Спектрофотометрическое определение некоторых β-лактамных антибиотиков в их бинарных смесях с использованием метода проекций на латентные структуры

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложен способ спектрофотометрического определения антибиотиков цефалоспориновой (цефуроксим, цефтриаксон, цефотаксим, цефазолин) и пенициллиновой (амоксициллин) групп с использованием хемометрической обработки данных (метод проекции на латентные структуры (ПЛС)). Зарегистрированы спектры поглощения 24 бинарных смесей «цефалоспорин – цефалоспорин» и 16 бинарных смесей «цефалоспорин – амоксициллин» с различными концентрациями в диапазоне 3–27 и 5–140 мкг/мл. Выбрано оптимальное число латентных переменных для каждого хемометрического метода (ПЛС-1 и ПЛС-2), которое составило от 2 до 7 в зависимости от типа модели и природы антибиотиков. Наименьшие среднеквадратичные ошибки калибровки (RMSEC) найдены для системы «цефтриаксон – цефазолин», которые составили 0.09 и 0.08 для ПЛС-1 и ПЛС-2 соответственно. Наименьшие среднеквадратичные ошибки прогноза (RMSEP) для смеси «цефуроксим – амоксициллин» составили 0.07 для обоих методов (ПЛС-1 и ПЛС-2). Установлено, что уравнения линейных зависимостей «измерено – предсказано» характеризуются коэффициентом регрессии и квадратом коэффициента аппроксимации близкими к 1, что говорит о высоком качестве моделей. Величины относительной погрешности определения в проверочных смесях составили методом ПЛС-1 для смесей «цефалоспорин – цефалоспорин» 0.4–6.2%, методом ПЛС-2 – 0.07–6.0%. При этом значительной разницы в погрешности определения компонентов смеси не наблюдается, в отличие от системы «цефуроксим – амоксициллин», для которой погрешность составляет 0.1–1.1% для первого компонента и 2.6–14.7% для второго компонента методом ПЛС-1 и 0.2–1.2% для первого компонента и 4.3–13.3% для второго компонента методом ПЛС-2. Таким образом, показано, что применение хемометрических методов обеспечивает высокую точность спектрофотометрического определения исследуемых антибиотиков с перекрывающимися полосами поглощения в ихсмесях.

Об авторах

Елизавета Фёдоровна Кетруш

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

ORCID iD: 0009-0001-7456-033X
г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Руслан Кямранович Мурсалов

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Дмитрий Владимирович Силаев

Саратовский государственный медицинский университет имени В. И. Разумовского

ул. Большая Казачья, 112, Саратов, Саратовская обл., 410012

Татьяна Юрьевна Русанова

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Список литературы

  1. Померанцев А. Л. Хемометрика в Excel: учебное пособие. Томск : Издательство Томского политехнического университета, 2014. 435 с.
  2. Кучерявский С., Панчук В., Монахова Ю., Кирсанов Д. Введение в хемометрику. URL: https://www.chemometrics.ru/media/documents/site/Введение-вхемометрику.pdf (дата обращения: 15.09.2023).
  3. Силаев Д. В., Шестопалова Н. Б., Фомина Ю. А., Русанова Т. Ю. Применение хемометрических алгоритмов для спектрофотометрического определения синтетических пищевых красителей Е110 и Е124 // Известия высших учебных заведений. Химия и химическая технология. 2022. Т. 65, № 2. С. 50–59. https://doi.org/10.6060/ivkkt.20226502.6497
  4. Attia K. A., Nassar M. W., El-Zeiny M. B., Serag A. Effect of genetic algorithm as a variable selection method on different chemometric models applied for the analysis of binary mixture of amoxicillin and fl ucloxacillin: A comparative study // Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. 2016. Vol. 156. P. 54–62. https://doi.org/10.1016/j.saa.2015.11.024
  5. Mohamed A. E. M. I., Abdelmageed O. H., Refaat I. H. Determination of two antibacterial binary mixtures by chemometrics-assisted spectrophotometry // Journal of AOAC International. 2007. Vol. 90, № 1. P. 128–141. https://doi.org/10.1093/jaoac/90.1.128
  6. Gandhi S. V., Patil D., Baravkar A. A. Comparison of Chemometric assisted UV Spectrophotometric and RP-HPLC Method for the simultaneous determination of Ofl oxacin and Tinidazole in their Combined dosage form // Research Journal of Pharmacy and Technology. 2021. Vol. 14, № 11. P. 5713–5718. https://doi.org/10.52711/0974-360X.2021.00993
  7. Eticha T. Kahsay G., Asefa F., Hailu T., Gebretsadik H., Gebretsadikan T., Thangabalan B. Chemometric-Assisted spectrophotometric method for the simultaneous determination of ciprofl oxacin and doxycycline hyclate in pharmaceutical formulations // Journal of Analytical Methods in Chemistry. 2018. Vol. 2018. https://doi.org/10.1155/2018/9538435
  8. Gandhi S. V., Waghmare A. D., Nadwani Y. S., Mutha A. S. Chemometrics-assisted UV spectrophotometric method for determination of ciprofl oxacin and ornidazole in pharmaceutical formulation // ARC Journal of Pharmaceutical Sciences. 2017. Vol. 3, № 1. P. 19–25. http://dx.doi.org/10.20431/2455-1538.0301005
  9. Силаев Д. В., Шестопалова Н. Б., Фомина Ю. А., Русанова Т. Ю. Определение синтетических пищевых красителей Е110 и Е124 при совместном присутствии методами Фирордта и производной спектрофотометрии // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Химия. Биология. Экология. 2019. Т. 19, вып. 3. С. 257–267. https://doi.org/10.18500/1816-9775-2019-19-3-257-267

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».