄芩素和汉黄芩素校准集的相关系数分别为0.9979、0.9786和0.9773;预测集的相关系数分别为0.9756、0.9843和0.9592;验证集的验证均方差分别为0.215、0.321和0.174。2.在使用PLS线性回归分析时,对于黄芩苷定量分析最佳预处理方法为Savitzky Golay平滑,对于黄芩素定量分析的最佳预处理方法为消除常数偏移量,对汉黄芩素定量分析的最佳预处理方法是最小最大归一化。黄芩苷分析最佳光谱区域确定为7500-4596 cm-1,黄芩素及汉黄芩素含量测定分析的最佳光谱区域为7500-4250 cm-1。黄芩苷分析的最佳建模维数为14,黄芩素和汉黄芩素的最佳建模维数为16。3.在使用ANN非线性回归分析时,黄芩苷含量测定分析的最佳光谱预处理方法为一阶导数,而黄芩素和汉黄芩素分析的最佳光谱预处理方法分别为一阶导数和消除常数偏移量,对于黄芩苷的定量分析,概率神经网络是最佳算法,而对于黄芩素和汉黄芩素定量分析的最佳算法为反传多层感知网络。4.通过比较线性回归分析及非线性回归分析,对于黄芩苷,ANN显示出比PLS更好的预测能力;对于黄芩素和汉黄芩素的分析显示,PLS具更好的分析性能。同时发现,可将黄芩苷和汉黄芩素的含量作为鉴定黄芩的地理来源和质量控制的参考依据。结论本实验所建立的近红外分析模型可快速、同时对来自不同地理区域的黄芩和酒炙黄芩中活性成分黄芩苷、黄芩素和汉黄芩素含量进行测定,具有稳定性,准确性和可重复性。可利用本研究构建的最优的近红外分析模型分析不同炮制方式和地理区域对黄芩有效成分含量的影响。
沈紫薇[2]（2020）在《近红外光谱在阿胶、汽油、葡萄糖结晶分析中的应用研究》文中提出现代近红外光谱可以进行定性和定量分析。对物料组成和多种物化性质的实时检测,对于鉴别物料真假、流程工业过程优化与控制具有重要作用。本论文针对阿胶及其原料的快速鉴别、多通道在线近红外光谱仪通道之间模型传递和葡萄糖结晶过程介稳区测定难题,采用近红外光谱和化学计量学进行了其理论与方法研究。论文主要研究贡献如下:1.阿胶及其原料的快速分类与识别方法研究由于阿胶是驰名国内外的名片商品,阿胶及原料（驴皮）价格不菲,使用其它兽皮掺假现象时有发生。因此,相关行业亟需阿胶及原料的快速分类与识别技术,用于市场监控和原料收购的快速鉴别。为此,本章采用近红外光谱结合模式识别,建立了一种快速分类与识别方法,以期解决阿胶企业的技术难题。实验从阿胶生产企业和市场上收集了不同品牌的阿胶及其它兽皮胶,驴皮和其他兽皮样品。采集了其漫反射近红外光谱,采用SIMCA方法,分别建立了阿胶与其它兽皮胶（马胶、猪胶和羊胶等）,不同品牌的阿胶膏（东阿养生堂、福牌和桃花姬）、和驴皮与其他兽皮（马皮、骡皮、猪皮）的分类与识别模型。其中,阿胶与其它兽皮胶和驴皮与其他兽皮的模型正确识别率均为100%,东阿养生堂和桃花姬的阿胶膏模型正确识别率达到95%,福牌达到70%。研究表明,采用近红外光谱结合SIMCA建立的方法,可以成功地实现阿胶及原料的快速分类与识别。2.多通道在线近红外光谱仪通道之间模型传递方法可行性研究多通道在线近红外光谱仪可以在线检测单套生产装置多个部位多种同物料的多种性质或者多套装置的同一种物料的多种性质,对于过程优化与控制具有重要作用。其中,建模工作量大,周期长,成本高。但是,多通道在线近红外光谱仪不同通道之间在光学和机械上存在着差异,不同通道采集的光谱有很大差异,使用一个通道采集的光谱建立的模型,不能用于其它通道检测。为此,本章提出一种角向量光谱建模方法,以期解决上述问题。实验在中国石油石油化工研究院催化重整中型装置上进行。使用一个3通道在线傅里叶近红外光谱仪,分别采集3套催化重整中型装置产生的重整汽油光谱。收集了42个重整汽油样品,采用标准方法测定了其辛烷值和芳烃含量。使用偏最小二乘法（PLS）,分别使用各自通道采集的光谱建立辛烷值和芳烃含量模型。比较了通道1模型预测通道2和通道3样品的结果。将近红外光谱拟转化为角向量,使用角向量和PLS建立了所有通道都适应的辛烷值和芳烃含量模型。研究结果表明角向量光谱建模方法能有效地消除不同通道光谱差异引起偏离。3.葡萄糖结晶介稳区的测定方法研究结晶是分离和纯化样品的重要手段。在结晶过程中,溶解度曲线与超溶解度曲线之间的区域称为介稳区（MSZW）,它不仅与溶质、溶剂的物化性质有关,还与是否搅拌以及其强度、是否添加晶种及其大小与数量、冷却速率等有关。因此,介稳区宽度会随操作条件的改变而改变。介稳区过宽或过窄均不利于晶体的生长,而可通过于介稳区控制结晶过程,以得到纯度高以及粒径理想的产品。因此,介稳区宽度是设计和优化结晶过程的关键操作参数。本章实验以葡萄糖结晶过程为研究对象。提出以红外分析手段测定饱和度和近红外分析手段测定超饱和度的方法,得到了葡萄糖在水中的溶解度方程:C0=1.114*10-4T2-4.166*10-2T+3.526（R2=0.9605）以及超溶解度方程:C0=2.182*10-4T2-1.031*10-1T+12.62（R2=0.9596）。因此由以上实验数据,我们就能得到葡萄糖水溶液降温结晶的介稳区宽度。
孙禧亭[3]（2020）在《红外光谱多元分析理论、方法及应用研究》文中研究表明红外光谱能从分子水平反映物质化学组成与性质的信息,与多元分析方法结合形成红外光谱分析技术。鉴于它具备即时测定物质种类和多种物化性质的能力,已成为石油化工、农业、制药、食品、医疗等领域中不可或缺的物质内在信息感知技术,在人工智能领域极具发展潜力。但是,目前在方法学上还存在着如下若干难题,严重制约了其实际应用。（1）建模与维护问题:需要收集大量定标样品,进而参考数据测定工作量大、建模技术难度高也很费时,因此,建模成本高和周期长,严重阻碍了红外光谱快速分析在实际中的应用。（2）目前,红外光谱仅能对好透光性、组成分布均匀,以及被测组分浓度不低于5 wt‰的样品进行分析。但是,难以对组成高度相近且形态复杂、组成分布不均匀、易受环境变化影响的不同样品进行定性和定量分析。（3）在水光谱组学研究中,不同水组分（团簇）对体系具有重要作用,但是它们以及溶质的近红外光谱特征吸收峰之间存在着高度重叠,其对温度变化也很敏感,导致不同水组分的光谱解析非常困难,现有的多元分析方法已经不能有效地解决这些难题。本论文旨在解决上述红外光谱在定量分析、定性分析和多种组分重叠光谱分辨技术等方面的理论、方法和技术难题。具体研究目标包括:研究一种光谱数据库信息挖掘方法,以期解决红外光谱分定量析建模与维护的难题;研究使用“动态”光谱与图像识别技术相结合,以期实现化学组成高度相近且形态复杂不同种类样品的分类与识别;提出一种自适应加权光谱拟合的模式识别方法,以其解决环境湿度变化对易吸水样品分类与识别的影响;研究一种高斯分峰结合遗传优化的多种（3种以上）组分重叠光谱成分分辨方法,以期解决易受温度变化影响的复杂水体系研究中信号分辨的技术难题。论文的主要研究内容、结果与创新点如下:第二章光谱数据库与数据挖掘的即时定量分析方法研究。本章旨在提出一种光谱数据库信息挖掘方法,以期解决传统多元分析建模方法的工作量大、难度高、周期长、成本高等问题,使红外光谱分析技术更容易地实现物质多性质的即时测定。实验选择了红外光谱分析沥青（复杂物质）为研究对象,从炼厂收集了 431个沥青样品,使用标准测试方法测定了其蜡含量、针入度和软化点数据,同时使用衰减全反射方式采集其红外光谱。将样品划分为建库样品集和验证样品集。使用建库样品集的光谱和性质数据,构建了沥青光谱数据库。使用验证样品集对新方法性能进行了验证,获得的蜡含量、软化点和针入度的预测均方根标准误差（RMSEP）分别为0.14%、0.55℃和4.71（0.1mm）,均小于标准测试方法再现性误差,表明新方法与标准方法测定结果是一致的。与两种常用多元分析方法（偏最小二乘回归（PLS）和局部密化建模（LMD））的预测结果进行了对比,结果表明,新方法避免了 PLS方法建模与维护复杂过程,其准确度达到PLS同等水平,有效地解决了阻碍红外光谱分析实际应用的技术难题;与LMD方法相比,新方法在重复性、计算速度以及预测鲁棒性有明显改善,对处于数据库中样本密度低且分布不合理区域的样品,其预测结果更准确。第三章“动态”红外光谱与深度学习相结合的模式识别方法研究。基于红外光谱差异,结合模式识别方法,可以实现物质快速分类与识别。但是,对于形态变化大、分布不均匀,且化学组成高度接近的不同类样品,其赖以分类的光谱差异信息很弱,采用常用的模式识别方法难以将其进行有效分类与识别,是红外光谱分类与识别领域尚未解决的难题。为此,本章提出一种使用“动态”光谱结合二维相关分析构造化学图像,扩大样品差异信息,使用GoogLeNet深度神经网络图像识别模型结合迁移学习,建立了一种光谱分类与识别方法。论文选择山羊绒纺织品与山羊绒/羊毛混纺纺织品,以及纯棉与丝光棉纺织品为研究对象。对烘干样品施加水分扰动,制备了不同含水量的样本,并采集其随水含量变化的“动态”近红外光谱。对于烘干样品与不同含水量的样品,分别使用它们的原始光谱、一阶微分、二阶微分和多元散射校正光谱,依次建立了簇类独立软模式识别（SIMCA）分类模型和支持向量机（SVM）分类模型,共16个。使用新方法和动态光谱建立了分类模型。两种研究对象的结果表明,传统光谱模式识别方法预测正确率均低于80%,不能满足实际应用需求。使用新方法,山羊绒与山羊绒/羊毛混纺的整体预测正确率为92.59%,棉与丝光棉的为94.62%,满足实际应用需求。该研究将图像（二维数据）分类方法用于光谱（一维数据）分类与识别,为光谱分析研究开辟了一种新途径。新方法使用迁移学习方法,有效地解决了实际应用中红外光谱分析使用的小样本不能训练深度学习（大数据）网络结构的问题,为将先进人工智能识别技术用于解决化学分类问题,提供了一个成功示范。第四章自适应加权拟合光谱分类与识别方法的研究。对于成分高度接近且易吸水的不同种类天然样品,环境湿度变化对其红外光谱影响较大,使用常用光谱模式识别方法,不能对其进行有效分类与识别。虽然通过烘干或平衡水分方法可以改善预测准确率,但是,会使光谱分析失去即时检测的优势。为此,本章提出了一种基于自适应加权拟合光谱分类与即时识别方法,以期解决这一技术难题。实验选择了山羊绒纺织品与山羊绒-羊毛混纺纺织品分类与识别为研究对象。从市场上收集了不同颜色和质地的山羊绒、羊毛、山羊绒/羊毛混纺织物,共120个样品,使用标准方法测定其种类,制备了烘干样品和自然吸潮样品,采用便携式光谱仪采集其近红外光谱。对于烘干样品和吸潮样品,分别使用SIMCA、SVM和新方法,建立了分类与识别模型,并详细研究了常用光谱预处理方法和水分变化对模型的影响。结果表明,对于烘干样品,3种方法的预测性能处于同一水平;对于吸潮样品,新方法的性能远远优于其他方法,其山羊绒纺织品的预测准确率为93.33%,羊绒/羊毛混纺纺织品为96.60%,无须进行烘干处理,满足了实际应用要求。该研究解决了化学成分高度接近且易吸水的不同种类天然样品的即时分类与识别技术难题,具有重要的理论意义和实际价值。第五章一种高斯分峰结合遗传优化的多组分重叠光谱成分分辨方法研究。高斯分峰是一种拟合分离重叠谱带成分的典型算法,但对多组分重叠谱带的分离结果尚不理想,是光谱成分多元分辨研究热点问题之一。为此,本章建立了一种高斯分峰结合遗传优化的多组分重叠光谱分辨方法,以期解决多组分（大于3）重叠光谱分辨的难题。双亲性温敏水凝胶在生物领域极具发展前景,其相转变机理成为研究该领域的热点。该水凝胶分子同时包含亲水和疏水基团,分子内氢键和分子间氢键共存。另外,根据水组学理论,水中包含多种（6种以上）“组分”,对氢键变化敏感,因此,其温敏机理十分复杂。近红外光谱能反映含氢基团信息,适于研究温敏性水凝,但水的近红外谱带宽,不同水组分的谱带高度重叠。使用常用多元分辨方法仅能分辨2-3种水组分,难以解析更多种水组分光谱,阻碍了对相转变机理的深入研究。本章以ABA型三嵌段水凝胶溶液为研究对象,原位在线采集了其溶胶-凝胶相转变过程的温度扰动近红外光谱;应用新方法,成功地解析出6种不同水组分的近红外谱带;定量研究了相转变过程中各水组分含量的变化规律,揭示了S1和S2型水组分为相转变提供驱动力的机理。该研究不仅建立了一种多组分重叠谱带多元分辨的新方法,而且也为水凝胶相转变机理研究提供了一种新手段,对于调控水凝胶分子设计、指导水凝胶产品实际应用具有重要意义。
宋侨[4]（2020）在《近红外光谱技术在马应龙麝香痔疮膏质量控制中应用研究》文中研究表明目的:利用近红外光谱技术（Near Infrared Spectroscopy,NIRS）并结合传统理化分析方法,建立马应龙麝香痔疮膏中矿物类中药（水分）含量快速检测以及制剂混合均匀度的系统分析方法,为实现含量的快速测定提供新的技术控制手段。方法:（1）收集马应龙药业有限公司日常生产使用的煅炉甘石、珍珠、琥珀粉末各50批,分别进行烘干与加湿操作以改变样品中水分的含量并进行水分含量测定。采集各样品近红外光谱,结合偏最小二乘算法（Partial Least Squares Method,PLS）建立三种粉末水分含量快速分析模型。（2）将马应龙麝香痔疮膏中间体按照马应龙麝香痔疮膏配方进行人为配比,只改变配方中煅炉甘石（冰片）的配比比例使得其含量具有一定的梯度,测定124批样品中煅炉甘石（冰片）的含量并采集近红外光谱,结合PLS建立煅炉甘石（冰片）的含量快速检测模型。（3）在马应龙麝香痔疮膏的生产工艺搅拌过程中,在预设的三个时间点（20、40、60min）,从5个不同的位置进行平行取样。该步骤重复10批次共收集150个样品作为试验样本。采集各个样品的近红外光谱,比较同时间点5个样品中连续两张光谱的偏差值,并对比传统化学分析方法的分析结果判断软膏混匀时间点。结果:（1）对于煅炉甘石水分测定模型,预处理方法选用矢量归一化（VN）,模型的特征谱段为6 1024 937.1cm-1、4 771.34 593.9cm-1。珍珠水分测定模型选择VN与一阶导数（17点平滑）共同处理作为预处理方法,建模谱段9 403.78 883cm-1、8 3707 853.1cm-1。琥珀水分模型预处理方法选择多元散射校正（MSC）;特征谱段为1 2493.33999.9cm-1。（2）中间体中ZnO含量模型选用一阶导数（21点平滑）作为预处理方法,建模谱段1 2493.31 1073.9、8 246.66 823.3、5 411.63 999.9cm-1。中间体中冰片含量检测模型采用一阶导数（25点平滑）与多元散射校正共同处理作为预处理方法,9 947.68 246.6、7 3985 697、4852.33 999.9cm-1作为建模谱段。（3）近红外光谱法结果显示10批样本在各个时间点下5个样品光谱图偏差值均在3‰以下,传统化学分析方法显示10批样本三个时间点下5个样品中ZnO与龙脑含量的相对标准偏差都在2%以下,综合以上结果确定软膏在20min时已混合均匀。结论:本实验以煅炉甘石、珍珠、琥珀、马应龙麝香痔疮膏及其中间体为研究对象,在化学计量学方法的基础之上,利用近红外光谱技术建立相应的定量分析模型。综合各个实验的实验结果,研究表明近红外光谱法结果准确,分析速度较快,为日后实现马应龙麝香痔疮膏在线监测奠定了基础。
汪方舟[5]（2019）在《近红外光谱分析技术用于穿山龙鉴别的研究》文中进行了进一步梳理穿山龙是穿龙薯蓣的根茎,属植物类中药,具有抗炎、祛痰、降糖、降尿酸、抗疲劳、抗氧化、祛风除湿,舒筋通络,活血止痛,止咳平喘等功效,其有效成分薯蓣皂苷是制作多种甾体激素类药物的重要原料。与穿山龙外观性状接近、别称相同的混淆品有常山、南蛇藤根、熟山药、黄山药几种,它们相互之间不易区别,现有穿山龙的鉴定方法有性状鉴别、显微鉴别、薄层色谱和高效液相色谱法等,这些方法有准确度不高、操作繁琐、测试周期长、试剂消耗大、不易学习掌握等缺陷,因此需要一种更快速简便、准确高效的分析鉴别方法。近红外光谱技术是将近红外光谱测量技术、化学计量学技术、计算机技术与基础测试技术交叉结合的现代分析技术,具有快速准确、简单方便、绿色环保、不破坏样品等特点,可以同时测定样品中的多种化学成分和物理参数,主要用于复杂样品的直接快速分析,现已被用于中药的鉴别分析。本课题采用近红外光谱定性鉴别方法,建立了一个快速、准确鉴别穿山龙及其混淆品的方法。主要研究成果如下:1、调查全国穿山龙的产区,优选了来自我国17个省份的302个穿山龙饮片样品,以及混淆品常山、南蛇藤根、熟山药、黄山药饮片样品共计71份,用近红外光谱仪测量了各类样品的近红外光谱图。2、使用TQ Analyst软件对样品光谱图进行平滑、Savitzky-Golay导数和Norris导数处理;使用相似度匹配算法、距离匹配算法、判别分析算法和QC（Quality Control）比较检索算法,选择不同参数建立了20多种分析鉴别模型,用验证样品集检验模型的分析结果,筛选出最佳鉴定模型。3、本研究通过大量模型计算,详细研究了不同建模算法和不同建模参数对模型分析效果的影响,比较了各种因素对定性分析模型的影响效果,得到以下结果。（1）最佳鉴别模型是判别分析方法模型（对光谱做7点平滑处理）,该模型对穿山龙和各类混淆品识别率均达到100%,并且可以准确的将样品分辨为穿山龙、常山、南蛇藤、熟山药和黄山药中的一种。使用Savitzky-Golay导数、Norris导数处理的建立的判别分析方法模型,也能分辨出这五种中药,但可靠性稍差。（2）其次是距离匹配法分析模型和QC比较检索法分析模型,它们只能分辨出样品是否为穿山龙,不能分辨出是哪一种混淆品,可用于穿山龙和混淆品的鉴别。（3）相似度匹配法模型最差,不能作为穿山龙和混淆品的鉴别方法。（4）光谱处理参数方面,平滑处理和Norris导数处理都可以提高模型的分辨效果,Savitzky-Golay导数处理对提高模型的分辨能力帮助不大。（5）建模方面,对于复杂的天然产物,由于它们的谱图很相似,用距离匹配和判别分析算法建模效果较好,用相似度匹配和QC比较检索分析算法建模效果较差。本研究的创新点:1、本研究建立了一种快速、准确鉴别穿山龙与4种混淆品的近红外光谱方法,填补了穿山龙近红外光谱法鉴别的空白,对提高中药材鉴别效率和可靠性有重要作用,对其它中药材近红外光谱鉴别方法的研究,有很好的借鉴作用。2、通过大量模型计算,详细研究了不同建模算法和不同建模参数对模型分析效果的影响,比较了各种因素对定性分析模型的影响效果,对其它物质定性分析模型的建立具有良好的指导意义。
吴建荣[6]（2019）在《介孔有机氧化硅纳米复合物的设计、多功能化与诊疗一体化应用研究》文中指出近年来,癌症的个性化治疗一直处于研究的前沿。纳米技术的飞速发展也不断推动着纳米医学的发展。与此同时,许多应用于肿瘤诊断、治疗及诊疗一体的纳米平台应运而生。介孔硅基纳米材料具有高的孔容、均匀可调的孔径、易于功能化、界面效应、大的比表面积、易于掺杂的无定型骨架组成和良好的生物相容性等优势,在药物递送、基因治疗、分子影像、组织工程等纳米生物技术领域展示出了良好的应用前景。然而,其骨架不可控的降解性以及在体内的长期滞留行为都将造成严重且不可预估的毒性,极大地限制了其成功地临床转化。因此,设计和合成具有生物安全的骨架结构及成分组成的硅基材料刻不容缓。针对以上纳米医药领域的应用需求,本论文以纳米合成化学为基础,以形态粒径可控、生物可降解的介孔有机硅制备为起点,着力于非侵入性和生物相容性的封孔分子功能化设计,围绕构建基于介孔有机氧化硅的肿瘤诊疗一体化平台及其应用展开了系统性的研究工作,主要包括以下五个部分工作:I.功能化二硫化钼纳米片包裹介孔有机氧化硅载药系统用于乳腺癌的靶向协同治疗基于溶胶-凝胶法合成粒径均一、高分散的含硫醚键的周期性介孔有机氧化硅（PMOs）,并利用其介孔装载化疗药物阿霉素（DOX）。随后,通过牛血清白蛋白（BSA）-叶酸（FA）修饰的二硫化钼（MoS2）纳米片包裹在该体系的表面,同时实现对孔道的封堵和主动靶向能力,从而构建出pH、光响应性的多重刺激-响应性主动靶向的纳米载药系统（PMOs-DOX@MoS2-PEI-BSA-FA）并用于光热转换及药物递送。制备的纳米复合物具有均匀的粒径分布（196 nm）;高的药物装载能力（185 mg/g）;优异的光热转化性能以及良好的生物相容性。体外细胞摄取实验证明纳米复合物可以靶向摄取到叶酸受体高表达的乳腺癌细胞内部。细胞毒性实验及动物体内模型治疗实验表明:在808 nm近红外激光的照射下,纳米载药系统可以有效地抑制肿瘤细胞及肿瘤组织的生长,表现出显着的光热和化疗协同治疗的效果,同时没有明显的毒副作用。本工作将有机氧化硅与二维纳米片进行复合,克服了硅纳米材料功能性单一的缺陷,为制备基于二维纳米片修饰的介孔有机硅复合物作了良好的铺垫。Ⅱ.A7R肽修饰、硫化银（Ag2S）负载的中空介孔硅纳米复合物的制备及用于近红外荧光/光声成像介导的肿瘤靶向协同治疗为了实现介孔硅纳米材料更高的药物负载及更敏感的刺激响应药物释放性能,在该部分实验中,我们基于“结构差异选择性刻蚀法”制备中空介孔硅纳米粒子（HMSs）。表面稳定连接靶向神经纤毛蛋白1（NRP-1）受体的A7R多肽,使之具有靶向NRP-1受体阳性的肿瘤细胞的能力。进一步通过原位生长的方法将Ag2S纳米粒子成功引入载体上,赋予纳米颗粒光热转换及光声成像的性能。大的中空结构使得制备的Ag2S@HMSs-A7R具有高的药物装载能力（DOX:451 mg/g）。同时表现出三重刺激响应药物释放行为,包括肿瘤细胞内弱酸性环境、高浓度的谷胱甘肽（GSH）、及外部近红外激光照射。合成的纳米复合物在激光辐照下可以产生了明显的光声信号和优良的光热转换效率（31.5%）。重要的是,A7R肽的修饰使得纳米复合物可以选择性地结合NRP-1受体过表达的MDA-MB-231细胞。体外细胞实验和体内抗肿瘤实验表明其具有良好的化疗/光热协同治疗效果（协同指数<1）。综上所述,该研究开发的具有主动靶向能力、光声成像及三重刺激响应药物释放能力的新型靶向纳米诊疗剂具备用于成像介导协同治疗的巨大潜力。Ⅲ.基于pH敏感动态共价键连接的药物自封孔中空介孔有机硅纳米诊疗剂用于多模态成像介导的化疗/低温光热协同治疗开发高效的抗肿瘤策略,并辅以相对低强度刺激的无创物理治疗是目前肿瘤治疗研究中亟待解决的关键问题。因此,本研究基于“化学同源性”制备一种多功能、生物可降解的有机/无机杂化中空介孔氧化硅纳米粒子（HMONs）,并进一步共负载近红外有机染料吲哚菁绿（ICG）和热休克蛋白抑制剂（17AAG）。在此基础上,化疗药物吉西他滨（Gem）通过缩醛键的形成作为封孔剂封堵HMONs的孔道。最后进行聚乙二醇（NH2-PEG）修饰得到多功能的纳米诊疗剂（ICG-17AAG@HMONs-Gem-PEG）。所制备的纳米诊疗剂在肿瘤组织或细胞部位显示出精确的17AAG释放行为。研究发现,当纳米诊疗剂进入肿瘤细胞后,封孔剂Gem与有机硅纳米粒子之间的缩醛键会在肿瘤细胞的酸性条件下发生断裂,从而打开孔道精确控制ICG和17AAG的释放。17AAG的释放可以有效地抑制肿瘤细胞内热休克蛋白（Hsp90）的表达,从而缓解了细胞的耐热性。在低功率的808 nm激光激发下,ICG能有效地将光转换为热能,同时在较低的温度下（～41℃）实现良好的肿瘤抑制效果。此外,ICG的负载赋予纳米颗粒具有近红外荧光和光声成像的性能。总之,本研究不仅构建了一个pH响应动态共价键断裂的药物自封孔纳米诊疗一体化平台,巧妙地避开了其他外源封孔剂的使用,而且提供了一个低温条件下进行有效光热治疗的策略,从而减小了对周围组织的损伤。体外细胞水平及动物体内水平上系统地验证了该纳米诊疗剂的成像性能以及协同治疗的效果。更为重要的是,二硫键掺杂的有机硅骨架赋予了该纳米诊疗剂内在的生物降解性,具有很好的临床应用前景。Ⅳ.前药封孔、装载温敏性全氟戊烷液滴的中空介孔有机硅纳米诊疗剂用于超声/光声成像介导的化疗/光热协同治疗为了进一步拓展有机硅材料在诊疗一体化中的应用,本研究将二硫键掺杂的有机氧化硅HMONs作为载体同时装载ICG及全氟戊烷（PFP）,随后设计一种紫杉醇（PTX）前药作为有机硅孔道的封孔剂。进一步修饰PEG以提高纳米诊疗剂的生物相容性,从而得到一种多功能的纳米复合物（ICG/PFP@HMOP-PEG）。当纳米复合物进入肿瘤细胞后,紫杉醇前药与HMONs之间的二硫键会在肿瘤细胞内的高浓度谷胱甘肽下发生断裂。一方面,打开孔道精确控制ICG的释放。另一方面,释放的前药发生电荷转移形成游离的PTX分子用于肿瘤的化疗。在808 nm近红外光的照射下,ICG产生的过高热可使PFP发生液气相变而产生纳米气泡,并进一步形成微泡用于超声成像。体外超声成像结果表明该纳米粒子在造影和B-模式下都具有良好的造影效果,同时在体内肿瘤模型成像中也得到了证实。此外,在细胞水平及动物水平上验证了该纳米诊疗一体化系统用于荧光/超声/光声三模态影像引导下的化疗/光热协同治疗的效果。V.生物矿化氧化铱纳米粒子封孔的可降解介孔纳米系统用于抗炎症及肿瘤的诊疗一体化无机纳米粒子在体内的长期滞留往往会提高细胞内的活性氧水平而引起的相应的炎症反应,严重阻碍了目前许多无机纳米材料/复合物的临床转化。因此,整合精确诊断、有效治疗及抗炎症反应等功能于一体的纳米平台对于肿瘤的有效治疗有着非凡的意义。在本章中,我们通过温和的生物矿化策略合成牛血清白蛋白（BSA）稳定的氧化铱纳米粒子（BSA-Ir02）,并通过BSA内在的巯基与装载Hsp90抑制剂（17AAG）的中空有机硅纳米粒子（HMONs）相结合封堵在其孔道外。最后修饰聚乙二醇分子（PEG）得到最终的17AAG@HMONs-BSA-Ir02-PEG（AHBIP）纳米诊疗剂。与前几章类似,HMONs因其巨大的中空结构而能够高效地负载小分子（对于17AAG,负载量为35.4%,同时负载效率为～97%）。AHBIP纳米粒子进入肿瘤细胞后,负载在内核及介孔孔道中的17AAG释放,抑制热休克蛋白的表达。体外和体内免疫印迹试验（Western Blot）证明了17AAG的释放可以有效地抑制Hsp90的表达,结合BSA-IrO2良好的光热转换性能,从而实现在激光照射下的低温光热治疗。更重要的是,IrO2可以催化肿瘤细胞内的过氧化氢（H202）分解产生氧气,因而克服肿瘤组织的乏氧环境而增强光动力治疗（PDT）效果;亦可以保护正常细胞免受高H202引起的炎症反应。与此同时,AHBIP还具有X射线计算机断层扫描（CT）及PA成像性能。细胞毒性试验及裸鼠的肿瘤治疗评价了 AHBIP的治疗效果,表明在单一波长的近红外光照射下显示出良好的PDT和低温PTT的协同治疗效果。另外,AHBIP还具有较长的血液循环半衰期（5.14 h）和较高的肿瘤富集量（12 h:8.54%ID/g）。由于AHBIP纳米粒子完全由生物相容性成分组成,因此其可以作为一个理想的诊疗一体化平台用于不同类型肿瘤的多模成像引导的联合治疗,具有巨大的纳米医学应用前景。综上所述,本论文对介孔有机氧化硅以及功能化纳米复合物在生物医学上的应用,尤其在生物成像和肿瘤化疗、光热治疗、光动力治疗等方面展开了较为系统的研究,并对可降解有机/无机杂化硅纳米材料的合成以及基于介孔硅基药物递送系统的门控开关的设计进行了较为深入的探究。我们的研究成果将有力地推进介孔有机硅这一优良的纳米载体在生物医学上,尤其是诊疗一体化上的应用,也为探索发展基于无机纳米材料的新型肿瘤诊疗策略提出了新的思路。
雷玉[7]（2019）在《双螺杆共混挤出过程的近红外光谱沿程测量与表征方法研究》文中进行了进一步梳理共混材料的性能在很大程度上取决于分散相在基体中的分散均匀性,当前共混物分散均匀性的表征主要是采用停车取样再由离线扫描电镜观察的方式,这种方式存在耗时长、具有破坏性和滞后性、不能完全反映材料的真实情况等问题。因此本文提出利用近红外光谱在线测量技术沿程测量与表征聚合物在双螺杆共混加工过程中的分散均匀性,以实时获取挤出机内共混物的分散演变信息。这对理解聚合物共混加工过程、改善共混材料的性能以及促进近红外光谱在线测量技术在聚合物领域的发展具有重要意义。本文首先开发了一套近红外光谱在线多路测量系统,并对系统的性能及可靠性进行了测试;然后利用该系统对聚丙烯（polypropylene,PP）/聚烯烃弹性体（polyolefin elastomer,POE）双螺杆加工过程中POE组分含量进行了沿程测量,通过采用偏最小二乘（partial least squares,PLS）和线性支持向量机（Linear support vector regresion,LinearSVR）多元校正方法分别建立POE组分含量的定量模型,对比模型性能后确定了最佳模型,并基于该模型实时跟踪了POE含量从90 Wt.%-70 Wt.%-50 Wt.%-30 Wt.%-10 Wt.%的演变过程;接着利用近红外光谱在线多路测量系统沿程表征了PP/POE的组分分散均匀性,并与扫描电镜图像进行对比验证;最后,采用同样方法对不同组分配比、不同螺杆转速下PP/POE的共混分散过程进行了表征,讨论组分配比和螺杆转速对共混物分散均匀性的影响。研究结果表明:1)开发的近红外光谱在线多路测量系统具有良好的性能及可靠性,能够用于聚合物双螺杆共混加工过程的在线检测;2)利用近红外光谱在线多路测量系统测得的POE组分含量具有较高的准确性,且基于PP/POE在线近红外光谱建立的LinearSVR模型能够实时监测加工过程中POE组分含量的变化;3)通过在线近红外光谱测得的沿程四个窗口处POE组分含量的变异系数（coefficient of variation,CV）分别为9.13%、6.26%、5.90%和4.08%,与POE分散均匀性的扫描电镜表征结果具有较好的一致性,从而证明了利用近红外光谱在线多路测量系统沿程表征共混物组分分散均匀性的可行性;4)组分配比或螺杆转速不同时,共混物沿螺杆轴向的混合分散效果也不相同,在同一螺杆转速下当黏度较低的一相为分散相黏度较高的一相为基体时,共混物的分散性演变更快,且共混产物的分散均匀性更好;此外,在双螺杆共混加工过程中不是螺杆转速越高共混物的分散均匀性越好,而是存在一个使混合效果最佳的螺杆转速。
褚小立,陆婉珍[8]（2014）在《近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展》文中研究表明评述了我国近五年来（2009年—2013年）近红外光谱分析技术的研究与应用进展,内容涉及软硬件研发、方法研究、以及诸多领域的应用开发等方面,并对今后我国近红外光谱技术的发展方向提出了建议。引用文献209篇。
李祥辉[9]（2013）在《近红外光谱在食品检验及生物分析中的应用研究》文中指出近红外光谱分析技术具有分析速度快、样品无需前处理、可在线进行样品无损分析等特点,同时可以进行准确的定性、定量分析,因而受到了极大的关注,被广泛应用于石油化工、有机合成、分析化学、环境化学、临床医学等领域。本论文基于近红外光谱技术的特点建立了三种检测模型并应用于食品安全快速检测及临床医学的快速检验。论文共分为四章。第一章主要介绍了近红外光谱技术的基本概念、特点以及分析过程。此外还介绍了化学计量学的有关数据分析方法以及近红外光谱在食品、医药等领域的应用。最后指出了本论文的研究目标和内容。在第二章中构建了一种定量检测塑化剂的方法。借助近红外光谱技术检测食用香精中塑化剂（DEHP和DINP）的含量,用主成分分析（PCA）法定性识别其中是否添加DEHP或DINP,再用偏最小二乘法（PLS）建立定量分析模型（浓度范围在0～100mg/kg之间）测定DEHP、DINP的含量,定量预测结果的相对误差分别在-17.6%～15.8%,-7.6%～9.9%之间,预测均方根误差（RMSEP）分别为1.39和0.98。此外,建立了一种检测食品包装材料中的DEHP的定量分析模型,相对误差在-0.27～-0.016之间,预测均方根误差（RMSEP）为0.12。所建模型具有相对较高的准确性和一定的稳健性。在第三章中建立了检验灵芝孢子油中掺杂其他食用油的定量分析模型。分别在灵芝孢子油中掺入一定量的葵花油、薏仁油、花生油、玉米油、调和油,掺杂油体积百分比范围在0-100%之间,选择最佳光谱波段并用PLS法分别建立定量分析模型,对于掺杂不同比例的其他食用油所建预测模型的预测结果有所差异,但预测相对误差范围均在-0.357～0.435之间。在第四章中将近红外光谱技术运用到三种常见致病菌（大肠埃希菌ATCC25922、铜绿假单胞菌ATCC27853、金黄色葡萄球菌ATCC29213）的检验中。结果显示,近红外光谱能准确地定性识别三种细菌。同时采用PLS法建立定量检测模型准确检测三种细菌在溶液中的数量（浓度范围为2～8 log CFU/mL）。研究表明,定量分析模型的预测相对误差均在-1.113～1.617之间,三种细菌模型的预测均方根误差分别为0.49、1.08、0.77,满足快速分析检测的要求。
金叶[10]（2013）在《基于过程分析技术和化学计量学的中药生产过程质量控制方法研究》文中认为目前,中药质量控制的重点主要集中在药材/饮片和制剂成品上,而忽略了对生产过程及其中间体的质量控制。本文针对中药生产过程质量控制中存在的一系列问题,运用过程分析技术和过程化学计量学方法,深入研究了近红外光谱技术和基于粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO-LS-SVM）等建模算法,并将其用于中药质量评价和生产过程在线检测,开发了一种近红外光谱在检测预处理系统,设计并构建了 一种在线液相色谱检测平台。本文的主要研究内容和成果如下:1.近红外光谱技术结合过程化学计量学方法用于中药生产过程中间体和制剂成品的质量评价。发展了一种PSO-LS-SVM算法,利用粒子群优化（PSO）方法寻找LS-SVM核函数参数和正则化参数的最优解,避免使计算陷入局部最优,且容易实现、调整参数较少。将PSO-LS-SVM算法用于中药复杂体系中关键质控指标的快速定量分析,研究对象包括:红花提取液中的羟基红花黄色素A（HSYA）和可溶性固形物含量（SSC）;红花注射液中的尿苷、腺苷、鸟苷和HSYA;地黄叶树脂纯化过程吸附流出液和洗脱液中的毛蕊花糖苷。结果表明,相比于主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归（PLSR）和神经网络（BP-ANN）,PSO-LS-SVM模型具有良好的校正性能和模型预测能力。此外,近红外光谱联合液相色谱定量和指纹图谱技术,对红花注射液进行质量评价,结果表明不同厂家或者同一厂家不同批次的红花注射液均存在不同程度Ⅱ的质量差异。2.将近红外光谱技术用于生产过程质量的在线监测,实现了血必净注射液赤芍提取过程中芍药苷、苯甲酸和SSC以及川芎、丹参、当归混合提取过程中阿魏酸和SSC的在线定量分析,实现了丹红注射液醇沉过程中丹参素、原儿茶醛、丹酚酸B、HSYA和SSC的在线定量分析。采用移动块标准偏差等算法实现了血必净注射液提取过程和众生丸粉末混合过程的终点判断。通过模型更新方法解决了血必净注射液提取模型的失效问题,扩展了原有模型的适用范围。设计并开发了一种近红外光谱在线检测预处理系统,从而解决了近红外光谱分析技术应用于制药过程中产生的光谱采集的重复性、稳定性和可靠性差等问题,促进近红外在线检测技术的推广和应用。3.构建了一种在线液相色谱检测平台,该平台能实现中药药液的在线、自动预处理（控制流速和过滤）,预处理后的样品通过阀的切换进入液相色谱仪进行分离检测,通过Visual Basic编程技术处理液相色谱分析结果并实时显示。将在线液相色谱检测平台用于实时监测娑罗子药材冷浸过程中七叶皂苷钠A和七叶皂苷钠B的浓度动态变化。结果表明,研发的在线液相色谱检测平台具有良好的方法重复性和测定准确度,能够满足中药生产过程实时分析的精度要求。
二、近红外光谱在药物领域的应用与研究进展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、近红外光谱在药物领域的应用与研究进展（论文提纲范文）
（1）近红外光谱法在快速同步测定生黄芩和酒炙黄芩活性成分含量中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 实验材料与实验方法 |
| 1 前言 |
| 2 实验材料与试剂 |
| 3 仪器设备 |
| 4 实验方法 |
| 第二章 结果与讨论 |
| 1 黄芩活性成分光谱、高效液相色谱数据采集 |
| 2 PLS模型光谱预处理方法的筛选 |
| 3 建模维数筛选 |
| 4 ANN模型光谱预处理方法的筛选 |
| 5 酒炙对黄芩有效成分影响分析 |
| 6 黄芩产地分析 |
| 第三章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 综述 近红外光谱法在天然药物研究中的应用进展 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表文章情况 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）近红外光谱在阿胶、汽油、葡萄糖结晶分析中的应用研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 近红外光谱分析技术 |
| 1.2.1 发展简介 |
| 1.2.2 光谱产生机理及分析方法 |
| 1.2.3 技术特点 |
| 1.2.4 主要应用领域 |
| 1.3 NIR分析中的化学计量学方法 |
| 1.3.1 概述 |
| 1.3.2 预处理方法 |
| 1.3.3 定性和定量校正方法 |
| 1.3.4 模型传递技术 |
| 1.4 几个重要应用领域的分析技术现状 |
| 1.4.1 阿胶及原料 |
| 1.4.2 多通道在线近红外光谱仪 |
| 1.4.3 结晶过程控制分析 |
| 1.5 本文研究内容概述 |
| 第二章 阿胶及其原料的快速分类与识别方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 实验设备 |
| 2.2.2 实验样本 |
| 2.2.3 光谱采集 |
| 2.2.4 数据处理 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 阿胶原料真伪识别 |
| 2.3.2 阿胶真伪识别 |
| 2.3.3 不同品牌的阿胶膏分类与识别 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 多通道在线近红外光谱仪通道之间模型传递方法可行性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 实验样本 |
| 3.2.2 光谱仪器 |
| 3.2.3 光谱采集 |
| 3.2.4 数据处理 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 光谱分析 |
| 3.3.2 分别建立各通道PLS模型 |
| 3.3.3 角向量建模 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 葡萄糖结晶介稳区的测定方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法原理 |
| 4.2.1 溶解度测定方法 |
| 4.2.2 超溶解度测定方法 |
| 4.3 实验部分 |
| 4.3.1 实验仪器 |
| 4.3.2 实验材料 |
| 4.3.3 溶解度的测定 |
| 4.3.4 超溶解度的测定 |
| 4.3.5 数据处理 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 光谱分析 |
| 4.4.2 建立溶解度曲线 |
| 4.4.3 建立超溶解度曲线 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（3）红外光谱多元分析理论、方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 红外光谱技术 |
| 1.2.1 红外光谱技术发展历程 |
| 1.2.2 红外光谱技术原理与特点 |
| 1.3 红外光谱技术的多元分析方法 |
| 1.3.1 红外光谱多元分析方法概述 |
| 1.3.2 预处理方法 |
| 1.3.3 主成分分析 |
| 1.3.4 偏最小二乘回归 |
| 1.3.5 独立簇类软模式识别 |
| 1.3.6 支持向量机 |
| 1.3.7 二维相关光谱分析 |
| 1.3.8 人工神经网络 |
| 1.4 红外光谱多元分析方法及应用研究进展 |
| 1.4.1 红外光谱定量分析方法及应用研究进展 |
| 1.4.2 红外光谱定性分析方法及应用研究进展 |
| 1.4.3 红外光谱多元分辨方法及应用研究进展 |
| 1.5 本课题研究内容概述 |
| 第二章 红外光谱沥青多种性质即时分析方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 理论部分 |
| 2.3 实验部分 |
| 2.3.1 样品收集 |
| 2.3.2 红外光谱采集 |
| 2.3.3 沥青光谱数据库 |
| 2.3.4 评价指标 |
| 2.3.5 数据处理 |
| 2.4 结果与讨论 |
| 2.4.1 光谱分析 |
| 2.4.2 PLS模型 |
| 2.4.3 LMD方法 |
| 2.4.4 光谱数据库信息挖掘即时定量分析方法 |
| 2.4.5 方法性能评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 “动态”红外光谱与深度学习相结合的模式识别方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论部分 |
| 3.2.1 构造化学图像 |
| 3.2.2 迁移学习 |
| 3.2.3 评价指标 |
| 3.3 实验部分 |
| 3.3.1 实验材料及制备方法 |
| 3.3.2 光谱采集 |
| 3.3.3 数据处理方法 |
| 3.4 结果与讨论 |
| 3.4.1 光谱分析 |
| 3.4.2 常用模式识别方法比较 |
| 3.4.3 水分扰动红外光谱 |
| 3.4.4 红外光谱化学图像 |
| 3.4.5 基于深度学习的红外光谱化学图像判别 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 红外光谱鉴别山羊绒纺织品真伪的新方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论与算法部分 |
| 4.2.1 理论 |
| 4.2.2 算法 |
| 4.3 实验部分 |
| 4.3.1 样品收集 |
| 4.3.2 样品制备 |
| 4.3.3 光谱采集 |
| 4.3.4 数据处理 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 光谱分析 |
| 4.4.2 SIMCA模型 |
| 4.4.3 SVM模型 |
| 4.4.4 新方法鉴别 |
| 4.4.5 应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 温度扰动近红外光谱研究双亲性温敏水凝胶相转变机理 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论部分 |
| 5.3 实验部分 |
| 5.3.1 实验材料 |
| 5.3.2 光谱采集 |
| 5.3.3 光谱处理 |
| 5.3.4 软件 |
| 5.4 结果与讨论 |
| 5.4.1 光谱分析 |
| 5.4.2 相转变中水的结构变化 |
| 5.4.3 高斯分峰 |
| 5.4.4 相转变中水组分的变化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要内容 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（4）近红外光谱技术在马应龙麝香痔疮膏质量控制中应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 前言 |
| 第一章 煅炉甘石、珍珠、琥珀药材水分检测模型的建立 |
| 1.材料与仪器 |
| 2.方法与结果 |
| 2.1 煅炉甘石水分检测模型的建立 |
| 2.2 珍珠、琥珀水分检测模型的建立 |
| 3.讨论与小结 |
| 第二章 中间体含量快检模型的建立 |
| 1.材料与仪器 |
| 2.方法与结果 |
| 2.1 样品制备 |
| 2.2 中间体中煅炉甘石含量测定 |
| 2.3 中间体中冰片含量测定 |
| 2.4 中间体粉末光谱采集 |
| 2.5 样本集的划分 |
| 2.6 光谱预处理方法的选择 |
| 2.7 光谱特征谱段的选择及模型的评价与验证 |
| 3.讨论与小结 |
| 第三章 马应龙麝香痔疮膏含量模型初步建立及均匀性考察 |
| 1.材料与仪器 |
| 2.方法与结果 |
| 2.1 样品制备 |
| 2.2 软膏近红外光谱采集 |
| 2.3 软膏含量测定快检初步模型建立 |
| 2.4 软膏光谱分析 |
| 2.5 软膏含量测定 |
| 3.讨论与小结 |
| 结语 |
| 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 一 文献综述 |
| 1.中药的定性鉴别 |
| 1.1 中药材分类鉴别 |
| 1.2 中药材真伪鉴别 |
| 1.3 中药饮片鉴定 |
| 1.4 中成药鉴别 |
| 2.辅料检测 |
| 3.含量测定 |
| 3.1 中药材定量分析 |
| 3.2 中成药定量分析 |
| 4.药物理化参数 |
| 4.1 药物晶型 |
| 4.2 药物粒径 |
| 4.3 药物水分 |
| 5.药物中间体检测 |
| 6.药物混合均匀度 |
| 7.在其他领域的应用 |
| 7.1 农业领域 |
| 7.2 化工领域 |
| 7.3 食品领域 |
| 7.4 医学领域 |
| 8.结语 |
| 参考文献 |
| 二 硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（5）近红外光谱分析技术用于穿山龙鉴别的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1、前言 |
| 1.1 穿山龙药材介绍 |
| 1.1.1 穿山龙药材及其原植物 |
| 1.1.2 穿山龙的药用化学成分 |
| 1.1.3 穿山龙药材质的药学研究进展 |
| 1.1.4 穿山龙药材质量控制方法 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2.2 课题研究的目标 |
| 1.2.3 课题研究的内容 |
| 1.2.4 课题研究的技术路线 |
| 1.3 近红外光谱在中药鉴定方面的应用 |
| 1.4 近红外光谱分析方法的基本原理 |
| 1.4.1 近红外光谱分析在国际、国内分析领域的定位 |
| 1.4.2 近红外光谱技术基础 |
| 1.4.3 近红外光谱分析方法 |
| 1.4.4 近红外光谱定性分析模型的建立 |
| 2、材料与方法 |
| 2.1 材料 |
| 2.1.1 实验材料 |
| 2.1.2 实验仪器 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 样品处理 |
| 2.2.2 样品光谱采集 |
| 2.2.3 样品光谱处理 |
| 2.2.4 分析模型的建立和验证 |
| 3、实验结果与分析 |
| 3.1 各类样品及样品集的近红外光谱图 |
| 3.1.1 各类样品的近红外光谱图 |
| 3.1.2 各类样品集的近红外光谱图 |
| 3.2 各类模型的建模参数及验证结果 |
| 3.2.1 用相似性匹配算法建模结果 |
| 3.2.2 用距离匹配算法建模结果 |
| 3.2.3 用判别分析算法建模结果 |
| 3.2.4 用QC比较检索方法建模结果 |
| 3.3 实验结果 |
| 4、讨论 |
| 4.1 不同计算方式对分析模型的影响 |
| 4.1.1 相似度匹配法分析模型的鉴别效果 |
| 4.1.2 距离匹配法分析模型的鉴别效果 |
| 4.1.3 判别分析法模型的鉴别效果 |
| 4.1.4 QC比较检索法分析模型的鉴别效果 |
| 4.2 不同处理参数对分析模型的影响 |
| 4.2.1 平滑处理 |
| 4.2.2 Savitzky-Golay导数处理 |
| 4.2.3 Norris导数处理 |
| 5、结论 |
| 6、创新点论 |
| 7、参考文献 |
| 8、附录 |
| 8.1 不同产地穿山龙和伪品的近红外光谱图 |
| 8.2 各类模型计算分析数据 |
| 8.2.1 相似性匹配模型计算分析数据 |
| 8.2.2 距离匹配模型计算分析数据 |
| 8.2.3 判断分析模型计算分析数据 |
| 8.2.4 QC比较检索模型计算分析数据 |
| 9 攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）介孔有机氧化硅纳米复合物的设计、多功能化与诊疗一体化应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 纳米医学在肿瘤诊疗中的应用 |
| 1.2.1 纳米材料应用于肿瘤诊断 |
| 1.2.2 纳米材料应用于药物递送 |
| 1.2.3 纳米材料应用于光热治疗 |
| 1.2.4 纳米材料应用于光动力治疗 |
| 1.2.5 纳米材料应用于协同治疗 |
| 1.2.6 纳米材料应用于诊疗一体化 |
| 1.3 介孔有机氧化硅在肿瘤诊疗一体化中的应用 |
| 1.3.1 基于介孔有机氧化硅的药物/基因递送系统 |
| 1.3.2 基于介孔有机氧化硅的刺激响应性药物释放系统 |
| 1.3.3 基于介孔有机氧化硅的协同治疗 |
| 1.3.4 基于介孔有机氧化硅的诊疗一体化平台 |
| 1.4 介孔有机氧化硅的生物学效应 |
| 1.5 本论文的选题意义和研究内容 |
| 1.5.1 选题意义 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 1.6 本论文的创新点 |
| 参考文献 |
| 第二章 功能化二硫化钼纳米片包裹介孔有机氧化硅载药系统用于乳腺癌的靶向协同治疗 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 实验试剂及仪器表征 |
| 2.2.2 纳米载药体系的制备 |
| 2.2.3 测试与表征 |
| 2.2.4 光热转换性能的测定 |
| 2.2.5 体外药物释放实验 |
| 2.2.6 细胞培养与体外细胞毒性实验 |
| 2.2.7 体外细胞摄取 |
| 2.2.8 体外化疗-光热协同治疗效果评价 |
| 2.2.9 体内实验 |
| 2.2.10 血生化及病理学分析 |
| 2.2.11 统计学分析 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 纳米复合物的合成与表征 |
| 2.3.2 光热性能评价 |
| 2.3.3 体外药物释放 |
| 2.3.4 体外细胞靶向摄取 |
| 2.3.5 细胞相容性评价 |
| 2.3.6 体外化疗-光热协同治疗效果评价 |
| 2.3.7 体内抗肿瘤效果评价 |
| 2.3.8 H&E染色和血生化测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 多功能中空介孔硅纳米诊疗剂用于多模态成像介导的肿瘤靶向协同治疗 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 实验试剂及仪器表征 |
| 3.2.2 纳米诊疗一体化平台的构建 |
| 3.2.3 测试与表征 |
| 3.2.4 光热转换性能测定 |
| 3.2.5 体外pH、GSH及近红外光三响应药物释放 |
| 3.2.6 体外细胞靶向摄取 |
| 3.2.7 体外细胞毒性及化疗-光热协同治疗效果评价 |
| 3.2.8 细胞凋亡测试 |
| 3.2.9 体内光声成像 |
| 3.2.10 体内药代动力学、生物分布、代谢及活体荧光成像研究 |
| 3.2.11 体内化疗-光热协同治疗效果评价 |
| 3.2.12 组织学及血生化分析 |
| 3.2.13 统计学分析 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 纳米诊疗剂的制备及表征 |
| 3.3.2 光热转换性能测试 |
| 3.3.3 体外三响应药物释放 |
| 3.3.4 体外细胞摄取 |
| 3.3.5 体外化疗-光热协同治疗效果评价 |
| 3.3.6 体外细胞凋亡 |
| 3.3.7 体内药代动力学及生物分布 |
| 3.3.8 体内光声成像 |
| 3.3.9 体内化疗-光热协同治疗效果评价 |
| 3.3.10 组织学及血生化分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 药物自封孔中空介孔有机硅诊疗剂用于多模态成像介导的化疗/低温光热协同治疗 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 实验试剂及仪器表征 |
| 4.2.2 纳米诊疗剂的制备 |
| 4.2.3 测试与表征 |
| 4.2.4 体外药物释放 |
| 4.2.5 材料光声性能评价 |
| 4.2.6 体外细胞摄取 |
| 4.2.7 体外细胞毒性 |
| 4.2.8 体外免疫印迹试验(Western blots)分析 |
| 4.2.9 体外低温光热治疗与化疗协同治疗 |
| 4.2.10 体内多模态成像 |
| 4.2.11 体内药代动力学和生物分布 |
| 4.2.12 体内抗肿瘤效果 |
| 4.2.13 组织学及血生化分析 |
| 4.2.14 统计学分析 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 纳米诊疗剂的制备及表征 |
| 4.3.2 体外降解行为研究 |
| 4.3.3 体外药物释放 |
| 4.3.4 光热转换性能评价 |
| 4.3.5 体外细胞摄取 |
| 4.3.6 体外化疗-低温光热协同治疗效果评价 |
| 4.3.7 细胞凋亡检测 |
| 4.3.8 体内光热转换、药代动力学及生物分布 |
| 4.3.9 体内化疗-低温光热协同治疗效果评价 |
| 4.3.10 体内Western blot分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 前药封孔的中空介孔有机硅诊疗剂用于超声/光声成像介导的化疗/光热协同治疗 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 实验部分 |
| 5.2.1 实验试剂及仪器表征 |
| 5.2.2 纳米诊疗剂的制备 |
| 5.2.3 测试与表征 |
| 5.2.4 光热转换性能测定 |
| 5.2.5 体外药物释放 |
| 5.2.6 气泡释放检测 |
| 5.2.7 材料超声/光声性能评价 |
| 5.2.8 气泡引发的细胞摄取增强 |
| 5.2.9 细胞相容性评价 |
| 5.2.10 体外胞协同治疗效果评价 |
| 5.2.11 实时荧光定量PCR(RT-qPCR)分析 |
| 5.2.12 体内超声及光声成像 |
| 5.2.13 生物分布与药代动力学 |
| 5.2.14 体内抗肿瘤效果 |
| 5.2.15 体内生物安全性评价 |
| 5.2.16 统计学分析 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 纳米诊疗剂的设计、制备及表征 |
| 5.3.2 pH/GSH响应药物释放 |
| 5.3.3 光热转换性能评价及NIR响应PFP微泡产生 |
| 5.3.4 材料超声/光声性能评价 |
| 5.3.5 体外气泡增强细胞摄取 |
| 5.3.6 体外治疗效果评价 |
| 5.3.7 体内多模态成像 |
| 5.3.8 体内药代动力学及生物分布 |
| 5.3.9 体内抗肿瘤效果评价 |
| 5.3.10 体内生物安全性评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 生物矿化氧化铱封孔的生物可降解介孔纳米系统用于抗炎症及肿瘤的诊疗一体化 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 实验部分 |
| 6.2.1 实验试剂及仪器表征 |
| 6.2.2 纳米诊疗剂的制备 |
| 6.2.3 测试与表征 |
| 6.2.4 光热转换性能测定 |
| 6.2.5 体外17AAG释放 |
| 6.2.6 氧气产生检测 |
| 6.2.7 超氧阴离子产生检测 |
| 6.2.8 材料超声/光声性能评价 |
| 6.2.9 细胞相容性评价 |
| 6.2.10 体外细胞摄取 |
| 6.2.11 细胞内氧气及超氧阴离子产生检测 |
| 6.2.12 纳米诊疗剂对正常细胞的保护作用 |
| 6.2.13 细胞内促炎细胞因子(TNF-α)检测 |
| 6.2.14 体外免疫印迹试验(Western blots)分析 |
| 6.2.15 体外低温光热与光动力治疗评价 |
| 6.2.16 体内CT/PA成像 |
| 6.2.17 体内药代动力学、生物分布及代谢研究 |
| 6.2.18 体内协同治疗效果评价 |
| 6.2.19 体内低温PTT机制研究 |
| 6.2.20 体内TNF-α检测 |
| 6.2.21 统计学分析 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 纳米诊疗剂的制备及表征 |
| 6.3.2 体外17AAG释放 |
| 6.3.3 光热转换性能评价 |
| 6.3.4 催化活性及超氧阴离子产生效率考察 |
| 6.3.5 体外CT/PA性能评价 |
| 6.3.6 体外细胞摄取 |
| 6.3.7 细胞内氧气及超氧阴离子生成检测 |
| 6.3.8 抗炎症效果评价 |
| 6.3.9 17AAG抑制Hsp90表达效率考察 |
| 6.3.10 体外低温PTT与PDT协同治疗评价 |
| 6.3.11 体内CT/PA成像 |
| 6.3.12 体内药代动力学、生物分布及代谢 |
| 6.3.13 体内低温PTT与PDT协同治疗效果评价 |
| 6.3.14 体内低温PTT的分子机制 |
| 6.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文的主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和专利申请情况 |
| 附录: 主要缩写词 |
| 致谢 |
（7）双螺杆共混挤出过程的近红外光谱沿程测量与表征方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 近红外光谱在线测量技术介绍 |
| 1.2.1 发展历程与现状 |
| 1.2.2 测量原理与特点 |
| 1.2.3 分析方法与流程 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 聚合物共混过程中的分散相形态演变研究 |
| 1.3.2 近红外光谱在线测量技术在聚合物加工中的应用研究 |
| 1.4 研究目的、内容、意义及创新点 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究意义 |
| 1.4.4 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 近红外光谱在线多路测量系统开发及可靠性验证 |
| 2.1 系统简介 |
| 2.2 硬件系统 |
| 2.2.1 双螺杆挤出机 |
| 2.2.2 光源 |
| 2.2.3 近红外光纤探头 |
| 2.2.4 近红外光纤光谱仪 |
| 2.2.5 光学多路复用器 |
| 2.2.6 取样装置 |
| 2.2.7 探测器 |
| 2.2.8 探测器耐温耐压性能测试 |
| 2.2.9 硬件系统的可靠性测试 |
| 2.3 软件系统 |
| 2.3.1 光谱采集软件 |
| 2.3.2 光谱分析软件 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 PP/POE组分含量测量模型的建立 |
| 3.1 在线光谱测量与分析 |
| 3.1.1 光谱测量 |
| 3.1.2 谱图分析 |
| 3.2 光谱特征处理 |
| 3.2.1 波长范围选择 |
| 3.2.2 谱图预处理 |
| 3.3 回归分析 |
| 3.3.1 模型评价指标 |
| 3.3.2 组分含量定量模型的建立 |
| 3.4 实时监测PP/POE共混挤出过程中POE含量的变化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 PP/POE共混挤出过程的分散均匀性表征方法研究 |
| 4.1 在线表征PP/POE的组分分散均匀性 |
| 4.1.1 在线光谱测量与分析 |
| 4.1.2 组分含量预测 |
| 4.1.3 组分分散均匀性预测 |
| 4.2 离线表征PP/POE的组分分散均匀性 |
| 4.2.1 扫描电镜测试 |
| 4.2.2 组分分散均匀性表征 |
| 4.3 在线与离线表征结果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 不同工艺条件下PP/POE分散均匀性的沿程表征 |
| 5.1 不同组分配比PP/POE的分散均匀性 |
| 5.1.1 在线近红外光谱表征 |
| 5.1.2 扫描电镜对比 |
| 5.1.3 组分配比对共混物分散均匀性的影响 |
| 5.2 不同螺杆转速下PP/POE的分散均匀性 |
| 5.2.1 在线近红外光谱表征 |
| 5.2.2 扫描电镜对比 |
| 5.2.3 螺杆转速对共混物分散均匀性的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 软硬件研发 |
| 2 方法研究 |
| 3 应用开发 |
| 3.1 食品 |
| 3.2 农业 |
| 3.3 药物 |
| 3.4 炼油与化工 |
| 3.5 其他领域 |
| 4 结束语 |
（9）近红外光谱在食品检验及生物分析中的应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 近红外光谱技术 |
| 1.1.1 近红外光谱技术简介 |
| 1.1.2 近红外光谱分析测试样品过程 |
| 1.2 化学计量学 |
| 1.2.1 化学计量学概述 |
| 1.2.2 数据分析模式 |
| 1.2.2.1 光谱预处理方法 |
| 1.2.2.2 模式识别 |
| 1.3 近红外光谱技术的应用领域 |
| 1.3.1 在食用色素分析检测中的应用 |
| 1.3.2 近红外光谱在食品品质检验及鉴别中的应用 |
| 1.3.3 在转基因食品检测中的应用 |
| 1.3.4 在食品中重金属元素含量检测的应用 |
| 1.3.5 在微生物检测领域的应用 |
| 1.3.6 在食品中药物残留检测的应用 |
| 1.4 论文的研究目的与研究内容 |
| 第二章 近红外光谱法应用于塑化剂检测的研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 实验仪器 |
| 2.2.2 实验试剂 |
| 2.2.3 实验方法及光谱获取 |
| 2.2.3.1 食用香精中塑化剂的检测 |
| 2.2.3.2 食品包装材料中塑化剂的检测 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 近红外光谱及其光谱预处理 |
| 2.3.2 最佳波段的选取 |
| 2.3.3 数据分析方法 |
| 2.3.4 实验结果及讨论 |
| 2.3.4.1 聚类分析方法及结果 |
| 2.3.4.2 食用香精中塑化剂的定量分析结果 |
| 2.3.4.2.1 隐变量数的选取 |
| 2.3.4.2.2 定量模型建立及预测分析 |
| 2.3.4.3 食品包装材料中塑化剂的定量分析结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 近红外光谱法应用于孢子油品质鉴别的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 实验仪器 |
| 3.2.2 实验试剂 |
| 3.2.3 实验方法及光谱获取 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 最佳波段的选取 |
| 3.3.2 定量分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 近红外光谱技术应用于检测临床常见致病菌的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 实验仪器与试剂 |
| 4.2.2 实验样品准备 |
| 4.2.3 实验步骤 |
| 4.2.3.1 三种细菌的培养 |
| 4.2.3.2 光谱测定及建立定性分析模型 |
| 4.2.3.3 光谱测定及建立定量分析模型 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 近红外光谱及其光谱预处理 |
| 4.3.2 判别分析三种细菌的类型 |
| 4.3.3 分别定量分析三种细菌的浓度 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及在学期间发表的学术论文 |
（10）基于过程分析技术和化学计量学的中药生产过程质量控制方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 关于中药生产过程质量控制方法的思考 |
| 1.2 过程分析技术 |
| 1.2.1 过程分析技术简介 |
| 1.2.2 过程分析技术在中药生产过程质量控制中的研究现状 |
| 1.3 过程化学计量学 |
| 1.3.1 过程数据预处理 |
| 1.3.2 有效信息选择 |
| 1.3.3 定量校正 |
| 1.3.4 定性识别 |
| 1.3.5 模型更新和传递 |
| 1.3.6 过程控制 |
| 1.4 本文研究目标与主要内容 |
| 第二章 基于PSO-LS-SVM算法的中药质量快速评价方法研究 |
| 2.1 PSO-LS-SVM算法原理 |
| 2.2 PSO-LS-SVM用于红花提取液和红花注射液质量评价 |
| 2.2.1 实验部分 |
| 2.2.2 结果与讨论 |
| 2.2.3 小结 |
| 2.3 PSO-LS-SVM用于定量分析地黄叶树脂纯化过程药液 |
| 2.3.1 实验部分 |
| 2.3.2 结果与讨论 |
| 2.3.3 小结 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 中药生产过程关键工艺环节近红外光谱在线监测研究 |
| 3.1 血必净注射液提取过程近红外在线检测研究 |
| 3.1.1 实验部分 |
| 3.1.2 结果与讨论 |
| 3.1.3 小结 |
| 3.2 近红外光谱在线检测预处理系统 |
| 3.2.1 系统构建 |
| 3.2.2 系统应用试验方法 |
| 3.2.3 结果与讨论 |
| 3.2.4 小结 |
| 3.3 丹红注射液醇沉过程近红外光谱在线监测研究 |
| 3.3.1 实验部分 |
| 3.3.2 结果与讨论 |
| 3.3.3 小结 |
| 3.4 微型近红外仪用于众生丸粉末混合过程的在线监测研究 |
| 3.4.1 实验部分 |
| 3.4.2 结果与讨论 |
| 3.4.3 小结 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 在线液相色谱检测平台的构建及其应用 |
| 4.1 在线液相色谱检测平台构建原理 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 材料、试剂与仪器 |
| 4.2.2 娑罗子药材冷浸过程及取样 |
| 4.2.3 七叶皂苷钠含量测定 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 在线液相色谱检测平台的方法重复性和准确性考察 |
| 4.3.2 娑罗子药材冷浸过程在线监测 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
四、近红外光谱在药物领域的应用与研究进展（论文参考文献）
- [1]近红外光谱法在快速同步测定生黄芩和酒炙黄芩活性成分含量中的应用研究[D]. 王芳. 新乡医学院, 2021(01)
- [2]近红外光谱在阿胶、汽油、葡萄糖结晶分析中的应用研究[D]. 沈紫薇. 北京化工大学, 2020(02)
- [3]红外光谱多元分析理论、方法及应用研究[D]. 孙禧亭. 北京化工大学, 2020(02)
- [4]近红外光谱技术在马应龙麝香痔疮膏质量控制中应用研究[D]. 宋侨. 湖北中医药大学, 2020(11)
- [5]近红外光谱分析技术用于穿山龙鉴别的研究[D]. 汪方舟. 山东农业大学, 2019(03)
- [6]介孔有机氧化硅纳米复合物的设计、多功能化与诊疗一体化应用研究[D]. 吴建荣. 东华大学, 2019(05)
- [7]双螺杆共混挤出过程的近红外光谱沿程测量与表征方法研究[D]. 雷玉. 华南理工大学, 2019(01)
- [8]近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展[J]. 褚小立,陆婉珍. 光谱学与光谱分析, 2014(10)
- [9]近红外光谱在食品检验及生物分析中的应用研究[D]. 李祥辉. 福州大学, 2013(09)
- [10]基于过程分析技术和化学计量学的中药生产过程质量控制方法研究[D]. 金叶. 浙江大学, 2013(06)