重组人生长激素脂质体的处方和制备工艺研究

目的:优化筛选rhGH脂质体的处方和制备工艺。方法:建立制备rhGH脂质体的乙醇注入法,以包封率为指标,通过单因素试验考察制备工艺,并用正交设计实验优化处方。结果:最佳制备工艺条件为膜材乙醇溶液注入速度2m.lmin-1,磁力搅拌速度60 r.min-1,水浴温度45℃,最优处方为脂药比的用量8:1,磷脂与胆固醇质量比为2:1,磷酸盐缓冲液的浓度为0.02mol/L。采用该工艺条件制备rhGH脂质体三批,平均包封率为64.9%,平均粒径为211.4nm。结论:乙醇注入法制备工艺简单,易于掌握,优选得到的脂质体处方和制备工艺稳定可行。     

响应面法优化T-2毒素脂质体处方及其抗肿瘤活性

用薄膜超声法制备T 2毒素脂质体（LP-T2）, 用高效液相色谱(HPLC)法测定包封率, 并考察测定方法的线性、 加样回收率、 精密度和重复性; 用单因素法考察有机溶剂、 磷脂种类、 m(药)∶m(脂)、 水合体积、 m(磷脂)∶m(胆固醇)对包封率的影响及响应面法优化处方; 用高压均质法对脂质体整粒, 并测定粒径分布; 用噻唑蓝(MTT)法检测T-2毒素和LP-T2对5种肿瘤细胞和正常细胞的生长抑制作用. 结果表明: LP T2最佳制备工艺为以蛋黄卵磷脂(EPC)为膜材, 薄膜超声法制备, m(药)∶m(脂)=3.5, m(磷脂)∶m(胆固醇)=3.74, 4\|羟乙基哌嗪乙磺酸（Hepes, 20 mmol/L, pH=7.4）水合, 水合体积11.8 mL, 超声10 min; 高压均质整粒后平均粒径为267 nm; LP T2可显著抑制肿瘤细胞的增殖, 活性与丝裂霉素相当, 对正常细胞的IC₅₀值（1 881.54 ng/mL）高于T 2毒素（1 427.83 ng/mL）, 即毒副作用减小; LP-T2的包封率和粒径均符合药剂标准, 具有体外抗肿瘤活性.     

用激光散射法测定某些因素对脂质体粒度的影响

采用激光散射法测量了以冻融法得的脂质体的粒度，结果表明，冻融法制得的包裹ＡＳＡ和未包裹ＡＳＡ的脂质体的粒度分布较集中，主要分布在０～２００ｎｍ之间，其平均大小较接近，与其他测量粒度的方法相比，激光散射法具有快速，准确和获得群体粒度分布的优点，并对高速离心及胆固醇含量对脂质体粒度的影响进行了评价。     

星点设计-效应面法优化羟基喜树碱-粉防己碱复方脂质体的处方

制备羟基喜树碱-粉防己碱复方脂质体,采用星点设计-效应面法,优选最佳的脂质体的制备工艺。制备羟基喜树碱-粉防己碱脂质体,通过单因素实验选出影响显著的三个因素胆脂比、水化温度、药脂比为自变量,包封率为因变量,根据Design-Expert6.0.5软件设计实验。通过线性回归、多元线性回归拟合后建立自变量与因变量之间的数学关系,根据数学模型绘制效应面及等高线图,从中选择最佳的实验方案。结果三项式拟合方程的r值较高,拟合度好,通过效应面选出的最佳制备工艺条件为胆脂比1∶6,水化温度51℃,药脂比1∶22,工艺验证结果与预测值的偏差分别为1.71%、1.89%通过星点设计-效应面法优化的制备复合脂质体的工艺条件准确可靠。     

人工脂质体染色方法的探究

在一定的温度、渗透压、离子强度条件下,利用脂质体材料L-α-phosphatidylcholine制备人工脂质体,借助结晶紫染液、美蓝染液、复红染液、钼蓝染液、苏丹黑染液,对脂质体进行染色,结果表明经结晶紫染色后的脂质体在光学显微镜下具有形态大小分明、数量多、立体结构清晰等特征.为了优化染色方案,进一步获取最佳染色配比,实验进行了梯度染色,得到了背景清晰、脂质体立体结构明显的最佳染色方法,解决了光学显微镜下不易分辨脂质体的问题,为后续实验的开展奠定基础.     

脂质体的制备方法及研究进展

脂质体是磷脂自聚集而形成的双分子层结构 ,作为药物载体具有减少药物毒副作用及靶向作用的特点 .主要介绍 :脂质体 3种制备方法物理分散法、两相分散法和表面活性剂增溶法的原理 ,制备出的脂质体的结构及包封性能和各自的优缺点 ;脂质体作为药物载体在抗癌、抗菌药物上的应用及其在药物载体方面应用的研究进展 .     

乙醇注入法制备司帕沙星脂质体

制备司帕沙星脂质体,单因素考察优化了制备工艺和处方,以提高脂质体的包封率.采用乙醇注入高压均质法制备了司帕沙星脂质体,以透析高效液相色谱法测定了含量和包封率.实验结果表明,司帕沙星脂质体的平均粒径为22.1nm,包封率为47%左右.乙醇注入高压均质法适用于制备司帕沙星脂质体,透析高效液相色谱法操作简单、准确、重复性好,可用于测定司帕沙星脂质体的含量和包封率.     

用统计学方法优化柠檬苦素闪式提取工艺

以柠檬苦素收率为评价指标,比较了正交实验设计法、均匀设计法和响应曲面法对柠檬苦素闪式提取工艺条件的优化效果.采用最优的闪式提取工艺结合结晶法,从广州新会柑种子中提取分离出柠檬苦素,并通过高效液相色谱检测其纯度.结果表明:获得的柠檬苦素纯度达95％;3种优化方法结果相近,其中响应曲面法得到的最佳提取条件下的柠檬苦素收率最...     

响应面法优化氧化槐定碱脂质体的制备及表征

以包封率为评价指标,采用单因素实验和Box-Behnken响应面设计法优化氧化槐定碱脂质体的制备工艺.采用透射电镜、包封率、载药量、Zeta电位、红外光谱、差示扫描量热分析等表征氧化槐定碱脂质体.氧化槐定碱脂质体的最佳制备工艺为:大豆卵磷脂与胆固醇的质量比为10:3.09、大豆卵磷脂与药物的质量比为10 ∶ 1.54、...     

磷脂脂质体制备方法比较以及药物—脂质体微结构观察

对生物药物载体——脂质体的制备条件进行了比较,并对安络血、止血芳酸、6—氨基己酸、维生素K_1等四种止血药与脂质体形成的生物药剂的超微结构进行了电镜观察。     

溶菌酶脂质体的制备工艺

研究了溶菌酶脂质体的制备工艺,确定了具有较高包封率的工艺条件。采用逆相蒸发法,考察了溶剂密度、膜材浓度、制备温度和超声时间等因素对溶菌酶脂质体包封率、稳定性及形态学的影响。研究结果表明:0.6 g卵磷脂和0.3 g胆固醇加入到12 mL密度为1 g/mL的混合有机溶剂中,37°C下用逆相蒸发法制备溶菌酶脂质体,并对其进行1.5 m in超声后所得产品包封率可达84%以上,所得脂质体形态圆整,粒径为150~400 nm,在4°C下保存40 d外观无明显变化。     

更昔洛韦脂质体的制备及稳定性考察

采用逆相蒸发法制备更昔洛韦脂质体,同时对所制脂质体进行了表征和稳定性分析.采用透射电镜观察其形态;采用激光粒度仪测定平均粒径;用葡聚糖凝胶层析柱分离含药脂质体和游离药物并测定包封率;用离心加速试验及室温冷藏法考察脂质体的稳定性.结果表明,得到的更昔洛韦脂质体的平均粒径为332.3 nm,多相分散系数为0.143,包封率为43.24%,在考察时间段内,所制脂质体稳定性良好.     

公路软土路基沉降预测方法综述

传统路基沉降预测有指数曲线法、双曲线法、泊松曲线法等。近年来,由于灰色预测法、人工神经网络法等能反映全过程的沉降量与时间的关系,得到越来越多的应用。讨论了上述常用预测法的基本原理及优缺点,阐述了对某些方法的改进,介绍了某些有待推广的预测方法,具有一定的参考价值。     

浅析矿井水涌水量预测的几种常见方法

矿井涌水量预测是一项复杂而艰巨的工作.分析了矿井涌水量预测中常用的几种方法和特点,提出了在矿井水涌水量实际预测中,应根据预测精度要求和水文地质特点等条件,合理选用适当的预测参数和方法.     

应用人工神经网络算法优化面包配方

在优化面包配方实验中,针对面包易老化、不耐储存这一问题,采用人工神经网络(artificial neural network,ANN)对12个影响因素和6项观测指标进行模拟与建模,最终获得了口感好、储存效果好的最优配方,即:面粉32%,水7%,盐0.962%,奶粉8%,果葡糖浆30%,酥油18%,糖醇3%,保鲜酶0.03%,淀粉酶0.001%,脂肪酶0.002%,木聚糖酶0.005%,卡拉胶0.5%,黄原胶0.5%.     

人工神经网络-流动注射化学发光法同时测定金和铂

将人工神经网络和流动注射化学发光法相结合, 建立了一种不需要分离、 同时测定痕量金和铂的方法. Luminol-H₂Ｏ₂作发光剂, 阳离子交换树脂和掩蔽剂EDTA在线消除干扰离子的影响, 用人工神经网络解析Au和Pt混合化学发光动力学曲线. Au和Pt的检出限分别为1.58×10^-6 mmol/L和2.00×10^-3 mmol/L, 相对标准偏差分别为1.25%和1.59%. 模拟混合样的分析误差小于20%.     

用正交法分析注塑工艺参数对制品质量的影响

在注塑成型过程中,工艺参数是决定制品质量的重要因素。为了研究工艺参数对制品质量的影响,在注射机上根据正交实验表安排4水平的关键注塑工艺参数(熔体温度、注射压力、注射速度及模具温度)和制品质量间的试验,在此基础上根据实际需要增加了4组追加试验。根据实验结果,用极差分析技术对各因素的显著度进行排序,同时建立了工艺参数和制品质量的神经网络模型,为注塑件质量控制和工艺参数的调整提供了有益的参考。     

基于粗神经网络的电力系统可靠性评估方法

发输电组合系统可靠性评估中元件状态组合数和潮流计算是引起可靠性评估计算中"计算灾"的主要原因.利用粗糙集的数据约简和特征提取功能,提炼人工神经网络的输入变量、训练样本以及事件类与系统状态之间的概略化关系,建立偶发事件模式识别的粗神经网络(RNN)模型,提出基于RNN的发输电组合系统可靠性评估算法,以提高电力系统可靠性评估的计算效率.可靠性测试系统的计算结果表明,所提算法是正确、可行和有效的.     

遗传算法优化神经网络的热轧带钢弯辊力预报模型

针对传统弯辊力预设定模型的缺陷和带钢热连轧轧制特点,利用某钢铁公司1580mm热轧线生产数据,对精轧机组末机架进行了基于遗传算法优化神经网络的弯辊力预报模型研究.以大量实际数据作为神经网络训练输入,充分考虑了输入参数之间的影响作用,模型结构简单、容易实现,其整体性能用平均绝对百分误差、均方根误差和相关系数R评价.通过将预测结果与实测结果比较,验证了模型的精度.研究发现,提出的弯辊力预测模型相比于传统模型可实现高度非线性拟合,适用于提高热轧带钢头部板形控制精度,为实际弯辊力设定提供指导和试验基础.     

基于量子遗传算法优化的灰色神经网络预测模型

将量子遗传算法用来对灰色神经网络参数做出优化,提出了一种通过量子遗传算法优化灰色神经网络进行预测的建模方法.应用实例表明,文章建立的模型拥有良好的预测效果,可以作为传统方法的一种补充.