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World File Search System谱法
利用三重四极杆质谱法定量测定尿液中的 106 种滥用药物
*除 1-(3-氯苯基)哌嗪、25I-NBOMe 和 N-去甲基-他喷他多外，每种目标分析物均使用其自己的标记内标，这三种分析物分别使用内标去甲氯胺酮-d4、氯氮卓-d5 和唑吡坦-COOH-d4。
AAV亲和力色谱法的生产力优化和过程计算
使用重组腺相关病毒（RAAV）作为基因疗法的递送方法，继续使用数百项正在进行的临床试验和一些最近的批准成功。RAAV应用的多样性范围从影响小患者人群的罕见疾病到更普遍的遗传性疾病，例如血友病。剂量从〜4E11 VG/眼睛的视网膜下给药到3.5E14 VG的剂量差异很大[1]。从制造业的角度来看，该领域已转向了Raav的生产和纯化方法。上游方法通常使用HEK293细胞的转染，并且滴度通常在1-2e10 Vg/ml中使用，尽管最近报道了2000 l量表的高达6E11 VG/mL的较高滴度[2]。大剂量和/或患者种群需要这些较高的滴度来满足这些疗法的需求并降低成本。对于RAAV纯化，该领域的大多数已移至使用亲和力捕获色谱步骤[3]的可扩展过程，并通常使用Poros™Capturelect™AAVX树脂。在这项工作中，利用了多种AAV血清型的动态结合能力（DBC）数据，以估算使用AAVX树脂的最佳生产力。对符合最大处理时间和树脂利用率的过程条件和柱几何形状的分析，用于两种情况，代表了用于临床制造的当前滴度和用于商业制造量表的高滴度。
利用绿色ATR-FTIR光谱法来定量布洛芬片的定量分析
FTIR技术在PHAR MACEUTICAL分析领域的适用性很好，可以很好地提出。但是；配备强大计算机软件的制造强大光谱仪的最新进展为重新发现了旧技术的定性可行性开辟了新的机会（Bunaciu等人al 2010）。更重要的是，新一代支持人工智能的仪器已经彻底改变了新方法，例如化学计量学。探索以定量方式参与红外光谱的能力总是对科学家的吸引力。该技术提供了一种无损的简单绿色替代品，可用于经典的甲基甲烷类ODS。躲避乏味的，环境有害和昂贵的以某种方式复杂的样品制备程序代表了药物分析应用中与IR光谱相关的一些优势。目前的工作旨在阐明几种Commer cial IBU剂型中Ac Tive Pharmaceutical成分（API）的FTIR定量浓度测量的适用性。该技术比传统测试提供了许多优势。IBU被选择用于研究FTIR技术的定量适用性，因为它是一种全球镇痛药。毫无疑问，这项研究的结果将使用具有可比结果的简单技术提供重要的药物分析的示例。
通过反相高性能液相色谱法同时确定Linagliptin和二甲双胍：在药物剂型的定量分析中应用
linagliptin和二甲双胍是两种抗糖尿病药物，通常用于治疗2型腹膜内治疗[1]。Linagliptin是一种二肽基肽酶-4（DPP-4）抑制剂，可增加降凝素激素的水平，刺激INSU LIN分泌[2]。 二甲双胍是一种biguanide，可降低肝脏中的葡萄糖产生并提高胰岛素敏感性[3]。 已进行了临床试验，以评估Linagliptin和Linagliptin和二甲双胍在2型糖尿病患者中的结合疗法的安全性和效率[4]。 在第二阶段的研究中，发现联合疗法与单独的任何一种药物相比，联合疗法显着改善了GLYC EMIC对照，没有明显的不良事件报告[5]。 几项3期临床试验评估了Linagliptin和二甲双胍联合疗法对2型糖尿病患者的功效和安全性[6]。 在一项随机的双盲，安慰剂对照试验中，Linagliptin和二甲双胍的组合国家在降低HBA1C水平中仅比单独的药物优越，并在24周的治疗中改善了血糖控制[7]。Linagliptin是一种二肽基肽酶-4（DPP-4）抑制剂，可增加降凝素激素的水平，刺激INSU LIN分泌[2]。二甲双胍是一种biguanide，可降低肝脏中的葡萄糖产生并提高胰岛素敏感性[3]。已进行了临床试验，以评估Linagliptin和Linagliptin和二甲双胍在2型糖尿病患者中的结合疗法的安全性和效率[4]。在第二阶段的研究中，发现联合疗法与单独的任何一种药物相比，联合疗法显着改善了GLYC EMIC对照，没有明显的不良事件报告[5]。几项3期临床试验评估了Linagliptin和二甲双胍联合疗法对2型糖尿病患者的功效和安全性[6]。在一项随机的双盲，安慰剂对照试验中，Linagliptin和二甲双胍的组合国家在降低HBA1C水平中仅比单独的药物优越，并在24周的治疗中改善了血糖控制[7]。
通过紫外线光谱法确定，通过傅立叶变换红外光谱法（FTIR）评估结构表征评估以及lisinopril片剂的分解分析，可在马来西亚媒体中提供
lisinopril片剂中含有lisinopril二水合物，它是一种血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂，可广泛用于心脏病和高血压的治疗。赖诺普利与临时血液转移酶增加的风险较低有关，并且与罕见的严重甚至致命的急性肝损害的病例有关。此外，正在研究它，以预防和管理几种抗癌药物带来的副作用。它抑制了拧紧血动动脉的特定酶（狭窄）。在没有对使用数字和利尿剂的标准疗法反应的充血性心力衰竭的个体中，丽索普利增强了心输出量，同时降低了肺毛细管楔形压力和平均动脉压。1 lisinopril以平板电脑形式提供，只有医生的处方才能使用。lisinopril与卡托普利（Capteropril）和依那普利（Enalapril）有所不同，因为它是亲水性的，不会因肝脏而分解，并且具有很长的半寿命。此外，马来西亚市场上还有许多不同的品牌和通用产品。血压，心率，血液尿素氮（BUN），全血细胞计数（CBC），血清钾和肌酐水平是在给药后要监测的重要参数。1林索普利的化学结构在图1中放置
对尼古丁的对映异构体和相关生物碱的定性和定量分析，采用手性超临界流体色谱法
已经评估了已评估了使用TDN或SYN的多种烟草（TDN）和合成尼古丁（SYN）以及多种电子烟液体，通过ChiraL chirid-Syromtion（Chirail chirail coly detroper）（CHIRARE CHIRARE-SERAPERASE（CHIRARE CHIRAL）的驱动器（r-和S-核酸元）确定型号或SYN的液体来确定对照组的分布（ （dad-uv）。 生成的数据用于测试不匹配的VS。 匹配C Heetham等人的假设。 是区分包含TDN与SYN产品的产品的一种手段。 在本研究中进行了两组实验。 第一个实验是在一系列11个商业尼古丁样品上进行的（三个特征为烟草衍生，而8个则以合成尼古丁为特征）。 商业尼古丁样品是来自烟草衍生的尼古丁（TDN）源或合成尼古丁（SYN）的。 一些商业尼古丁样品是尼古丁盐。 第二个实验是在一组11枚电子烟的电子液体上进行的。 电子液体中的尼古丁来自TDN或SYN。 根据Internet上的广告信息或电子烟包装上的印刷信息来区分电子液体样品。 第一个商业TDN样品中的第一个商业中都没有已评估了使用TDN或SYN的多种烟草（TDN）和合成尼古丁（SYN）以及多种电子烟液体，通过ChiraL chirid-Syromtion（Chirail chirail coly detroper）（CHIRARE CHIRARE-SERAPERASE（CHIRARE CHIRAL）的驱动器（r-和S-核酸元）确定型号或SYN的液体来确定对照组的分布（ （dad-uv）。生成的数据用于测试不匹配的VS。匹配C Heetham等人的假设。是区分包含TDN与SYN产品的产品的一种手段。在本研究中进行了两组实验。第一个实验是在一系列11个商业尼古丁样品上进行的（三个特征为烟草衍生，而8个则以合成尼古丁为特征）。商业尼古丁样品是来自烟草衍生的尼古丁（TDN）源或合成尼古丁（SYN）的。一些商业尼古丁样品是尼古丁盐。第二个实验是在一组11枚电子烟的电子液体上进行的。电子液体中的尼古丁来自TDN或SYN。根据Internet上的广告信息或电子烟包装上的印刷信息来区分电子液体样品。第一个商业TDN样品中的第一个商业
使用非浓度独立（COIN）天然质谱法
摘要：天然质谱法（NMS）筛选天然聚糖库针对聚糖结合蛋白（GBPS）是配体发现的强大工具。但是，由于血糖浓度未知，因此不能直接从天然文库中测量亲和力。在这里，我们引入了依赖性（硬币）-NMS，通过利用在纳米流电喷雾电离发射器内的溶液的缓慢混合来实现自然聚糖库的定量筛选。通过对时间依赖性相对丰度变化的NMS分析，同时确定了检测到的GBP-聚糖相互作用的亲和力（K d）。我们使用具有已知K D值的纯化聚糖和GBP之间的相互作用来建立硬币-NMS的可靠性。我们还使用用于糖基化GBP的捕获和释放（CAR）-NMS分析来证明硬币-NMS。与含有数百种N-聚糖和糖肽的天然文库获得的植物，真菌，病毒和人类凝集素获得的硬币 - 核NMS结果突出了该测定的多功能性，以发现新的配体，可精确测量其亲属，并揭示“好”的特殊性。值得注意的是，硬币-CAR-NMS结果阐明了SARS-COV-2受体结合结构域的唾液酸结合特性，并确定了单溶解的杂种和二胞质N-聚糖的识别。此外，宿主复合物n-聚糖的药理耗竭可降低伪型病毒体和SARS -COV -2细胞的进入，这表明复杂的n-聚糖可以用作附着因子。■简介
使用成像光谱法在茂密的热带森林中进行定量机载库存
摘要：热带森林具有极为丰富的植物多样性，但其特征描述仍不完整，部分原因是现场评估的资源密集度。遥感技术可以提供有价值、经济高效、大规模的见解。本研究调查了机载激光雷达和成像光谱的结合使用，以在法属圭亚那的景观尺度上绘制树种图。使用线性判别分析 (LDA)、正则化判别分析 (RDA) 和逻辑回归 (LR) 为 20 个物种中的每一个开发了二元分类器。用短波红外 (SWIR) 波段补充可见光和近红外 (VNIR) 光谱带可将目标物种的平均分类准确率从 56.1% 提高到 79.6%。增加非焦点物种的数量会降低目标物种识别的成功率。只要使用适当的标准来调整阈值概率分配，分类性能就不会受到非焦点类别中的杂质率（分配类别之间的混淆）的显著影响（偏差高达 5%）。每个物种类别中有限的树冠数量（30 个树冠）足以有效地检索正确的标签。在 1.5 公顷的分辨率下，目标物种的总冠层面积与 118 公顷的基部面积密切相关，这表明该方法的操作应用具有现实的前景（六种主要商业树种的 R 2 = 0.75）。