下载文档原格式
2.4星点设计星点设计（central composite design,CCD）―效应面法(response surface methodolody,RSM)是集数学和统计于一体的实验设计方法，近年国外常用的实验优化方法，相比于正交试验和均匀设计，具有试验次数少、精密度高、预测性好等优点[6]，并能通过总评“归一值”(over desirability，OD)反应各指标间的相互作用。
2.4.1 考察因素与评价指标单因素试验中，对丹参酮ⅡA投药量、S100与SDC比例、S100/SDC总浓度、水化介质的pH值和水化温度对丹参酮ⅡA混合胶术载药量、药物浓度及包封率的影响分别进行进行考察。
结果显示：水化介质应采用超纯水；选择室温25℃条件下进行水化即可；且丹参酮ⅡA投药量、S100与SDC比例、S100/SDC 总浓度对丹参酮ⅡA混合胶术载药量、药物浓度及包封率有较大影响。
我们以丹参酮ⅡA投药量（x1），S100与SDC比例（x2%，w/w），S100/SDC总浓度（x3，w/v）为考察因素，以药物浓度（Y1，w/v）、包封率（Y2%）或载药量（Y3%）作为评价指标。
2.4.2 实验安排实验设计和结果见表2-8及表2-9。
表2-8 丹参酮ⅡA混合胶术制剂星点设计实验因素和水平安排表Element -1.732 -1 0 1 1.732X1/mg 0.13 0.5 1 1.5 1.87X2/% 63.4 100 150 200 236.6X3/mg·mL-121.34 25 30 35 38.66表2-9 丹参酮ⅡA混合胶术制剂处方优选实验安排及效应值表NO. X1/mg X2 /% X3/mg·mL-1Y1/mg·mL-1Y2/% Y3/%1 -1 -1 -1 0.046 90.2 0.1752 1 -1 -1 0.077 49.1 0.3073 -1 1 -1 0.032 61.4 0.1304 1 1 -1 0.069 46.9 0.2785 -1 -1 1 0.047 93.3 0.1406 1 -1 1 0.112 75.2 0.3177 -1 1 1 0.042 79.8 0.1228 1 1 1 0.098 64.3 0.2789 -1.732 0 0 0.014 107.7 0.04710 1.732 0 0 0.124 66.5 0.39811 0 -1.732 0 0.057 55.4 0.19212 0 1.732 0 0.040 38.9 0.12813 0 0 -1.732 0.054 52.9 0.24914 0 0 1.732 0.088 87.9 0.22215 0 0 0 0.096 95.4 0.31816 0 0 0 0.094 94.1 0.30717 0 0 0 0.096 95.2 0.32118 0 0 0 0.093 92.8 0.30219 0 0 0 0.092 92.1 0.29920 0 0 0 0.095 93.9 0.316以X1、X2、X3为自变量、Y1、Y2、Y3值为因变量，使用Statistic10.0统计学处理软件进行二次多项式拟合，拟合模型如下：Y1=0.094+0.027X1-0.005X2+0.010X3-0.008X12-0.015X22-0.007X32-0.0004X1X2 +0.007X1X3-0.0004X2X3 (r1=0.9914)Y2=93.917-11.469X1-6.000X2+8.973X3-1.928X12-15.245X22-7.495X32+3.650X1X2 +2.750X1X3+0.825X2X3 (r2=0.9922)Y3=0.310+0.087X1-0.017X2-0.006X3-0.027X12-0.048X22-0.023X32-0.001X1X2 +0.007X1X3+0.002X2X3（r3=0.9898）X1、X2、X3分别代表优化实验中的丹参酮ⅡA投药量、S100与SDC比例（w/w）、S100/SDC总浓度（w/v），Y1、Y2、Y3分别代表胶术药物浓度（w/v）、包封率（%）或载药量（%）。
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用摘要：星点设计效应面法是一种常用的试验设计方法，广泛应用于药物开发中。
本文将介绍这一方法的原理、特点及其在药学试验设计中的应用。
方法的优势在于省时省力且能够同时考虑多个因素的影响，适用于药物毒理学、药代动力学等不同领域的试验设计。
关键词：星点设计效应面法；药学试验设计；试验优化；药物开发引言药物开发是一个漫长而费力的过程，需要多方配合和多个环节的努力。
其中试验设计是重要的一环，能够决定试验的效率和精度，从而影响整个药物开发。
星点设计效应面法是一种常用且有效的试验设计方法，广泛应用于药物开发中。
本文将介绍这一方法的原理、特点及其在药学试验设计中的应用。
一、星点设计效应面法原理星点设计效应面法是一种常用的试验设计方法，其原理是将多因素试验的设计过程分为两个阶段。
在一组固定的实验点上对多个因素进行测试，生成一个初始实验数据；然后，通过对初始数据进行统计分析，寻找最优的实验条件，从而确定下一轮实验点的位置和参数取值。
这样不断迭代下去，直到达到预定的目标或是实验数据不再产生显著差异为止。
最终得到的实验结果能够反映多个因素的相互作用，从而确立药物优化的方向和方法。
二、星点设计效应面法特点1. 考虑多个因素的相互作用星点设计效应面法能够考虑多个因素的相互作用，因而更能反映真实的药物作用情况。
该方法能够将多个因素的作用贡献量对实验点的测量结果进行综合计算，从而排除干扰因素，提高实验结果的信度和准确性。
2. 省时省力相对于全因素实验设计，星点设计效应面法省时省力，能够在保证实验结果准确的前提下，尽可能快地找到最优实验条件，节约研究资源，缩短药物开发周期。
3. 可视性强星点设计效应面法能够将实验结果可视化，通过绘制若干个实验点的散点图或者曲面图，直观地显示多个因素对实验结果的影响，更便于科学家进行理解和解释。
三、星点设计效应面法在药学试验设计中的应用星点设计效应面法是一种灵活性强的试验设计方法，适用于药物毒理学、药代动力学等不同领域的试验设计。
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用从目前情况分析，药学制剂工艺中需要考虑到多种影响因素，而在处方筛选过程中同样不能忽略，通过对比结果实施优化，如果因素水平相对较多的情况下，必须要考虑到试验成本，同时衡量试验周期。
现阶段应用较多的是星点设计效应面优化方法，进行试验设计，本文将对此展开具体的阐述，主要论述这种方法在药学试验中的应用效果。
星点设计效应面法通过实际验证效果极为显著，特别是在药学试验中发挥了非常关键的作用，而之所以这种方法在药学实验中得以广泛推广，主要是因为其自身具有的优势性，比如试验次数少、精准度高、应用方便等等。
本文中简要概述了星点设计原理，介绍试验设计过程中的优势与弊端，重点探究这种方法于药学试验设计中的应用。
一、基本原理分析简单而言，所谓效应面优法，是借助拟合效应变量，考虑因素变量效应面，也就是借助数形模型来模拟函数，继而描绘效应面，从中筛选最优效应率，获得最佳试验条件。
从某种意义上来说，模拟近似程度，直接影响到效应面近似度，同时还关系到优选条件精准度。
所以，针对效应面优化过程来说，需要考虑以下因素：第一，选择试验次数少，建立可靠线性模拟设计，同时构建非线性模型试验设计；第二，构建效应及因素相应关系式，然后借助相关统计学，从而检验模型拟合度；第三，利用效应面优，筛选最佳工艺条件。
而针对效应和因素来说，两者关系很有可能是线性，同时也可以是非线性的，主要体现在效应面上，线性主要是平面，而非线性是曲面。
根据模型具体情况，可以应用解方程的形式，从而获得极值，或是限定效应范围，最终确定最佳工艺条件，最为直接的方法就是描绘效应面。
二、基本概念阐述在药学制剂工艺中，还有处方筛选中，通常需要从整体角度进行考虑，不同因素对于结果是否存在影响力，然后优化结果。
一旦因素水平数很多，不仅需要考虑到试验成本，更应该考虑到试验周期，最好选取试验次数较少的方法。
从国内发展现状分析，应用较多的是均匀设计法，还有非常成熟的正交试验，针对上述两种试验方法来说，在处理过程中获取最佳点，对于一般试验可以获得良好的效果，然而却存在精度不够的现状，试验值仅仅是最佳取值，无法精确。
星点设计效应面法优化盐酸文拉法辛油包水乳剂处方王可可;易丽昕;姜明燕【摘要】Objective To optimize the formulations of venlafaxine hydrochloride ( VH ) emulsions by using central composite design-response surface methodology. Methods The effect of amounts of ArlacelP135, VH, PEG-400, and NaCl on the emulsion viscosity, centrifugation breakage, and mean diameter was systemically investigated, respectively. The desirable formulation that combining these three response variables was constructed. Linear equations and a second-order polynomial equation were fitted to the data, and the outcome equation was used to predict the responses in the optimal region. Results There was a quantitative relationship between 4 factors and 3 evaluation indexes and evaluation the “desirability” . The optimal for mulation of the VH emulsion were as follows:taking 0. 48 g of Arlacel P135, 0. 40 g of VH, 0. 26 g of PEG-400, and 0. 025 g of NaCl. The experimental values of the response variables were highly closed to the predict values. ConclusionThe model presents good prediction and can be used to optimize the preparation of VH emulsion, which obtaining stable W/O emulsion.%目的：采用星点设计效应面法优化盐酸文拉法辛油包水乳剂处方，以获得稳定的乳状液。
