方案摘要
方案下载应用领域 | 制药/生物制药 |
检测样本 | 化药新药研发 |
检测项目 | 含量测定>其他 |
参考标准 | / |
拉曼光谱学为制药行业的质量控制、质量保证和生产可追溯性引入了全新有价值的分析能力。这对该行业目前实行的原料鉴定及验证带来了巨大的改变,通常在仓库中就可完成测试,而不需要将样品送到实验室1。小型化和模块化的拉曼设备性能有了明显的提高,在多数情况下,能够得到与大型台式仪器和显微镜相同品质的数据。
拉曼光谱学为制药行业的质量控制、质量保证和生产可追溯性引入了全新有价值的分析能力。这对该行业目前实行的原料鉴定及验证带来了巨大的改变,通常在仓库中就可完成测试,而不需要将样品送到实验室1。小型化和模块化的拉曼设备性能有了明显的提高,在多数情况下,能够得到与大型台式仪器和显微镜相同品质的数据。
拉曼光谱学2-4 是一种快速鉴别未知化合物的技术,并且是被广泛使用的便携式技术之一(如精细化学品测试、药物成分测量或药物化合物认证)。 在许多公开的文献中讨论了拉曼光谱仪的经济性5 和其技术性6 优势,但是对于使用这项技术的许多用户(无论是新手还是有经验的人)来说,会令大家感到困惑的一个领域,就是如何使用不同的统计算法对光谱进行在线分析,及如何将结果呈现给用
户。
在这篇文章中,我们将手持式拉曼光谱仪作为光谱数据决策的工具,来讨论其中两种较常见的数学表示:命中质量系数(HQI)和显著性水平(p 值)。一般来说,HQI 是优先被选择用来对未知材料进行数据库匹配的方法,而p 值则适合用来对已知材料的身份进行验证。在这里我们将讨论对每个工具的具体举例说明。
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