星点设计
星点设计-效应面法的应用
四、CCD效应面法操作步骤
4.1 考察因素水平范围的确立
• 事实上，效应面优化法为一循序渐进的方法，试验者可从 任一水平入手，这时可能离较优区较远，效应面的弯曲度 不大，可用较简单的线性模型模拟，通过线性模型采用最 速下降法 (steepest descent) 向较优区逼近。当进入较优 区后，该处面弯曲度增大，表明线性模型模拟已不再适 合，须用两次以上的非线性数学模型拟合，选取该处因素 水平范围以获得较佳优化效果。
6. 00
以X1为例：代码 -1所对应的物理量X的计算
(1) (1.732) 1.732 (1.732)
X 50.00
90.00 50.00
求解得X=58.45
四、CCD效应面法操作步骤
4.2 效应面设计
CCD表由三部分组成： • (1) 2k或2k×1/2析因设计。 • (2) 极值点。由于二水平的析因设计只能用作线性考察，
二、CCD效应面法基本概念
• 自x2，变…量，与x效n表应示变；量考：察所指考标察称的结因果素或为为自效变应量变，量用x1， (response) ，用y表示。CCD效应面优化法主要考察自 变量对效应变量的作用并对其优化。自变量必须连续 且可由试验者准确控制。
• 效应面与效应面函数：效应与考察因素之间的关系可 用差)函，数则y f=称f (为x1效，应x2，面…函，数x，n)该+ε函表数示所(ε代为表噪的音空即间偶曲然面误 称为效应面。
需再加上第二部分极值点，才适合于非线性拟合。 如果以坐标表示，极值点在坐标轴上的位置称为轴 点(axial point)或星点(star point)，表示为(±λ， 0，…，0)，(0，±λ，…，0)，…， (0，0，…， ±λ)。星点的组数与因素数相同。 • (3) 一定数量的中心点重复试验。
星点设计响应面法
因数 X1（时间） X2（pH） X3（温度）
上水平 4 4 35
下水平 2 2 25
平均 3 3 30
标准差 1 1 5
变量 值
上水平
实际变量X
X1
X2
X3
2
2
25
零水平
3
3
30
下水平
4
4
35
上极值 4.682 4.682 38.41
下极值 1.328 1.328 21.59
首先，X1, X2, X3都是有范围的，且连续的变量。
1.通过经验，确定各因素的上水平（X12, X22, X32） 各因素的上水平（X12, X22, X32）
求出各因素的零水平（X10, X20, X30），零水平为上下水平的平均数、 各因素的标准差∆=（上水平 - 下水平）/ 2
例如，温度的上水平X12 =35℃，下水平X11 =25℃ 那么温度的零水平X10 =30℃ 标准差∆=5℃
星点设计-响应面法
概念
设，变量y 与x1, x2…xp 有关系，设为 y= f （ x1, x2…xp ） 例如，变量y 与x1, x2有关系，设为 y= f （ x1, x2 ）
因此，如果知道 y= f （ x1, x2…xp ）具体表达式， 那么y与x1, x2…xp 的关系就全面掌握了
所以，关键在于如何得出解析式。
三因素试验，F为8，r = 1.682
因此，各因素的水平点共有五个，即（-r, -1, 0, 1, r） 根据上下水平的具体值，可以将标准化的 r值 换为具体值。
以三因素X1, X2, X3为例，说明设计点的步骤
因此，各因素的水平点共有五个，即（-r, -1, 0, 1, r） 根据上下水平的具体值，可以将标准化的 r值 换为具体值。
星点设计-效应面优化法优选连钱草中总黄酮超声提取工艺
中图号： ２３６ Ｒ ８ ．
文献标志码 ： Ａ
文章 编 号 ：６ ２ｏ８ ｆ０ ２ 一２ ９０ １ ７一４ ２ ２ １ ）０ ６ —３
Ｏｐｔｍ ｉａ ｉ ｎ ｏｎ Ｅｘ ｒ ｃ ｉｎ ｆＴｏｔ ｌＦｌ ｖ ｎ ｄ ｒ ｉ ｚ ｔｏ ｔａ ｔｏ ｏ ａ ａ ｏ ｏｉｓ ｆｏｍ ｅ ｈｏ ａ ｌ ｎｇｔ ｂａ ｗｉｈ Ｕｌｒ ｓ ｎｉ ａ ｅ ｂｙ Ｃｅ ｒ ｌＣｏ ｐ ｓｔ ｓｇ ‘ ‘ Ｇｌｃ ｍ ｏ ｉｕ ｔ ｔ ａ ｏ ｃ Ｗ ｖ ｎｔａ ｍ ｏ ｉｅ Ｄｅ ｉｎ‘ ・ Ｒｅ
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星点设计一效应面法优化川麦冬多糖的提取工艺
艺具有 方法 简便 ，精密度高 ，可预测性较好 的优 点。 关键词 ：川麦冬 ；多糖 ；星点设计 一效应面法 ；提取工艺
中 图 分 类 号 ：Ｔ ２ ２ １ Ｓ０ ． 文献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ ２ １ （０ ２ ０ ０ １ ０ ６— ５３ ２ １ ）４ ！： ： ： ｎＦ ｄ ＝ ＝ ａｏ ｉ ｖ ：：
星 点设 计 一 应 面法优 化 川麦 冬 多糖 的提 取 工 艺 效
银 玲 ，陈鸿 平 ，彭 月 ，韦正 ，刘 荣 ，刘友 平
（ 成都 中 医药 大学药 学 院 ，中药 资源 系统研 究与 开发 利 用 省部共 建 国家重点 实验 室培育 基地 ，成都
摘
６ １７ １ ） １３
要 ：星 点设 计 一 效 应 面法 优 选 川 麦 冬 多 糖 的提 取 工 艺 。 以 料 液 比 、提 取 时 间 、提 取 温 度 为 自变 量 ，
以川 麦冬多糖提取率为因变量 ，通过对 自变量各水平 的二 项式拟合 ，用效应 面法 选取最佳工 艺 ，并进行 预测 Ｉ
ＹＩ Ｌｉ ｇ， ＣＨＥＮ ｎｇ ｐｉ Ｎ ｎ Ｈｏ — ｎｇ，ＰＥＮＧ ｅ，Ｗ ＥＩ Ｚｈ ｎ Ｙｕ ｅ ｇ， ＬＩ Ｒｏ Ｕ ｎｇ， ＬＩ Ｙｏ ｐｉ ｇ Ｕ ｕ－ ｎ
（ ｅａｔ ｅ ｔ ｆ ｈ ｒ ｃ ，Ｃ ｅ ｇｕＵ ｉｅ ｉ ｆ ． Ｃ Ｍ，Ｔ ｅＢ ｅｄｎ ａｅｏ ｔ ｅ Ｄ ｐ ｒ ｎ ｏ Ｐ ａｍａｙ ｈ ｎｄ ｎｖｒ ｔ ｏ ｍ ｓｙ Ｔ ． ｈ ｒｅ ｉｇＢ ｓ ｆ ａ Ｓｔ
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星点设计效应面法在药学试验设计中的应用
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用摘要：星点设计效应面法是一种常用的试验设计方法，广泛应用于药物开发中。
本文将介绍这一方法的原理、特点及其在药学试验设计中的应用。
方法的优势在于省时省力且能够同时考虑多个因素的影响，适用于药物毒理学、药代动力学等不同领域的试验设计。
关键词：星点设计效应面法；药学试验设计；试验优化；药物开发引言药物开发是一个漫长而费力的过程，需要多方配合和多个环节的努力。
其中试验设计是重要的一环，能够决定试验的效率和精度，从而影响整个药物开发。
星点设计效应面法是一种常用且有效的试验设计方法，广泛应用于药物开发中。
本文将介绍这一方法的原理、特点及其在药学试验设计中的应用。
一、星点设计效应面法原理星点设计效应面法是一种常用的试验设计方法，其原理是将多因素试验的设计过程分为两个阶段。
在一组固定的实验点上对多个因素进行测试，生成一个初始实验数据；然后，通过对初始数据进行统计分析，寻找最优的实验条件，从而确定下一轮实验点的位置和参数取值。
这样不断迭代下去，直到达到预定的目标或是实验数据不再产生显著差异为止。
最终得到的实验结果能够反映多个因素的相互作用，从而确立药物优化的方向和方法。
二、星点设计效应面法特点1. 考虑多个因素的相互作用星点设计效应面法能够考虑多个因素的相互作用，因而更能反映真实的药物作用情况。
该方法能够将多个因素的作用贡献量对实验点的测量结果进行综合计算，从而排除干扰因素，提高实验结果的信度和准确性。
2. 省时省力相对于全因素实验设计，星点设计效应面法省时省力，能够在保证实验结果准确的前提下，尽可能快地找到最优实验条件，节约研究资源，缩短药物开发周期。
3. 可视性强星点设计效应面法能够将实验结果可视化，通过绘制若干个实验点的散点图或者曲面图，直观地显示多个因素对实验结果的影响，更便于科学家进行理解和解释。
三、星点设计效应面法在药学试验设计中的应用星点设计效应面法是一种灵活性强的试验设计方法，适用于药物毒理学、药代动力学等不同领域的试验设计。
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用从目前情况分析，药学制剂工艺中需要考虑到多种影响因素，而在处方筛选过程中同样不能忽略，通过对比结果实施优化，如果因素水平相对较多的情况下，必须要考虑到试验成本，同时衡量试验周期。
现阶段应用较多的是星点设计效应面优化方法，进行试验设计，本文将对此展开具体的阐述，主要论述这种方法在药学试验中的应用效果。
星点设计效应面法通过实际验证效果极为显著，特别是在药学试验中发挥了非常关键的作用，而之所以这种方法在药学实验中得以广泛推广，主要是因为其自身具有的优势性，比如试验次数少、精准度高、应用方便等等。
本文中简要概述了星点设计原理，介绍试验设计过程中的优势与弊端，重点探究这种方法于药学试验设计中的应用。
一、基本原理分析简单而言，所谓效应面优法，是借助拟合效应变量，考虑因素变量效应面，也就是借助数形模型来模拟函数，继而描绘效应面，从中筛选最优效应率，获得最佳试验条件。
从某种意义上来说，模拟近似程度，直接影响到效应面近似度，同时还关系到优选条件精准度。
所以，针对效应面优化过程来说，需要考虑以下因素：第一，选择试验次数少，建立可靠线性模拟设计，同时构建非线性模型试验设计；第二，构建效应及因素相应关系式，然后借助相关统计学，从而检验模型拟合度；第三，利用效应面优，筛选最佳工艺条件。
而针对效应和因素来说，两者关系很有可能是线性，同时也可以是非线性的，主要体现在效应面上，线性主要是平面，而非线性是曲面。
根据模型具体情况，可以应用解方程的形式，从而获得极值，或是限定效应范围，最终确定最佳工艺条件，最为直接的方法就是描绘效应面。
二、基本概念阐述在药学制剂工艺中，还有处方筛选中，通常需要从整体角度进行考虑，不同因素对于结果是否存在影响力，然后优化结果。
一旦因素水平数很多，不仅需要考虑到试验成本，更应该考虑到试验周期，最好选取试验次数较少的方法。
从国内发展现状分析，应用较多的是均匀设计法，还有非常成熟的正交试验，针对上述两种试验方法来说，在处理过程中获取最佳点，对于一般试验可以获得良好的效果，然而却存在精度不够的现状，试验值仅仅是最佳取值，无法精确。
《2024年星点设计-效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺》范文
《星点设计-效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺》篇一星点设计：效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺一、引言随着现代制药工艺的进步，药物制剂的研发和制备技术日新月异。
其中，口崩片作为一种新型药物制剂，因其服用方便、快速起效等特点受到了广泛的关注。
本文旨在通过星点设计和效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺，以期提高药物的稳定性和生物利用度，为临床治疗提供更为有效和安全的药物制剂。
二、盐酸多奈哌齐及其口崩片的特点盐酸多奈哌齐是一种常用的治疗阿尔茨海默病的药物，具有改善患者认知功能的作用。
然而，传统片剂存在服用不便、起效慢等缺点。
因此，口崩片的研发成为了药物制剂研究的重要方向。
口崩片具有快速溶解、迅速起效的特点，能够提高患者的治疗依从性。
三、制备工艺的优化方法1. 星点设计星点设计是一种基于统计学原理的试验设计方法，通过设计多因素、多水平的试验方案，以较小的试验次数获得较多的信息。
在盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备过程中，我们采用星点设计法，对影响口崩片质量的多个因素进行优化，包括原料配比、制备工艺、冻干条件等。
2. 效应面法效应面法是一种通过绘制效应面图来直观反映各因素对产品质量影响的方法。
在优化过程中，我们结合星点设计的结果，运用效应面法进一步分析各因素对产品质量的影响程度，以确定最佳制备工艺参数。
四、制备工艺的优化实施1. 原料配比优化我们通过星点设计法，对原料的配比进行优化，包括药物活性成分、辅料等。
通过试验数据的分析，得出最佳原料配比方案。
2. 制备工艺优化在原料配比优化的基础上，我们进一步对制备工艺进行优化，包括混合、造粒、干燥、冻干等步骤。
通过效应面法分析各步骤对产品质量的影响程度，确定最佳制备工艺参数。
3. 冻干条件优化冻干是口崩片制备过程中的关键步骤，我们通过星点设计法和效应面法对冻干条件进行优化，包括冷冻速度、干燥温度、真空度等参数的调整，以提高口崩片的稳定性和生物利用度。
基于星点设计法优化马齿苋多糖的提取工艺
基于星点设计法优化马齿苋多糖的提取工艺马齿苋是一种常见的绿色蔬菜，具有丰富的营养价值。
其主要成分包括蛋白质、多糖、维生素和矿物质等。
其中多糖是一种重要的生物活性物质，在药品和保健品中具有广泛的应用价值。
马齿苋多糖的提取工艺对其利用价值和功能性物质的保留具有重要意义。
本文旨在通过星点设计法对马齿苋多糖的提取工艺进行优化，以提高多糖的提取率和质量。
一、马齿苋多糖的提取工艺1. 原料准备：将新鲜的马齿苋切碎或研磨成细碎的颗粒状，以便提高多糖的溶出率。
2. 提取溶剂选择：可以选用水、醋酸等作为提取溶剂，提取条件对多糖的提取率和质量具有重要影响。
3. 提取温度：提取温度越高，多糖的溶出率越高，但过高的温度会导致多糖的变性和降解，因此需要选择适宜的提取温度。
4. 提取时间：提取时间的长短也会影响多糖的提取率和质量，因此需要优化提取时间，以达到最佳的提取效果。
5. 降解酶处理：可以使用酶解法对马齿苋进行预处理，以使多糖更容易被提取。
二、星点设计法的原理星点设计法是一种响应面法的实验设计方法，通过一定数量的试验设计和响应面分析，确定影响某一响应变量的最佳工艺参数，从而达到最佳生产效果。
在本实验中，我们将采用星点设计法对马齿苋多糖的提取工艺进行优化，以提高多糖的提取率和质量。
三、星点设计法对马齿苋多糖提取工艺的优化1. 选择实验因素：根据提取工艺对多糖提取率和质量的影响，确定提取温度、提取时间和原料质量这三个因素作为实验因素。
2. 设计星点实验：根据星点设计法的原理，确定实验因素的不同水平和重复点数，设计星点实验方案。
3. 进行实验：按照设计好的星点实验方案，进行多次实验，记录每次实验的多糖提取率和质量。
4. 建立回归方程：根据实验结果，建立多元线性回归方程，分析各因素对多糖提取率的影响。
5. 进行响应面优化：根据回归方程，进行响应面优化，确定最佳的提取工艺参数组合，以达到最佳的多糖提取效果。
四、实验结果分析经过多次实验和数据处理，我们得到了多糖提取率和质量的相关数据，并建立了多元线性回归方程。
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2.4星点设计
星点设计（central composite design,CCD）―效应面法(response surface methodolody,RSM)是集数学和统计于一体的实验设计方法，近年国外常用的实验优化方法，相比于正交试验和均匀设计，具有试验次数少、精密度高、预测性好等优点[6]，并能通过总评“归一值”(over desirability，OD)反应各指标间的相互作用。
2.4.1 考察因素与评价指标
单因素试验中，对丹参酮ⅡA投药量、S100与SDC比例、S100/SDC总浓度、水化介质的pH值和水化温度对丹参酮ⅡA混合胶术载药量、药物浓度及包封率的影响分别进行进行考察。
结果显示：水化介质应采用超纯水；选择室温25℃条件下进行水化即可；且丹参酮ⅡA投药量、S100与SDC比例、S100/SDC 总浓度对丹参酮ⅡA混合胶术载药量、药物浓度及包封率有较大影响。
我们以丹参酮ⅡA投药量（x1），S100与SDC比例（x2%，w/w），S100/SDC总浓度（x3，w/v）为考察因素，以药物浓度（Y1，w/v）、包封率（Y2%）或载药量（Y3%）作为评价指标。
2.4.2 实验安排
实验设计和结果见表2-8及表2-9。
表2-8 丹参酮ⅡA混合胶术制剂星点设计实验因素和水平安排表
Element -1.732 -1 0 1 1.732
X1/mg 0.13 0.5 1 1.5 1.87
X2/% 63.4 100 150 200 236.6
X3/mg·mL-121.34 25 30 35 38.66
表2-9 丹参酮ⅡA混合胶术制剂处方优选实验安排及效应值表NO. X1/mg X2 /% X3/mg·mL-1Y1/mg·mL-1Y2/% Y3/%
1 -1 -1 -1 0.046 90.
2 0.175
2 1 -1 -1 0.077 49.1 0.307
3 -1 1 -1 0.032 61.
4 0.130
4 1 1 -1 0.069 46.9 0.278
5 -1 -1 1 0.047 93.3 0.140
6 1 -1 1 0.112 75.2 0.317
7 -1 1 1 0.042 79.8 0.122
8 1 1 1 0.098 64.3 0.278
9 -1.732 0 0 0.014 107.7 0.047
10 1.732 0 0 0.124 66.5 0.398
11 0 -1.732 0 0.057 55.4 0.192
12 0 1.732 0 0.040 38.9 0.128
13 0 0 -1.732 0.054 52.9 0.249
14 0 0 1.732 0.088 87.9 0.222
15 0 0 0 0.096 95.4 0.318
16 0 0 0 0.094 94.1 0.307
17 0 0 0 0.096 95.2 0.321
18 0 0 0 0.093 92.8 0.302
19 0 0 0 0.092 92.1 0.299
20 0 0 0 0.095 93.9 0.316
以X1、X2、X3为自变量、Y1、Y2、Y3值为因变量，使用Statistic10.0统计学处理软件进行二次多项式拟合，拟合模型如下：
Y1=0.094+0.027X1-0.005X2+0.010X3-0.008X12-0.015X22-0.007X32-0.0004X1X2 +0.007X1X3-0.0004X2X3 (r1=0.9914)
Y2=93.917-11.469X1-6.000X2+8.973X3-1.928X12-15.245X22-7.495X32+3.650X1X2 +2.750X1X3+0.825X2X3 (r2=0.9922)
Y3=0.310+0.087X1-0.017X2-0.006X3-0.027X12-0.048X22-0.023X32-0.001X1X2 +0.007X1X3+0.002X2X3（r3=0.9898）
X1、X2、X3分别代表优化实验中的丹参酮ⅡA投药量、S100与SDC比例（w/w）、S100/SDC总浓度（w/v），Y1、Y2、Y3分别代表胶术药物浓度（w/v）、包封率（%）或载药量（%）。
从所得方程可以看出，三因素与各效应的效果均较好，相关系数较大（r >0.8），说明所考察的指标均可用二次多项式拟合。
根据拟合方程，固定三个变量之一为中值，以Y1、Y2及Y3值为因变量，相对于另二个变量的效应面用Statistic10.0软件绘制三维效应面图。
图2-6 药物浓度与丹参酮ⅡA投药量，S100与SDC比例，S100/SDC总浓度的效应面关系
图2-7包封率与丹参酮ⅡA投药量，S100与SDC比例，S100/SDC总浓度的效应面关系
图2-8载药量与丹参酮ⅡA投药量，S100与SDC比例，S100/SDC总浓度的效应面关系
由效应面图可知，投药量一定时，随S100与SDC比例增加，药物浓度，包封率及载药量均先增加后有一定减小；随S100/SDC总浓度的增加，药物浓度及包封率均增加，载药量先增加后有一定降低。
S100与SDC比例一定时，随投药量增加，药物浓度及载药量均先增加后稍有减少，包封率降低；随S100/SDC总浓度的增加，药物浓度和包封率均增加，载药量减少。
S100/SDC总浓度一定时，随投药量增加，药物浓度、包封率及载药量均先增加后减少；随S100与SDC比例增加，药物浓度、包封率及载药量均亦先增加后减少。
三个因素相互影响，每个效应面都有其较优区域，参考表2-9效应值范围，筛选每个效应面的较优区域，进一步确定各指标较优时各因素的取值范围。
见表2-10
表2-10因素水平取值范围
Variable X1X2 /% X3 /% Y10.75~1.87 125~175 27.5~32.5
Y20.5~1.25 125~175 25~35
Y3 1.0~1.25 100~175 27.5~32.5
根据各项指标的二项式方程，并考虑胶束制备的实际情况，最终确定丹参酮ⅡA混合胶束优化处方为：当水化体积为10ml时，投药量为1mg,S100与SDC比为1:0.7，S100/SDC总浓度为30mg/ml。
2.4.3 模型预测值验证分析
为了考察选取的最优处方条件的正确性，需对模型进行预测性的考察。
按优选处方制备胶束，对各指标进行测定，并与预测结果比较，结果见表2-11。
从表2-11看出，各指标实测值与预测值相当，优化后的丹参酮ⅡA混合胶束各考察指标均较理想，说明优化成功。
表2-11优选处方下预测值与实际值比较
Response variables Predicted response Observed response Bias /% Y1(mg/ml) 0.094 0.098 4.26
Y2(%) 93.9 97.9 4.21
Y3(%) 0.31 0.33 6.35
注：偏差（%）=（预测值-真实值）/预测值*100%。