本文由马尔文帕纳科XRD应用专家陈辰供稿
本文摘要
PLSR 偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression)是一种常用于处理多重共线性数据的统计建模方法。用于XRD定量分析中,相较于其他几种XRD定量分析方法如标准曲线法(Calibration)和Rietveld拟合法,PLSR法具有其独特的优点和应用场景。本文将介绍PLSR用于药物有效成分(API)的定量分析。
01丨XRD定量方法简介
PLSR 法相较与标准曲线法,具有能够分析全谱,应对复杂混合物谱图以及能够分析无定形相如粉煤灰等优势。同时,相较于Rietveld拟合法,PLSR具有泛用性更高,建模简单等优势。这些优势,使得PLSR可以被应用在自动化高通量XRD定量分析这一应用场景之中。
图1 四种XRD定量分析方法
PLSR法的优势:
无需复杂晶体结构信息或纯相标准样品,适用于无标样定量;
对峰重叠体系的适应性强,可同时分析多组分;
建模后分析速度快,适合高通量筛选(如材料库成分快速表征)。
表1 PLSR与标准曲线法和Rietveld拟合法之间的比较
考虑到PLSR方法的特点和通用性,及其日益广泛的应用领域,马尔文帕纳科将其计算模块集成到了独立开发的XRD分析软件HighScore Plus之中。HighScore Plus 4.x以上版本,均可以使用PLSR功能。
02丨HighScore Plus软件中的PLSR模块
如图2,植入HighScore Plus软件的PLSR功能模块,为更多客户定量分析高通量样品带来了更多选择。
图2 HighScore Plus软件中的PLSR功能模块
API 是活性药物成分(Active Pharmaceutical Ingredient) 的英文缩写,指药物中具有药理活性、能直接发挥治疗作用的有效成分,是药物发挥疗效的核心物质。药物样品的有效成份(API)定量是一个经典的XRD定量应用场景:通过 PLSR 分析 API(活性药物成分)的 XRD 图谱,定量不同晶型(如 polymorphs)的比例,辅助药物稳定性评估。以下,我们将展示一个PLSR用于XRD测定API含量的案例。
首先,我们测定一组已知API 的药物样品用于建立一个PLSR模型,在HighScore的PLSR模块中,一个模型需要至少5个标准点。图3为一组以透射光路XRD测定的已知API的药物样品,XRD设备为Empyrean S2 锐影X射线衍射仪。
图3 一组已知API含量的药物样品的XRD谱图
图4展示了通过5个标准点建立的PLSR模型。通过优化PLSR建模设置,可以通过对谱图的偏线性回归分析最终获得一个较好的真实-预测线性图。
图4.标样建立的PLSR预测模型
以建立好的PLSR预测模型并以此分析未知样品(如图5中青色谱图),结果为3.9054%,与化学法测量值4% 相较偏差仅在千分之一以内。
图5.PLSR分析待测样品以及结果
从该案例测试结果可以看出PLSR-XRD定量分析方法在API定量分析的准确性高,且由于PLSR-XRD定量分析方法通过化学计量学建模与XRD技术相结合,突破了传统XRD对标准样品、晶体结构及人工经验的依赖,在复杂体系适应性、分析效率及无损动态检测等方面展现显著优势,尤其契合药物分析中多晶型、微量杂质及高通量质控的需求,成为传统XRD分析方法的重要补充。
结 论 Conclusion PLSR能帮助XRD研究者快速提取大批样品谱图中蕴藏的相关性,并以此建立分析模型以解决待测样品的定量问题,包括但不限于,特定物相含量,温度信息,晶胞参数定量等等。PLSR的精确度来自于模型校准时使用的标准样本的精确度和样本量,样本量越多,则PLSR模型越精确。随着PLSR分析应用的场景被不断开发,这一技术会成为XRD定量分析技术里不可或缺的一个版块。
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