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大学毕业论文-近红外光谱信号有效提取方法研究某某大学2007届毕业论文1绪论1.1近红外光谱分析技术1.1.1近红外光谱简介近红外(NearInfrared简称NIR)光是波长范围介于可见光(VIS)与中红外(MIR)区之间的电磁波，波长范围为780～2526nm[1]，波数范围12820～3959cm-1。
该谱区是1800年Herchel发现的，由于分子在NIR谱区的倍频和合频吸收信号弱，谱带相互重叠多，信息量大，解析复杂，受当时计算分析条件的限制，一直“冷落”至20世纪50年代末，60年代后随着计算机技术的发展，近红外光谱分析技术得到迅速发展，应用领域不断扩大，在农业、医药、石油化工、纺织、化妆品、烟草、宝石鉴定等很多领域得到广泛应用。
近红外光谱分析技术是综合光谱学、化学计量学(Chemometric)[2]和计算机应用等多学科知识的现代分析技术，分析过程的高效和绿色化又使其具有典型的现代分析特性。
1.1.2近红外光谱工作原理近红外光谱分析的原理主要是利用在近红外区用漫反射光谱作定量分析，决定物质品质的主要成份。
近红外技术是依据某一化学成分对近红外区光谱的吸收特性而进行的定量测定，所以应用NIR光谱进行检测的技术关键就是在两者之间建立一种定量的函数关系，依靠这种关系，就能从未知样品的光谱中求出样品的成分和含量[3]。
近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。
近红外光谱记录的是分子中单个化学键的基频振动的倍频和合频信息，它常常受含氢基团某-H(某=C、N、O)的倍频和合频的重叠主导，所以在近红外光谱范围内，测量的主要是含氢基团某-H振动的倍频和合频吸收。
近红外光谱分析技术，其实就是一种间接的相对分析，通过收集大量具有代表性的标准样本，通过严格细致的化学分析测出必要的数据，再通过计算机建立数学模型，即定标，以最大限度反应被测样本群体常态分布规律，然后再通过该数学模型或定标方程，预测未知样品的所需数据。
近红外光谱分析的原理技术与应用引言近红外光谱分析是一种非破坏性、快速、准确的分析技术，广泛应用于食品、医药、化妆品、环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱分析的原理、技术和应用。
近红外光谱分析的原理近红外光谱分析利用物质吸收或反射近红外光时产生的特征光谱来分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析主要基于以下两个原理：1.分子振动吸收原理：物质中的化学键振动会引起近红外光的吸收，吸收峰的位置与化学键的特异性有关。
2.红外光与物质的相互作用原理：物质吸收了红外光后，其分子内部发生改变，从而产生特征的近红外光谱。
近红外光谱分析的技术近红外光谱分析的技术主要包括光源、光谱仪和数据处理三个方面。
光源常用的光源有白炽灯、光电二极管和激光等。
其中白炽灯发射连续谱，适用于宽波长范围的分析；光电二极管具有快速响应和高稳定性，常用于近红外光谱分析仪器；激光具有较高的亮度和窄的波长范围，适用于特定波长范围的分析。
光谱仪常用的光谱仪有分光镜、光栅和红外线摄像机等。
分光镜通过将近红外光谱聚焦到光栅上，并通过旋转光栅来选择不同波长光线；光栅则将不同波长的光线分散成不同的角度形成光谱；红外线摄像机可通过感应近红外光谱并将其转换成数字信号。
数据处理近红外光谱分析的数据处理通常包括预处理、特征提取和模型建立等步骤。
预处理常用的方法有光谱校正、光谱平滑和光谱标准化等；特征提取可使用主成分分析、偏最小二乘回归等方法；模型建立则可以采用多元回归分析、支持向量机等模型进行建立。
近红外光谱分析的应用近红外光谱分析在多个领域具有广泛应用，以下为几个常见的应用示例：•食品质量检测：近红外光谱分析可用于检测食品中的营养成分、添加剂和污染物等，以保证食品的安全和质量。
•药物分析：近红外光谱分析可用于药品的成分分析、质量控制以及伪药的鉴定等。
•化妆品分析：近红外光谱分析可用于分析化妆品中的成分、性质和质量，以确保产品的合规性和安全性。
•环境监测：近红外光谱分析可用于监测土壤、水质和大气中的污染物，以帮助保护环境和预防环境污染。
红外线毕业论文红外线毕业论文红外线技术是一种在现代科学和工程领域中广泛应用的技术。
它不仅在军事、安防、医学等领域发挥着重要作用，还在日常生活中得到了广泛应用。
本文将探讨红外线技术的原理、应用以及未来发展趋势。
一、红外线技术的原理红外线是一种电磁波，其波长介于可见光和微波之间。
红外线的产生主要是由于物体的热辐射。
根据物体的温度不同，会产生不同波长的红外线。
红外线的波长范围通常被分为近红外、中红外和远红外三个区域。
红外线技术的原理主要包括红外辐射、红外传感器和红外成像。
红外辐射是指物体根据其温度发出的红外光，红外传感器则可以接收并转换这些红外光信号。
红外成像则是利用红外传感器对红外光信号进行处理和分析，从而得到物体的热分布图像。
二、红外线技术的应用1. 军事领域红外线技术在军事领域中有着广泛的应用。
例如，红外线夜视仪可以通过接收周围环境中的红外辐射，将其转换成可见光，从而使士兵在夜间或恶劣的天气条件下能够清晰地观察到目标。
此外，红外线导弹制导系统也是军事领域中红外线技术的重要应用之一。
2. 安防领域红外线技术在安防领域中也扮演着重要的角色。
红外线感应器可以通过检测物体的红外辐射来实现入侵检测、人员跟踪等功能。
此外，红外线摄像机也被广泛应用于监控系统中，可以在夜间或低照度环境下提供清晰的图像。
3. 医学领域红外线技术在医学领域中也有着广泛的应用。
例如，红外线热成像技术可以通过检测人体表面的红外辐射来获得人体的热分布图像，从而实现早期疾病的诊断和治疗。
此外，红外线激光也被用于医疗手术中，例如激光手术刀可以用于眼科手术和皮肤手术等。
三、红外线技术的未来发展趋势随着科技的不断进步，红外线技术也在不断发展和创新。
未来，红外线技术有望在以下几个方面得到进一步的应用和发展。
1. 智能家居随着物联网的兴起，智能家居已经成为一个热门的领域。
红外线技术可以与智能家居系统结合，实现对家庭设备的远程控制。
例如，通过红外线遥控器可以控制电视、空调等设备，实现智能化的家居体验。
红外传感器距离测量一、意义在基础学科研究中，传感器具有突出的地位和作用。
现代科学技术的发展进入了许多新领域，传感器的种类也不断的、增加，而在测距方面就先后出现了激光测距、微波雷达测距、超声波测距及红外测距。
每种传感器都有自己的优势和缺点。
其中激光测距是靠激光束照射在物体上反射回来的激光束探测物体的距离，由于受恶劣天气和污染等因素的影响，使反射的激光束在一定的功率上探测的距离相对就很短，同时探测精度也下降；微波雷达测距在电路部分由于价格比较昂贵，除用于军事和一些工业开采之外，几乎没有开拓民用市场；超声波测距由于需要使用特殊的元件使得其价格也比较昂贵，难以推广。
红外测距如今已成为一种常用的测距方式，红外作为一种特殊的光波，也就具有了光波的基本属性，且技术难度相对较小，构成测距系统价格低廉，人们也容易接受，便于推广。
利用红外构成的测距系统拥有很大的优势，测量距离远；有同步输入端，可以同时进行多个传感器测量；测量范围广，相应时间短；外形设计比较紧凑，易于安装，便于携带；精度和分辨率都相对较高，测量的过程中不易受到干扰，使得测量结果比较准确，同时其体积小、重量轻，有利于外出携带。
由于具有诸多优点，红外测距有比较高的应用价值，有广阔的市场领域和很好的发展前景。
二、现状近二十年来，红外辐射技术已成为一门迅速发展的新兴技术科学，它已广泛应用于生产、科研、军事、医学等各个领域。
红外辐射技术是发展测量技术、遥感技术和空间科学技术的重要手段。
红外辐射俗称红外线，又称红外光，它是一种人眼看不见的光线，但实际上它和其他任何光线一样，也是一种客观存在的物质，任何物质只要它的湿度高于绝对零度，就有红外线向周围空间辐射。
它的波长介于可见光和微波之间，它的波长范围大致在0.75μM-1000μM的频谱范围之内，红外线与可见光、紫外线、x射线、y射线和微波、无线电波一起构成了整个无线连续的电磁波谱。
它已在科技、国防和工农业生产等领域获得广泛的应用。
近红外光谱技术的应用及前景光谱学是一种分析物质组成与结构的重要科技手段。
在科学、工业和医学等领域都有广泛的应用。
其中，红外光谱技术是目前应用最广泛的一种光谱学技术之一。
而在红外光谱技术中，近红外光谱技术也日渐受到人们的重视，被广泛应用于许多领域，比如农业、食品加工、制药、医疗等。
接下来，本文将探讨近红外光谱技术的应用及前景。
一、近红外光谱技术的基本原理近红外光谱技术是通过红外光经过样品后，检测其吸收光谱来确定物质组成的一种分析方法。
它与通常的红外光谱技术相似，但其工作波长范围略有不同。
近红外光谱技术所使用的工作波长范围一般为800-2500纳米，而在这个波段内，物质的光学吸收一般是由化学键振动和分子的二次振动引起的。
实际应用中，通过近红外光谱技术得到的光谱可以被用作定量分析或者鉴定过程中的指纹图谱。
这些光谱信息可以通过一系列数学统计学方法进行分析，用来研究样本中的结构和成分。
二、近红外光谱技术的应用近红外光谱技术被广泛应用于农业、制造业、食品加工、制药、医疗等行业。
下面将分别探讨这些应用场景。
1. 农业在农业中，近红外光谱技术被用来分析土壤质量、农作物的成分、动物饲料的成分等。
例如，利用近红外光谱技术，可以准确测量肉类和饲料中的蛋白质、脂肪和纤维素含量，帮助农民更好地调整饮食和生产方式。
2. 制造业在制造业中，近红外光谱技术可以作为一种无损检测方法，可以检测所需物料的成分、质量和其它属性，从而提高制造过程的质量和效率。
例如，在造纸厂，可以使用近红外光谱技术检测纸浆的厚度和纤维质量，使生产过程更加精确和高效。
3. 食品加工在食品加工业中，近红外光谱技术可以被用来检测食品中的成分、营养物质和质量。
例如，人们可以通过近红外光谱技术来检测牛奶中的脂肪、蛋白质和酸度等指标，这可以帮助从生产商到消费者有效地管理食品和营养素。
4. 制药在制药领域，近红外光谱技术可以被用来检测和定量化药物中的成分。
这项技术可以在制造过程中进行无损检测，从而提高药物的质量和成分的纯度。
红外光谱的原理及应用1. 简介红外光谱是研究物质结构和化学组成的重要分析技术之一。
通过测量物质在红外光波段内的吸收和散射特性，可以获取物质的信息，用于物质的鉴定和分析。
本文将介绍红外光谱的原理和应用。
2. 红外光谱的原理红外光谱是利用物质吸收红外光的特性进行分析的方法。
红外光具有较长的波长和较低的能量，可以穿透许多物质而不引起化学反应。
物质吸收红外光的原理是因为物质分子的振动和转动会与红外光的能量相互作用。
通过红外光谱仪器，可以测量物质在不同波长的红外光下的吸收强度，得到红外吸收谱。
3. 红外光谱的应用3.1 物质鉴定红外光谱可以用于物质的快速鉴定。
每种物质都有独特的红外吸收谱，通过对比待测物质的红外吸收谱和已知物质的数据库，可以确定物质的组分和结构。
3.2 药物分析红外光谱在药物分析领域有广泛的应用。
通过红外光谱可以确定药物的组分和含量，有效控制药物的质量。
同时，红外光谱还可以检测药物的变性和分解产物，以保证药物的安全性和稳定性。
3.3 环境监测红外光谱可以用于环境监测，例如检测大气中的污染物。
许多污染物具有特定的红外吸收谱，通过测量大气中的红外吸收谱，可以判断污染物的种类和浓度，为环境保护提供科学依据。
3.4 食品质量检测红外光谱可以用于食品质量检测。
通过测量食品样品的红外吸收谱，可以确定食品的成分、营养价值和是否受到污染。
同时，红外光谱还可以检测食品的保存状态和变质程度，提供食品质量控制的依据。
3.5 生命科学研究红外光谱在生命科学研究中有广泛的应用。
通过红外光谱可以分析生物分子的结构和含量，研究生物分子的相互作用和反应机制。
红外光谱还可以用于体内组织和细胞的检测，为生物医学研究提供重要工具。
4. 总结红外光谱是一种重要的分析技术，通过测量物质在红外光波段内的吸收特性，可以获取物质的信息，用于物质的鉴定和分析。
其具有快速、非破坏性和高灵敏度的特点，在物质科学、生命科学、环境科学等领域有广泛的应用前景。
生活中的红外线在生活中，太阳是我们众所周知的，他不断的发光，正因为这些太阳光，地球才能不停运作、繁衍生息。
除了太阳，还有许多东西可以发光，比如手电筒、电灯泡等。
我曾做过一个实验:用手电筒照射左手，右手感受阳光。
经过对比，我发现一般只有太阳照射皮肤，人体才能感觉到热。
那太阳光为什么会使物体发热呢？原来，阳光里含有许多物质，其中有一种光，叫作红外线。
这种红外线是太阳光中众多不可见光线中的一种，不可见光线，也就是看不见的光线。
这种看不见的光线由德国科学家霍胥尔于1800年发现，又称被为红外热辐射。
霍胥尔将太阳光用三棱镜分解成红橙黄绿青蓝紫几种颜色，在各种不同颜色的色带位置上放置了温度计，试图测量各种颜色的光的加热效应。
结果发现，位于红光外侧的那支温度计升温最快。
因此得到结论：太阳所有的光谱中，红光的外侧必定存在看不见的另一种光线，这就是红外线了。
红外线可加热物体跟一个叫做波长计量单位有关，每一种光线都有波长，而波长越长，这种光对物体的加热效果就越好。
我们经常说到，红橙黄绿青蓝紫，这个排序可不是瞎排的，红光在这几种光线中波长最长，而紫光波长最短。
但是我们说的红外线，指的就是波长比红光还长的一部分波段的光线，确切来说是波长在760纳米到1毫米之间的光，而这种波长是比较长的。
红光加热效果本来就较好，正因为红外线的波长高于红光，所以红外线的加热效果会好于其他光线，换个说法来讲，太阳的加热效果也因此好于其他光线。
红外线一共分为三种：近红外线、中红外线和远红外线。
它们有时让我们做事更加方便，有时也会让我们做事更加不便。
所以，要巧妙地利用红外线，才能使人们的生活更加方便。
红外线有一些坏处，比如，眼睛如果被红外线照射过，可能出现红肿的情况，这跟长时间看太阳是一样的道理。
研究发现，红外线的穿透能力十分强，如果长期照射人体，会使人体皮肤的温度迅速升高，并增加皮肤水分蒸发的速度，对人体造成不良影响。
但是，如果巧妙利用它，将会有更多益处。
浅谈近红外光谱分析在药品检测中的应用【摘要】近红外光谱分析在药品检测中具有重要意义，可以快速准确地检测药品成分，确保药品质量和安全。
本文首先介绍了近红外光谱分析的原理和方法，然后探讨了其在药品检测中的应用，包括质量控制、真伪鉴别和生产过程监测。
结论部分指出近红外光谱分析技术在药品检测领域具有广阔的发展前景，应用推广的潜力巨大，未来可望在药品行业中得到更广泛的应用。
通过本文的探讨，读者可以深入了解近红外光谱分析在药品检测中的重要性和应用前景，为相关研究及应用提供参考。
【关键词】近红外光谱分析、药品检测、应用意义、原理、方法、药品成分、质量控制、真伪鉴别、监测、前景、应用推广、未来发展方向。
1. 引言1.1 近红外光谱分析简介近红外光谱分析是一种基于物质与近红外光的相互作用原理，通过检测样品吸收、散射或透射近红外光的强度来获取样品的化学信息的分析技术。
近红外光谱在药品领域得到广泛应用，其原理是利用近红外光与药物分子之间的特定相互作用，通过检测药物分子对不同波长近红外光的吸收情况，可以实现对药品成分、结构及含量等信息的快速、准确、无损检测。
近红外光谱分析简便、快速且无需样品准备，同时减少了实验过程中对试剂和耗材的使用，节约了实验成本和时间。
近红外光谱分析技术在药品检测中具有巨大的潜力和应用前景。
通过近红外光谱分析，可以实现对药品成分的快速检测，大大提高了药品质量控制的效率和准确性。
近红外光谱还可用于药品真伪鉴别和生产过程监测，确保药品的安全性和有效性。
近红外光谱分析在药品检测中的应用意义重大，对提高药品质量、保障药品安全起着至关重要的作用。
1.2 药品检测的重要性药品检测的重要性在药品生产和流通环节中起着至关重要的作用。
药品作为涉及到人体生命健康的特殊商品，其质量和安全性是不容忽视的。
药品检测可以有效地确保药品的成分纯净、质量稳定，避免因药品不合格而引发的严重后果。
在药品流通环节中，药品检测也能够帮助监管部门对药品的真伪进行鉴别，遏制假冒伪劣药品的泛滥，保障广大患者的用药安全。
近红外荧光成像研究一、引言生物医学领域的技术研究已经成为了科技创新的重要方向，通过对生物分子的研究和探索，可以更好地理解细胞活动和疾病发生的机制。
其中，一种新兴的技术方法——近红外荧光成像，也被广泛地应用于生物医学领域。
本文将从原理、特点、应用等方面介绍近红外荧光成像技术在生物医学领域中的研究。
二、近红外荧光成像的原理近红外荧光成像是一种基于红外光谱范围内的荧光成像技术。
通常会在原理讲解中介绍其与光谱的相互作用。
激发器通过发射不同波长的光，让样本中的分子吸收光的能量，从而跃迁到更高的激发态。
随后，分子又以荧光的形式发出能量，产生一组不同波长、强度和持续时间的发射光。
而近红外荧光成像的使用范围正是在这种光谱范围内。
同时，荧光成像技术还有一些重要的特点，如对样本的侵入性小、获取图像的速度快、对生物组织影响较小等等，使得其在现代生物医学学科研究中成为一种重要的成像技术.三、近红外荧光成像的应用1. 分子成像近红外荧光成像在分子成像方面的应用最为广泛。
部分Dyes的荧光谱现在可以扩展到近红外波段，可以轻松地成像生物组织中更深的位置。
例如，荧光染料如青黛素，其最大吸收波长为650nm，并发出约700nm的荧光，拥有比标准荧光成像技术更深的穿透深度和更少的组织自发荧光。
2.生命活动成像近红外荧光成像也极大地促进了对生命活动失调情况的诊断、监测及治疗研究的发展。
常用的近红外荧光探针有UCNPs、硅纳米颗粒等，它们可以被制成可编程的特定靶向探针，能够在荧光成像下实现快速的、准确的原位成像和细胞划分。
3.移植物成像尤其在生物医学领域中，人们对移植物的研究需求愈加迫切。
移植物成像技术是一种类比分子成像的（Molecular Imaging）的技术，在近红外成像技术的支持下，可以更加准确地设计、优化和测试更好的植入物。
四、未来展望近红外荧光成像技术的应用前景非常广阔，但它仍有许多技术挑战存在。
未来一些重要区域可能包括荧光氧气传感器的设计和建立、对组织器官研究的应用等等。
现代近红外光谱（英贤）五篇范文第一篇：现代近红外光谱(英贤)注：资料来源于北京英贤仪器有限公司石油化工科学研究院现代近红外光谱（NIR）分析技术是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的革命。
近红外区域按ASTM定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，是人们最早发现的非可见光区域。
由于物质在该谱区的倍频和合频吸收信号弱，谱带重叠，解析复杂，受当时的技术水平限制，近红外光谱“沉睡” 了近一个半世纪。
直到20世纪50年代，随着商品化仪器的出现及Norris等人所做的大量工作，使得近红外光谱技术曾经在农副产品分析中得到广泛应用。
到60年代中后期，随着各种新的分析技术的出现，加之经典近红外光谱分析技术暴露出的灵敏度低、抗干扰性差的弱点，使人们淡漠了该技术在分析测试中的应用，从此，近红外光谱进入了一个沉默的时期。
80年代后期，随着计算机技术的迅速发展，带动了分析仪器的数字化和化学计量学的发展，通过化学计量学方法在解决光谱信息提取和背景干扰方面取得的良好效果，加之近红外光谱在测样技术上所独有的特点，使人们重新认识了近红外光谱的价值，近红外光谱在各领域中的应用研究陆续展开。
进入90年代，近红外光谱在工业领域中的应用全面展开，有关近红外光谱的研究及应用文献几乎呈指数增长，成为发展最快、最引人注目的一门独立的分析技术。
由于近红外光在常规光纤中具有良好的传输特性，使近红外光谱在在线分析领域也得到了很好的应用，并取得良好的社会效益和经济效益，从此近红外光谱技术进入一个快速发展的新时期。
我国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，除一些专业分析工作人员以外，近红外光谱分析技术还鲜为人知。
但1995年以来已受到了多方面的关注，并在仪器的研制、软件开发、基础研究和应用等方面取得了较为可喜的成果。
但是目前国内能够提供整套近红外光谱分析技术（近红外光谱分析仪器、化学计量学软件、应用模型）的公司仍是寥寥无几。
Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis19(1999)903–910Determination of a novel bile acid sequestrant in rodent diet bynear-infrared spectroscopyJames R.Scull*,Kurt L.Moyer,Jonathan S.Green1,Robert W.Woodeshick,Mark S.AlasandroDuPont Merck Pharmaceuticals Company,Analytical R&D,Wilmington,DE19880,USAReceived8July1997;received in revised form10October1997;accepted8July1998AbstractDMP504is a high molecular weight polymer currently under development by The DuPont Merck Pharmaceutical Company as a novel bile acid sequestrant to lower serum cholesterol.To assess its safety,DMP504is incorporated into rodent diet for oral administration to rats and mice.An analytical method was developed to determine the accuracy and homogeneity of the blends.Since a physical separation or extraction of DMP504from the diet was not feasible,near-infrared spectroscopy(near-IR)was employed.The near-IR method provides accurate and precise results for blends containing1.5–8.0%of parison of results at the1.5%level with a cholate binding referee method is also presented.Both methods provided equivalent results for the1.5%level.©1999Elsevier Science B.V.All rights reserved.Keywords:Bile acid sequestrant;Rodent diet;Near-infrared spectroscopy1.IntroductionBile acid sequestrants bind bile acids in the lower intestine,therefore increasing the level of bile salts in the feces.Since the bile salts cannot be reabsorbed,the body must synthesize new bile salts in the liver from cholesterol.Some of this cholesterol is derived from blood plasma,result-ing in a net reduction in plasma levels of choles-terol[1,2].A novel bile acid sequestrant,DMP 504,is currently being developed by The DuPont Merck Pharmaceutical Company.DMP504is an insoluble condensation copolymer of hexam-ethylene diamine and1,10-dibromodecane(Fig.1).In the course of the development of pharmaceu-ticals,analytical methods need to be developed to measure such properties as concentration,purity and stability.For DMP504these measurements cannot be easily done because,to date,no solvent for DMP504has been identified.This lack of a solvent makes DMP504unsuitable for analysis by the traditional chromatographic and spectro-*Corresponding author.Current address.DuPont Pharma-ceuticals Company,Analytical R&D;Wilmington,DE19880,USA.Tel.:+13026954377;e-mail:james.r.scull@1Current address.Banner Pharmacaps,Analytical Science,High Point,NC27265,USA.0731-7085/99/$-see front matter©1999Elsevier Science B.V.All rights reserved. PII S0731-7085(98)00188-5J.R.Scull et al./J.Pharm.Biomed.Anal.19(1999)903–910 904Fig.1.The structure of DMP504.Fig.2.The second derivative plot of the original near-IR function.scopic techniques applied to pharmaceutical com-pounds.Therefore,new and specific techniques to analyze DMP504needed to be developed.Near-infrared spectroscopy(near-IR)has been successfully employed in the past for pharmaceu-tical and agricultural analysis[3–7].The tech-J .R .Scull et al ./J .Pharm .Biomed .Anal .19(1999)903–910905Fig.3.Linearity plot for near-IR calculated value vs theoreti-cal percent of DMP 504.Table 1Recovery results for rodent diet fortified with DMP 504%Recovery 9SD Fortification level (wt /wt%)n 1.097.093.8243.04298.895.7100.092.75.54296.093.7248.0past for analysis of bile acid sequestrants [1,2,8],the near-IR technique was developed because of the inextractability of DMP 504from the diet matrix.The absorbances exhibited by DMP 504in the near-IR region may be exploited to provide accurate and precise determinations of the con-centration in the diet blends.A near-IR calibra-tion training set was developed using generally accepted principles based on residual variance methods [9–11].Cross correlation with a cholate binding method at the 1.5%level shows good agreement between the methods.The near-IR method has proven to be reproducible and rugged.nique is particularly useful for cases in which sample extraction is time consuming or the matrix introduces interferences.Although a cholate bind-ing assay has been successfully employed in theFig.4.Plot of %RSD vs percentage of DMP 504.J.R.Scull et al./J.Pharm.Biomed.Anal.19(1999)903–910 9062.Experimental2.1.Reagents and materialsThe near-IR spectrophotometer used for these studies was a6500series with the rotating drawer attachment from Perstorp Analytical.(Silver Spring,MD).Rodent diet was PMI Rodent Lab-oratory Chow5002(Purina,St.Louis,MO).The DMP504drug substances were provided by The DuPont Merck Pharmaceutical Company(Wilm-ington,DE).The blends actually used throughout the toxicity studies were prepared by Bio-Research Laboratories,Senneville,Quebec, Canada under contract with DuPont Pharma, Mississauga,Ontario,Canada.2.2.ProcedureA master calibration curve was derived which included75calibration standards incorporating several different lots of both rodent diet and active drug substance.Measurements were taken using the rotating drawer attachment operating in diffuse reflectance mode with a spectral resolution of4nm.In order to incorporate extremes of anticipated variability in standard blends several parameters were included in developing the cali-bration set.Four different lots of DMP504drug substance,each with at least two different levels of water content(:1and5%water)were used. Three different lots of feed prepared from two different harvest cycles were used in the prepara-tion of the standards.Prepared standards were stored under both constant room light and con-stant darkness conditions for periods between0 and21days prior to incorporation into the cali-bration set.This calibration curve has been used repeatedly to quantitate many different prepara-tions of blended diet samples.For each set of samples analyzed,a set of working standards was prepared using the same diet and lot of DMP504 as the samples.Four working standard concentra-tions are prepared including a non-fortified blank. The working standards were prepared at concen-trations that closely bracketed the expected con-centrations of the samples.The working standards were analyzed by triplicate scans of duplicate samplings.The samples were analyzed by tripli-cate scans of triplicate samplings.Different proto-cols were used for the analysis of samples and standards because the‘working standards’were used to adjust the slope of the master calibration curve.An additional sampling for the samples was taken to ensure that the total sample weight used was representative of the total sample pro-vided for analysis.Approximately2g of the blend was needed for each analysis.2.3.Mathematical manipulationsEach near-IR spectrum collected was converted to the second derivative of the original function using a segment size of10and a gap size of zero (Fig.2).The wavelengths used for quantitation were1723and1634nm.The absorbance at1723 nm is characteristic of DMP504.The absorbance at1634nm is characteristic of the feed.This combination provided a good correlation and maximum sensitivity.The DMP504concentra-tion in each calibration standard(expressed as a percentage)was plotted vs the ratio of the valuesTable2Values obtained for the analysis of basal diet samples Basal diet sample Near-IR calculated value for%DMP504number0.06312−0.037−0.01534−0.184−0.18856−0.1347−0.1698−0.02990.203100.315110.28012−0.13513−0.18314−0.07815−0.328−0.35616−0.358170.041180.10019−0.12720J.R.Scull et al./J.Pharm.Biomed.Anal.19(1999)903–910907 Table3Study sample resultsStudy BStudy APreparation%of Target9SD5.0%Level3.0%Level3.0%Level 2.0%Level1.5%Level96.995.499.492.31Top109.495.1101.295.8103.392.594.297.8103.091.3Middle106.792.0103.195.797.892.4102.590.692.990.2105.193.393.9911.6Bottom104.490.7103.893.2131.096.4122.392.8109.793.12Top107.891.1126.797.7121.895.0Middle107.490.7103.691.4114.392.1112.992.3121.492.3109.398.7129.599.3Bottom108.190.794.393.9103.592.4100.493.33Top102.592.2112.092.599.492.197.294.7Middle108.891.6102.192.8102.092.495.991.3103.893.1100.094.2103.492.3Bottom105.992.3102.192.7101.991.1109.895.34105.197.9Top104.791.2106.392.3108.490.6104.493.5104.491.2 Middle102.593.4102.892.3103.992.8107.092.899.794.4Bottom108.590.8of the second derivative at1723:1634nm.This provided the near-IR calculated value for each calibration standard.The calibration curve was derived by regression analysis of the near-IR cal-culated value derived above vs theoretical percent DMP504.Working standards were then used to adjust the intercept of the calibration curve.The adjusted calibration curve was then used to quan-titate the percent of DMP504in each sample.3.Results and discussion3.1.LinearityThe linearity of the near-IR system was evalu-ated over the range of0to5.5%DMP504.The system was found to be linear over the range witha correlation coefficient of0.987(Fig.3).3.2.AccuracyAccuracy was evaluated by measuring recovery of DMP504in rodent diet fortified at levels of 1.0,3.0,5.5and8.0%.Recoveries ranged from 96.0to100.0%with standard deviations of2.7to 5.7(Table1).Recoveries were determined using the following equation:A/B×100(1) where A=%DMP504found by near-IR and B=Theoretical%DMP504as prepared by the analyst.3.3.Limits of quantitation and detectionThe limit of quantitation was determined by plotting the relative standard deviation(RSD)vs percent DMP504(Fig.4).The RSDs were calcu-lated from the results of the nine measurements per sample(i.e.triplicate scans of triplicate sam-ples).A preset limit of920%RSD was consid-ered to be the maximum acceptable variation allowable for precise quantitation.From the graph,the limit of quantitation was interpolated to be approximately0.5%.The limit of detection was estimated from the analysis of basal diet samples containing0%DMP504(Table2).Re-sults predicted using the calibration curve for these samples suggested a limit of detection of approximately0.35%.This was shown empirically by analysis of samples prepared at0.30and0.40%J .R .Scull et al ./J .Pharm .Biomed .Anal .19(1999)903–910908Table 4Results of statistical analysis at the 1.5%level %of TargetCholate Near-IR Trial 3Trial 2Trial 1Trial 2Trial 3Trial 1Sample A 117.2116.9118.4Top 113.4103.7111.2105.781.7Middle 104.3108.0107.7107.3112.1100.2Bottom 103.9104.1105.298.3Sample B 104.3105.4109.8Top 109.1107.2107.1106.999.8108.6118.3Middle 108.2107.0102.8108.6Bottom 108.8108.0107.5104.8Sample C 97.2112.6116.3Top 109.2112.8114.1107.894.6111.3107.9Middle 110.6108.0102.8106.4Bottom 100.6109.3110.9105.5Sample D 104.498.3Top 103.5105.8104.787.3117.7109.7Middle 104.6104.398.6104.899.9104.6Bottom 109.1107.694.5108.8Mean 9SD 106.891.17Sample A 106.493.94Sample B 107.890.27106.991.77106.492.47108.991.16Sample C 105.291.06102.492.29Sample D.DMP 504.These samples provided a signal-to-noise ratio of approximately 3.2whereas a ratio of 3.0is generally considered to be the limit of detection of an analytical method.3.4.Study sample resultsResults for four different formulations of two different studies are provided in Table 3.Samples were taken from the top,middle and bottom of each blend for confirmation of accuracy and ho-mogeneity.The near-IR results ranged from 92.9to 131.0%of target.The probability that the difference found would exist if the true difference between locations were 0for 1.5to 5.0%DMP 504blends ranged from 0.10to 0.81.This indi-cates that there was no significant statistical dif-ference among top,middle and bottom samplingsand therefore,the blends were consideredhomogeneous.3.5.Statistical analysis at the 1.5%le 6elResults of the statistical analysis of the data at the 1.5%level are provided in Table 4and shown graphically in Fig.5.The analysis was done to determine if there was any statistical difference between results obtained by near-IR and those obtained by cholate binding.Top,middle and bottom samplings of four different formulations were tested by each method.A 95%symmetric Westlake interval was used to test for equivalence of the two methods [12].In addition,an F -test was used to test for equal variances between the two methods [12].The Westlake interval was 4.1%,which was within the acceptable limit ofJ.R.Scull et al./J.Pharm.Biomed.Anal.19(1999)903–910909 parison of results for near-IR and cholate binding methods at the1.5%level..5.0%.The SDs for near-IR and cholate binding pooled across sample and location were8.8and 2.9%,respectively.The statistical analysis shows that the methods provide equivalent results and that the precision for cholate binding is better at the1.5%level.4.ConclusionsA near-IR method has been developed for the analysis of DMP504in rodent diet.This method can provide accurate and precise results for sam-ples from1.0to8.0%DMP504.The accuracy of results obtained using an historical calibration curve prove that the standards included in the curve are representative of the actual samples being tested.The limits of quantitation and detec-tion for near-IR were determined to be approxi-mately0.5and0.35%,parison with a cholate binding referee method at the1.5% level showed good agreement between the two methods.Cholate binding provides better preci-sion at or below1.5%and will be the method usedJ.R.Scull et al./J.Pharm.Biomed.Anal.19(1999)903–910 910for those samples.Above 1.5%,the near-IR method is the overall method of choice because it provides quick analyses with minimal sample preparation while the cholate binding method is more labor intensive.AcknowledgementsThe authors wish to thank the following per-sons for technical assistance and statistical analy-sis;Mary Ann Gorko,er,James Hall, Christopher M.Riley,James Segretario,William Shamrock and James Shea.References[1]R.Fears,R.Brown,H.Ferres, F.Grenier, A.W.R.Tyrrell,Biochem.Pharm.40(1990)2029–2037.[2]J.E.Polli,G.L.Amidon,J.Pharm.Sci.84(1995)55–61.[3]E.Dreassi,G.Ceramelli,P.Corti,P.L.Perruccio,S.Lonardi,The Anal.121(1996)219–222.[4]E.Dreassi,G.Ceramelli,P.Corti,M.Massacesi,P.L.Perruccio,The Anal.120(1995)2361–2365.[5]J.D.Kirsch,J.K.Drennen,J.Pharm.Biomed.Anal.13(1995)1273–1281.[6]S.S.Sekulic,H.W.Ward,D.R.Brannegan,E.D.Stanley,C.L.Evans,S.T.Sciavolino,P.A.Hailey,P.K.Aldridge,Anal.Chem.68(1996)3).[7]F.Gonzalez,R.Pous,J.Pharm.Biomed.Anal.13(1995)419–423.[8]K.L.Moyer,J.R.Scull,J.S.Green,M.S.Schreiber(un-published data).[9]E.Bouveresse,D.L.Massart,P.Dardenne,Anal.Chem.67(1995)1381–1389.[10]P.J.Gemperline,N.R.Boyer,Anal.Chem.67(1995)160–166.[11]D.A.Burns,E.W.Ciurczak,(Eds.),Handbook of Near-Infrared Analysis,Marcel Dekker,New York,1992. 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