Идентификация и определение действующих веществ в лекарственных средствах методом цифровой цветометрии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 14.04.02, кандидат наук Чапленко Александр Андреевич

• Чапленко Александр Андреевич
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Чапленко Александр Андреевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦВЕТОМЕТРИИ В ХИМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)

1.1. Химическая цветометрия с визуальным детектированием

1.2. Цифровая цветометрия. Использование цифрового изображения образца в химическом анализе

1.2.1. Выбор способа получения цифрового изображения образца

1.2.2. Математическое описание цвета. Цветовые модели

1.2.3. Выбор аналитических характеристик цифрового изображения образца

1.2.4. Мультисенсорная цифровая цветометрия

1.3. Использование цифровой цветометрии в фармации

ГЛАВА 2. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

2.1. Оборудование, реактивы и программное обеспечение

2.2. Объекты исследования и стандартные образцы

2.3. Техника эксперимента

2.3.1. Цветометрический анализ препаратов группы оксикамов

2.3.2. Оптический молекулярный анализ с использованием офисного планшетного сканера

2.3.3. Качественный мультисенсорный цветометрический анализ лекарственных средств

2.3.4. Количественный мультисенсорный цветометрический анализ

лекарственных средств

ГЛАВА 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БЫТОВЫХ ЦВЕТОРЕГИСТРИРУЮЩИХ УСТРОЙСТВ В ЦИФРОВОМ ОПТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

3.1. Цветометрический анализ лекарственных препаратов с использованием цифровой фотокамеры

3.1.1. Возможности цветометрического метода с использованием цифровой фотокамеры

3.1.2. Цветометрическое определение действующих веществ в препаратах группы оксикамов

3.2. Цветометрический и фотометрический анализ лекарственных препаратов с использованием планшетного сканера

3.2.1. Выбор типа планшетного сканера для использования в химическом анализе

3.2.2. Выбор условий формирования аналитического сигнала

3.2.3. Цветометрический анализ метилоранжа с использованием планшетного сканера и разработанных приставок

3.2.4. Возможности использования полимерных светофильтров для фотометрического анализа с использованием планшетного сканера

3.2.5. Цветометрическое и фотометрическое определение салициловой кислоты с использованием планшетного сканера

3.3. Флуориметрический и нефелометрический анализ лекарственных препаратов с использованием планшетного сканера

3.3.1. Флуориметрическое определение рибофлавина с использованием планшетного сканера

3.3.2. Нефелометрическое определение гидроксида магния в препарате

Кардиомагнил® с использованием планшетного сканера

ГЛАВА 4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МУЛЬТИСЕНСОРНОЙ ЦИФРОВОЙ ЦВЕТОМЕТРИИ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

4.1. Разработка методики идентификации лекарственных средств методом

мультисенсорной цифровой цветометрии

4.1.1. Выбор молекулярных сенсоров

4.1.2. Выбор способа получения цифрового изображения

4.1.3. Использование дифференциальной цветометрии для повышения воспроизводимости методики

4.1.4. Получение и обработка цветометрических данных для использования в качественном анализе лекарственных средств

4.1.5. Создание цветометрических кодов фармацевтических субстанций

4.1.6. Применение разработанной методики мультисенсорной цветометрии для идентификации лекарственных препаратов

4.2. Использование хемометрических алгоритмов для обработки данных цветометрического анализа лекарственных средств

4.2.1. Использование метода главных компонент для цветометрической идентификации нестероидных противовоспалительных средств

ГЛАВА 5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МУЛЬТИСЕНСОРНОЙ ЦИФРОВОЙ ЦВЕТОМЕТРИИ ДЛЯ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ

5.1. Мультисенсорный цветометрический полуколичественный и

количественный анализ лекарственных средств с использованием универсального набора сенсоров

5.1.1. Цветометрический полуколичественный анализ троксерутина, дидрогестерона и адеметионина с использованием цветометрических штрих-кодов

5.1.2. Цветометрический количественный анализ троксерутина, дидрогестерона и адеметионина

5.2. Мультисенсорный цветометрический анализ левомицетина с использованием индивидуального набора сенсоров

5.2.1. Выбор аналитических реакций

5.2.2. Определение левомицетина методом мультисенсорной цифровой цветометрии

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ВЫВОДЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы

Несмотря на постоянное совершенствование современных физико-химических инструментальных методов анализа лекарств, доля фальсифицированных или недоброкачественных препаратов растет, особенно в развивающихся странах. Одной из причин этой проблемы является недостаток финансов для оснащения контрольных лабораторий современным оборудованием и повышения квалификации специалистов регуляторных органов. Возможным решением является проведение скрининга качества лекарственных средств (ЛС) с использованием доступных тест-методов анализа. Таким образом, разработка технически простых и недорогих способов определения состава ЛС является одной из приоритетных задач современной фармацевтической химии. Особый интерес представляют подходы, сочетающие доступность химических тест-методов с визуальным детектированием и хорошие метрологические характеристики инструментальных методов, прежде всего, оптической молекулярной спектрометрии. Предельно низкая стоимость анализа с использованием таких химико-инструментальных подходов обусловлена измерением аналитического сигнала с помощью бытовых цифровых оптических устройств, не сертифицированных в качестве средств измерения (фотокамеры смартфона, офисного сканера и т.п.). Метод, основанный на измерении количественных характеристик цвета цифрового изображения образца и установлении их взаимосвязи с содержанием определяемых веществ в анализируемых объектах, получил название цифровой цветометрии. Разработка новых методик анализа различных объектов методом цифровой цвето-метрии является актуальным направлением: ежегодно публикуются данные о нескольких тысячах исследований, посвященных оценке химического состава объектов с использованием цифрового изображения окрашенного образца. В нашей стране исследованиями в области цветометрии в химическом анализе занимались такие известные учёные, как В. М. Иванов, С. Г. Дмитриенко,

В. В. Апяри, Т. Ф. Рудометкина, Л. В. Рудакова и О. В. Байдичева и другие. Основное направление исследований - полевой анализ природных объектов и отходов химической промышленности, отдельные работы посвящены цве-тометрическому анализу строительных материалов и биологически активных веществ.

Ключевыми преимуществами метода являются невысокая стоимость, экспрессность, отсутствие необходимости высокой квалификации оператора, а также возможность электронной документации первичных данных и их обработки с помощью хемометрических алгоритмов. При этом, в отличие от визуальной колориметрии, цифровая цветометрия исключает субъективность оценки цвета оператором, позволяет проводить полноценный количественный анализ.

Улучшение метрологических характеристик методики для их соответствия требованиям Фармакопеи и нормативно-правовых актов может быть достигнуто как с помощью усовершенствования способа измерения аналитического сигнала, так и использования новых методов обработки массива получаемых цветометрических данных. Использование обоих подходов актуально при разработке цветометрических способов идентификации и определения действующих веществ в ЛС.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Идентификация и определение действующих веществ в лекарственных средствах методом цифровой цветометрии»

Цель работы

Целью настоящего исследования является разработка эффективных, экспрессных, технически простых и доступных способов идентификации и определения действующих веществ в ЛС методом цифровой цветометрии. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи. 1. Разработать и проверить эффективность устройства на основе офисного планшетного сканера со слайд-адаптером для анализа ЛС различными методами оптической молекулярной спектроскопии.

2. Сформулировать принципы выбора условий измерения аналитического сигнала при анализе лекарственных препаратов методом цифровой цве-тометрии с использованием планшетного офисного сканера и цифрового фотоаппарата с дополнительными источниками освещения и устройствами стабилизации условий съемки.

3. Разработать способы одновременной идентификации ЛС различных фармакологических групп методом мультисенсорной цифровой цветометрии.

4. Разработать методики количественного и полуколичественного анализа лекарственных препаратов методом мультисенсорной цветометрии с применением хемометрических алгоритмов обработки получаемых данных.

Научная новизна

1. Разработан прототип нового анализатора на основе офисного планшетного сканера со слайд-адаптером для определения химического состава ЛС методами цветометрии, фотометрии, флуориметрии и нефелометрии.

2. Предложен оригинальный подход к одновременному скрининговому анализу препаратов различных фармакологических групп методом мульти-сенсорной цифровой цветометрии. Необходимая селективность скрининга обеспечивается одновременным использованием большого числа неселективных химических сенсоров с последующей дискретизацией аналитического сигнала.

3. Предложено использование одномерного «штрих-кода» для идентификации и двумерного кода - для определения действующих веществ в лекарственных препаратах. Эффективность разработанных подходов подтверждена при проверке подлинности более 40 ЛС.

Практическая значимость работы

Предложенные универсальные способы идентификации действующих веществ можно применять для оценки подлинности ЛС, содержащих практически любые низкомолекулярные соединения.

Комбинированные способы цифрового анализа ЛС отличаются высокой экспрессностью, низкой стоимостью и могут быть реализованы в полевых лабораториях, осуществляющих внешний контроль качества готовых лекарственных препаратов и фармацевтических субстанций.

Положения, выносимые на защиту:

1. Прототип анализатора на основе офисного планшетного сканера со слайд-адаптером для определения химического состава ЛС четырьмя методами оптической молекулярной спектрометрии. Аналитические возможности разработанной системы продемонстрированы на примере определения рибофлавина в инъекционном растворе, ацетилсалициловой кислоты и гидроксида магния в лекарственном препарате Кардио-магнил®.

2. Цифровые цветометрические методики оценки подлинности ЛС, для которых доказана возможность идентификации 44 различных действующих веществ.

3. Новый оригинальный подход для скрининг-анализа более 40 лекарственных препаратов (нестероидные анальгетики и противовоспалительные препараты, в-адреноблокаторы, секретолитики, фторхинолоны, метаболические стимуляторы и др.) методом цифровой колориметрии с использованием офисного планшетного сканера.

4. Способ компьютерной обработки растрового изображения и дискретизация мультисенсорного сигнала, позволяющий получить уникальный штрих-код, подходящий для идентификации и определения действующих веществ в ЛС.

5. Методика цифрового мультисенсорного анализа препаратов хлорамфе-

никол, троксерутин, дидрогестерон и адеметионин с использованием

метода главных компонент.

Степень достоверности

Степень достоверности обеспечивалась применением современного химико-аналитического оборудования с использованием аттестованных стандартных образцов лекарственных средств ведущих мировых Фармакопей (ОБР, ЕР). На момент проведения измерений все серийно выпускаемое оборудование имело свидетельство о периодической поверке.

Соответствие паспорту научной специальности

Диссертационная работа является прикладным исследованием для решения задач фармацевтического анализа. Научные положения диссертации соответствуют формуле специальности 14.04.02 - фармацевтическая химия, фармакогнозия (фармацевтические науки). Результаты проведённого исследования соответствуют области исследования специальности, конкретно пунктам 2 и 3 паспорта специальности:

2) формулирование и развитие принципов стандартизации и установление нормативов качества, обеспечивающих терапевтическую активность и безопасность лекарственных средств;

3) разработка новых, совершенствование, унификация и валидация существующих методов контроля качества лекарственных средств на этапах их разработки, производства и потребления.

Апробация результатов исследования

Основные положения работы и результаты исследования доложены и обсуждены на следующих конференциях, симпозиумах и конгрессах: (1) Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых

ученых «Ломоносов-2016», МГУ имени М.В. Ломоносова, 11-15 апреля 2016, Москва, Россия; (2) XXIV Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов - 2017", МГУ имени М.В. Ломоносова, 20 апреля 2017, Москва, Россия; (3) Третий съезд аналитиков России, 8-13 октября 2017г., Научно-методический центр (НМЦ) профсоюза работников АПК, г. Московский, Россия; (4) XXV Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов-2018". Секция "Инновации в химии: достижения и перспективы"; (5) XXVI Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов-2019". Секция "Химия".

Апробация диссертации состоялась 11 сентября 2019 г. на заседании кафедры аналитической химии химического факультета федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова».

Публикации по теме диссертации

По материалам диссертации опубликованы 7 статей (в том числе 6 - в периодических изданиях, рекомендованных ВАК РФ для опубликования научных трудов, из которых 2 статьи - в высокорейтинговых журналах) и 9 тезисов докладов.

Статьи:

1. Monogarova O. V., Chaplenko A. A., Oskolok K. V. Multisensory digital colorimetry to identify and determination of active substances in drugs // Sensors and Actuators B: Chemical. 2019. V. 299.

2. Oskolok K. V., Shults E. V., Monogarova O. V., Chaplenko A. A. Optical molecular analysis using office flatbed photo scanner: New approaches and solutions // Talanta. 2018. V. 178. P. 377.

3. Чапленко А. А., Моногарова О. В., Осколок К. В. Использование комплекса молекулярных сенсоров с цветометрическим детектированием для идентификации действующих веществ в составе лекарственных средств // Химико-фармацевтический журнал. 2019. Т. 53, № 4. С. 44.

4. Chaplenko A. A., Monogarova O. V., Oskolok K. V. Spectroscopic and col-orimetric determination of meloxicam, lornoxicam, tenoxicam in drugs // Int. J. Pharm. Biol. Arch. 2018.V. 9. N. 1. P. 31.

5. Осколок К. В., Шульц Э. В., Моногарова О. В., Чапленко А. А. Оптический молекулярный анализ фармацевтических препаратов с использованием офисного планшетного сканера: флуориметрия и нефелометрия // Вопросы биол., мед. и фарм. химии. 2017. Т. 20. № 11. С. 15.

6. Осколок К. В., Шульц Э. В., Моногарова О. В., Чапленко А. А. Оптический молекулярный анализ фармацевтических препаратов с использованием офисного планшетного сканера: цветометрия и фотометрия // Вопросы биол., мед. и фарм. химии. 2017. Т. 20. № 8. С. 22-27.

7. Чапленко А. А., Моногарова О. В., Осколок К. В. Спектрофотометри-ческое и цветометрическое определение действующих веществ в лекарственных препаратах группы оксикамов // Вопросы биол., мед. и фарм. химии. 2017. Т. 20, № 3. С. 7.

Тезисы:

1. Чапленко А. А., Моногарова О. В., Осколок К. В. Использование мультисенсорной цифровой цветометрии в качественном анализе лекарственных препаратов. // Тезисы докладов XXI Менделеевского съезда по общей и прикладной химии, г. Санкт-Петербург, 2019. С. 391.

2. Чапленко А. А., Моногарова О. В., Осколок К. В. Применение мульти-сенсорной цифровой цветометрии в качественном анализе лекарственных средств // Тезисы доклада Шестой республиканской конференции по аналитической химии с международным участием "Аналитика РБ-2018", г. Минск. Белорусский государственный ун-т, 2018. С. 161.

3. Чапленко А. А. Использование мультиспектральной съемки для определения действующего вещества в лекарственном препарате «Левоми-цетин» // Материалы Международного молодежного научного Форума «Ломоносов-2019», 8-12 апреля 2019 г., Москва. 2019. С. 618.

4. Чапленко А. А. Использование комплекса молекулярных сенсоров с цветометрическим детектированием для идентификации действующих веществ в составе лекарственных средств // Материалы Международного молодежного научного Форума «Ломоносов-2018», 9-13 апреля 2018 г. Москва. 2018. С. 545.

5. Осколок К. В., Шульц Э. В., Моногарова О. В., Чапленко А. А. Молекулярный спектральный анализ с использованием офисного планшетного сканера / // Материалы Третьего съезда аналитиков России, Москва. 2017. С. 64.

6. Чапленко А. А., Моногарова О. В., Осколок К. В., Шульц Э. В. Применение мультиплексного цветометрического анализа для идентификации и определения некоторых групп лекарственных средств // Материалы Третьего съезда аналитиков России. Москва. 2017. С. 63.

7. Чапленко А. А. Цветометрическое определение действующих веществ и продуктов их деградации в лекарственных препаратах группы окси-камов // Материалы Международного молодежного научного Форума «Ломоносов-2017», 9-13 апреля 2017 г., Москва, Россия. 2017. С. 545.

8. Осколок К. В., Шульц Э. В., Моногарова О. В., Чапленко А. А. Спектральные приборы на основе офисного планшетного сканера для практикума по аналитической химии // Сборник тезисов докладов Пятой

Республиканской конференции по аналитической химии "Аналитика РБ-2017". Минск, 2017. С. 74. 9. Моногарова О. В., Чапленко А. А., Осколок К. В. Цветометрическое определение мелоксикама, лорноксикама, теноксикама и продуктов их деградации в лекарственных препаратах // Сборник тезисов докладов Пятой Республиканской конференции по аналитической химии "Аналитика РБ-2017. Минск, 2017.С. 159.

Личный вклад автора

В экспериментальную часть диссертационной работы положены исследования, проведенные непосредственно автором в период с 2014 по 2019 гг. Экспериментальные результаты получены, обработаны и представлены автором лично.

Структура и объем работы

Полный текст работы включает 153 страницы, в том числе 41 рисунок и 28 таблиц. Список литературы содержит 162 наименования.

ГЛАВА 1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦВЕТОМЕТРИИ В ХИМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)

Цветометрия - это наука о цвете, его измерении и количественном выражении [1]. Цвет, вызывая у человека совокупность зрительных ощущений, получаемых от любых светящихся или несветящихся объектов, является одной из спектральных характеристик вещества, поэтому несет важную информацию о его составе, физическом и химическом состоянии. В «основе метода химической цветометрии лежит измерение различных характеристик цвета образца и установление корреляций этих характеристик с содержанием ана-лита» [1]. Цветометрия как метод химического и физико-химического анализа используется на практике около 30 лет и все эти годы непрерывно развивалась, на данный момент является эффективным и информативным методом анализа окрашенных веществ и материалов. Промышленная цветометрия хорошо исследована и развита применительно к технологии крашения, полиграфии, изготовления зубных имплантов в отраслях текстильной, стекольной, пищевой промышленности, в области компьютерной и телевизионной техники. Химическая цветометрия (термин введен В.М. Ивановым [1]), использующая свои собственные подходы и методологию, пока еще относительно недостаточно изучена [2-3].

Так, например, «возникновение характерного окрашивания в результате химического взаимодействия, как правило, используют в качественном анализе для оценки элементного состава. Человеческий глаз позволяет довольно хорошо различать оттенки цветов». Возможности зрения позволяют отличить цвета друг от друга, а также оценить степень такого различия. Для того, чтобы сделать возможным непосредственное измерение цветовых различий, создавались цифровые цветоизмерительные системы. Практическое применение таких систем некоторое время сдерживалось из-за недостаточного развития технического оформления.

Тематике цветометрического анализа веществ посвящен ряд обзорных статей [4-6].

В 90-х годах ХХ века в аналитической химии в качестве новой группы методов были выделены методы цифрового оптического химического анализа - в их основе лежит цифровая обработка изображений образца. В зависимости от типа аналитического сигнала выделяют цифровую цветометрию (цвет образца), флуориметрию (флуоресценция), нефелометрию и турбиди-метрию (рассеянное излучение). Наиболее развитым в настоящее время методом является метод цифровой цветометрии (ЦМ) (digital image colorimetry или digital color analysis) [7]. Его развитие непосредственно связано с появлением возможности получения цифровых изображений с помощью матриц приборов с зарядовой связью (ПЗС-матриц).

Любое «устройство, позволяющее регистрировать и сохранять цифровое изображение (цифровой фотоаппарат, офисный планшетный сканер, web-камера, смартфон) может использоваться как источник данных в методе ЦМ. Полученную численную информацию о цвете можно анализировать» с помощью компьютера (обрабатывать, интерпретировать, сохранять и передавать данные) в том же полученном цифровом формате, что выгодно отличает метод от классической спектрофотометрии, делает его более информативным, доступным, документальным и зачастую более экспрессным. В отличие от визуальной оценки цвета, используемой для качественного и полуколичественного анализа, ЦМ позволяет получить более точные данные [8].

В настоящее время возрастает интерес к разработке методик ЦМ веществ с использованием простых бытовых оптических устройств - фотоаппарата, офисного планшетного сканера или смартфона. (рис. 1).

1200 1000 800 600 400 200 0

.lili

^Hr^fO-^l/^'OI^OOONO^H

00000000000000000 22222222222222222

Рис. 1. Суммарное число публикаций, индексированных в Scopus и Web of Science по ключевым словам: "digital colorimetry" AND ("office scanner" OR "smartphone" OR "digital camera") с 2000 по 2017 год.

Таким образом, в материалах данной главы будет проведен анализ развития метода химической цветометрии от визуальной детекции к сравнению цифровых изображений образца, описание разработанных подходов, существующих проблем метода и их решений. Обсуждены наиболее интересные вопросы, посвященные выбору цветовой модели, использованию цифровых фотокамер, мобильных устройств (гаджетов) и офисных планшетных сканеров для ЦМ.

Отдельно в заключительном разделе обзора литературы будет рассмотрено современное применение ЦМ для анализа фармацевтических объектов.

1.1. Химическая цветометрия с визуальным детектированием

Цветометрия с визуальным детектированием, основанная на сравнении цвета пробы со стандартной шкалой окраски является первым, самым простым и наиболее широко распространенным вариантом цветометрии [9]. На-

пример, кислотно-основные индикаторы и разработанные на их основе индикаторные бумаги позволяют экспрессно определить водородный показатель анализируемого раствора [10-11]. Изменение цвета после проведения реакции указывает на присутствие/содержание определяемого иона в исследуемом растворе.

Однако в настоящее время бумажную основу в тест-методах в значительной степени потеснили полимерные и тканевые матрицы для иммобилизации цветообразующих реагентов. Выбор твердого носителя для цветомет-рических и тест-методов - один из первых шагов в разработке способа анализа. Чтобы реализовать главное преимущество тест-методов - возможность оперативного проведения анализа в полевых условиях - важно правильно подобрать носитель, на котором будет протекать аналитическая реакция. Сочетание подходящего носителя с внедренным в него тем или иным способом аналитическим реагентом приводит к формированию твердофазного реагента, который, в терминах тест-анализа, представляет собой тест-средство.

Общие сведения о твердых носителях, перспективных для их использования в тест-анализе, содержатся в обзорных работах [12-14]. Кроме того, в этих работах отмечается возможность использования твердофазных реагентов и для концентрирования / отделения аналитов, что позволяет повысить чувствительность и селективность анализа. В цветометрии, которая, как уже говорилось, обладает широкими возможностями и многими достоинствами, в качестве носителя обычно используют неокрашенные или слабоокрашенные твердые сорбенты. В химических тест-методах обычно используются аналитические реагенты, которые применяются и в "мокрой химии". Поэтому основная задача разработки новых тест-средств, как правило, сводится к поиску лучшего материала-носителя. В большинстве случаев проведение химической реакции на твердом носителе связано с процессами сорбции этим носителем компонентов или продуктов реакции. Поэтому наиболее часто предъявляемым требованием к носителям при создании тест-средств является на-

личие пористой структуры. Но, вместе тем, поверхность не должна быть слишком грубой, чтобы наблюдению / измерению цветового сигнала не мешало слишком большое хаотичное рассеивание света.

В качестве основных типов носителей (одновременно являющихся и сорбентами), используемых в цветометрических и тест-методах, нами были выделены силикагели, бумажные (целлюлозные) носители, тканевые и волокнистые матрицы, а также синтетические полимеры и олигомеры (поли-стиролы, пенополиуретаны, фенолформальдегидные смолы). Широко встречаются также композитные материалы, которые были отнесены нами к той или иной группе по преобладающему типу сорбента. Большинство тест-методов посвящено определению содержания тяжелых металлов в природных объектах.

Сравнительная характеристика каждого из типов твердых носителей, используемых в сорбционно-цветометрических и тест методах, представлена в табл. 1.

Практическое удобство применения в сочетании с возможностью многоразового использования матрицы играют, на наш взгляд, ключевую роль. Таким образом, при разработке сорбционно-цветометрических методик анализа наиболее актуально применение носителей на основе полимерных материалов. Поскольку одним из ключевых преимуществ цветометрии является низкая стоимость анализа, особое значение имеют недорогие полимерные матрицы, например, ППУ. Возможность регенерации сорбента и, соответственно, возможность длительного его использования минимизирует вред, наносимый окружающей среде при утилизации тест-средства.

Таблица 1. Сравнительная характеристика некоторых типов носителей, используемых в цветометрических и тест-методах анализа.

Основа Преимущества Недостатки Ссылки

Силикагель Инертны, биологиче- Низкая способность к [15-31]

Основа Преимущества Недостатки Ссылки

ски и экологически безвредны, хорошо изучена схема модификации различными привитыми группами регенерации, высокие потери носителя при использовании

Целлюлоза Доступны и безвредны Одноразовое использование, низкие коэффициенты концентрирования [32-47]

Ткани/волокна Малые механические потери при промышленной эксплуатации сорбента Сложность модификации поверхности [48-55]

Синтетические полимеры (неволокнистой структуры) Удобство использования, возможность создания высокоселективных носителей, высокая степень регенерации Высокая стоимость синтеза некоторых типов матриц, сложность утилизации отработанного материала. [56-72]

«Несмотря на то, что тест-методы анализа в основном соответствуют необходимым метрологическим требованиям, в ряде случаев чувствительность этих методов недостаточна для выполнения определений примесей или высокотоксичных продуктов деградации, а использование многочисленных методов отделения, разделения и концентрирования (сорбционных, экстракционных, хроматографических) значительно снижает экспрессность и резко удорожает анализ» [73]. Большинство тест-систем, основанных на химических и физико-химических методах, и не использующих приемы концентрирования, не годится для определения следовых или тем более ультраследовых количеств веществ. Даже чувствительные фотометрические системы достигают их предела на уровне мг/л, что не всегда соответствует поставленным аналитическим задачам. В то же время цветометрические тест-средства

занимали и занимают важное место в разработке методик анализа, о чем свидетельствует огромное количество публикаций, посвященных данной тематике за последние 30 лет [10-72].

Основное ограничение цветометрических тест-методов связано с используемым способом детектирования - визуальным. Несмотря на высокую чувствительность человеческого глаза к интенсивности света, на его феноменальную способность различать в оптимальных условиях около 10 млн цветов [74], человеческое зрение имеет ряд недостатков: воспринимает цветовую информацию субъективно, в зависимости от освещенности, от свойств поля зрения, от здоровья и профессионализма оператора. Зафиксированная визуально цветовая информация может сохраняться только вербальным способом (в виде балльных оценок, выполненных экспертом, в виде меток на той или иной шкале цветности). Устранить ограничения и субъективность человеческого восприятия цвета как раз позволяет применение цифровой цвето-метрии. Развитие метода цифровой цветометрии отвечает основным тенденциям современной аналитической химии, к которым относят [73] автоматизацию и компьютеризацию анализа, разработку интегральных, обобщенных показателей качества.

1.2. Цифровая цветометрия. Использование цифрового изображения образца в химическом анализе

Современные цифровые устройства в комплекте с графическими редакторами и пакетами статистической обработки цифровых данных позволяют реализовать экспрессный и автоматизированный цветометрический анализ.

Традиционные способы измерения цвета и обработки цветовой информации, системы визуального детектирования и обработки изображений подробно освещены в работе [1].

В качестве аналитического сигнала в методе ЦМ могут рассматриваться такие характеристики цифрового изображения анализируемого образца, как координаты цвета в различных моделях, интенсивность оттенков серого, контрастность и белизна.

Вне зависимости от варианта исполнения, ЦМ анализ включает в себя несколько ключевых этапов: получение цифрового изображения образца, выделение аналитической области и математическую обработку получаемых данных [75].

1.2.1. Выбор способа получения цифрового изображения образца

Получение цифрового изображения образца можно осуществлять с помощью различных регистрирующих устройств, общим для которых является наличие оптической системы и ПЗС-матрицы. На этом этапе выделяется основное преимущество ЦМ - отсутствие необходимости использования дорогого лабораторного оборудования для анализа, а также экспрессность метода. Как правило, используют бытовые устройства, такие как планшетные сканеры, цифровые фотоаппараты, веб-камеры и смартфоны со встроенной каме-рой/ами. Главная проблема, с которой исследователи сталкивались при регистрации цифрового видеосигнала - высокая случайная погрешность измерения, связанная с вариацией расстояния до регистрируемого объекта и условий его освещения. При использовании сканера в качестве измерительного инструмента данная проблема решается наиболее просто - система освещения встроена, расстояние до объекта фиксировано, а паразитные боковые засветки могут быть с легкостью компенсированы введением светопоглощаю-щих пленок и блоков с торцевых сторон образца [76]. «Сканерметрические» методики описываются в значительной части публикаций по тематике ЦМ [77-111]. Они характеризуются высокой чувствительностью (пределы обнаружения на от единиц ррт) [77, 95, 111], широкими диапазонами определяемых содержаний (до 3-х порядков) [4, 88, 94] и большим разнообразием оп-

ределяемых веществ - от ионов металлов [80-88] и малых органических молекул [96, 97, 110] до белков [103, 107, 108] и нуклеиновых кислот [98].

Однако планшетный сканер значительно уступает в мобильности (как вследствие размеров, так и из-за необходимости связи с ЭВМ для проведения анализа) цифровым фотоаппаратам и смартфонам, использование которых, таким образом, предпочтительнее в полевых условиях. В отдельных работах объекты анализа фотографируют без использования приставок, стандартизирующих условия съёмки образца [4, 112, 113], в качестве источника освещения в таком случае используют вспышку фотоаппарата или естественный фон. Широко распространены [6, 114-118] специальные адаптеры, держатели и боксы, унифицирующие условия съемки и значительно снижающие случайную погрешность, таким образом, делая метод применимым в областях, где точность анализа имеет первостепенное значение (прежде всего, фармацевтический анализ). Однако использование таких конструкций делает аналитическую систему менее мобильной.

Сравнительная характеристика источников изображения образца, используемых в цифровой цветометрии, представлена в табл. 2. Таким образом, при разработке новых способов цветометрического анализа целесообразно на начальных этапах использовать в качестве источника изображения цифровую фотокамеру / планшетный сканер в сочетании с персональным компьютером с предустановленным графическим редактором и программой статистической обработки результатов. В дальнейшем для повышения мобильности аналитической системы могут быть разработаны приложения для получения и обработки цифровых изображений образца в смартфоне.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Чапленко Александр Андреевич, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Иванов В. М., Кузнецова О. В. Химическая цветометрия: возможности метода, области применения и перспективы // Усп. Химии. 2001. Т. 70. № 5. С. 411.

2. Wu W., Allebach J. P., Analoui M. Imaging colorimetry using a digital camera // Journ. Imag. Sci. Techn. 2000. Т. 44. N. 4. С. 267.

3. Benic G. I., Elmasry M., Hammerle C. H. F. Novel digital imaging techniques to assess the outcome in oral rehabilitation with dental implants: a narrative review // Clin.Oral Implants. 20i5. V. 26. P. 86.

4. Апяри В. В., Дмитриенко С. Г., Золотов Ю. А. Аналитические возможности цифровых цветометрических технологий. Определение нитрит-ионов с использованием пенополиуретана // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 2. Химия. 2011. Т. 52. № 1. С. 36.

5. Ivanov V. M., Monogarova O. V., Oskolok K. V. Capabilities and prospects of the development of a chromaticity method in analytical chemistry // J. Analyt. Chem. 20i5. V. 70. P. ii65.

6. Байдичева О. В., Рудакова Л. В., Рудаков О. Б. Применение цифровых технологий в цветных тестах биологически активных веществ // Бутле-ровские сообщения. 2008. Т. 13. № 2. С. 50.

7. Байдичева О. В. Определение биологически активных веществ и контроль качества продукции методами, основанными на цифровом видеосигнале. Дис. ... канд. хим. наук. Воронеж: ВГУ, 2009. 163 с.

8. Рудакова Л. В. Химический анализ биологически активных веществ на основе информационных технологий. Дис. ... докт. хим. наук. Воронеж: ВГУ, 2013. 410 с.

9. Kehoe E., Penn R. L. Introducing colorimetric analysis with camera phones and digital cameras: an activity for high school or general chemistry // Journ. Chem. Edu. 20i3. V. 90. N. 9. P. ii9i.

10. Budantsev A. Yu. Photometric determination of compounds in paper matrices using digital imaging technique and transmitted light images // J. Analyt. Chem. 2004. V. 59. P. 703.

11. Горбунова М. О., Кононова А. Ю., Втулкина В. Э. Экстракционное визуально-тестовое и цветометрическое определение хлора в воде с использованием реактивной индикаторной бумаги, импрегнированной метиловым оранжевым // Вода: химия и экология. 2014. № 12. С. 83.

12. Моходоева О. Б., Мясоедова Г. В., Кубракова И. В. Сорбционное концентрирование в комбинированных методах определения благородных металлов // Журн. аналит. химии. 2007. Т. 62. № 7. С. 679.

13. Цизин Г. И. Сорбционное концентрирование микроэлементов в анализе вод и почв / Анал. объектов окруж. среды: Тез. докл. 3 Всерос. конф. "Экоаналитика-98" с междунар. участием, Краснодар, 20-25 сент. 1998. С. 436.

14. Савин С. Б., Дедкова В. П., Швоева О. П. Сорбционно-спектроскопические и тест-методы определения ионов металлов на твердой фазе ионообменных материалов // Успехи химии. 2000. Т. 69 № 3. С. 203.

15. Sato K., Goto T. Determination of nickel(II) and cobalt(II) in an aqueous solution using 4-(2-Pyridylazo)-resorcinol/Capriquat-loaded silica gel // Bunseki kagaku (Яп.) (N J. Jap. Soc. Anal. Chem.). 1998. T. 47. N. 10. P. 735.

16. Jiang N., Chang X., Zheng H., He Q., Hu Z. Selective solid-phase extraction of nickel(II) using a surface-imprinted silica gel sorbent // Anal. Chim. Acta. 2006. V. 577. N. 2. P. 225.

17. Lessi P., Dias Filho N. L., Moreira J. C., Campos J. T. S. Sorption and preconcentration of metal ions on silica gel modified with 2,5-dimercapto-1,3,4- thiadiazole // Anal. Chim. Acta. 1996. V. 327. N. 2. P. 183.

18. Лосев В. Н., Кудрина Ю. В., Трофимчук А. К. Концентрирование и определение палладия с использованием силикагелей, химически модифи-

цированных меркапто- и дисульфидными группами // Журн. аналит. химии. 2003. Т. 58. № 7. С. 692.

19. Кудрина Ю. В. Сорбция платиновых металлов силикагелями, химически модифицированными серу- и серуфосфорсодержащими лигандами, и ее использование в аналитической химии / Автореф. дисс... канд. хим. наук. Томск: Томск. политехн. ун-т, 2005. 21 с.

20. Gokturk G., Delzendeh M., Volkan M. Preconcentration of germanium on mercapto-modified silica gel // Spectrochim. Acta. B. 2000. V. 55. N. 7. P. i063.

21. Blanco R. M., Villanueva M. T., Uria J. E. S., Sanz-Medel A. Field sampling, preconcentration and determination of mercury species in river waters // Anal. Chim. Acta. 2000. V. 4i9. N. 2. P. i37.

22. Bagheri H., Gholami A., Najafi A. Simultaneous preconcentration and specia-tion of iron(II) and iron(III) in water samples by 2-mercaptobenzimidazole-silica gel sorbent and flow injection analysis system // Anal. Chim. Acta. 2000. V. 424. N. 2. P. 233.

23. Трофимчук A. K., Дьяченко H. A., Легенчук A. B., Лосев В. Н. Сорбция благородных металлов на силикагеле с ковалентно связанными с поверхностью дипропилдисульфидными группами // Укр. хим. журн. 2004. Т. 70. № i-2. P. 34.

24. Зайцева Г. Н., Стрелко B. B. Определение бериллия в водах с помощью силикагеля, химически модифицированного аминофосфоновой кислотой // Завод. лаб. 2001. Т. 67. № 8. С. 8.

25. Wu X., Liu P., Pu Q., Su Z. FAAS determination of platinum using an on-line separation and preconcentration system with a polymelamine dendrimer immobilized silica gel // Anal. Lett. 2003. V. 36. N. i0. P. 2229.

26. Морозко C. A., Иванов B. M. Тест-методы в аналитической химии. Иммобилизация 4-(2-пиридилазо)-резорцина (ПАР) и 1-(2-пиридилазо)-2-нафтола (ПАН) на целлюлозах и кремнеземах // Журн. аналит. химии. 1996. Т. 51. № 6. С. 631.

27. Kuznetsova O. V., Ivanov V. M. Separation and simultaneous determination of cobalt and palladium using the method of colorimetry // Abstr. Int. Congr. Anal. Chem., Moscow, June 15-21, 1997. V. 2. P. 104.

28. Лосев B. H., Елсуфьев E. B., Качин C. B. Сорбция комплексов ири-дия(3+) и родия(Ш) с 2,2'-дипиридилом кремнеземами и ее использование в люминесцентном анализе // Вестн. Краснояр. гос. ун-та. Сер. Ес-теств. науки. 2004. № 2. С. 100.

29. Иванов В. М., Кузнецова О. В. Раздельное определение 4-(2-тиазолилазо)резорцинатов никеля, цинка и кобальта в фазе сорбента методом цветометрии // Журн. аналит. химии. 2000. Т. 55. № 9. С. 998.

30. Запорожец О. А., Билоконь С. Л. Визуальный тест-метод определения селена(^), иммобилизованным на кремнеземе индигокармином // Журн. аналит. химии. 2007. Т. 62. № 2. С. 208.

31. Амелин В. Г., Третьяков А. В. Пластины для тонкослойной хроматографии с адсорбционно закрепленными реагентами в химических тест-методах анализа // Журн. аналит. химии. 2005. Т. 60. № 3. С. 291.

32. Ostrovskaya V. M. Test methods for determination of trace metals: using polydentate cellulose / Abstr. Int. Congr. Anal. Chem., Moscow, June 15-21, 1997. T. 1. C. 27.

33. Narin I., Soylak M. Enrichment and determination of nickel(II), cadmium(II), copper(II), cobalt(II) and lead(II) ions in natural waters, table salts, tea and urine samples as pyrrolydine dithiocarbamate chelates by membrane filtration-flame atomic absorption spectrometry combination // Anal. Chim. Acta. 2003. V. 493. N. 2. P. 205.

34. Gazda D. B., Fritz J. S., Porter M. D. Determination of nickel(II) as the nickel dimethylglyoxime complex using colorimetric solid phase extraction // Anal. Chim. Acta. 2004. V. 508. N. 1. P. 53.

35. Писарева В. П., Цизин Г. И., Золотов Ю. А. Фильтры для концентрирования элементов из растворов // Журн. аналит. химии. 2004. Т. 59. № 10. С. 1014.

36. Островская В. М., Маньшев Д. А., Прокопенко О. А., Красный Д. В., Миньков А. В., Бару В. М. Тестирование водных объектов с помощью индикаторных полос с прокачным устройством и рефлектометром эко-тест / Тез. докл. 6 Всероссийской конференции по анализу объектов окружающей среды «Экоаналитика-2006», Самара, 26-30 сент. 2006. С. 230.

37. Починок Т. Б., Сынкова Т. В., Шеховцова Т. Н., Темердашев З. А. Каталитическое тест-определение меди на твердом носителе // Журн. аналит. химии. 2007. Т. 62. № 2. С. 204.

38. Амелин В. Г. Тест-метод с использованием индикаторных бумаг для определения тяжелых металлов в сточных и природных водах // Журн. аналит. химии. 1999. Т. 54. № 6. С. 651.

39. Амелин В. Г. Применение в тест-методах индикаторных бумаг, содержащих малорастворимые комплексы металлов с диэтилдитиокарбамина-том // Журн. аналит. химии. 1999. Т. 54. № 10. С. 1088.

40. Починок Т. Б., Чередник Е. А. Тест-определение ионов Со(2+) по реакции окисления ализаринового красного Б / Тез. докл. Всероссийского симпозиума «Тест-методы химического анализа», Москва, 28-30 нояб. 2001. С. 9/1.

41. Гордеева В. П., Кочелаева Г. А., Иванов В. М., Цизин Г. И. Тест-определение палладия в технологических растворах / Тез. докл. Всероссийского симпозиума «Тест-методы химического анализа», Москва, 2830 ноября 2001. С. 17/1.

42. Хомутова Е. Г., Рысев А. П., Федорина Л. И. Экспресс-тесты для определения родия и рутения на основании каталитических реакций / Тез. докл. Всероссийского симпозиума «Тест-методы химического анализа», Москва, 28-30 нояб. 2001. С. 14/1.

43. Гордеева В. П., Статкус М. А., Сорокина Н. М., Цизин Г. И., Золотов Ю. А. Рентгенофлуоресцентное определение тяжелых металлов в растворах после концентрирования их пирролидиндитиокарбаминатных комплек-

сов на целлюлозных фильтрах // Жури. аналит. химии. 2002. Т. 57. № 8. С. 834.

44. Амелин В. Г. Многокомпонентный анализ жидких сред тест-методом // Журн. аналит. химии. 2002. Т. 57. № 12. С. 1296.

45. Амелин В. Г., Абраменкова О. И. Тест-определение молибдена (VI) с использованием фенилфлуорона, иммобилизованного на целлюлозной ткани // Журн. аналит. химии. 2007. Т. 62. № 12. С. 1316.

46. Амелин В. Г., Абраменкова О. И. 2, 3, 7-Триоксифлуороны, иммобилизованные на целлюлозных матрицах, в тест-методах определения редких элементов // Журн. аналит. химии. 2008. Т. 63. № 11. С. 1217.

47. Амелин В. Г., Абраменкова О. И. Тест-определение титана (IV) и германия (IV) в сточных и природных водах при их совместном присутствии // Журн. аналит. химии. 2008. Т. 63. № 7. С. 768.

48. Амелин В. Г., Третьяков А. В. Ткани из искусственных и натуральных волокон с иммобилизованными реагентами в химических тест-методах анализа // Журн. аналит. химии. 2006. Т. 61. № 4. С. 430.

49. Амелин В. Г. Ди-и триаминотриарилметановые реагенты, иммобилизованные на тканях из искусственных и натуральных волокон, в химических тест-методах анализа // Журн. аналит. химии. 2008. Т. 63. № 3. С. 327.

50. Швоева О. П., Дедкова В. П., Саввин С. Б. Возможности волокнистых ионообменных материалов при определении сульфат-ионов по цветным реакциям бария с органическими реагентами на твердой фазе // Журн. аналит. химии. 2008. Т. 63. № 7. С. 683.

51. Швоева О. П., Дедкова В. П., Саввин С. Б. Определение свинца 4-(2-иридилазо)резорцином после сорбции тиосульфатного комплекса свинца на волокнистом сорбенте, наполненном AB-17 // Журн. аналит. химии. 2001. Т. 56. № 12. С. 1248.

52. Дедкова В. П., Швоева О. П., Саввин С. Б. Тест-метод определения палладия в хлоридных растворах на твердой фазе волокнистого ионообмен-ника // Журн. аналит. химии. 2005. Т. 60. № 1. С. 85.

53. Татьянкина Э. М. Атомно-эмиссионное определение золота, платины и палладия в растворах после сорбционного концентрирования волокнистым комплексообразующим сорбентом тиопан-13 // Журн. аналит. химии. 1996. Т. 51. № 5. С. 498.

54. Швоева О. П., Дедкова В. П., Гитлиц А. Г., Саввин С. Б. Тест-методы для полуколичественного определения тяжелых металлов // Журн. аналит. химии. 1997. Т. 52. № 1. С. 89.

55. Орловская Л. А. Методы концентрирования тяжелых металлов при определении их содержания в природных водах // Вестн. НАН Беларусь. Сер. хим. науки. 2003. № 2. С. 42.

56. Оскотская Э. Р., Басаргин Н. Н., Игнатов Д. Е., Розовский Ю. Г. Предварительное групповое концентрирование меди, кобальта и никеля полимерным хелатным сорбентом в анализе природных вод // Завод. лаб. 1999. Т. 65. № 3. С. 10.

57. Басаргин Н. Н., Кичигин О. В., Розовский Ю. Г. Определение Cu(2+), Co(2+) и Ni(2+) в почве и иле после предварительного концентрирования полимерными хелатными сорбентами // Завод. лаб. 2006. Т. 72. № 4. С. 19.

58. Chang X., Gong B., Su Z., Yang D., Luo X. ICP-OES determination of traces of Ru, Au, V and Ti preconcentrated and separated by a new poly(epoxy-melamine) chelating resin from solutions // Fresenius J. Anal. Chem. i998. V. 360. N. 6. P. 736.

59. Tewari P. K., Singh A. K. Amberlite XAD-7 impregnated with Xylenol Orange: a chelating collector for preconcentration of Cd(II), Co(II), Cu(II), Ni(II), Zn(II) and Fe(III) ions prior to their determination by flame AAS // Fresenius J. Anal. Chem. 2000. V. 367. N. 6. P. 562.

60. Моходоева О. Б., Мясоедова Г. В., Кубракова И. В. Концентрирование благородных металлов комплексообразующим сорбентом ПОЛИОРГС 4 под воздействием микроволнового излучения // Журн. аналит. химии. 2007. Т. 62. № 5. С. 454.

61. Орешкин B. H., Цизин Г. И., Золотов Ю. А. Сорбционно-атомно-абсорбционное определение следов элементов в природных водах с динамическим концентрированием в электротермических атомизаторах // Журн. аналит. химии. 2002. Т. 57. № 9. С. 923.

62. Kolev S. D., Sakai Y., Cattrall R. W., Paimin R., Potter I. D. Theoretical and experimental study of palladium(II) extraction from hydrochloric acid solutions into Aliquat 336/PVC membranes // Anal. Chim. Acta. 2000. V. 413. N. 1-2. P. 241.

63. Терлецкая A. B., Богословская T. A. Определение кобальта с 1-(2- пири-дилазо)-нафтолом-2 методом твердофазной фотометрии с мембранной фильтрацией // Химия и технол. воды. 1998. Т. 20. № 4. С. 380.

64. Capitan-Vallvey L. F., Fern1andez Ramos M. D., Alvarez de Cienfuegos-Galvez P. Optical test strip for calcium determination based on a neutral ionophore // Anal. Chim. Acta. 2002. V. 451. N. 2. P. 231.

65. Gupta V. K., Singh A. K., Mehtab S., Gupta B. Cobalt(II)-selective PVC membrane based on a Schiff base complex of N,N'-bis (salicylidene)-3,4-diaminotoluene // Anal. Chim. Acta. 2006. V. 566. N. 1. P. 5.

66. Гурьева Р. Ф., Саввин С. Б. Концентрирование благородных металлов в виде комплексов с органическими реагентами на полимерном носителе и последующее определение их в твердой фазе // Журн. аналит. химии. 2000. Т. 55. № 3. С. 280.

67. Гавриленко Н. А., Мохова О. В. Сорбционно-спектрофотометрическое определение железа (II, III) с использованием органических реагентов, иммобилизованных в полиметакрилатную матрицу // Журн. аналит. химии. 2008. Т. 63. № 11. С. 1141.

68. Дмитриенко С. Г., Алов Н. В., Осколок К. В. Рентгенофлуоресцентное определение металлов на пенополиуретановых сорбентах / Анализ объектов окружающей среды: Тез. докл. 4-й Всерос. конф. "Экоаналитика-2000" с междунар. участием, Краснодар, 17-23 сент. 2000. С. 292.

69. Moawed E. A. Preparation of novel ion exchange polyurethane foam and its application for separation and determination of palladium in environmental samples // Anal. Chim. Acta. 2006. V. 580. N. 2. P. 263.

70. Agarwal S., Mathur S. P. Photometric determination of cobalt(II) by adsorption of its 1-allyl-3-(5-chloropyridyl)thiourea complex on polyurethane foam // Indian J. Chem. A. 2001. V. 40. N. 5. P. 544.

71. El-Shahat M. F., Moawed E. A., Farag A. B. Chemical enrichment and separation of uranyl ions in aqueous media using novel polyurethane foam chemically grafted with different basic dyestuff sorbents // Talanta. 2007. V. 71. N. 1. P. 236.

72. Chaplenko A. A., Monogarova O. V., Oskolok K. V. Colorimetry and indirect x-ray fluorescence determination of active ingredients in tetracycline hydro-chloride drug and injection solution of b12 vitamin using of polyurethane foam sorbents // Iraqi Journal of Pharmaceutical Sciences. 2017. V. 26, № 2. P. 7.

73. Золотов Ю.А., Иванов В.М., Амелин В.Г. Химические тест методы анализа. М.: Едиториал УРСС, 2002. 304 с.

74. Rose A. Vision: human and electronic. Springer Science & Business Media, 2013.195 p.

75. Апяри В. В., Горбунова М. В., Исаченко А. И. Использование бытовых цветорегистрирующих устройств в количественном химическом анализе // Журн. аналит. химии. 2017. Т. 72. № 11. С. 963.

76. Abbaspour A., Khajehzadeh A. End point detection of precipitation titration by scanometry method without using indicator // Anal. Methods. 2012. V. 4. P. 923.

77. Feng L., Li H., Li X., Chen L., Shen Z., Guan Y. Colorimetric sensing of anions in water using ratiometric indicator-displacement assay // Anal. Chim. Acta. 2012. V. 743. P. 1.

78. Feng L., Zhang Y., Wen L., Shen Z., Guan Y. Colorimetric determination of copper(II) ions by filtration on sol-gel membrane doped with diphenylcarbazide // Talanta. 2011. V. 84. P. 913.

79. Mentele M. M., Cunningham J., Koehler K., Volckens J., Henry C. S. Micro-fluidic paper-based analytical device for particulate metals // Anal. Chem. 2012. V. 84. P. 4474.

80. Feng L., Zhang Y., Wen L.Y., Chen L., Shen Z., Guan Y. F. Colorimetric fil-trations of metal chelate precipitations for the quantitative determination of nickel(II) and lead(II) // Analyst. 2011. V. 136. P. 4197.

81. Paciornik S., Yallouz A. V., Campos R. C., Gannerman D. Scanner image analysis in the quantification of mercuryusing spot-tests // J. Braz. Chem. Soc. 2006. V. 17. P. 156.

82. Cantrell K., Erenas M. M., Orbe-Paya I., Capitan-Vallvey L. F. Use of the Hue parameter of the Hue, saturation, value color space as a quantitative analytical parameter for bitonal optical sensors // Anal. Chem. 2010. V. 82. P. 531.

83. Erenas M. M., Pineiro O., Pegalajar M. C., Cuellar M.P., de Orbe Paya I., Capitan-Vallvey L. F. A surface fit approach with a disposable optical tongue for alkaline ion analysis // Anal. Chim. Acta. 2011. V. 694. P. 128.

84. Erenas M. M., Pegalajar M. C., Cuellar M. P., de Orbe Paya I., Capitan-Vallvey L. F. Disposable optical tongue for alkaline ion analysis // Sens. Actuators B. 2011. V. 156. P. 976.

85. Shokrollahi A., Shokrollahi N. Determination of Mn ion by solution scanometry as a new, simple and inexpensive method // Quim. Nova. 2014. V. 37. P. 1589.

86. Palacios M. A., Wang Z., Montes V. A., Zyryanov G. V., Hausch B. J., Jursikova K., Anzenbacher J. Hydroxyquinolines with extended fluorophores:

arrays for turn-on and ratiometric sensing of cations // Chem. Commun. 2007. V. 36. P. 3708.

87. Ariza-Avidad M., Cuellar M. P., Salinas-Castillo A., Pegalajar M. C., Vukovic J., Capitan-Vallvey L. F. Feasibility of the use of disposable optical tongue based on neural networks for heavy metal identification and determination // Anal. Chim. Acta. 2013. V. 783. P. 56.

88. Soldat D. J., Barak P., Lepore B. J. Microscale colorimetric analysis using a desktop scanner and automated digital image analysis // J. Chem. Educ. 2009. V. 86. P. 617.

89. Klasner S., Price A., Hoeman K., Wilson R., Bell K., Culbertson C. Paper-based microfluidic devices for analysis of clinically relevant analytes present in urine and saliva // Anal. Bioanal. Chem. 2010. V. 397. P. 1821.

90. Jayawardane B. M., Wei S., McKelvie I. D., Kolev S. D. Microfluidic paper-based analytical device for the determination of nitrite and nitrate // Anal. Chem. 2014. V. 86. P. 7274.

91. Abbaspour A., Mirahmadi E., Khajehzadeh A. Disposable sensor for quantitative determination of hydrazine in water and biological sample // Anal. Methods. 2010. V. 2. P. 349.

92. Maejima K., Tomikawa S., Suzuki K., Citterio D. Inkjet printing: an integrated and green chemical approach to microfluidic paper-based analytical devices // RSC Adv. 2013. V. 3. P. 9258.

93. Sen A., Albarella J. D., Carey J. R., Kim P., McNamara W. B. Low-cost col-orimetric sensor for the quantitative detection of gaseous hydrogen sulfide // Sensors and Actuators B: Chemical. 2008. V. 134. P. 234.

94. Davis B. W., Burris A. J., Niamnont N., Hare C. D., Chen C. Y., Sukwattanasinitt M., Cheng Q. Dual-mode optical sensing of organic vapors and proteins with polydiacetylene (PDA)-embedded electrospun nanofibers // Langmuir. 2014. V. 30. P. 9616.

95. Kompany-Zareh M., Mirzaei S. Genetic algorithmbased method for selecting conditions in multivariate determination of povidone-iodine using hand scanner // Anal. Chim. Acta. 2004. V. 521. P. 231.

96. Song Y., Gyarmati P., Araujo A. C., Lundeberg J., Brumer H., Stahl P. L. Visual detection of DNA on paper chips // Anal. Chem. 2014. V. 86. P. 1575.

97. Ornatska M., Sharpe E., Andreescu D., Andreescu S. Paper bioassay based on ceria nanoparticles as colorimetric probes // Anal. Chem. 2011. V. 83. P. 4273.

98. Yang X., Forouzan O., Brown T. P., Shevkoplyas S. S. Integrated separation of blood plasma from whole blood for microfluidic paper-based analytical devices // Lab Chip. 2012. V. 12. P. 274.

99. Maattanen A., Fors D., Wang S., Valtakari D., Ihalainen P., Peltonen J. Paper-based planar reaction arrays for printed diagnostics // Sensors and Actuators B: Chemical. 2011. V. 160. P. 1404.

100. Cassano C., Fan Z. H. Laminated paper-based analytical devices (LPAD): fabrication, characterization, and assays // Microfluid. Nanofluid. 2013. V. 15. P. 173.

101. Yang X., Piety N. Z., Vignes S. M., Benton M. S., Kanter J., Shevkoplyas S. S. Simple paper-based test for measuring blood hemoglobin concentration in resource-limited settings // Clin. Chem. 2013. V. 59. P. 1506.

102. Qian S., Lin H. A colorimetric indicator-displacement assay array for selective detection and identification of biological thiols // Anal. Bioanal. Chem. 2014. V. 406. P. 1903.

103. Abbaspour A., Valizadeh H., Khajehzadeh A. A simple, fast and cost effective method for detection and determination of dopamine in bovine serum // Anal. Methods. 2011. V. 3. P. 1405.

104. Shokrollahi A., Roozestan T. CPE-Scanometry as a new technique for the determination of dyes: application for the determination of fast green FCF dye and comparison with spectrophotometric results // Anal. Methods. 2013. V. 5. P. 4824.

105. Sun J. P., Hou C. Y., Feng J., Wang X. Determination of the protein content in rice by the digital chromatic method // J. Food Qual. 2008. V. 31. P. 250.

106. Abe K., Suzuki K., Citterio D. Inkjet-printed microfluidic multianalyte chemical sensing paper // Anal. Chem. 2008. V. 80. P. 6928.

107. Shokrollahi A., Abbaspour A., Azami Ardekani Z., Malekhosseini Z., Alizadeh A. CPE-paptode as a new technique for determination of dyes: application for determination of acid red 151 // Anal. Methods. 2012. V. 4. P. 502.

108. Abbaspour A., Khajehzadeh A., Noori A. A simple and selective sensor for the determination of ascorbic acid in vitamin C tablets based on paptode // Anal. Sci. 2008. V. 24. P. 721.

109. Lin H., Jang M., Suslick K. S. Preoxidation for colorimetric sensor array detection of VOCs // J. Am. Chem. Soc. 2011. V. 133. P. 16786.

110. Shishkin Yu. L., Dmitrienko S. G., Medvedeva O. M., Badakova S. A., Pyatkova L. N. Use of a scanner and digital image-processing software for the quantification of adsorbed substances // J. Analyt. Chem. 2004. V. 59. P.102.

111. Егоров В. М. Ионные жидкости для экстракции и создания химических сенсоров. Автореф. дис. ... канд. хим. наук. Москва: МГУ, 2008. 26 с.

112. Рудакова Л. В., Романова М. М., Хрипушин В. В., Рудаков О. Б. Анализ возможностей определения нитритов в моче классическим методом Грисса и с применением цифровых технологий // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2007. Т. 6. № 4. С. 1015.

113. Coskun A. F., Wong J., Khodadadi D., Nagi R., Tey A., Ozcan A. A personalized food allergen testing platform on a cellphone // Lab Chip. 2013. V. 13. P. 636.

114. Sakaue H., Ozaki T., Ishikawa H. Global oxygen detection in water using luminescent probe on anodized aluminum // Sensors (Basel). 2009. V. 9. P. 4151.

115. Lee D., Chou W. P., Yeh S. H., Chen P. J., Chen P. H. DNA detection using commercial mobile phones // Biosens. Bioelectron. 2011. V. 26. P. 4349.

116. Askim J. R., Mahmoudi M., Suslick K. S. Optical sensor arrays for chemical sensing: the optoelectronic nose // Chem. Soc. Rev. 20i3. V. 42. P. 8649.

117. Lopez-Molinero A., Tejedor Cubero V., Domingo Irigoyen R., Sipiera Piazuelo D. Feasibility of digital image colorimetry-application for water calcium hardness determination // Talanta. 20i3. V. i03. P. 236.

118. Lopez-Molinero A., Linan D., Sipiera D., Falcon R. Chemometric interpretation of digital image colorimetry. Application for titanium determination in plastics // Microchem. J. 20i0. V. 96. P. 380.

119. Ibraheem N. A. Understanding color models: a review // ARPN Journal of science and technology. 20i2. V. 2. N. 3. P. 265.

120. Краски, покрытия и растворители / под ред. Д. Стойе, В. Фрейтаг; пер. с англ. Э.Ф. Ицко. СПб.: Профессия, 2007. 528 с.

121. Yetisen A. K. A smartphone algorithm with inter-phone repeatability for the analysis of colorimetric tests // Sensors and Actuators B: Chemical. 20i4. V. i96. P. i56.

122. Meng X. On-site chip-based colorimetric quantitation of organophosphorus pesticides using an office scanner // Sensors and Actuators B: Chemical. 20i5. V. 2i5. P. 577.

123. Krauss S. T., Holt V. C., Landers J. P. Simple reagent storage in polyester-paper hybrid microdevices for colorimetric detection // Sensors and Actuators B: Chemical. 20i7. V. 246. P. 740.

124. Hirayama E., Sugiyama T., Hisamoto H., Suzuki K. Visual and colorimetric lithium ion sensing based on digital color analysis // Analytical chemistry. 2000. V. 72. N. 3. P. 465.

125. Gonnet J. F. Colour effects of co-pigmentation of anthocyanins revisited // Food Chemistry. i998. V. 63. N. 3. P. 409.

126. De Morais C. L. M., de Lima K. M. G. Determination and analytical validation of creatinine content in serum using image analysis by multivariate transfer calibration procedures // Analytical Methods. 20i5. V. 7. N. i6. P. 6904.

127. Solana-Altabella A., Sanchez-Iranzo M. H., Bueso-Bordils J. I., Lahuerta-Zamora L., Mellado-Romero A. M. Computer vision-based analytical chemistry applied to determining iron in commercial pharmaceutical formulations // Talanta. 2018. V. 188. P. 349.

128. Koenig M. H., Yi E. P., Sandridge M. J., Mathew A. S., Demas, J. N. "Open-box" approach to measuring fluorescence quenching using an iPad screen and digital SLR camera // Journal of Chemical Education. 2014. V. 92. N. 2. P. 310.

129. Chen Y., Zilberman Y., Mostafalu P., Sonkusale S. R. Paper based platform for colorimetric sensing of dissolved NH3 and CO2 // Biosens. Bioelectron. 2015. V. 67. P. 477.

130. Lin B., Yu Y., Cao Y., Guo M., Zhu D., Dai, J., Zheng M. Point-of-care testing for streptomycin based on aptamer recognizing and digital image colorimetry by smartphone // Biosens. Bioelectron. 2018. V. 100. P. 482.

131. Wong J. X. H., Liu F. S. F., Yu H. Z. Mobile app-based quantitative scanometric analysis // Anal. chem. 2014. V. 86. N. 24. P. 11966.

132. Minamisawa R. A., Santos L. E. R., Parada M. A., Daghastanli K. R. P., Ciancaglini P., De Almeida A. Digital image analysis to standardize a photometric method in colorimetric quantification // Instrum. Sci. Technol. 2008. V. 36. P. 97.

133. Zamora L. L., Lopez P. A., Fos G. M. A., Algarra R. M. N. Romero A. M. M., Calatayud J. M. N. Quantitative colorimetric-imaging analysis of nickel in iron meteorites // Talanta. 2011. V. 83. P. 1575.

134. Apyari V. V., Dmitrienko S. G. Using a digital camera and computer data processing for the determination of organic substances with diazotized polyurethane foams // J. Analyt. Chem. 2008. V. 63. P. 530.

135. Zhang C., Bailey D. P., Suslick K. S. Colorimetric sensor arrays for the analysis of beers: A feasibility study // J. Agric. Food Chem. 2006. V. 54. N. 14. P. 4925.

136. Zhang C., Suslick K. S. A colorimetric sensor array for organics in water // J. Am. Chem. Soc. 2005. V. 127. N. 33. P. 11548.

137. Johnke H. Detecting concentration of analytes with DETECHIP: a molecular sensing array // J. Sens. Technol. 2013. V. 3. N. 3. P. 151.

138. Smith A. Improved image analysis of DETECHIP® allows for increased specificity in drug discrimination // J. Forens. Research. 2012. V. 3. N. 8. P. 161.

139. Okuom M. O., Holmes A. E. Developing a color-based molecular sensing device: DETECHIP® // Sensors & Transducers. 2014. V. 183. N. 12. P. 30.

140. Feng L., Musto C. J., Kemling J. W., Lim S. H., Zhong W., Suslick K. S. Colorimetric sensor array for determination and identification of toxic industrial chemicals // Anal. Chem. 2010. V. 82. N. 22. P. 9433.

141. Lin H., Suslick K. S. A colorimetric sensor array for detection of triacetone triperoxide vapor // J. Amer. Chem. Soc. 2010. V. 132. N. 44. P. 15519.

142. Suslick B. A., Feng L., Suslick K. S. Discrimination of complex mixtures by a colorimetric sensor array: coffee aromas // Anal. Chem. 2010. V. 82. V. 5. P. 2067.

143. Carey J. R., Suslick K. S., Hulkower K. I., Imlay J. A., Imlay K. R. C., Ingison C. K., Ponder J. B., Sen A., Wittrig A. E. Rapid identification of bacteria with a disposable colorimetric sensing array // J. Am. Chem. Soc. 2011. V. 133. N. 19. P. 7571.

144. Goodey A. Development of multianalyte sensor arrays composed of chemically derivatized polymeric microspheres localized in micromachined cavities // J. Am. Chem. Soc. 2001. V. 123. N. 11. P. 2559.

145. Государственная Фармакопея Российской Федерации. XII издание. М.: Научный центр экспертизы средств медицинского применения, 2008. 696 с.

146. Государственная Фармакопея Российской Федерации. XIII издание. ОФС.1.2.1.0006.15 Степень окраски жидкостей.

147. Ait Errayess S., Idrissi L., Amine A. Smartphone-based colorimetric determination of sulfadiazine and sulfasalazine in pharmaceutical and veterinary formulations //Instrument. Sci. Techn.. 2018. V. 46. №. 6. P. 656..

148. Хрипушин В. В., Рудакова Л. В., Рудаков О. Б., Байдичева О. В. Цвето-метрические методики определения цветного числа растительных масел. // Завод. Лаб. 2008. Т. 74. № 5. С. 9.

149. Сарычева И. Н. Люминесцентные свойства реставрационных материалов. // Журн. Практ. Теор. Мед. 2008. Т. 6. № 1. С. 88.

150. Саввин П. Н., Комарова Е. В., Болотов В. М., Шичкина Е. С. Исследование натуральных каротиноидно-антоциановых красителей // Химия раст. сырья. 2010. № 4. С.135.

151. Погоцкая А. А., Бузук Г. Н. Применение сканера и компьютерных программ цифровой обработки изображений для количественного определения алкалоидов в листьях маклейи сердцевидной // Вестн. Фарм. 2009. Т. 4. № 46. С. 32.

152. Калинкина С. П., Казакова А. А., Суханов П. Т., Ильин А. Н. Визуальные и цветометрические экспресс-способы суммарного определения дубильных веществ в растительном сырье. // Вестн. ВГУИТ. 2016. № 2. С. 223.

153. Niemirich A., Petrusha O., Vasheka O., Myndrul N. Exploring the color of plant powders using computer colorimetry // East. Eur. J. Enter. Tech. 2016. P.18.

154. Grudpan K., Kolev S. D., Lapanantnopakhun S., McKelvie I. D., Wongwilai W. Applications of everyday IT and communications devices in modern analytical chemistry: a review // Talanta. 2015. N. 136. P. 84.

155. Oskolok K. V., Shults E. V., Monogarova O. V., Chaplenko A. A. Optical molecular analysis using office flatbed photo scanner: New approaches and solutions // Talanta. 2018. V. 178. P. 377.

156. Valous N. A., Mendoza F., Sun D. W., Allen P. Colour calibration of a laboratory computer vision system for quality evaluation of pre-sliced hams // Meat Sci. 2009. V. 8i. N. i. P. i32.

157. Ткачук В. А., Малиновская К. И. Быстрый и высокочувствительный метод количественного определения карнозина и анзерина в тканях животных // Вопр. мед. химии. 1977. Т. 23. С. 127.

158. Taha E. A., Salama N. N., Fattah L. E. S. A. Spectrofluorimetric and spectro-photometric stability-indicating methods for determination of some oxicams using 7-chloro-4-nitrobenz-2-oxa-i, 3-diazole (NBD-Cl) //Chem. pharm. bull. 2006. V. 54. N. 5. P. 653.

159. Masawat P., Harfield A., Namwong A. An iPhone-based digital image colorimeter for detecting tetracycline in milk // Food ^em. 2015. V. i84. P. 23.

160. Ушаков Е. Н., Алфимов М. В., Громов С. П. Принципы дизайна оптических молекулярных сенсоров и фотоуправляемых рецепторов на основе краун-эфиров // Усп. Хим. 2008. Т. 77. № 1. С. 39.

161. Общая фармакопейная статья 1.1.0012.15. Валидация аналитических методик. Государственная фармакопея Российской Федерации. XIV изд. Т. I. М.; 2018.

162. Kangas M. J., Burks R. M., Atwater J., Lukowicz R. M., Garver B., Holmes A. E. The identification of seven chemical warfare mimics using a colorimet-ric array// Journ. Chemometrics. 20i8. V. 32. P. i.