ANNの緑の分析方法論を使用した密接に関連する抗酸化栄養素の分析とスマート分光光度法

2つの新しい、シンプルで特定の緑色の分析方法が提案されています：ゼロ交配第一誘導性および化学測定ベースの分光光度測定人工ニューラルネットワーク（ANN）。提案された方法は、混合物と医薬品製剤における2つの密接に関連する抗酸化栄養素、コエンザイムQ10（Q10）とビタミンEの同時推定に使用されました。最初の方法は、分光光度データの取り扱いに基づいており、最初の誘導手法では、両方の栄養補助食品がエタノールで決定され、それぞれが他方のゼロで測定されました。Q10およびビタミンEの第1誘導スペクトルの振幅は、それぞれ285 nmと235 nmで記録され、その濃度と相関しました。Q10とビタミンEの直線性範囲は、それぞれ10-60および5.6-70μg⋅ml-1でした。2番目の方法であるANNは、多変量キャリブレーション法であり、両方の分析物の同時決定のために開発および適用されました。0-100および0-556μg⋅ml-1の範囲にあるQ10とビタミンEを含む90の異なる合成混合物のトレーニングセットをエタノールで調製しました。トレーニングセットの吸収スペクトルは、230〜300 nmのスペクトル領域に記録されました。濃度セット（Xブロック）を対応する吸収データ（Yブロック）と関連付けることにより、勾配浸透性のバックプロパゲーションANNキャリブレーションを計算できます。提案されたネットワークを検証するために、2つの薬物の45の合成混合物のセットが使用されました。両方の提案された方法は、実験室で準備された混合物と、優れた回復を伴う医薬品錠剤にQ10とビタミンEのアッセイに正常に適用されました。これらの方法は、低コストの機器、時間を節約する対策、環境に優しい材料のため、他の方法よりも利点を提供します。さらに、分析前の化学的分離は必要ありませんでした。ANN法は、非線形の実験条件下で両方の薬物を決定できるため、誘導体技術よりも優れていました。その結果、ANNは、Q10およびビタミンE錠剤の日常的な分析において選択の方法となります。一般的な医薬品添加剤からの干渉は観察されませんでした。生徒のt検定とF検定を使用して、2つの方法を比較しました。有意な差は記録されていません。

Two new, simple, and specific green analytical methods are proposed: zero-crossing first-derivative and chemometric-based spectrophotometric artificial neural network (ANN). The proposed methods were used for the simultaneous estimation of two closely related antioxidant nutraceuticals, coenzyme Q10 (Q10) and vitamin E, in their mixtures and pharmaceutical preparations. The first method is based on the handling of spectrophotometric data with the first-derivative technique, in which both nutraceuticals were determined in ethanol, each at the zero crossing of the other. The amplitudes of the first-derivative spectra for Q10 and vitamin E were recorded at 285 and 235 nm respectively, and correlated with their concentrations. The linearity ranges of Q10 and vitamin E were 10-60 and 5.6-70 μg⋅mL-1, respectively. The second method, ANN, is a multivariate calibration method and it was developed and applied for the simultaneous determination of both analytes. A training set of 90 different synthetic mixtures containing Q10 and vitamin E in the ranges of 0-100 and 0-556 μg⋅mL-1, respectively, was prepared in ethanol. The absorption spectra of the training set were recorded in the spectral region of 230-300 nm. By relating the concentration sets (x-block) with their corresponding absorption data (y-block), gradient-descent back-propagation ANN calibration could be computed. To validate the proposed network, a set of 45 synthetic mixtures of the two drugs was used. Both proposed methods were successfully applied for the assay of Q10 and vitamin E in their laboratory-prepared mixtures and in their pharmaceutical tablets with excellent recovery. These methods offer advantages over other methods because of low-cost equipment, time-saving measures, and environmentally friendly materials. In addition, no chemical separation prior to analysis was needed. The ANN method was superior to the derivative technique because ANN can determine both drugs under nonlinear experimental conditions. Consequently, ANN would be the method of choice in the routine analysis of Q10 and vitamin E tablets. No interference from common pharmaceutical additives was observed. Student's t-test and the F-test were used to compare the two methods. No significant difference was recorded.