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分析方法的开发和杂质的验证...
*电子邮件：shelkesp21@gmail.com摘要开发了一种精确而精确的分析方法，以介绍Semaglutide API中的污染物。使用HIQSIL C18色谱柱（250 mm×4.6 mm，5 µm）用于优化流动相，以增强35°C的杂质分离。流动阶段的水与甲醇的比率为65:35（v/v）。流动阶段以1.0 mL/min的速度传递。在230 nm处看到色谱图，并修改了流动相，以增强分辨率。在LOQ水平和150％之间，发现半卢皮德的回收率为90％。Semaglutide及其杂质I，II和III的相关系数（R2）超过0.998。在鲁棒性研究中，发现该方法对方法差异的变化仍然不透明。由于其稳健性，准确性，精确性和线性性，已建立的方法适用于质量控制实验室中半卢宾的常规分析。关键字：高性能液相色谱法（HPLC），Semaglutide，方法开发，系统适用性，杂质。*通信作者：电子邮件：shelkesp21@gmail.com收到； 25/08/2024接受：26/09/2024 doi：https：//doi.org/10.53555/ajbr.v27ii3s.2254©2024作者（S）。本文已根据创意共享属性 - 非商业4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）的条款发表，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，只要提供以下声明。“本文发表在《非洲生物医学研究杂志》上。该过程始于定义目标并选择适当的分析方法，例如色谱或光谱法。优化涉及增强方法参数以实现峰值性能，而验证验证了技术的准确性，精度，特异性，线性和鲁棒性。系统适当性测试确认分析系统符合预定义的标准，而详尽的文档保证了监管依从性。
Han 等人 2022 PBJ - Rothamsted 存储库
Omega-3 长链多不饱和脂肪酸 (LC-PUFA)、二十碳五烯酸 (EPA；20:5 D 5,8,11,14,17) 和二十二碳六烯酸 (DHA；22:6 D 4,7,10,13,16,19) 现已被公认为健康均衡饮食的重要组成部分 (Napier 等人，2019 年；West 等人，2021 年)。供应 Omega-3 脂肪酸的野生捕捞渔业已达到可持续生产的最高水平；因此，满足日益增长的人口日益增长的需求的尝试依赖于替代鱼油来源 (Tocher 等人，2019 年)。亚麻荠 (Camelina sativa) 是一种油籽作物，含有高含量 ( > 35 % ) 的 α -亚麻酸 (ALA；18:3 D 9,12,15 )，并且已重建一条从 ALA 到亚麻荠 cv 中合成 EPA 和 DHA 的生物合成途径。 Celine 种子通过表达异源去饱和酶和延长酶基因，产生与海洋鱼油相当的 EPA 和 DHA 水平，以原型系 DHA2015.1（缩写为 DHA1）为例，积累了超过 25% 的 n-3 LC-PUFA（图 S1 和 S2（Petrie 等人，2014 年；Ruiz-Lopez 等人，2014 年）。英国、美国和加拿大的 DHA1 田间试验表明，omega-3 LC-PUFAs 特性在不同的地理位置和农业环境中是稳定的（Han 等人，2020 年）。同时，使用 DHA1 种子油的鲑鱼饲养试验和人类饮食研究均表明，这些转基因植物衍生油可以作为海洋衍生鱼油的有效替代品（Betancor 等人，2018 年；West 等人2021 年）。基于我们观察到的 ALA 是种子 omega-3 LC-PUFA 生产的内源性 C18 前体（Han 等人，2020 年），我们假设增加 ALA 库可以进一步增强 DHA1 亚麻荠中的 EPA/DHA 积累。DHA1 构建体已经含有 D 12 去饱和酶，可驱动脂肪酸流入 PUFA 生物合成（图 S1 和 S2）。然而，作为一种不太明显的方法，我们建议使用基因编辑的亚麻荠 fae1 突变体。亚麻荠 FAE1 与内源性 FAD2 D 12 去饱和酶（其
1 B. K. Mody政府药房学院，印度古吉拉特邦Rajkot，邮政法典：360003摘要：用于dapaglozin Pr
1 B. K. Mody政府药房学院，拉杰科特，印度古吉拉特邦，邮政法规：360003摘要：用于定量测量dapagliflozin propanediol一水合物和链甲基甲列酰丁列汀氢化酚氢苯二酚在合成的指标中，精确，精确的，精确的，精确的指标，精确，精确的指标，精确，精确地指标，精确，精确地指标。开发并验证了RP-HPLC方法。流动相包含[甲醇：20毫米铵甲酸铵（70:30 v/v）]，流速为1.0 mL/min，注射体积为20 µl，在225 nm处进行紫外线检测。使用Gemini，C18色谱柱完成分离。十二李素水合液水合物和达帕列嗪丙二醇一水合物分别洗脱，保留时间分别为6.65分钟和4.20分钟。根据ICH指南Q2（R1）批准了此程序。在5-100 µg/ml和10-200 µg/ml的浓度范围内，达帕列申辛丙二醇一水合物和二苯甲酰氢化物水合物的校准图的相关系数分别为0.9995和0.9996。对于达帕列申辛丙二醇一水合物和坦硫蛋白水合物水合物的准确性分别为99.81-100.78％和99.13-100.69％。对于Dapagliflozin丙二醇一水合物和坦硫蛋白水合物水合物，发现LOD为0.947 µg/ml和1.355 µg/ml。相反，LOQ分别为2.869 µg/ml和4.107 µg/ml。这些发现证明了设计方法在常规分析中含十二李素水合物水合物和dapagliflozin丙二醇单氢酯的合成混合物形式及其降解剂的合成混合物形式。接受：2023年8月17日。关键字：Dapagliflozin丙二醇一水合物，teneligliptin Hydrobromide Hydrate，RP-HPLC，稳定性指示方法，验证，验证：2023年4月26日。引用以下原因：Dobariya H，Chotaliya U.稳定性，表明RP-HPLC方法的开发和验证，用于同时估计合成混合物中dapagliflozin丙酰丙二醇一水合物和十二李列汀水合物水合物。Jotcsa。2023; 10（4）：1025-1034。doi：https：//doi.org/10.18596/jotcsa.1288000。*通讯作者。电子邮件：hiteksha134@gmail.com 1。引言Dapagliflozin丙二醇一氢酸酯（DAPA）的化学名称为（2s）-propane-1,2-二醇（2S，3R，4R，4R，5S，6R，6R）-2- {4-氯-3- {4-氯-3
开发和验证稳定性指示RP- ...
摘要开发了一种稳定性的反向相反向液相色谱（RP-HPLC）方法，并验证了用于同时测量片剂剂量形式的citicoline和nimodipine浓度。色谱分离是通过利用填充有甲醇和磷酸盐缓冲液（pH 3.0）的流动相的C18柱以60:40的比例来完成的，以1.0 mL/min的流速传递。citicoline和nimodipine表现出极好的分辨率，保留时间分别为3.006分钟和5.739分钟。该方法在100-350 µg/mL的浓度范围内被证明是非常线性的，citicoline的相关值（R）为0.9994，Nimodipine为0.9997。citicoline和nimodipine均具有2.4714 µg/ml和1.4600 µg/ml的检测限（LOD）。发现定量的上限和上限分别为7.4893 µg/ml和4.4242 µg/ml。该方法具有较低％RSD值的强大性能，可确保精确和准确性。稳定性研究表明，这两种药物在各种应力条件下都是稳定的，降解百分比符合可接受的限制。开发的方法有效地用于商业片剂配方，因此在药物分析中证明了其对共同质量控制和稳定性测试的适当性。“本文发表在《非洲生物医学研究杂志》上。关键字：稳定性的RP-HPLC，Citicoline，Nimodipine，同时估计，平板电脑剂型，方法验证作者的通信作者：电子邮件：jp26011969@gmail.com接收到：10/07/2024接受：09/08/08/2024 DOI：09/08/2024 DOI：09/08/2024 DOI： https://doi.org/10.53555/ajbr.v27i3.1779©2024作者。本文已根据创意共享属性 - 非商业4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）的条款发表，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，只要提供以下声明。RP-HPLC是一种非常重要的技术，通常用于同时确定散装和剂量形式的许多活性药物成分（API）[1]。citicoline，化学称为（2R，3S，4R，5R）-2-（4-氨基-2-氧化吡啶蛋白1-基）-5-（羟甲基）oxolan-3-yl]氧气磷酸，是一种增强脑
Jaemin Cho
[C27] Han Lin *，Jaemin Cho *，Abhay Zala和Mohit Bansal。“ CTRL-ADAPTER：一个有效且通用的框架，用于将各种控件适应任何扩散模型”。ICLR（口头）。 2025。 [project] [Paper] [代码]。 [C26] Zaid Khan，Elias Stengel-Eskin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ DataEnvgym：具有学生反馈的教师环境中的数据生成代理”。 ICLR（聚光灯）。 2025。 [project] [Paper] [排行榜] [代码]。 [C25] Jialu Li *，Jaemin Cho *，Yi-lin Sung，Jaehong Yoon和Mohit Bansal。 “ SELMA：学习和合并技能 - 特定文本对象专家与自动生成数据”。 神经。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C24] Abhay Zala *，Jaemin Cho *，Han Lin，Jaehong Yoon和Mohit Bansal。 “ Envgen：通过LLM生成和适应环境以进行训练体现的代理人”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C23] Abhay Zala，Han Lin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “图表：通过LLM计划生成开放域的开放式平台图”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C22] Han Lin，Abhay Zala，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ VideodirectorGpt：通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。ICLR（口头）。2025。[project] [Paper] [代码]。[C26] Zaid Khan，Elias Stengel-Eskin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。“ DataEnvgym：具有学生反馈的教师环境中的数据生成代理”。ICLR（聚光灯）。2025。[project] [Paper] [排行榜] [代码]。[C25] Jialu Li *，Jaemin Cho *，Yi-lin Sung，Jaehong Yoon和Mohit Bansal。“ SELMA：学习和合并技能 - 特定文本对象专家与自动生成数据”。神经。2024。[project] [Paper] [代码]。[C24] Abhay Zala *，Jaemin Cho *，Han Lin，Jaehong Yoon和Mohit Bansal。“ Envgen：通过LLM生成和适应环境以进行训练体现的代理人”。Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C23] Abhay Zala，Han Lin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “图表：通过LLM计划生成开放域的开放式平台图”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C22] Han Lin，Abhay Zala，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ VideodirectorGpt：通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。Colm。2024。[project] [Paper] [代码]。[C23] Abhay Zala，Han Lin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。“图表：通过LLM计划生成开放域的开放式平台图”。Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C22] Han Lin，Abhay Zala，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ VideodirectorGpt：通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。Colm。2024。[project] [Paper] [代码]。[C22] Han Lin，Abhay Zala，Jaemin Cho和Mohit Bansal。“ VideodirectorGpt：通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。Colm。2024。[project] [Paper] [代码]。[C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。“对大语言模型的偏见和危害的评估”。2024。[纸]。国际传播协会（ICA）（高级论文奖）。[C20] Yasumasa onoe，Sunayana Rane，Zachary Berger，Yonatan Bitton，Jaemin Cho，Roopal Garg，Alexander Ku，Zarana Parekh，Jordi Pontuset，Jordi Pont-Tuset，Garrett Tanzer，Su Wang和Jason Baldridge。“ docci：连接和对比图像的描述”。ECCV。 2024。 [Project] [Paper] [DataSet]。 [C19] David Wan，Jaemin Cho，Elias Stengel-Eskin和Mohit Bansal。 “对比区域指导：在没有训练的情况下改善视觉模型的接地”。 ECCV。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C18] Qin Liu，Jaemin Cho，Mohit Bansal和Marc Niethammer。 “以低潜伏期，高质量和不同的提示来重新思考交互式图像分割”。 CVPR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C17] Jaemin Cho，Yushi Hu，Roopal Garg，Peter Anderson，Ranjay Krishna，Jason Baldridge，Mohit Bansal，Jordi Pont-Tuset和Su Wang。 “ Davidsonian场景图：在文本到图像生成的细粒度评估中提高可靠性”。 ICLR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C16] Jaemin Cho，Abhay Zala和Mohit Bansal。 “用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。 神经。 2023。 [project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。 [C15] Shoubin Yu，Jaemin Cho，Prateek Yadav和Mohit Bansal。 “用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。 神经。 2023。ECCV。2024。[Project] [Paper] [DataSet]。[C19] David Wan，Jaemin Cho，Elias Stengel-Eskin和Mohit Bansal。“对比区域指导：在没有训练的情况下改善视觉模型的接地”。ECCV。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C18] Qin Liu，Jaemin Cho，Mohit Bansal和Marc Niethammer。 “以低潜伏期，高质量和不同的提示来重新思考交互式图像分割”。 CVPR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C17] Jaemin Cho，Yushi Hu，Roopal Garg，Peter Anderson，Ranjay Krishna，Jason Baldridge，Mohit Bansal，Jordi Pont-Tuset和Su Wang。 “ Davidsonian场景图：在文本到图像生成的细粒度评估中提高可靠性”。 ICLR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C16] Jaemin Cho，Abhay Zala和Mohit Bansal。 “用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。 神经。 2023。 [project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。 [C15] Shoubin Yu，Jaemin Cho，Prateek Yadav和Mohit Bansal。 “用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。 神经。 2023。ECCV。2024。[project] [Paper] [代码]。[C18] Qin Liu，Jaemin Cho，Mohit Bansal和Marc Niethammer。“以低潜伏期，高质量和不同的提示来重新思考交互式图像分割”。CVPR。2024。[project] [Paper] [代码]。[C17] Jaemin Cho，Yushi Hu，Roopal Garg，Peter Anderson，Ranjay Krishna，Jason Baldridge，Mohit Bansal，Jordi Pont-Tuset和Su Wang。“ Davidsonian场景图：在文本到图像生成的细粒度评估中提高可靠性”。ICLR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C16] Jaemin Cho，Abhay Zala和Mohit Bansal。 “用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。 神经。 2023。 [project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。 [C15] Shoubin Yu，Jaemin Cho，Prateek Yadav和Mohit Bansal。 “用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。 神经。 2023。ICLR。2024。[project] [Paper] [代码]。[C16] Jaemin Cho，Abhay Zala和Mohit Bansal。“用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。神经。2023。[project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。[C15] Shoubin Yu，Jaemin Cho，Prateek Yadav和Mohit Bansal。“用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。神经。2023。[Paper] [代码]。[C14] Zhenhailong Wang，Ansel Blume，Sha Li，Genglin Liu，Jaemin Cho，Zineng Tang，Mohit Bansal和Heng Ji。“ paxion：在视频语言基础模型中修补动作知识”。神经（聚光灯）。2023。[Paper] [代码]。
设计的抽象质量（QBD）辅助方法用于开发健壮和坚固的RP-HPLC方法，并根据ICH指南进行了验证。
设计的抽象质量（QBD）辅助方法用于开发健壮和坚固的RP-HPLC方法，并根据ICH指南进行了验证。使用QBD方法开发的方法非常健壮，具有成本效益，使用良好的实验设计，运行时间较短，可以通过统计分析来进行优化，并且与一项（一次性（OFAT）方法）开发的传统方法相比，可以轻松验证。中央复合设计（CCD）用于基于可取功能方法的优化方法。在本研究中选择的因素是流动相，柱温度，流量和研究反应的有机成分％，是药物的保留时间和理论板数。使用现象C18（150 mm x 4.6 mm，5）柱实现色谱分离。通过应用ANOVA进行CCD实验数据的统计分析，并且发现响应的选定数学模型在p <0.05中很重要。使用乙腈：磷酸盐缓冲液（42.1：57.9％v/v）以0.93ml/min的流速为31.7 0 C实现了基于最高可取性值1的优化条件。最后，根据ICH Q2（R1）指南对开发的方法进行了验证。所有系统适用性参数都在限制范围内。根据在酸性条件下发现的明显降解的ICH指南进行强制降解研究。关键字：AQBD，CCD，Gilteritinib，Desiriebility函数，ANOVA。如何引用这篇文章：Srujani C H，Nataraj K S，Krishnamanjari Pawar A，Adinarayana。QBD驱动的方法开发和验证用于测定RP-HPLC的Gilteritinib的方法。国际药品保证杂志。2024; 15（4）：2129-38。 doi：10.25258/ijpqa.15.4.5支持来源：nil。利益冲突：无简介的吉尔特替尼（GTB）在品牌名称xospata下可用的是一种用于治疗急性髓细胞性白血病（AML）的抗肿瘤剂，该药物具有FMS样酪氨酸激酶3（FLT3）突变。1它是一种口服的小分子抑制剂，它抑制了野生和突变形式的FLT3，AXL和ALK（变性淋巴瘤激酶） - 介导的信号转导途径并减少癌细胞的增殖。2这三种受体酪氨酸激酶在癌细胞生长和生存中起关键作用。AML是一种癌症，会影响血液和骨髓的速度快速进展，并且这种情况会产生较低的正常血细胞，这需要连续输血。3该药物可溶于有机溶剂，例如乙醇，DMSO和二甲基甲酰胺（DMF）。GTB的化学结构如图1所示。实施QBD的优势是坚固性，可以在方法开发阶段而不是在验证部分中测试鲁棒性。否则，如果
rndr。 Balasia博士
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牛奶的中红外光谱如何有助于...
模型组预测可变最大最大SDR²CV相对RMSECV RMSECV RPDCV模型质量牛奶C4（g/dl）0.01 0.23 0.10 0.10 0.03 0.03 0.93 8％3.67 3牛奶C6（g/dl）0.01 0.01 0.01 0.16 0.16 0.07 0.02 0.02 0.02 0.02 0.91 9％3.32 3牛奶C8牛奶C8牛奶C8牛奶C8（G/DL）0.011111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 2011得益3牛奶C10（g/dl）0.02 0.32 0.11 0.04 0.91 9％3.37 3牛奶C12（g/dl）0.02 0.41 0.13 0.13 0.04 0.92 9％3.62 3牛奶C14（g/dl）0.05 1.05 1.20 1.20 1.20 1.20 0.45 0.45 0.13 0.13 0.13 0.15 0％0.0％0.0％0.6牛奶C14_1（dl）0.00 004 dl） 21% 1.78 5 Milk C16 (g/dL) 0.12 3.32 1.20 0.40 0.94 8% 4.18 3 Milk C16_1c (g/dL) 0.01 0.24 0.07 0.03 0.73 20% 1.91 5 Milk C17 (g/dL) 0.00 0.09 0.03 0.01 0.80 13% 2.24 4 Milk C18 (g/dL) 0.05 1.32 0.40 0.15 0.84 14% 2.51 4 Milk C18_1cis9 (g/dL) 0.08 2.69 0.76 0.29 0.95 8% 4.35 2 Milk C18_2c9c12 (g/dL) 0.00 0.17 0.06 0.02 0.72 19% 1.91 5 Milk C18_2c9t11 (g/dL) 0.00 0.14 0.03 0.02 0.74 37% 1.95 6 Milk C18_3c9c12c15 (g/dL) 0.00 0.09 0.02 0.01 0.68 22% 1.77 5 Milk Tot18_1cis (g/dL) 0.09 2.77 0.82 0.31 0.95 8% 4.58 2 Milk Tot18_2 (g/dL) 0.01 0.32 0.10 0.03 0.69 15% 1.79 5 Milk Total_C18_1 (g/dL) 0.10 2.98 0.94 0.33 0.96 7% 5.18 2 Tot18_1trans (g/dL) 0.01 0.57 0.13 0.06 0.79 21% 2.17 4 Milk Total_Trans (g/dL) 0.02 0.75 0.16 0.08 0.80 19% 2.26 4 Milk isoanteiso FA (g/dL) 0.02 0.28 0.09 0.03 0.75 14% 2.00 5 Milk Odd fatty acids (g/dL) 0.03 0.50 0.16 0.04 0.83 10% 2.41 4 Milk omega3 (g/dL) 0.00 0.11 0.03 0.01 0.66 22% 1.73 5 Milk omega6 (g/dL) 0.01 0.33 0.10 0.03 0.72 14% 1.89 5 Milk SAT FA（g/dl）0.31 6.97 2.70 0.75 0.99 3％10.22 1牛奶unsat（g/dl）0.14 3.86 3.86 1.25 0.39 0.97 5％5.75 2牛奶单fa（g/dl）（g/dl）0.12 0.12 3.42 3.42 3.42 1.08 0.35 0.35 0.35 0.30 0.77 77 13.77 13.02牛奶pufa（g/dl）dl） 2.10 4牛奶SCFA（g/dl）0.05 0.80 0.35 0.10 0.93 7％3.88 3牛奶LCFA（g/dl）0.19 4.79 4.79 1.59 0.52 0.52 0.95 7％4.52 2牛奶MCFA（G/DL）
低湍流风洞设计和风力涡轮机尾流特性
图 1. 近尾流湍流强度分布 [1] ...................................................................................................... 2 图 2. 远尾流湍流强度分布 [2] ...................................................................................................... 3 图 3. 2.06 倍叶片直径处的相对湍流强度 [3] ...................................................................................... 4 图 4. 近尾流轴向速度云图（左）和切向速度云图（右） [4] ............................................................. 5 图 5. 2.5 倍涡轮机直径处的实验和 CFD（LES）湍流强度 [6] ............................................................. 6 图 6. CFD（LES）湍流图 7. 基本风洞示意图 ...................................................................................................................................... 8 图 8. 蜂窝类型 [7] ...................................................................................................................................... 11 图 9. 湍流减少因子 [10] ............................................................................................................................. 15 图 10. 用于模型风力涡轮机的 NACA 4412 叶片 ............................................................................................. 23 图 11. 模型风力涡轮机轮毂 .............................................................................................
稳定性指示RP-HPLC方法开发和...
ABSTRACT: simple, rapid, economical, precise and accurate stability indicating rp- hplc method for the estimation of dapagliflozin propanediol monohydrate and sitagliptin phosphate monohydrate in tablet dosage form has been developed.a reverse phase high performance liquid chromatographic method was developed for the estimation of dapagliflozin propanediol monohydrate and sitagliptin已经开发了磷酸盐剂量形式的磷酸盐。实现分离柱kromasil c18（150 x 4.6）5 µm ID，梯度程序20 mm二氢磷酸钾磷酸钾缓冲液：芳族依腈，作为流动相，流速为1 ml/min。在DAPA的220 nm保留时间进行检测，发现SITA为8.71和2.94分钟。该方法已通过线性，准确性和精度进行验证。dapagliflozin丙二醇一水合物和磷酸西他汀磷酸盐一水合物的线性度25.68-755.83μg/ml。开发的方法被发现是准确，精确且快速的，以估计dapagliflozin丙二醇一水合物和磷酸西丁列汀磷酸盐剂量形式。在相同的色谱条件下，该药物应对水解，氧化，光解和热降解的应力条件。在RP-HPLC系统上分析了应力样品。关键字：dapagliflozin丙二醇一水合物，西他列汀磷酸盐一水合物，稳定性，指示RP-HPLC方法，验证。i。简介：糖尿病是慢性疾病，当胰腺产生足够的胰岛素或人体无法有效使用其产生的胰岛素时，会发生。这可能导致健康问题。高血糖，也称为血糖升高或血糖升高，是不受控制的糖尿病的常见影响，并且随着时间的流逝会导致身体的真正伤害，尤其是神经和血管。糖尿病是人体无法产生足够或任何胰岛素的一组疾病，无法正确使用所产生的胰岛素，也无法组合任何一个。这可能导致高血糖水平。葡萄糖是血液中发现的糖，是您的主要能源之一。缺乏胰岛素或血液中积聚。[1]。2型糖尿病也称为非胰岛素依赖性糖尿病，这意味着您的身体无法正确使用胰岛素。主要是人们通过健康的饮食和运动来控制其血糖水平，有些人正在使用药物。[2]尽管2型糖尿病在老年人中更为普遍，但年轻人的情况有所增加，因为肥胖儿童人数增加。[3]。DAPA和SITA的结构如图所示。[4-5] Sita sitagliptin增加胰岛素的产生并减少肝葡萄糖过量产生。西他列汀延长了GLP-1和GIP的作用。通过提高活性降脉蛋白水平，西他列汀会增加胰岛素的产生并降低α细胞的胰高血糖素分泌，从而降低肝葡萄糖过量产生。DAPA抑制SGLT2，DAPA阻止了肾脏中过滤的葡萄糖的吸收，肾脏中的葡萄糖葡萄糖排除量增加了葡萄糖的排除水平，并增加了葡萄糖的水平。[9-15]。ltd，使用。[6-8]通过文献调查发现，分析方法可用于单独估计DAPA和SITA以及其他组合。因此，人们认为可以执行稳定性，指示RP-HPLC方法开发和验证片剂剂型的同时估计。随着国际协调会议（ICH）指南的出现，建立稳定性指标方法（SIAM）的要求变得更加明确。该指南明确要求在各种条件下进行强制分解研究，例如pH，光，氧化等。和药物与降解产物的分离。[16]因此，这项工作的目标是开发一种新的敏感稳定性，指示RP-HPLC方法同时确定DAPA和SITA。此外，它还以平板电脑剂型形式的名为UDAPA-S 10/100含DAPA和SITA的市场产品进行了验证。[17] II。使用Shimadzu HPLC，LC 2010 CHT模型和LC解决方案软件。乙腈，甲醇，二氢磷酸盐，MILI-Q水和AR级的正磷酸来自Merck Life Science Pvt。从当地市场购买了商业剂量UDAPA-S 10/100。