目的 采用溶化率对水醇双提中药颗粒剂溶化性进行量化表征与评价。方法 在《中国药典》2020年版四部颗粒剂溶化性检测方法的基础上，选择溶化率为检测指标，并对热水温度、搅拌速度、搅拌转子形状、搅拌转子尺寸、除杂方式、离心转速等参数进行优化，用优化后的方法和目视法对20种水醇双提颗粒的溶化性进行测试。结果 热水温度为75℃，搅拌转速为300 r/min，搅拌转子尺寸为4.0 cm，除杂方式为1 000 r/min离心5 min，此条件下测量结果准确稳定。根据20种水醇双提颗粒的溶化率和目视法检测结果，制定了水醇双提颗粒剂溶化性的检测标准。结论 用溶化率作为检测指标能对水醇双提颗粒的溶解程度进行量化表征，用溶化率曲线下面积（area under the dissolution rata curve,ADRC）作为评价指标，能为水醇双提颗粒溶化性评价和改善研究提供客观方法，为评价中药颗粒剂溶化性品质提供参考。
采用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIRS)结合化学计量学建立腰痹通胶囊生产过程中间体的质量分析通用模型,实现三七皂苷R1、人参皂苷Rg1、人参皂苷Re、人参皂苷Rb1、人参皂苷Rd及水分6个关键质量指标的快速检测。以喷干细粉和总混颗粒为研究对象,采用高效液相色谱法测定5种皂苷成分含量、烘干法测定水分含量作为参考值,并采集近红外光谱。经蒙特卡洛交叉验证(Monte Carlo cross validation,MCCV)剔除异常样本后,使用蒙特卡洛-无信息变量消除(Monte Carlo uninformative variables elimination,MC-UVE)、竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)选择特征变量,分别采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和蚁狮算法优化的最小二乘向量机(ant lion optimization least squares support vector machine,ALO-LSSVM)建立定量模型,比较模型效果。结果表明,经CARS筛选变量后建立的ALO-LSSVM模型效果最佳,6种指标成分的模型相关系数均大于0.93,相对标准误差控制在6%之内,ALO-LSSVM更适用于数量多、信息丰富的样本,模型预测效果和稳定性得到显著提高。本研究建立的通用模型具有良好的预测效果,可用于腰痹通胶囊中间体的快速检测。
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