BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
BỘ Y TẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI ĐỒNG THỊ HÀ LY
NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG ĐỒNG THỜI
PARACETAMOL VÀ IBUPROFEN TRONG
CHẾ PHẨM BẰNG BIẾN ĐỔI WAVELET
LIÊN TỤC LUẬN VĂN THẠC SĨ DƯỢC HỌC HÀ NỘI 2013
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
BỘ Y TẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI
Tôi xin được cảm tới toàn thể cán bộ, giảng viên trường đại học Dược Hà
Nội vì sự dìu dắt, dạy bảo tôi trong những năm tháng học tập tại trường.
Cuối cùng tôi xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình, bạn bè đã luôn giúp đỡ
khích lệ tôi trong suốt thời gian học tập và làm luận văn.
Hà Nội, ngày 11 tháng 11 năm 2013
Học viên
Đồng Thị Hà Ly
MỤC LỤC
Trang
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
ĐẶT VẤN ĐÊ………………………………………………………
1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN………………………………………….
3
1.1. PHƯƠNG PHÁP QUANG PHỔ ĐẠO HÀM……………………
3
1.1.1. Định luật Lambert-Beer …………………………………
3
1.1.2. Quang phổ đạo hàm ……………………………………………
3
1.1.3. Phương pháp phổ đạo hàm tỷ đối
2.1.1. Đối tượng nghiên cứu……………………………………
24
2.1.2. Nguyên liệu và thiết bị…………………………………………
24
2.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
25
2.2.1. Xây dựng phương pháp định lượng đồng thời PAR và IBU
bằng các phương pháp quang phổ UV-VIS và sắc ký lỏng hiệu năng
cao
25
2.2.2. Ứng dụng các phương pháp quang phổ đã nêu và HPLC định
lượng đồng thời PA và IB trong các chế phẩm
26
2.2.3. Xử lý kết quả thực nghiệm
26
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU………………………
27
3.1. PHƯƠNG PHÁP QUANG PHỔ TỬ NGOẠI…………………
27
3.1.1. Chuẩn bị dung môi……………………………………………
27
3.1.2. Chuẩn bị mẫu nghiên cứu………………………………
27
3.1.3. Xây dựng các phương pháp định lượng………………………
28
3.1.3.1 Xác định khoảng cộng tính……………………………………
28
3.1.3.2. Chọn bước sóng định lượng……………………………
29
A/ Đạo hàm bậc 1 phổ hấp thụ………………………………………
49
4.1. BÀN LUẬN ………………………………………………
49
4.2. KẾT QUẢ VÀ KIẾN NGHỊ ……………………………
52
TÀI LIỆU THAM KHẢO
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ACN
: Acetonitril
PTĐ
: Phổ tỷ đối
STT
STFT
: Số thứ tự
: Short Time Fourier Transform
TLTK
: Tài liệu tham khảo
UV – VIS
: Ultraviolet – Visible
DANH MỤC CÁC BẢNG
STT
Bảng
Tên bảng
Trang
1
1.1
Một số đặc điểm lý hoá của Paracetamol và Ibuprofen
18
2
1.2
Các phương pháp định lượng Paracetamol
20
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
STT
Hình
Tên hình
Trang
1
1.1
Phổ hấp thụ (a), phổ đạo hàm bậc 2 (b) và bậc 4 (c) (dải
phổ nét chấm có cùng vị trí và cường độ nhưng độ rộng
gấp đôi); Phổ hấp thụ của trans -stilbene trong
cyclohexane (d) và phổ đạo hàm bậc 2 (e), bậc 4 (f)
tương ứng.
5
2
1.2
Biến đổi Fourier
7
3
1.3
Biến đổi Fourier thời gian ngắn
8
4
1.4
Biến đổi wavelet
9
5
1.5
Mô tả các miền biến đổi của tín hiệu
9
Hàm ψ(t) của họ biến đổi Sym với hệ số n = 2, 3, 4, 5
15
13
1.13
Hàm ψ(t) của biến đổi Haar
15
14
1.14
Hàm ψ(t) của họ biến đổi Daubechies với hệ số n = 2, 3,
4, 5
16
15
1.15
Một số họ hàm ψ(t) của các cặp họ biến đổi Bior
16
16
1.16
Hàm ψ(t) của họ biến đổi Coif
16
17
1.17
Hàm ψ(t) của họ biến đổi Morl
17
18
1.18
Hàm ψ(t) của họ biến đổi Mexican Hat
17
19
3.1
Wavelet liên tục PĐHB1 hàm mexh của dãy dung dịch
IB (12 – 32 mg/L) và PA (20 – 40 mg/L)
34
26
3.8
Wavelet liên tục phổ hấp thụ hàm sym6 dãy dung dịch
IB (12 – 32 mg/L) và PA (20 – 40 mg/L)
35
27
3.9
Wavelet liên tục phổ hấp thụ hàm haar dãy dung dịch IB
(12 – 32 mg/L) và PA (20 – 40 mg/L)
36
28
3.10
Wavelet liên tục phổ hấp thụ hàm mexh dãy dung dịch
IB (12,0 – 32,0 mg/L) và PA (20,0 – 40,0 mg/L)
37
29
3.11
CWT PTĐ hàm sym6 của dãy dung dịch hỗn hợp IB +
PA chia IB và dãy dung dịch PA chia IB.
38
30
3.12
CWT PTĐ hàm sym6 của dãy dung dịch hỗn hợp IB +
PA chia PA và dãy dung dịch IB chia PA.
39
31
3.13
quả điều trị cao. Việc xác định hàm lượng các hoạt chất trong các chế
phẩm này bằng phương pháp cổ điển dựa vào các kỹ thuật chiết, tách
riêng từng phần thường ít được sử dụng do quá trình tiến hành phức tạp.
Thay vào đó, các phương pháp phân tích công cụ hiện đại như sắc ký và
quang phổ để định lượng đồng thời nhiều hoạt chất trong cùng một chế
phẩm ngày càng được sử dụng phổ biến. Phương pháp quang phổ với ưu
điểm nổi bật là tiết kiệm thời gian và dung môi, ít độc hại đã và đang
được nghiên cứu ứng dụng, cùng với sự phát triển không ngừng của lĩnh
vực xử lý tín hiệu số, phép biến đổi wavelet dựa trên phép biến đổi
Fourier là một trong những công cụ xử lý tín hiệu số được nghiên cứu và
phát triển mạnh trong khoảng một thập niên gần đây. Công cụ wavelet đã
có nhiều ứng dụng trong xử lý số liệu điện tử, điện tim, điện não, tín
hiệu hình ảnh: chụp não, chụp tim, võng mạc…, xử lý tín hiệu âm thanh
trong chuẩn đoán y khoa [50, 51]. Việc ứng dụng phép biến đổi wavelet
có thể khắc phục được nhược điểm cơ bản của phép biến đổi đạo hàm (tỷ
số tín hiệu / nhiễu giảm khi số bậc đạo hàm tăng). Hiện nay trên thế giới
đã có nhiều công trình nghiên cứu ứng dụng công cụ phân tích wavelet
trong phép định lượng thuốc đa thành phần bằng quang phổ UV – VIS
[22 – 32].
Với mong muốn bước đầu triển khai phép biến đổi wavelet trong kiểm
nghiệm thuốc bằng quang phổ tại Việt Nam, chúng tôi thực hiện đề tài
“Nghiên cứu định lượng đồng thời Paracetamol và Ibuprofen trong chế phẩm
bằng biến đổi wavelet liên tục” với hai mục tiêu:
1. Xây đựng quy trình định lượng đồng thời hỗn hợp hai thành phần PA và
IB bằng phép biến đổi wavelet liên tục quang phổ UV, sử dụng HPLC
2
làm phương pháp đối chiếu.
2. So sánh ưu nhược điểm của phép biến đổi wavelet và đạo hàm trong việc
định lượng đồng thời PA và IB bằng quang phổ UV trong một số chế phẩm.
Theo định luật Lambert – Beer ta có:
0
lg . .
I
A D k LC
I
A K Cl
4
Lấy đạo hàm bậc 1, bậc 2 hoặc bậc cao hơn của độ hấp thụ A đối với
bước sóng λ. Ta được:
Vì độ dày l của lớp dung dịch luôn không đổi và tại một bước sóng nhất
định đạo hàm của
K
là một hằng số nên giá trị đạo hàm của A chỉ còn phụ
thuộc tuyến tính với nồng độ C của dung dịch.
Phổ đạo hàm của hỗn hợp nhiều chất:
Phổ đạo hàm của hỗn hợp nhiều chất có tính chất cộng tính.
hh n
A A A A
12
hh n
dA dA
dA dA
d d d d
22
22
12
2 2 2 2
hh n
d A d A
d A d A
d d d d
5
Hình 1.1. Phổ hấp thụ (a), phổ đạo hàm bậc 2 (b) và bậc 4 (c) (dải phổ nét chấm
có cùng vị trí và cường độ nhưng độ rộng gấp đôi); Phổ hấp thụ của trans -
stilbene trong cyclohexane (d) và phổ đạo hàm bậc 2 (e), bậc 4 (f) tương ứng [39]
Trên phổ đạo hàm bậc 1 của chất thứ nhất, số bước sóng ứng với giá trị 0
nhiều hơn số bước sóng hấp thụ cực đại. Tại những điểm có giá trị bằng 0 này,
theo
lý thuyết là một đường thẳng song song với trục bước sóng. Do vậy đạo hàm
của nó luôn bằng 0. Trong đó: là hệ số hấp thụ của chất Y ở bước sóng
i
.
là bề dày cốc đo, luôn bằng nhau và thường là 1cm.
Nếu dung dịch khảo sát chứa hai chất X có nồng độ C
x
và Y có nồng độ
C
y
thì đạo hàm phổ tỷ đối của nó so với phổ của Y ở nồng độ C
0
được tính
như sau: Công thức này cho thấy giá trị phổ đạo hàm tỷ đối tại bất kỳ bước sóng
nào cũng chỉ phụ thuộc vào nồng độ của X và C
0
của chất Y. Khi C
0
đã biết
thì có thể xác định được nồng độ X căn cứ vào giá trị phổ đạo hàm đo được tại
một bước sóng được chọn thích hợp (phải có giá trị khác 0) [9, 10].
Cho đến nay, phương pháp quang phổ đạo hàm chủ yếu đã được ứng
dụng cho phép định lượng đồng thời hai hoạt chất trong chế phẩm tại Việt
k
l
, , ,
, 0 , 0 , 0
i i i
i i i
y y x x x x
y y y
k l C k l C k l C
dd
d k l C k l C d k l C
7
1.2. PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET
1.2.1. Nguyên lý Wavelet
Trong xử lý tín hiệu, phép biến đổi Fourier là một công cụ toán học quan
trọng vì nó là cầu nối cho việc biểu diễn tín hiệu giữa miền không gian và
miền tần số; việc biểu diễn tín hiệu trong miền tần số đôi khi có lợi hơn là
việc biểu diễn trong miền không gian (hình 1.2).
Khi phân tích tín hiệu nhiều thành phần tần số hoặc thời gian, phép biến
đổi FWT chỉ cho độ phân giải tương đối về tần số tốt với các tín hiệu có thời
gian tồn tại ngắn, để đáp ứng được yêu cầu độ phân giải ổn định với các tín
hiệu có nhiều thành phần thời gian và tần số, phép dời đơn giản trong phép
biến đổi trên đã được thay thế bằng phép dời và đổi thang độ. Điều này dẫn
đến sự ra đời của phép biến đổi wavelets (hình 1.4) [37].
9
Hình 1.4. Biến đổi wavelet
Phân tích wavelet cho phép sử dụng các khoảng thời gian dài khi cần
thông tin tần số thấp chính xác hơn, và miền ngắn hơn đối với thông tin tần số
cao. Vậy phân tích wavelet không dùng một miền thời gian - tần số, mà là
miền thời gian - tỷ lệ (hình 1.5).
Hình 1.5. Mô tả các miền biến đổi của tín hiệu
1.2.2. Định nghĩa wavelet
Wavelets là dạng các song nhỏ có thời gian duy trì tới hạn với giá trị
trung bình bằng 0. So với sóng sin thì sóng sin không có khoảng thời gian giới
hạn – kéo dài từ âm vô cùng đến dương vô cùng. Trong khi sóng sin là trơn
tru và có thể dự đoán, wavelet lại bất thường và bất đối xứng (hình 1.6).
10
Hình 1.6. Sóng sin và wavelet
Phân tích wavelet là phép chia tách tín hiệu thành các phiên bản dịch vị
và tỷ lệ (co dãn) của một hàm đơn hay gọi là hàm mẹ wavelet. Vì vậy, tín
hiệu với thay đổi nhanh có thể phân tích tốt với một wavelet bất ổn định hơn
là với một sóng sin trơn. Các đặc tính cục bộ sẽ được miêu tả tốt hơn với các
wavelet. Phép biến đổi wavelet có tính linh động cao do có thể lựa chọn các
Biến đổi thuận ở trên là phân tích, ngược lại là tổng hợp để phục hồi tín
hiệu thời gian. Hình 1.8 và 1.9 biểu diễn hàm ψ(t) của các họ biến đổi wavelet
liên tục: Symlets và Mexican Hat [37]
Hình 1.8. Hàm ψ(t) của họ biến đổi symlets
Hình 1.9. Hàm ψ(t) của biến đổi Mexican Hat
Trong lĩnh vực phân tích phổ, biến đổi wavelet đã chứng minh được khả
năng ưu việt trong phép loại nhiễu nền giúp cải thiện độ chính xác của phép
định lượng bằng quang phổ hơn 30% so với mô hình loại nhiễu bằng phổ đạo
12
hàm bậc hai hoặc tiền xử lý phổ bằng phép hiệu chỉnh thang chia nhân và
cộng đơn thuần [20]. Sử dụng phép biến đổi wavelet liên tục đã cải thiện đáng
kể tỷ số tín hiệu – nhiễu đồng thời không làm thay đổi vị trí và bề rộng của
peak ban đầu (hình 1.10) Hình 1.10. Phổ đồ trước (A) và sau (B) khi được loại nhiễu bằng
wavelet liên tục
Việc định lượng đồng thời hai thành phần chủ yếu được tiến hành bằng
kỹ thuật tìm giao điểm không của phổ được biến đổi (ví dụ hình 1.11).
13
Do đặc điểm của mình, wavelet đặc biệt tốt khi sử dụng để nén hay phân
tích các tín hiệu không dừng, đặc biệt là tín hiệu ảnh số và các ứng dụng nén
tiếng nói, nén dữ liệu. Việc sử dụng các phép mã hóa băng con, băng lọc số
nhiều nhịp và biến đổi wavelet rời rạc tương ứng với loại tín hiệu cần phân
tích có thể mang lại những hiệu quả rất rõ rệt trong nén tín hiệu. Do tính chất
chỉ tồn tại trong các khoảng thời gian ngắn (khi phân tích tín hiệu trong miền
thời gian tần số) mà các hệ số của biến đổi wavelet có khả năng tập trung
năng lượng rất tốt vào các hệ số biến đổi.
Copyright: Tài liệu đại học ©