R语言缓释制剂QBD解决方案之二

药物层优化研究

在药物层工艺中水溶剂蒸发起到重要的作用。湿的环境会使丸子聚集,而干的环境影响药物与MCC的粘合。输入变量如气流量,喷雾速率,雾化压力,和产品温度对MCC沉着和包衣溶剂蒸发的平衡有影响。进行了带3个中心点的24-1分式析因实验。表57是设计总结和响应的可接受标准。药物溶液喷雾完成后,产品干燥直到55℃,控制湿度在2.0%以下。研究的响应包括细粒,聚集,含量。其它特征包括丸的表面粗糙度,包衣膜厚度,丸的粒径分布。表58是实验结果。

影响细粒形成的显著因子

如图30的半正态图所示,影响细粒的显著因子是D,A。这两个因子有强的交互作用。如图31的等值线图所示,细粒%随产品温 度和气流量增加而增加。

影响聚集的显著因子

如图32的半正态图所示,影响聚集的显著因子为D,A,B。其它项没有显著影响。产品温度和气流量对聚集的影响见图33。聚集随温度和气流量增加而减少。

影响含量的显著因子

如图34的半正态图所示,影响含量的显著因子为D,A。这两个因子有显著的交互作用。

library(FrF2)

study2<-FrF2(nruns=8, nfactors=4, generator=c("ABC"), ncenter=3, replications=1,randomize=FALSE)

y1=c(0.4,6.3,2.8,0.8,3.5,0.9,0.5,5.5,2.2,1.8,2.5)

y2=c(8.0,0.5,3.9,6.4,1.9,3.4,11.0,0.8,4.1,3.8,4.4)

y3=c(99.7,94.5,97.9,99.4,97.5,99.4,99.6,96.0,98.4,98.7,98.2)

study2 <-add.response(study2, y1, replace=FALSE)

study2 <-add.response(study2, y2, replace=FALSE)

study2 <-add.response(study2, y3, replace=FALSE)

print( study2, std.order=TRUE)

A.num <-study2$A

levels(A.num) <- c(80,120)

B.num <- study2$B

levels(B.num) <- c(25,45)

C.num <- study2$C

levels(C.num) <- c(1.2,2.0)

D.num <- study2$D

levels(D.num) <- c(42,50)

A.num <- as.numeric(as.character(A.num))

B.num <- as.numeric(as.character(B.num))

C.num <- as.numeric(as.character(C.num))

D.num <- as.numeric(as.character(D.num))

mod1<-lm(y1 ~ A*B*C*D, data=study2)

anova(mod1)

library(daewr)

fullnormal(coef(mod1)[-1], alpha=.025)

library(BsMD)

LenthPlot(mod1, main = "Lenth Plot of Effects")

effects <-coef(mod1)

effects <-effects[2:4]

effects <-effects[ !is.na(effects) ]

halfnorm(effects, names(effects), alpha=.25)

mod1<-lm(y1 ~ A.num*D.num, data=study2)

library(rsm)

contour(mod1, ~ D.num +A.num)

persp(mod1, ~ A.num +D.num, zlab=" y1", contours=list(z="bottom"))

mod2<-lm(y2 ~ A*B*C*D, data=study2)

anova(mod2)

> anova(mod2)

Analysis of Variance Table

Response: y2

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

A 1 23.461 23.461 260.6806 0.003814 **

B 1 8.611 8.611 95.6806 0.010290 *

C 1 0.361 0.361 4.0139 0.183032

D 1 58.861 58.861 654.0139 0.001526 **

A:B 1 0.361 0.361 4.0139 0.183032

A:C 1 1.711 1.711 19.0139 0.048777 *

B:C 1 2.761 2.761 30.6806 0.031082 *

A:B:C:D 1 0.328 0.328 3.6402 0.196632

Residuals 2 0.180 0.090


Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Mod2<-lm(y2 ~ A.num* B.num *C.num* D.num, data=study2)

library(rsm)

contour(mod2, ~ D.num +A.num)

persp(mod2, ~ A.num +D.num, zlab=" y2", contours=list(z="bottom"))

mod3<-lm(y3 ~ A*B*C*D, data=study2)

anova(mod3)

> anova(mod3)

Analysis of Variance Table

Response: y3

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

A 1 3.6450 3.6450 57.5526 0.016935 *

B 1 0.4050 0.4050 6.3947 0.127214

C 1 0.1250 0.1250 1.9737 0.295239

D 1 18.6050 18.6050 293.7632 0.003387 **

A:B 1 0.1800 0.1800 2.8421 0.233869

A:C 1 0.5000 0.5000 7.8947 0.106763

B:C 1 2.4200 2.4200 38.2105 0.025186 *

A:B:C:D 1 0.4097 0.4097 6.4689 0.126020

Residuals 2 0.1267 0.0633


Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

mod3<-lm(y3 ~ A.num*D.num, data=study2)

library(rsm)

contour(mod3, ~ D.num +A.num)

persp(mod3, ~ A.num +D.num, zlab=" y3", contours=list(z="bottom"))

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