독성 효과가 있는 의약품에 대한 논의가 진행되던 회사로서, 독성 감쇠를 위한 Tiebangchui는 임상 적용에 매우 중요합니다. 고원 보리 와인을 사용한 Tiebangchui의 최적화 진행 기술은 간단하고 눈에 띄며 안정적입니다. 이는 산업 생산에 이러한 분산을 제공할 수 있습니다.
엔트로피 방법과 결합된 Box-Behnken 설계는 최적화된 조건의 테이블 간 관찰을 가능하게 하며 화학, 약학 및 식품 정밀도에 널리 사용되었습니다. 절차를 시연하는 것은 내 실험실의 마스터 학생 인 Liqiong Yu가 될 것입니다. 시작하려면 검은 고지대 보리 쌀 500g을 취해 쌀의 5 배에 물을 넣으십시오.
약 2시간 동안 또는 남은 물이 흡수될 때까지 밥을 짓습니다. 다 익으면 밥을 붓고 온도가 섭씨 37도까지 떨어질 때까지 기다립니다. 밥에 주쿠 4g을 넣고 잘 섞는다.
깡통을 밀봉하고, 탈지면으로 콘테이너를 싸십시오. 그런 다음 7 일 동안 끓입니다. 일곱째 날에 물 300 밀리리터를 넣고 용기를 다시 밀봉하십시오.
여덟째 날에 와인을 제거하십시오. 그리고 300 밀리리터의 물로 교체하십시오. 용기를 제대로 밀봉하고 하루 동안 발효시키십시오.
수집 된 와인을 용기에 담습니다. 다음으로, Tiebangchui 또는 TBC를 용기에 정확하게 계량하고 고지대 보리 와인을 첨가하여 혼합물을 하루 동안 담근다. 다음날 항온 전기 건조 오븐에서 건조시킵니다.
테스트 샘플 용액을 준비하려면 원추형 플라스크에서 TBC 가공 제품 분말 2g을 정확하게 칭량하고 40% 암모니아 용액을 추가합니다. 다음으로, 이소프로판올과 에틸 아세테이트의 50 밀리리터 혼합물을 동일한 비율로 사용하여 30 분 동안 초음파 보조 추출을 수행한다. 고지대 보리 와인 첨가 테스트를 수행하려면 각각 30 그램의 1.0 센티미터 두께의 TBC를 가진 5 개의 그룹을 설정하십시오.
TBC가 들어있는 각 그룹에 다양한 양의 Hyland 보리 와인을 넣고 슬라이스를 12 시간 동안 담근다. 담금 시간 테스트를 수행하려면 각각 30cm 두께의 TBC 1.0g으로 5개의 그룹을 설정합니다. TBC를 다른 시간 간격으로 모든 그룹에서 TBC 양의 5 배로 고원 보리 와인에 담그십시오.
슬라이싱 두께 테스트를 수행하려면 다양한 슬라이스 두께에서 30g의 TBC로 5개의 그룹을 설정합니다. 모든 그룹에서 TBC 양의 5 배에 달하는 고지대 보리 와인으로 TBC를 24 시간 동안 담그십시오. 앞서 설명한 바와 같이 가공 된 제품과 함께 각 테스트 그룹에 대한 테스트 샘플 솔루션을 준비합니다.
다음으로, HPLC에 의해 각 샘플의 피크 면적을 결정한다. 표준 곡선을 사용하여 모노에스테르-디테르페노이드 알칼로이드(MDA)와 디에스테르-디테르페노이드 알칼로이드(DDA)의 양을 추정할 수 있습니다. MDA의 내용과 DDA의 전체 내용을 평가 지표로 사용하여 각 평가 지수의 가중치 계수를 결정하고 엔트로피 방법에 의한 종합 점수를 결정합니다.
방정식 2를 사용하여 MDA의 내용을 표준화하고, 여기서 XIJ는 I번째 표본의 J번째 지표 값이며, 방정식 3을 사용하여 DDA의 총 내용을 표준화합니다. 방정식 4를 사용하여 I번째 평가 지표 PIJ 하에서 J번째 시행 확률을 계산하고, 방정식 5를 사용하여 정보 엔트로피 HJ를 계산합니다. 수식 6을 사용하여 지표 가중치를 계산하고, WJ를 사용하고, 수식 7을 사용하여 지표의 종합 점수를 계산합니다. 컴퓨터에서 소프트웨어를 엽니다.
새 설계, 반응 표면을 클릭한 다음 Box-Behnken 설계를 선택합니다. 영향 요인의 수와 연구의 실험 정보 수준을 입력하고 계속을 클릭합니다. 응답 값의 개수를 입력하고 완료를 클릭하여 프로세스를 완료합니다.
그런 다음 방정식 2에서 7까지의 종합 점수를 응답으로 설정합니다. 다음으로, 설계 결과에 따라 고지대 보리 와인으로 TBC를 처리하고, 반응 표면을 위해 설계된 17개의 시나리오를 기반으로 실험을 완료한다. 앞서 설명한 대로 샘플 용액을 준비하고 HPLC를 사용하여 MDA 및 DDA의 총 함량을 계산합니다.
분석을 클릭하여 데이터 및 모델 정보를 분석합니다. 상단 메뉴에서 ANOVA에 의한 통계 검증을 수행하고 결과 테이블을 관찰합니다. 최적화(Optimization)를 클릭한 다음 수치(Numerical)를 클릭하여 예측된 최적 공정 조건을 확인합니다.
분석(Analysis), 모델 그래프(Model Graphs), 3D 표면(3D surface)을 차례로 클릭하면 소프트웨어에서 3차원 플롯으로 플롯된 반응 표면 분석을 볼 수 있습니다. 벤조일라코닌, 아코니틴, 3-데옥시아코니틴 및 3-아세틸아코니틴의 피크 면적의 상대 표준 편차로 평가한 정밀 테스트 결과는 기기의 정밀도가 양호함을 나타냅니다. 안정성 시험은 모든 샘플 용액이 24시간 동안 안정하다는 것을 시사하였다.
그리고 반복성 테스트 결과는 이 방법의 반복성이 유의하다는 것을 보여주었습니다. 회수 실험 결과 평균 회수율은 벤조일라코닌 99.7%, 아코니틴 100.84%, 3-데옥시아코니틴 103.27%, 3-아세틸아코니틴 100.92%로 나타났다. 고지대 보리 와인으로 처리 된 TBC의 단일 인자 테스트에서 고지대 보리 와인의 양은 TBC의 5 배, 담금 시간은 36 시간, 슬라이스 두께는 1.0 센티미터였다.
반응 표면 모델의 실험 설계 및 결과는 여기에 표로 정리되어 있습니다. 효과의 강도에 따른 요인의 순서가 정해졌으며, 고지대 보리 와인 첨가가 더 높았고, 약초의 슬라이스 두께, 그리고 담그는 시간이 뒤 따랐다. 후속 결과의 정확성을 향상시키기 위해 단일 요인의 각 조건에 대해 세 가지 실험 기간을 갖는 것이 필수적입니다.
최적화 편광 기술은 다른 독성 윤리적 의약품을 생산하기 위해 독성 억양을 연구하기 위한 정보와 지침을 제공할 수 있습니다.
