中国医药工业杂志
中國醫藥工業雜誌
중국의약공업잡지
CHINESE JOURNAL OF PHARMACEUTICALS
2014年
1期
35-40
,共6页
何芮%尹宗宁%李凡凡%沈雨婷
何芮%尹宗寧%李凡凡%瀋雨婷
하예%윤종저%리범범%침우정
吲哚美辛%自乳化给药系统%自乳化面积%分子描述符%定量构效关系%多元线性回归%人工神经网络
吲哚美辛%自乳化給藥繫統%自乳化麵積%分子描述符%定量構效關繫%多元線性迴歸%人工神經網絡
신타미신%자유화급약계통%자유화면적%분자묘술부%정량구효관계%다원선성회귀%인공신경망락
indomethacin%self-emulsifying drug delivery system%self-emulsifying region%molecular descriptor%quantitative structure-activity relationship%multiple linear regression%artificial neural networks
通过滴定法研究吲哚美辛在自乳化处方中的相行为,利用多元线性回归(MLR)与人工神经网络(ANN)分别建立自乳化面积与处方中各组分的分子描述符(如量子化学参数、物理化学参数和分子拓扑学参数)之间的定量构效关系(QSAR)模型.研究表明,MLR模型与ANN模型对处方自乳化面积均具有较好的预测能力,且MLR模型的预测能力优于ANN模型.通过油相、乳化剂等组分的分子结构计算其在系统中的自乳化能力,有助于进行处方筛选,提示利用计算的方法可提高试验效率.
通過滴定法研究吲哚美辛在自乳化處方中的相行為,利用多元線性迴歸(MLR)與人工神經網絡(ANN)分彆建立自乳化麵積與處方中各組分的分子描述符(如量子化學參數、物理化學參數和分子拓撲學參數)之間的定量構效關繫(QSAR)模型.研究錶明,MLR模型與ANN模型對處方自乳化麵積均具有較好的預測能力,且MLR模型的預測能力優于ANN模型.通過油相、乳化劑等組分的分子結構計算其在繫統中的自乳化能力,有助于進行處方篩選,提示利用計算的方法可提高試驗效率.
통과적정법연구신타미신재자유화처방중적상행위,이용다원선성회귀(MLR)여인공신경망락(ANN)분별건립자유화면적여처방중각조분적분자묘술부(여양자화학삼수、물이화학삼수화분자탁복학삼수)지간적정량구효관계(QSAR)모형.연구표명,MLR모형여ANN모형대처방자유화면적균구유교호적예측능력,차MLR모형적예측능력우우ANN모형.통과유상、유화제등조분적분자결구계산기재계통중적자유화능력,유조우진행처방사선,제시이용계산적방법가제고시험효솔.
