Determinación de las drogas que mejoran el sexo se agregan ilegalmente en los productos de atención médica por TLC-Ni Tecnología combinada ⅱ

2. 4. 2 Establecimiento modelo

El estudio utilizó el software Opus que viene con el espectrómetro Ni para preprocesar el espectro de cada sustancia de referencia. Since the chemical component spectral information is affected by external noise, baseline drift, light scattering, background signal, temperature and humidity, the study used multiplication signal correction (MSC), vector normalization (VN), minimum maximum normalization (MMN), constant offset elimination (COE), first derivative (FD), second derivative (SD) and smoothing points (SP, smoothing points 5, 7, 9, 13, 17, 21, 25) Método de combinación de filtrado para procesar la información inútil en el espectro ymejorar la precisión de la discriminación del modelo, con el número de juicios erróneos de calibración, se establecen muestras como indicador (ver Tabla 2).

 

Suplementos de cistancos herbales 100% naturales para mejorar las funciones sexuales en el tratamiento a largo plazo

 

Según el preprocesamiento del espectro original, el cursor se utiliza para seleccionar interactivamente el rango espectral con grandes diferencias; Se utilizan la distancia de algoritmo euclidiano de algoritmo estándar (estándar, STD) y el número de métodos de factor de factor (factorización, FC) y métodos de análisis; El umbral (0. 25) y el nivel de confianza están establecidos

Fig. 6 TLC-NI AHS Modelo cuantitativo de medicamentos químicos en productos de salud

 

Tabla 5 Modelo cuantitativo de medicamentos químicos en productos de salud

 

Factor ambiental	Ingrediente predicho	Rango predicho (µg µl⁻¹)	R²	RMSE (%)	RMSEP (%)
Viagra occidental	Sildenafil	5.25 - 262.5	0.984	0.085	0.081
Viagra oriental	Nildenafil	5.15 - 257.5	0.982	0.078	0.075

 

 

2.5.5 Validación y aplicación del modelo

El modelo anterior se usó para probar 1 0 lotes de muestras de salud sexual y 1 0 lotes de muestras de sildenafil caseras. Los resultados de predicción del modelo TLC-NIRS fueron consistentes con los resultados de la determinación del contenido de HPLC. El R2 entre los valores predichos y los valores medidos de sildenafil y sildenafil fueron 0.982 y 0.996, respectivamente (ver Figura 6); Se calculó que la desviación relativa promedio de los valores predichos de 9 lotes de muestras de salud sexual es 1. 86%, y la desviación relativa promedio de los valores predichos de 10 lotes de muestras de sildenafil caseras fue de 1.96%, lo que indica que los resultados de predicción del modelo son precisos y confiables (ver Tabla 6).

 

Tabla 6 TLC-NI ° Valores predichos de 10 productos para mejorar el sexo

 

Muestra	Valor real (mg/tiempo)	Valor predicho (mg/tiempo)	Desviación absoluta	Desviación relativa (%)	Desviación relativa media (%)
Extracto de flores de oro	50.78	52.36	1.58	3.11	1.86
Repelente de insectos	50.36	52.48	2.12	4.21
Manzanilla alemana	77.20	78.58	1.38	1.79
Rocío temprano en la mañana	16.56	16.58	0.02	0.12
Ajenjo	61.66	63.78	2.12	3.44
A. Níger	45.20	45.98	0.78	1.73
Hilo de oro	No detectado	48.56	-	-

 

 

3 conclusiones

Este estudio creó la tecnología de acoplamiento TLC-NIRS por primera vez porque TLC es un método clásico de análisis de identificación tradicional con las ventajas de la operación simple y la amplia popularidad [12]. TLC tiene un gran espacio libre para el procesamiento de muestras. Se pueden seleccionar diferentes solventes de extracción para la posible adición de medicamentos químicos prohibidos, lo que puede evitar efectivamente la influencia de los productos de diferentes fabricantes en los NIR debido a diferentes excipientes; TLC tiene muchos materiales opcionales, como gel de sílice, alúmina, poliamida, etc., y el agente en desarrollo puede elegir diferentes reactivos polares para ser adecuados para la separación y el análisis de diferentes tipos de componentes químicos. Al mismo tiempo, se pueden utilizar diferentes sistemas de desarrollo para el desarrollo bidireccional, que tiene un buen efecto de separación [12, 13], lo que puede mejorar en gran medida la precisión de la recopilación NIRS de la información de drogas químicas. NIRS es un instrumento de análisis rápido desarrollado en los últimos años, con las características de operación simple, velocidad de análisis rápido y sin contaminación química [14]. Este documento combina las ventajas de cada uno para crear la tecnología de acoplamiento TLC-NIRS por primera vez, y realiza una investigación metodológica sistemática de este método. Se estableció un modelo de análisis cualitativo y cuantitativo rápido para la adición de medicamentos químicos prohibidos Sildenafil y Nardenafil a los productos de salud.

El modelo fue verificado y evaluado utilizando muestras de conjunto de validación. El modelo cualitativo puede juzgar mejor si los medicamentos químicos prohibidos anteriormente se agregan a los productos de salud, con una precisión del juicio del 100%; El modelo cuantitativo puede predecir con precisión el contenido de sildenafil y nardenafil agregados, con un amplio rango de predicción de contenido de 5. 25-262. 5 y 5. 15-257. 5 μL, respectivamente. Las desviaciones relativas promedio de los resultados de predicción de 10 productos de salud fueron 1. 86% y 1.96%, respectivamente. Los resultados de la predicción lograron buenos resultados y pueden satisfacer las necesidades de las pruebas rápidas reales. En el trabajo real, la tecnología combinada TLC-NIRS se utilizó para tomar medidas enérgicas en múltiples lotes de productos de salud sexual que agregaron dosis excesivas de medicamentos químicos prohibidos sildenafil.

Este estudio seleccionó a los medicamentos similares a Nafil como objeto de investigación porque son efectivos, baratos y fáciles de obtener en productos de salud sexual, y son la primera opción para que los fabricantes ilegales los agregen [3]. Además, para lograr el efecto esperado, la dosis efectiva de tales drogas de salud sexual es 50-100 Mg/Time. La sobredosis a largo plazo causará daños graves en hígado y renal y pérdida permanente de riesgo [18]. El uso del modelo TLC-NIRS para predecir si los medicamentos similares a Nafil se agregan a los productos de salud sexual tienen cierta viabilidad e valor de investigación.

Este artículo utiliza las técnicas e instrumentos analíticos existentes en la plataforma experimental actual para uso combinado, y tiene un buen efecto cuando se aplica a las pruebas de drogas reales. La tecnología combinada TLC-NIRS desarrollada tiene una buena perspectiva de aplicación frente a problemas como la calidad desigual de los fabricantes de productos de atención médica, una amplia variedad de productos, dificultad para unificar la fuente de excipientes y adiciones ilegales graves.

La teoría de la aplicación y la investigación práctica de esta tecnología combinada proporcionan una base científica para el desarrollo de instrumentos y equipos combinados TLC-NIR.

 

Referencias

 

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2 Chen Hz, Gong JH. Innovando el concepto de supervisión de drogas e inspección de muestreo para tomar medidas enérgicas contra las actividades ilegales de agregar ilegalmente sustancias químicas en la medicina tradicional de los preparativos de la medicina china ［J ］． Qilu Pharm Affairs, 2009, 28: 324-326. 3 Li K, Guo CC, Shi F, et al. Progreso de la investigación en las tecnologías de determinación para los inhibidores de la fosfodiesterasa adulterada -5 (PDE5) y su análogo en medicamentos herbales y suplementos dietéticos vigorantes ［J ］． Chin J Pharm Anal (Journal of Pharmaceutical Analysis), 2018, 38: 566-574.
4 Xu S, Jin PF, Xu QL, et al. Avances en las sustancias químicas adulteradas ilegalmente en medicamentos y alimentos saludables tradicionales chinos ［j ］． Chin J New Drugs (China New Drugs Journal), 2015, 24: 1843-1850．

5 Magdalene HY, Tang Sammy PL, Chen Sau W, et al. Serie de casos sobre una diversidad de agentes de reducción de peso ilícitas: de lo bien conocido por los inesperados ［j ］． British J Clin Pharm, 2011, 71: 250-253.

6 Kojima A, Sato Y, Chiba T, et al. Eventos adversos notables asociados con el uso concomitante de alimentos saludables y medicamentos derivados del análisis de datos de HFNET sobre la seguridad y la efectividad de los alimentos saludables ［J ］． J Food Hyg Soc JPN, 2018, 59 (2): 80-88．