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中藥質量分析與評價(全國高等醫藥院校藥學類專業研究生規劃教材) 版權信息
- ISBN：9787521442656
- 條形碼：9787521442656 ; 978-7-5214-4265-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
中藥質量分析與評價(全國高等醫藥院校藥學類專業研究生規劃教材) 內容簡介
本教材是“全國高等醫藥院校藥學類專業研究生規劃教材”之一，系根據本套教材的編寫原則和研究生教學大綱要求編寫而成。本套教材圍繞研究生學習和科研中所需要的基本理論知識、行業發展趨勢和新技術等方面展開編寫，旨在鞏固研究生的理論知識基礎，并進一步啟發和培養研究生的自主創新和深入研究能力。具有實用性強、內容靈活、案例與時俱進、拓展內容豐富等特點。本教材可作為醫藥高等院校藥學類專業研究生的學習用書，也可作為相關從業人員的參考用書。
中藥質量分析與評價(全國高等醫藥院校藥學類專業研究生規劃教材) 目錄
**章 緒論
**節 中藥質量分析與評價在中藥研究中的作用
第二節 中藥質量管理相關政策與法規
一、政策法規
二、規范性文件與指導原則
第三節 中藥質量分析與評價的發展趨勢
一、構建基于中醫藥理論的質量評價模式
二、融合現代分析新技術與新方法
三、加強全過程質量控制
第二章 中藥質量標準體系
**節 我國中藥質量標準體系
一、中藥質量標準的發展歷程
二、中藥質量標準的分類
三、《中國藥典》中藥質量標準體系
四、中藥質量標準研究的主要內容
第二節 主要國際植物藥質量標準
一、《美國藥典》植物藥標準
二、《歐洲藥典》植物藥標準
三、ISO植物藥標準
第三章 中藥生產質量管理體系
**節 中藥生產質量管理相關法規
一、《中華人民共和國藥品管理法》和《中華人民共和國藥品管理法實施條例》
二、《藥品生產質量管理規范》
三、《藥品生產監督管理辦法》
四、《中藥材生產質量管理規范》
第二節 中藥生產質量管理系統
一、分布式控制系統
二、數據采集與監視系統
三、制造執行系統
四、企業資源計劃
五、過程知識系統
第三節 中藥生產過程質量控制
一、藥品生產過程質量分析
二、中藥生產過程質量控制方法
三、中藥智能制造
第四章 中藥分析新技術與新方法
**節 超高效液相色譜法
一、概述
二、基本原理與類型
三、應用
第二節 色譜-質譜聯用技術
一、概述
二、基本原理與類型
三、應用
第三節 中藥生產過程質量控制新技術與新方法
一、概述
二、在線近紅外光譜技術
三、在線拉曼光譜技術
四、在線UV-Vis技術
第四節 其他新技術與新方法
一、電感耦合等離子體質譜技術
二、質譜成像技術
三、表面等離子體共振技術
第五章 中藥的取樣與樣品預處理方法
**節 樣品的采集
一、抽樣
二、取樣
三、粉碎
第二節 樣品的提取
一、樣品提取的目的與要求
二、常用提取方法
第三節 樣品的純化
一、樣品純化的目的與要求
二、常用純化方法
第四節 樣品的濃縮
一、樣品濃縮的目的與要求
二、常用濃縮技術與方法
第五節 樣品的消化與衍生化
一、樣品的消化
二、樣品的衍生化
第六章 中藥質量標準的制定
**節 中藥質量標準制定的主要內容
一、基本原則
二、中藥質量標準
第二節 鑒別
一、顯微鑒別
二、理化鑒別
三、薄層色譜鑒別
四、液相色譜鑒別
五、氣相色譜鑒別
六、DNA分子鑒別
七、指紋圖譜鑒別
第三節 檢查
一、中藥材（飲片）的檢查
二、中藥制劑的檢查
第四節 含量測定
一、含量測定方法
二、含量測定方法驗證
三、含量限度的制定
四、含量測定項目的選擇原則
第五節 中藥配方顆粒與經典名方質量評價
一、中藥配方顆粒質量評價
二、中藥經典名方質量評價
第七章 中藥的體內分析
**節 中藥體內分析概論
一、意義
二、任務
三、特點
第二節 生物樣品的制備
一、血液樣品
二、尿液樣品
三、組織與臟器
四、糞便樣品
五、細胞樣品
第三節 生物樣品的預處理
一、去除蛋白質法
二、綴合物的水解法
三、分離純化與濃縮富集法
第四節 生物樣品分析方法的建立與驗證
一、體內藥物分析方法建立的一般步驟
二、體內藥物分析方法驗證的內容與要求
三、試驗樣品分析
第八章 中藥質量表征成分確定
**節 中藥成分體內外分析
一、中藥成分體外分析
二、中藥成分體內分析
第二節 基于藥效學的中藥質量表征成分確定
一、基本思路與方法概述
二、基本流程
三、應用
四、應用實例
第三節 基于血清藥物化學的中藥質量表征成分確定
一、基本思路與方法概述
二、基本流程
三、關鍵技術
四、應用實例
第四節 基于組學分析的中藥質量表征成分確定
一、蛋白質組學
二、代謝組學
第五節 基于網絡藥理學的中藥質量表征成分確定
一、基本思路與方法概述
二、基本流程
三、分析結果的評價
四、應用實例
第九章 藥學統計學在中藥分析學中的應用
**節 常用藥學統計學方法
一、聚類分析
二、判別分析
三、主成分分析
四、人工神經網絡
五、相關分析
第二節 數據分析方法展望
一、大數據
二、真實世界數據證據
參考文獻
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