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中药质量分析与评价(全国高等医药院校药学类专业研究生规划教材) 版权信息
- ISBN:9787521442656
- 条形码:9787521442656 ; 978-7-5214-4265-6
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
中药质量分析与评价(全国高等医药院校药学类专业研究生规划教材) 内容简介
本教材是“全国高等医药院校药学类专业研究生规划教材”之一,系根据本套教材的编写原则和研究生教学大纲要求编写而成。本套教材围绕研究生学习和科研中所需要的基本理论知识、行业发展趋势和新技术等方面展开编写,旨在巩固研究生的理论知识基础,并进一步启发和培养研究生的自主创新和深入研究能力。具有实用性强、内容灵活、案例与时俱进、拓展内容丰富等特点。本教材可作为医药高等院校药学类专业研究生的学习用书,也可作为相关从业人员的参考用书。
中药质量分析与评价(全国高等医药院校药学类专业研究生规划教材) 目录
**章 绪论
**节 中药质量分析与评价在中药研究中的作用
第二节 中药质量管理相关政策与法规
一、政策法规
二、规范性文件与指导原则
第三节 中药质量分析与评价的发展趋势
一、构建基于中医药理论的质量评价模式
二、融合现代分析新技术与新方法
三、加强全过程质量控制
第二章 中药质量标准体系
**节 我国中药质量标准体系
一、中药质量标准的发展历程
二、中药质量标准的分类
三、《中国药典》中药质量标准体系
四、中药质量标准研究的主要内容
第二节 主要国际植物药质量标准
一、《美国药典》植物药标准
二、《欧洲药典》植物药标准
三、ISO植物药标准
第三章 中药生产质量管理体系
**节 中药生产质量管理相关法规
一、《中华人民共和国药品管理法》和《中华人民共和国药品管理法实施条例》
二、《药品生产质量管理规范》
三、《药品生产监督管理办法》
四、《中药材生产质量管理规范》
第二节 中药生产质量管理系统
一、分布式控制系统
二、数据采集与监视系统
三、制造执行系统
四、企业资源计划
五、过程知识系统
第三节 中药生产过程质量控制
一、药品生产过程质量分析
二、中药生产过程质量控制方法
三、中药智能制造
第四章 中药分析新技术与新方法
**节 超高效液相色谱法
一、概述
二、基本原理与类型
三、应用
第二节 色谱-质谱联用技术
一、概述
二、基本原理与类型
三、应用
第三节 中药生产过程质量控制新技术与新方法
一、概述
二、在线近红外光谱技术
三、在线拉曼光谱技术
四、在线UV-Vis技术
第四节 其他新技术与新方法
一、电感耦合等离子体质谱技术
二、质谱成像技术
三、表面等离子体共振技术
第五章 中药的取样与样品预处理方法
**节 样品的采集
一、抽样
二、取样
三、粉碎
第二节 样品的提取
一、样品提取的目的与要求
二、常用提取方法
第三节 样品的纯化
一、样品纯化的目的与要求
二、常用纯化方法
第四节 样品的浓缩
一、样品浓缩的目的与要求
二、常用浓缩技术与方法
第五节 样品的消化与衍生化
一、样品的消化
二、样品的衍生化
第六章 中药质量标准的制定
**节 中药质量标准制定的主要内容
一、基本原则
二、中药质量标准
第二节 鉴别
一、显微鉴别
二、理化鉴别
三、薄层色谱鉴别
四、液相色谱鉴别
五、气相色谱鉴别
六、DNA分子鉴别
七、指纹图谱鉴别
第三节 检查
一、中药材(饮片)的检查
二、中药制剂的检查
第四节 含量测定
一、含量测定方法
二、含量测定方法验证
三、含量限度的制定
四、含量测定项目的选择原则
第五节 中药配方颗粒与经典名方质量评价
一、中药配方颗粒质量评价
二、中药经典名方质量评价
第七章 中药的体内分析
**节 中药体内分析概论
一、意义
二、任务
三、特点
第二节 生物样品的制备
一、血液样品
二、尿液样品
三、组织与脏器
四、粪便样品
五、细胞样品
第三节 生物样品的预处理
一、去除蛋白质法
二、缀合物的水解法
三、分离纯化与浓缩富集法
第四节 生物样品分析方法的建立与验证
一、体内药物分析方法建立的一般步骤
二、体内药物分析方法验证的内容与要求
三、试验样品分析
第八章 中药质量表征成分确定
**节 中药成分体内外分析
一、中药成分体外分析
二、中药成分体内分析
第二节 基于药效学的中药质量表征成分确定
一、基本思路与方法概述
二、基本流程
三、应用
四、应用实例
第三节 基于血清药物化学的中药质量表征成分确定
一、基本思路与方法概述
二、基本流程
三、关键技术
四、应用实例
第四节 基于组学分析的中药质量表征成分确定
一、蛋白质组学
二、代谢组学
第五节 基于网络药理学的中药质量表征成分确定
一、基本思路与方法概述
二、基本流程
三、分析结果的评价
四、应用实例
第九章 药学统计学在中药分析学中的应用
**节 常用药学统计学方法
一、聚类分析
二、判别分析
三、主成分分析
四、人工神经网络
五、相关分析
第二节 数据分析方法展望
一、大数据
二、真实世界数据证据
参考文献
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