基于球坐標(biāo)變換的偏最小二乘回歸在藥物混料組分選擇與配比優(yōu)化中的應(yīng)用研究.pdf

1、目的：
　　將球坐標(biāo)變換與偏最小二乘回歸方法結(jié)合應(yīng)用于混料試驗(yàn)的模型構(gòu)建，建立無混料約束的統(tǒng)計模型后采用多目標(biāo)遺傳算法尋優(yōu)，得到藥物性能評價指標(biāo)較好且符合需要的藥物最優(yōu)配方配比，并將優(yōu)化結(jié)果與原文獻(xiàn)中等高線圖法優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較；研究與評價這一整套方案的效果，為混料試驗(yàn)數(shù)據(jù)的建模與優(yōu)化提供一整套較為合理、可行的方案。
　　方法：
　　選用混料組分比例含0與不含0兩類實(shí)例進(jìn)行探索性研究，以混料組分為自變量、評價指標(biāo)為因變量

2、，采用球坐標(biāo)變換消除混料約束，偏最小二乘回歸方法消除變量多重相關(guān)性，建立無混料約束的統(tǒng)計模型；采用全局優(yōu)化的多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行混料配比優(yōu)化，并將優(yōu)化結(jié)果與原文獻(xiàn)中等高線圖法優(yōu)化效果進(jìn)行比較。
　　結(jié)果：
　　(1)基于球坐標(biāo)變換的遺傳算法測試效果評價：選用混料測試函數(shù)進(jìn)行模擬測試，考察球坐標(biāo)變換消除混料定和約束后采用遺傳算法優(yōu)化的策略的可行性。測試結(jié)果表明：基于球坐標(biāo)變換的遺傳算法，搜索到的最優(yōu)解基本在傳統(tǒng)方法等高線疊加圖法

3、確定的范圍內(nèi)，且遺傳算法能提供Pareto非劣解集，說明該策略可用于混料處方優(yōu)化。
　　(2)混料組分比例有0時的實(shí)例：在D-最優(yōu)混料設(shè)計的納米羥磷灰石生物復(fù)合材料配比優(yōu)化研究中，采用改進(jìn)非劣遺傳算法優(yōu)化，得到一個相對的最優(yōu)配比：當(dāng)膠原蛋白(CH)，聚乙烯醇(PVA)，羥磷灰石（HA）分別為25.20％、1.14%、73.66%時，獲得配比評價指標(biāo)TGA和密度分別為739.02℃、2.03 g/cm3。與原文等高線圖法單目標(biāo)優(yōu)化結(jié)

4、果比較，TGA提高了12.6℃，改變了1.73%，密度減小了0.4 g/cm3，改變了16.46%。遺傳算法不僅可給出較好的最優(yōu)解，還提供了Pareto非劣解集供研究者選擇。
　　(3)混料組分比例均大于0時的實(shí)例：在D-最優(yōu)混料設(shè)計的伊曲康唑微乳液經(jīng)皮給藥系統(tǒng)的處方配比研究中，采用改進(jìn)非劣遺傳算法，得到一個相對的最優(yōu)配比：當(dāng)油，表面活性劑混合物，水分別為5.01%、17.70%、77.29%時，四個試驗(yàn)評價指標(biāo)微乳粒徑、透光率、

5、皮膚滯留量、6h的累積滲透量分別為46.94nm、99.64%,42.062?g/cm、16.952?g/cm,與原文的等高線圖法優(yōu)化結(jié)果相比，微乳粒徑減小了7.46nm，改變了13.71%，透光率增加了0.49%，改變了0.49%，皮膚滯留量增加了1.72?g/cm，改變了4.21%，6h的累積滲透量增加了0.662?g/cm，改變了4.05%。皮膚滯留量和6h的累積滲透量作為較重要的藥物評價指標(biāo)，均有比較理想的提高。
　　結(jié)論