Применение методов множественной линейной регрессии и проекции на латентные структуры в спектрофотометрическом анализе многокомпонентных смесей: лекарственных и витаминных препаратов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 02.00.02, кандидат химических наук Шелпакова, Анна Сергеевна

• Шелпакова, Анна Сергеевна
• кандидат химических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат химических наук Шелпакова, Анна Сергеевна

Введение.

Глава 1. Применение хемометрических алгоритмов в анализе смесей.

1.1. Хемометрические алгоритмы.

1.2. Применение хемометрических алгоритмов в спектроскопических методах

1.2.1. Атомная спектроскопия.

1.2.2. Молекулярная спектроскопия в УФ, видимой и ИК - областях.

1.2.2.1. Спектрофотометрия в УФ и видимой области.

1.2.2.2. ИК - спектроскопия.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Применение методов множественной линейной регрессии и проекции на латентные структуры в спектрофотометрическом анализе многокомпонентных смесей: лекарственных и витаминных препаратов»

Актуальность темы. Хемометрические алгоритмы, разработанные математиками в конце XX в. и реализуемые с помощью компьютеров, позволяют существенно расширить возможности известных аналитических методов и повысить их эффективность. Такие хемометрические алгоритмы как метод множественной линейной регрессии (МЛР) и метод проекции на латентные структуры (ПЛС) успешно применяются для обработки спектральных данных; это позволяет быстро анализировать реальные объекты (многокомпонентные смеси) даже при полном наложении спектров поглощения аналитов. Этот подход особенно перспективен и экономически выгоден в случае массового анализа однотипных проб, имеющих номинальный составу например, фармацевтических препаратов. В экспрессных методиках, позволяющих раздельно и одновременно определять содержание нескольких аналитов, заинтересованы не только заводские лаборатории, но и различные контролирующие организации, так как объем поступающей* на рынок 1 фармацевтической продукции непрерывно растет, и немалая часть этой продукции не соответствует заявленному составу.

Известно, что < для анализа лекарственных и витаминных препаратов можно применять относительно простые алгоритмы - метод Фирордта и метод множественной линейной регрессии в варианте прямой градуировки (МЛР-1). Однако в ряде случаев (анализ неаддитивных смесей, одновременное определение макро- и микрокомпонентов, одновременное определение 5-6 аналитов, присутствие посторонних веществ) эти алгоритмы не обеспечивают требуемой точности результатов. Необходимо переходить к использованию более мощных хемометрических алгоритмов - методу множественной линейной регрессии в варианте непрямой градуировки (МЛР-2) и методу проекции на латентные структуры (ПЛС). Широкому и эффективному применению данных алгоритмов в спектрофотометрическом анализе препятствует недостаточная изученность их аналитических возможностей. Так, эффективность применения этих алгоритмов и точность соответствующих методик анализа в значительной мере зависят от того, какие исходные данные (обучающие выборки) использовать для построения градуировочных моделей. Это длительная и трудоемкая процедура, нуждающаяся в теоретически обоснованных рекомендациях. Особенно важно правильно сформировать обучающую, выборку и построить адекватную градуировочную модель для анализа неаддитивных смесей. Тем не менее, в литературе практически нет публикаций, посвященных формированию обучающих выборок оптимального состава. Необходимы специальные исследования в данной области, направленные одновременно на повышение точности анализа и на снижение объема исходных данных, необходимых для построения адекватной градуировки.

Цель и задачи исследования. Цель данной работы — создание оптимальных способов формирования обучающих выборок при использовании методов МЛР (в, варианте непрямой градуировки) и ПЛС в спектрофотометрическом анализе многокомпонентных смесей, имеющих номинальный состав (лекарственные и витаминные препараты).

В ходе исследований необходимо было решить следующие задачи.

1. Разработать алгоритмы формирования обучающих выборок для вычисления регрессионных коэффициентов (МЛР-2) и для построения многомерных градуировок методом ПЛС. Определить количественный состав и оптимальный объем обучающих выборок, обеспечивающий заданную точность анализа.

2. Выбрать оптимальные условия для применения алгоритмов МЛР-2 и ПЛС в спектрофотометрическом анализе лекарственных и поливитаминных препаратов (выбор спектральных диапазонов, шаг регистрации спектров).

3. Сравнить результаты, полученные для одних и тех же объектов методами МЛР-2 и ПЛС, выяснить применимость этих методов для анализа неаддитивных смесей.

4. Разработать экспрессные методики анализа реальных лекарственных и поливитаминных препаратов с использованием оптимизированных алгоритмов МЛР-2 и ПЛС.

Объекты исследования. При изучении аналитических возможностей хемометрических алгоритмов .использовались модельные смеси лекарственных веществ или витаминов (водные растворы, содержащие п аналитов -индивидуальных органических соединений). Состав модельных смесей был известен и близок к составу некоторых лекарственных препаратов (п = 2 - 4) или поливитаминных препаратов {п — 4 - 6). При проверке разработанных методик эти препараты служили объектами анализа.

Научная; новизна.

1. Предложен,, теоретически обоснован и программно реализован, новый подход к формированию обучающих выборок для метода' МЛР в варианте непрямой градуировки, основанный на минимизации функционала; характеризующего суммарную случайную погрешность результатов:

2. Впервые изучена связь правильности и воспроизводимости методик спектрофотометрического анализа многокомпонентных смесей, имеющих номинальный, состав, с объемом обучающей выборки и разными принципами ее формирования.

3. Определено необходимое и достаточное число модельных смесей (оптимальный объем обучающей выборки) для обеспечения* максимально возможной точности анализа смесей по методу ПЛС.

Практическая значимость работы. Разработано 7 экспрессных^ методик спектрофотометрического анализа лекарственных и поливитаминных препаратов, основанных на применении алгоритмов МЛР-2 или ПЛС. По каждому аналиту разработанные методики характеризуются относительными погрешностями, не превышающими 5-7% отн., величиной относительного стандартного отклонения, не большей 0,05. Методики анализа препаратов «Кофицил-плюс» и «Папазол» прошли государственную метрологическую аттестацию и подготовлены к использованию в контрольно-аналитических лабораториях.

Положения, выносимые на защиту.

1. Принцип формирования обучающих выборок для вычисления регрессионных коэффициентов (метод МЛР-2), позволяющий ограничить их объем до 2п.

2. Принцип формирования небольших по объему обучающих выборок, предназначенных для построения многомерных градуировок (метод ПЛС). Связь оптимального объема выборки с числом определяемых компонёнтов.

3. Возможность использования методов MJIP-2 и ПЛС для спектрофотометрического анализа неаддитивных смесей, а также смесей, содержащих посторонние (неопределяемые) вещества.

4. Методики анализа лекарственных и поливитаминных препаратов с применением методов МЛР12 и ПЛС.

Апробация работы. Основные результаты работы доложены, на VIII. Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (Новосибирск, 2007), на Всероссийских научных конференциях «Химия под знаком Сигма: исследования, инновации, технологии» (Омск, 2008, 2010), VIII научной конференции «Аналитика Сибири и Дальнего Востока» (Томск, 2008), на VI и VII международных симпозиумах по хемометрике (Winter Symposium on Chemometrics «Modern Methods of Data Analysis», Казань, 2008; Санкт-Петербург, 2010), на Международном форуме «Аналитика и Аналитики» (Воронеж, 2008), на III Всероссийской конференции «Аналитика России» (Краснодар, 2009), на I Всероссийской конференции «Современные методы химико-аналитического контроля фармацевтической продукции» (Москва, 2009), на VII Международной конференции студентов и молодых ученых «Перспективы развития фундаментальных наук» (Томск, 2010) и на Съезде аналитиков России (Москва, 2010).

Тематика работы зарегистрирована во ВНТИЦентре (№ ГР 01.200.2 04679), исследования выполнялись при финансовой поддержке Министерства науки и образования РФ (единый заказ-наряд, госконтракт П-1103).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 20 работ в виде статей и тезисов докладов, в том числе 2 статьи в научных журналах, входящих в перечень ВАК.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, выводов, списка литературы (173 наименования) и 5-ти приложений. Работа изложена на 162 страницах текста, содержит 15 рисунков, 42 таблицы. Во введении обоснована актуальность выполняемой работы, сформулированы цель и задачи исследования, указана научная новизна и практическая значимость полученных результатов. Первая глава посвящена обзору литературы, в котором представлены некоторые теоретические аспекты хемометрики и ее практическое применение в различных методах анализа, в частности, в спектрофотометрии. Во второй главе описаны объекты исследования и методика эксперимента, здесь же приведены результаты применения метода МЛР (в вариантах прямой и непрямой градуировок) к анализу аддитивных и неаддитивных модельных смесей. В третьей главе обсуждаются принципы формирования обучающих выборок для метода ПЛС, а также результаты анализа модельных 2-6-компонентных смесей с применением предложенных способов формирования обучающих выборок. В четвертой главе описаны методики анализа лекарственных и витаминных препаратов, разработанные с учетом результатов, полученных на модельных смесях аналогичного состава. Приведены метрологические характеристики аттестованных методик.

Заключение диссертации по теме «Аналитическая химия», Шелпакова, Анна Сергеевна

Выводы:

1. В спектрофотометрическом анализе неразделенных смесей с применением метода множественной линейной регрессии (МЛР) предпочтительнее использовать вариант непрямой градуировки. Предложенный алгоритм формирования обучающих выборок (ОВ), учитывающий уровень случайных погрешностей, позволяет ограничить число стандартных смесей интервалом от п до 2п, где п - число аналитов (п < 5). Вычисленные регрессионные коэффициенты позволяют определять аналиты с погрешностями, не превышающими 3-5% отн. даже при неаддитивном светопоглощении и в присутствии посторонних компонентов.

2. В спектрофотометрическом анализе смесей с применением метода проекции на латентные структуры (ПЛС) способ формирования ОВ влияет на точность определения компонентов. Обучающие выборки желательно формировать с учетом номинального состава объектов анализа, обязательно включая в ОВ смесь,номинального состава.

3. Для определения п> компонентов методом ПЛС необходимо и достаточно использовать обучающие выборки, содержащие 2п + 1 модельную смесь. Дальнейшее увеличение числа смесей не приводит к достоверному снижению погрешностей анализа. В оптимальных случаях погрешности определения аналитов даже в неаддитивных 5-6-компонентных смесях могут составлять 12 % отн:, при этом анализ выполняется в одном спектральном диапазоне, без дополнительной его оптимизации.

4. Разработаны экспрессные спектрофотометрические методики анализа лекарственных и поливитаминных препаратов с применением методов МЛР и ПЛС, характеризующиеся относительными погрешностями, не превосходящими 5-7% отн. для каждого аналита. Ограничение объема ОВ минимально необходимым числом модельных смесей позволяет получить адекватную градуировку для проб заданного типа всего за один рабочий день. Время выполнения анализа одной пробы с использованием готовой модели не превышает 30 минут.

Список литературы диссертационного исследования кандидат химических наук Шелпакова, Анна Сергеевна, 2010 год

1. Аналитическая химия. Проблемы и подходы : в 2 т. Т. 2 : Пер. с англ. / Р. Кельнер, Ж.-М. Мерме, М. Отте. - М. : «Мир» : ООО «Издательство ACT», 2004.

2. Эсбенсен, К. Анализ многомерных данных / Ким Эсбенсен. — Черноголовка : ИПХФ РАН, 2005. 158 с.

3. Шараф, М. А. Хемометрика / М. А. Шараф, Д. Л. Иллмен, Б. Р. Ковальски. Пер. с англ. Л. : Химия, 1989. - 272 с.

4. Родионова, О. Е. Хемометрика в аналитической химии / О. Е. Родионова, А. Л. Померанцев // Доступно на [e-mail].

5. Что такое хемометрика? // Доступно на http://w\vw.chemometrics.m.

6. Rasmus, В. Multivariate calibration. What is in chemometrics for the analytical chemist? /Bro Rasmus // Anal. chim. acta. 2003. - V. 500. - P. 185-194.

7. Brereton, R. Introduction to multivariate calibration in analytical chemistry / Richard Brereton // The Analyst. 2000. - V. 125. - P. 2125 - 2154.

8. Feudale, R. N. Transfer of multivariate calibration models: a review / R. N. Feudale, N. A. Woody, H. Tan, A. J. Myles, S. D. Brown, J. Ferré // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2002. - V. 64. -1. 2. - P. 181-192.

9. Власов, Ю.Р. Мультисенсорные системы типа электронный язык новые возможности создания и применения химических сенсоров / Ю. Г. Власов, А. Г. Легин, А. М. Рудницкая // Успехи химии. - 2006. - №75 (2). - С. 141-150.

10. Ciosek, P. Miniaturized electronic tongue with an integrated reference microelectrode for the recognition of milk samples / P. Ciosek, W. Wrorblewski // Talanta. 2008. - V. 76. - P. 548-556.

11. Olsson, J. Determination of detergents in washing machine wastewater with a voltammetric electronic tongue / J. Olsson, P. Ivarsson, F. Winquist // Talanta. -2008.-V. 76.-P. 91-95.

12. Lvova, L. Electronic tongue based on an array of metallic potentiometric sensors / L. Lvova, E. Martinelli, E. Mazzone, A. Pede, R. Paolesse, C. Di Natale, A. D'Amico // Talanta. 2006. - V. 70. - P. 833-839.

13. Lvova, L. Clinical analysis of human urine by means of potentiometric Electronic tongue / L. Lvovaa, E. Martinellic, F. Dinic, A. Bergaminid, R. Paolessea, C. Di Natale, A. D'Amico // Talanta. 2009. - V. 77. - P. 1097-1104.

14. Esbensen, К. Н. Foreword — Chemometrics in Russia: The first five-year plan fulfilled / Kim H. Esbensen, O. Y. Rodionova. // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2007. - № 88. - P 1-2.

15. Hopke, Philip K. The evolution of chemometrics / Philip K. Hopke // Anal, chim. acta. 2003. -V. 500. - № 1-2. - P. 65-377.

16. Juan, A. Chemometrics applied to unravel multicomponent processes and mixtures. Revisiting latest trends in multivariate resolution / A. de Juan, R. Tauler // Analytica Chimica Acta. 2003. - V. 500. - P. 195-210.

17. Родионова, О. E. Хемометрика: достижения и перспективы / О. Е. Родионова, А. Л. Померанцев // Успехи химии. 2006. - №75. - С. 302-315.

18. Marini, F. Supervised pattern recognition to discriminate the geographical origin of rice bran oils: a first study / F. Marini, F. Balestrieri, R. Bucci, A. L. Magm, D. Marini // Microchem. J. 2003. - V. 74. - P. 239-248.

19. Marini, F. Artificial neural networks in food analysis: trends and perspectives. A review/F. Marini//Anal. Chim. Acta. 2009. - Y. 635.-P. 121-131.

20. Mutihac, L. Mining in chemometrics / L. Mutihac, R. Mutihac. // Anal. Chim. Acta. -2008.-V. 612.-P. 1-18.

21. Geladi, P. Chemometrics in spectroscopy. Part 1. Classical chemometrics. / P. Geladi // Spectrochim. acta. B. 2003. - V. 58. - № 5. - P. 767-782.

22. Вершинин, В. И. Определение суммарных содержаний парафинов и аренов по светопоглащению бензинов в ближней ИК-области / В. И. Вершинин,

23. Е. В. Коптева, В. В. Троицкий // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2005. - 71. - №11. - С. 10-15.

24. Дрозд, А. В. Сопоставление методов градуировки для определенияiкомпонента по спектрам второго порядка / А. В. Дрозд, И. М. Баскир, С. П. Пагур // Вестник харьковского университета. Химические науки. 1997. - №1.

25. Государственная Фармакопея СССР.- И изд. вып.1. Общие методы анализа. - М. : Медицина, 1987. - 313с.

26. Международная фармакопея. Изд. 3-е. Женева : ВОЗ, 1981 - 1995, - Т. 1.4.

27. Indian Pharmacopoeia. Vol. I. New Delhi : Ministry of Health & Family Welfare, 1996.i

28. Garg, G. Simultaneous estimation of mefenamic acid and ethamsylate in tablets / G. Garg, S. Saraf// Indian J Pharm Sci. 2007. - V. 69. - I. 2. - P. 279-281.

29. Heralgi, R. Simultaneous spectrophotometry estimation of rabeprazole sodium and itopride hydrochloride in capsule formulations / R. Heralgi, C. Simpi, N. Kalyane, S. Karajgi // Asian Journal of Pharmaceutics. 2008. - V. 2. - I. 3. - P. 148-149.

30. Kapil, K. Spectrophotometric Method for Simultaneous Estimation of Paracetamol and Domperidone in Tablet Formulation / Kalra Kapil, Naik S, Jarmal Garima and Mishra N // Asian J. Research Chem. 2009. - V 2. - P. 112-114.

31. Берштейн, И. Я. Спектрофотометрический анализ в органической химии / И. я. Берштейн, Ю. А. Каминский. Л. : Химия, 1986. - 200 с.

32. Хоц, М. С. Математические методы и ЭВМ в анализе многокомпонентных смесей спектроскопическими методами. / М. С. Хоц. В кн. Математические методы и ЭВМ в аналитической химии. М. : Наука, 1989. - С. 87-99.

33. Narade, S. Simultaneous UV spectrophotometric method for the determination of Diacerein and Aceclofenac in tablets / Sarika Narade, Snehal Patil, Sharda Surve, Dhanashri Shete, Yogesh Pore // J. Pharm. Sei. & Res. 2010. - V. 2. -1. 2. - P. 137142.

34. Kumar, K.S. Simultaneous spectrophotometric determination of Metoprolol Tartrate and Ramipril / K. Suresh Kumar, R. Ravikumar, A. Rajasekaran, V. Ravichandran // Digest Journal of Nanomaterials and Biostructures. 2010. - V. 5. -№ l.-P. 173-176.

35. Nanda, R. K. Simultaneous spectrophotometric estimation of tamsulosin and tolterodine in its pharmaceutical dosage form / R. K. Nanda, J. Gaikwad, A. Prakash // Journal of Pharmacy Research. 2009. - V. 2. - I. 8. - P. 1266-1268.

36. Шелпакова, А. С. Применение метода множественной линейной регрессии в спектрофотометрическом анализе смесей витаминов / А. С. Шелпакова, Е. Н. Масякова//Вести. Ом. ун-та. 2009. - №2. - С. 168-172.

37. Власова, И. В. Спектрофотометрический анализ смесей витаминов с применением метода множественной линейной регрессии. / И. В. Власова, А. С. Шелпакова, Е. В. Масякова. // Аналитика и контроль. 2009. - Т. 13. -№ 2. - С. 86-90.

38. Liu, Н. Prediction of gas-phase reduced ion mobility constants (K0) based on the multiple linear regression and projection pursuit regression / H. Liu, X. Yao, M. Liu, Z. Ни, B. Fan // Talanta. 2007. - V. 71. - P. 258-263.

39. Множественная регрессия. Доступно на http//www.statsoft.ru

40. Qi, X. М. Quantitative analysis using NIR by building PLS-BP model / X. M. Qi, L. D. Zhang, X. L. Du // Spectroscopy and Spectral Analysis. 2003. -V. 23 (5). - P. 870-872.

41. Марьянов, Б. M. Избранные главы хемометрики: учебное пособие для хим. фак. вузов. Томск : Изд-во Том. ун-та, 2004. - 166 с.

42. Пошаговая регрессия. Доступно на http://www.market-}ourna 1 .com

43. Вершинин, В. И. Планирование и математическая обработка результатов химического эксперимента: учебное пособие / В. И. Вершинин, Н. В. Перцев -Омск : Изд-во ОмГУ, 2005. 216с.

44. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. — М. : Диалектика, 2007. 912 с.

45. Перцев, Н. В. Лекции по эконометрике : учебное пособие / Н. В. Перцев. -Омск : Омский госуниверситет, 2003. С. 3-6:

46. Золотов, Ю. А. Аналитическая химия: проблемы и достижения / Ю. А. Золотов. М. : Наука, 1992. - 288с.

47. Демиденко, Е. 3. Линейная и нелинейная регрессии / Демиденко, Е. 3. -М.: Финансы и статистика, 1981, 304с.

48. Хосдкульдсон, А. ПЛС регрессия и ковариация // Доступно на http://www.chemometrics.ru/materials/articles

49. Померанцев, А. Л. Калибровка (Градуировка) // Доступно на http://wwvv.chemometrics.ru/materials/textbooks/calibration

50. Beebe, К. Chemometrics: A Practical Guide / К. Beebe, R. Pell, M.-B. Scasholtz New York : Wiley, 1998. - 360c.

51. Eriksson, L. Multi and Megavariate Data Analysis / L. Eriksson, E. Johansson, N. Kettaneh - Wold. - Umea : Umetrics AB, 2006. - 425c.

52. Дворкин, В. И. Метрология и обеспечение качества количественного химического анализа / В. И. Дворкин. М. : Химия, 2001. - 263 с.

53. Перцев, Н. В. Количественные методы анализа и обработки данных : учебное пособие /Н. В. Перцев. Омск : Изд-во ОмГУ, 2002. - 140 с.

54. Боровиков, В. Statistica: Искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов / В. Боровиков. СПб. : Питер, 2001. - 656с.

55. Meloun, М. The effect of influential data, model and method on the precision of univariate calibration / M. Meloun, J. Militky, K. Kupka, R.G. Brereton // Talanta. 2002. - V.57. - №4. - P. 721-740.

56. Nunes, A. Estimation of olive oil acidity using FT-IR and partial least squares regression / A. Nunes, J. Martins, A.S. Bairos, A.C. Galvis-Sánchez, I. Delgadillo // Sensing and Instrumentation for Food Quality and Safety. 2009. - 3, № 3. — P. 187-191.

57. Lin, P. Fast discrimination of varieties of sugar based on spectroscopy technology / P. Lin, Y.M. Chen, Y. He // Spectroscopy and Spectral Analysis. — 2009. V. 29. - № 2. - P. 382-385.

58. Монахова, Ю. Б. Безэталонный спектральный анализ независимых компонент смесей: экспериментальная практика / Ю. Б. Монахова, С. А. Астахов, С. П. Муштакова // Журн. аналит. Химии. 2009. - Т.64. - №5. - С- 495505.

59. Богомолов, А. Проекционные методы в линейном регрессионном анализе: РГК/ПЛС // Доступно на http://www.chemometrics.ru/

60. Escandar, G. M. A review of multivariate calibration methods applied to biomedical analysis / G. M. Escandar, P. C. Damiani, H. C. Goicoechea, A. C. Olivieri // Microchemical Journal. 2006. - V. 82. - P. 29 - 42.

61. Seasholtz, M. B. The parsimony principle applied to multivariate calibration / M. B. Seasholtz, B. Kowalski // Anal. chim. acta. 1993. - №2. - P. 165-177.

62. Померанцев, A. JL. Построение многомерной градуировки методом простого интервального оценивания // A. JI. Померанцев, О. Е. Родионова // Журнал аналитической химии. -2006. -Т.61. №10. - С. 1032-1047.

63. Rodionova, О. Ye. Simple view on Simple Interval Calculation (SIC) method / O. Ye. Rodionova, A. L. Pomerantsev // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2009. - V.97. - № 1. - P. 64-74.

64. Pomerantsev, A. L. Construction of a Multivariate Calibration by the Simple Interval Calculation Method / A. L. Pomerantsev, O. Ye. Rodionova // Journal* of Analytical Chemistry. 2006. V. - 61. - №10. - P. 952-966.

65. Гуськова, E. А. Интервальная парная регрессия / E. А. Гуськова, А. И. Орлов // Заводская лаборатория. 2005. - №3. - С. 57-63.

66. Зайдель, Р. М. МНК при двумерных погрешностях наблюдений / Р. М. Зайдель, Б. Н. Квасков // Заводская лаборатория. 2005. - №11. — С. 58-62.

67. Бард, Й. Нелинейное оценивание параметров / Й. Бард. М. : Статистика, 1979.-349с.

68. Демиденко, Е. 3. Вычислительные вопросы нелинейной регрессии / Е. 3. Демиденко // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1986. - №3. -С. 51-54.

69. Pomerantsev, A. L. Confidence intervals for nonlinear regression extrapolation / A. L. Pomerantsev // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 1999. -V.49. - № 1.-P. 41-48.

70. Марьянов, Б. М. Химики ТГУ на пороге третьего тысячелетия / Б. М. Марьянов. Томск : Изд-во ТГУ, 1998. - С. 48-58.

71. Марьянов, Б. М. Статистический анализ данных дифференциального потенциометрического осадительного титрования / Б. М. Марьянов, А. Г. Зарубин, С. В. Шумар // Журн. аналит. химии. 2003. - №11. - С. 1126-1133.

72. Васильев, А. Ф. О возможностях применения линейного и выпуклого программирования для количественного анализа по спектрам поглощения / А. Ф. Васильев, М. Б. Панкова // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1973. - Т.39. - №2. С.1076.

73. Васильев, А. Ф. Программа получения коэффициентов уравнений для расчета концентраций в неаддитивных многокомпонентных смесях по спектрам поглощения / А. Ф. Васильев, М. Б. Панкова, Ю. Маркош // Диагностика материалов. 1973. - Т 39. - № 9. - С. 1073.

74. Perez-Mann, D. Non-linear regression methods in N1 RS quantitative analysis / D. Perez-Marin, A. Garrido-Varo, J. E. Guerrero // Talanta. 2007. - Y.12. - P. 2842.

75. М-Гарда, X. А. Основные хемометрические методы в атомной спектроскопии / X. А. М-Гарда : Королевское общество по химии. 2009. - Р. -314.

76. Шабанова, Е. В. Модель аналитического параметра спектральной линии в атомно-эмиссионном анализе / Е. В. Шабанова, И. Е Васильева, А. И. Непомнящих // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2005. — Т. 71. -№ 1.-С. 11-18.

77. Шабанова, Е. В. Модели градуировки и оценка их применимости в многоэлементном атомно-эмиссионном анализе твердых образцов / Е. В.

78. Шабанова, И. Е Васильева, И. JI. Васильев, А. И. Непомнящих // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2005. - 71. - № 2. - С. 9-15.

79. Тырсин, A. H. Робастное построение линейных регрессионных моделей по экспериментальным данным / А. Н. Тырсип // Заводская лаборатория. Диагностика-материалов. 2005. - Т. 71. - №11. - С. 53-57.

80. Зарубин, А. Г. Особенности пламенно-фотометрических методик определения стронция, лития и калия в солоноватых водах / А. Г. Зарубин, Р. Ф. Зарубина, И. В. Сметанина // Изв. Томск, политехп. ун-та. 2004. - 307. № 5. - С. 99-102.

81. Jurado-López, A. Chemometric approach to laser-induced breakdown analysis of gold alloys / A. Jurado-López, M. D. Luque De Castro // Appl. Spectrosc. 2003. -57.-V. -№>3.-P. 349-352.

82. Koscielnia P. Non-linear robust regression procedure for calibration in flame atomic absorption spectrometry / Pawel Koscielnia // Analytica Chimica Acta. — 1993.-V. 278.-I. l.-P. 177-187.

83. Nepote, A. J. Chemometrics assisted spectroscopic determination of vitamin B6, vitamin В12 and dexamethasone in injectables / A. J. Nepote, P. C. Damiani,

84. A. C. Olivieri // Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 2003. - № 3>1. -P. 621-627.

85. Gallego, L. Simultaneous resolution of dexamethasone and polymyxin B by > spectrophotometry derivative and multivariate methods / L. Gallego, P. Arroyo J. //

86. Anal. Lett. 2001. - V. 34. - № 8. - P. 1265-1283.

87. Ribone, M. E. Simultaneous multivariate spectrophotometric analysis of ear drops containing a ternary mixture of antipyrinesulfathiazole and rivanol / M. E. Ribone, A. P. Pagani, A. C. Olivieri //. Anal Lett. 2001. - V. 34. - № 12. - P. 20772088.

88. Rezaei, Z. Simultaneous spectrophotometric determination of carbamazepine and phenytoin in serum by PLS regression and comparison with HPLC / Z. Rezaei, B. Hemmateenejad, S. Khabnadideh, M.Gorgin. // Talanta. 2005. - V. 65. -1. 1. -P. 21-28.

89. Ibanez, G. A. Partial least-squares analysis of time decay data for Eu (III)— tetracycline complexes simultaneous luminescent determination of tetracycline and oxytetracycline in bovine serum / G. A. Ibanez // Talanta. 2008. - V. 75. - P. 10281034.

90. Goicoeche, H. C. Chemometric assisted simultaneous spectrophotometric determination of four-component nasal solutions with a reduced number of calibration samples / H. C. Goicoeche, A. C. Olivieri // Anal.chim. acta. 2002. - V. 453.-№2.-P. 289-300.

91. Ghasemi, J. Spectrophotometric simultaneous determination of cobalt, copper and nickel using nitroso-R-salt in alloys by partial least squares / J. Ghasemi, N. Shahabadi, H. R. Seraji // Analytica Chimica Acta. 2004. - V. 510. - P. 121-126.

92. Ghasemi, J. Simultaneous determination of copper, nickel, cobalt and zinc, using zincon as a metallochromic indicator with partial least squares / J; Ghasemi^ Sh. Ahmadi, K. Torkestani // Analytica Chimica Acta. 2003. V. 487. - P. 181-188.

93. Сутормин, Е. Ф. Спектрофотометрическое определение аммиака и оксидов азота в продуктах реакции окисления аммиака / Е. Ф. Сутормин // Журн. аналит. химии. 2004. - Т. 9. - № 4. - С. 373 - 376.

94. Abd El-Maaboud, I. M. Determination of antihypertensive mixtures by use of a chemometrics-assisted spectrophotometric method / I. M. Abd El-Maaboud, S. Hesham // Anal, and Bioanal. Chem. 2005. - V. 382. - № 4. - P. 1066-1072.

95. Ni, Y. Simultaneous ultraviolet-spectropho tome trie determination of sulfonamides by multivariate calibration approaches / Y. Ni, Z. Qi, S. Kokot // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2006. - V. 82. - P. 241 - 247

96. Madan, J. Singh Estimation of antitubercular drugs combination in pharmaceutical formulations using multivariate calibration / J. Madan, A. K. Dwivedi // Analytica Chimica Acta. 2005. - V. 538. - P. 345-353.

97. Ragno, G. Multivariate calibration techniques applied to the spectrophotometry analysis of one-to-four component systems / G. Ragno, G. Ioele, A. Risoli // Analytica Chimica Acta. 2004. - V. 512. -1. 1. - P. 173-180.

98. Dine, E. Spectrophotometric quantitative determination of cilazapril and hydrochlorothiazide in tablets by chemometric methods / E. Dine, D. Baleanu // Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 2002, - V. 30. -1. 3. - P. 715723.

99. Egan, W. J. Measurement of carboxyhemoglobin in forensic blood samples using UV/VIS spectrometry and improved principal component regression / W. J. Egan, W. E. Brewer, S. L. Morgan // Appl. Spectrosc. 1999. - V. 53. -1. 2. - P. 218-225.

100. Gao, H.-T. Overlapping spectra resolution using non-negative matrix factorization / H.-T. Gao, T.-H. Li, IC. Chen, W.-G. Li, Xian Bi // Talanta. 2005. -V. 66.-P. 65-73.

101. Ni, Y. A differential kinetic spectrophotometric method for determination of three sulphanilamide artificial sweeteners with the aid of chemometrics / Y. Ni, W. Xiao, S. Kokot // Food Chemistry. 2009. - V. 113. - P. 1339-1345.

102. Geladi, P. Chemometrics in spectroscopy: Part 2. Examples / P. Geladi, B. Sethson, J: Nystrôm, T. Lillhonga, T. Lestander, J. Burger // Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy. 2004. - V. 59. - № 9. - P. 1347-1357.

103. Rodionova, O. Ye. NIR Spectrometry for Counterfeit Drag Detection / O. Ye. , Rodionova, A. L. Pomerantsev, P. Geladi, J. Burger, V. L. Dorofeyev, A. P. Arzamastsev // Anal. chim. acta. 2005. - V. 549. - P. 151-158.

104. Rodionova, O.Ye. Quality control of packed raw materials in pharmaceutical industry / O. Ye. Rodionova, Ya. V. Sokovikov, A. L. Pomerantsev // Analytica Chimica Acta. 2009. - V 642. - № 1-2. - P. 222-227.

105. Elizarova, T. E. Using near-infrared spectrophotometry for the identification of pharmaceuticals and drugs / T. E. Elizarova, S. V. Shtyleva, T. V. Pleteneva // Pharmaceutical Chemistry Journal. 2008. - V. 42. - № 7. - P. 432-434.

106. Rantanen, J. Use of In-Line Near-Infrared Spectroscopy in Combination with Chemometrics for Improved Understanding of Pharmaceutical Processes / J. Rantanen, H. Wikstrom, R. Turner, L. S. Taylor // Analytical chemistry. 2005. - V. 77.-P. 556-563.

107. Blanco, M. An expeditious method for determining particle size distribution by near infrared spectroscopy: Comparison of PLS-2 and ANN models / M. Blanco, A. Peguero // Talanta. 2008. - V. 77. - P. 647-651.

108. Foot, M. Classification of chondroitin sulfate A, chondroitin sulfate C, glucosamine hydrochloride and glucosamine 6 sulfate using chemometric techniques / M. Foot, M. Mulholland // J. Pharm. and Biomed. Anal. 2005. - V. 38. - № 3. - P. 397-407.

109. Quansheng, C. Simultaneous determination of total polyphenols and caffeine contents of green tea- by near-infrared reflectance spectroscopy / C. Quansheng, J. Zhao , X. Huang , H. Zhang, M. Liu // Microchemical Journal. 2006. - V. 83. - P. 42-47.

110. Kuligowski, J. Determination of lecithin and soybean oil in dietary supplements using partial least squares-Fourier transform infrared spectroscopy / J. Kuligowski, G. Quint6s, S. Garrigues, M. de la Guardia // Talanta. 2008. -V. 77. -P. 229-234.

111. Trevisan, M. G. Direct determination of ephedrine intermediate in a biotransformation reaction using infrared spectroscopy and PLS / M.G. Trevisan, R. J. Poppi // Talanta. 2008. - V. 75. - P. 1021-1027.

112. Сафиева, Р. 3. Экспресс-анализ качества бензиновых фракций / Р. 3. Сафиева, С. Пурэвсурен, О. Г. Чулюков, С. С. Демыгин, Р. 3. Сюняев // Нефтепереработка и нефтехимия. 2004. - №3. - С. 25-30.

113. Вершинин, В. И. Хемометрический подход к изучению структурно-группового состава бензиновых фракций / В. И. Вершинин // Тезисы докладов. Международный форум «Аналитика и Аналитики». Воронеж. - 2008. - 322 с.

114. ASTM D.5134-98. Standard Test Method for Detailed Analysis of Petroleum Naphthas through n-Nonane by Capillary Gas Chromatography. Annual book of ASTM Standards. USA. 1998; ТУ 38.301-19-108-97. Фракция бензиновая сырье для пиролиза. / 1997-12-01

115. Boger, Z. Selection of quasi-optimal inputs in chemometrics modeling by artificial neural network analysis / Z. Boger // Analytica Chimica Acta. — 2003. — V. 490.-P. 31-40.

116. Fernandes, H. L. Simultaneous determination of methanol and ethanol in gasoline using NIR spectroscopy: Effect of gasoline composition / H. L. Fernandes, I. M. Raimundo Jr, C. Pasquini, J. J. R. Rohwedder // Talanta. 2008. - V. 75. - P. 804-810.

117. Fiiouioh, Ж. Количественная газовая хроматография для лабораторных анализов и промышленного контроля 4.2. / Ж. Гиошон., К. Гийемен. М. • Мир, 1991.-836 с.

118. Досон, Р. Справочник биохимика / Р. Досон, Д. Элиот, К. Джонс. М. : Мир, 1991. - 544с.

119. ГОСТ 8.135-2004. Государственная система обеспечения единства измерений. Стандарт-титры для приготовления буферных растворов рабочих эталонов рН 2-го и 3-го разрядов. Технические и метрологические характеристики. Методы их определения.

120. Шилова, А. В. Выбор условий спектрофотометрического анализа смесей (лекарственных препаратов) с применением математического моделирования : дис. канд. хим. наук. / Шилова Анна Владимировна. Омск, 2008. — 148 с.

121. Масякова, Е. Н. Спектрофотометрический анализ смесей водорастворимых витаминов с применением хемометрических алгоритмов : дис. канд. хим. наук. / Масякова Елена Николаевна. — Омск, 2009. — 146 с.

122. Дрозд, А. В. К выбору аналитических длин волн с минимизацией погрешности градуировки / А. В. Дрозд, И. М.Баскир // Вюник Харювського Ушверситету. 1999. - №437. - С.77-80.

123. Гармонов, С. Ю. Количественное определение компонентов Антигриппина методом высокоэффективной жидкостной хроматоргафии / С. Ю. Гармонов, И. А. Салахов // Химико-фармацевтический журнал. 2009. -Т. 43.-№ 11.-С. 49-53.

124. Государственная Фармакопея СССР. 11 изд.- вып.2. Общие методы анализа. - М. : Медицина.- 1990. - С. 45-56