论文题目: 微乳液在中药纳米载体药物合成和毒品分析中的应用研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 化学
作者: 温涛
导师: 罗国安
关键词: 微乳液聚合,纳米载体药物,微乳液电动色谱,海洛因,来源推断
文献来源: 清华大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本论文的工作涉及微乳液技术在合成和分离上的应用研究,分为两大部分:第一部分.微乳液聚合在中药纳米载体药物中的应用研究。本研究立足于中药纳米药物载体可以解决目前中药给药难点、中药制剂方法丞待提高,以及促进中药现代化的背景,开拓了将微乳液原位聚合应用于制备适用于一系列具有优异特点、但性质不同的中药和不同材料的内嵌型纳米载体药物一个新的研究课题,并在制备机理和药效机理上进行了探讨:①采用微乳液单体聚合方法分别制备了粒径在100nm以下的聚丙烯酸酯和有机官能化硅胶纳米载体粒子,证明了微乳液聚合适合不同有机聚合物和无机材料纳米载体材料的制备。发展了阶段加入单体聚合方法,实现了对纳米载体药物粒径的调控和合成生产的放大,为其工业化打下基础。②分别通过正相和反相微乳液原位单体聚合法合成了脂溶性心血管药灯盏花素和水溶性抗癌中药秋水仙碱的聚丙烯酸酯纳米载体药物、以及灯盏花素有机官能团化硅胶纳米载体药物,其包封率分别达到90%、70%、30%,证明了微乳液原位聚合可以适合不同脂溶性和水溶性中药的纳米载体药物的制备。③通过对纳米载体药的释放动力学研究,证明了微乳液原位单体聚合制备的纳米载体药物为内嵌型载体药物,其释放符合Higuchi方程的骨架释放规律。第二部分.微乳液电动色谱在毒品来源推断中的应用研究。本研究致力解决目前毒品来源推断研究中毒品分析方法和推断手段不完善的问题,首次研究了毛细管微乳液电动色谱(MEEKC)对海洛因冰毒毒品的快速分析的可行性及机理,同时将指纹图谱模式识别应用于实际海洛因毒品的来源推断研究中:④实现了海洛因和冰毒MEEKC模式的快速分离,在10分钟内分别做到16种不同极性海洛因相关成分同时分离和9种冰毒类相关毒品的同时分离。证明了微乳液中油相是MEEKC之所以能够进行海洛因毒品全分析的关键因素。⑤将指纹图谱模式识别应用在实际海洛因毒品的来源推断研究中,证明了根据实际样品的CE指纹图谱利用改进Nei系数法进行归类是可行的,可以解决实际海洛因毒品鉴定中难以进行来源推断的问题。
论文目录:
第1章 引言
1.1 研究背景
1.2 中药纳米载体药物的研究进展
1.2.1 概述
1.2.2 中药纳米载体药物研究的重要性
1.2.3 纳米技术在载体药物应用研究中的现状
1.2.4 纳米载体药物的材料类型及制备
1.2.5 纳米中药的发展现状和前景以及目前存在的问题
1.2.6 中药纳米载体药物研究的目的及意义
1.3 毛细管微乳液电动色谱用于毒品分析及来源推断的研究概述
1.3.1 研究背景
1.3.2 毒品分析及来源推断研究的重要意义
1.3.3 毛细管电泳技术在海洛因和冰毒分析中的应用
1.3.4 毛细管微乳液电动色谱用于毒品快速分析的可行性
1.3.5 指纹图谱模式识别用于毒品来源研究
1.4 本论文的研究内容和方法
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 选用的研究方法及可行性
第2章 内嵌型脂溶性灯盏花素聚丙烯酸酯纳米载体药物的制备及其载药机理
2.1 基本原理
2.1.1 微乳液原位聚合原理
2.1.1.1 微乳液聚合特点
2.1.1.2 微乳液聚合体系形成的影响因素
2.1.2 正相微乳液聚丙烯酸酯聚合反应原理
2.1.3 内嵌型灯盏花素PMANCD 的合成原理
2.1.4 纳米粒子的载药原理
2.1.5 载体药物的释放动力学模式
2.2 实验仪器和试剂
2.3 实验部分
2.3.1 纳米粒子的表征
2.3.2 正相微乳液聚合制备PMANC
2.3.3 内嵌型灯盏花素PMANCD 的制备
2.3.4 负载型灯盏花素PMANCD 的制备
2.3.5 灯盏花素PMANCD 载药量的测定
2.3.6 灯盏花素PMANCD 药物释放动力学的测定
2.4 结果与讨论
2.4.1 正相微乳液聚合合成PMANC 条件的优化
2.4.1.1 不同合成路线的比较
2.4.1.2 反应时间的确定
2.4.1.3 阶段加入反应单体的影响
2.4.1.4 正相微乳液聚合的放大
2.4.1.5 不同pH 聚丙烯酸酯纳米粒子的外观及其溶解性质
2.4.1.6 典型正相微乳液聚合 PMANC TEM/SEM 表征结果对比
2.4.2 内嵌型灯盏花素PMANCD 的合成
2.4.2.1 灯盏花素PMANCD TEM 表征结果
2.4.2.2 灯盏花素PMANCD 的 Zeta 电势
2.4.2.3 灯盏花聚PMANCD 载药量的紫外分光光度测定法
2.4.2.4 灯盏花素加入量对PMANCD 包封率和载药量的影响
2.4.2.5 灯盏花素PMANCD 合成方法的稳定性
2.4.2.6 灯盏花素PMANCD 合成条件的优化
2.4.3 内嵌型灯盏花素PMANCD 的载药机理
2.4.3.1 载药方式对粒子形态的影响
2.4.3.2 载药方式对载药量的影响
2.4.3.3 两种载药方式的ξ电势比较
2.4.3.4 内嵌载药方式载药量与药品加入量的关系
2.4.4 灯盏花素PMANCD 的释放动力学机理
2.4.4.1 灯盏花素PMANCD 的释放动力学特性
2.4.4.2 灯盏花素PMANCD 的释放动力学模式
2.5 本章小结
第3章 内嵌型水溶性秋水仙碱聚丙烯酸酯纳米载体药物的制备及其载药机理
3.1 基本原理
3.1.1 反相微乳液聚丙烯酸酯聚合反应原理
3.1.2 内嵌型秋水仙碱PMANCD 的合成原理
3.2 内嵌型秋水仙碱PMANCD 的合成
3.2.1 反相相微乳液聚合制备 PMANC
3.2.2 内嵌型秋水仙碱PMANCD 的制备
3.2.3 秋水仙碱PMANCD 的载药量测定
3.2.4 秋水仙碱PMANCD 释放动力学测定
3.3 结果与讨论
3.3.1 反相微乳液聚合制备PMANC 条件的优化
3.3.1.1 不同合成路线的比较
3.3.1.2 阶段加入反应单体的影响
3.3.1.3 水相比例的影响
3.3.1.4 共表面活性剂比例的影响
3.3.1.5 反相微乳液聚合实验的放大
3.3.1.6 典型反相微乳液聚合 PMANC TEM/SEM 表征结果对比
3.3.2 内嵌型秋水仙碱PMANCD 的合成
3.3.2.1 秋水仙碱PMANCD TEM 表征结果
3.3.2.2 秋水仙碱PMANCD 载药量的MEEKC 定量测定
3.3.2.3 秋水仙碱加入量对PMANCD 包封率和载药量的影响
3.3.2.4 秋水仙碱PMANCD 合成条件的优化
3.3.3 秋水仙碱PMANCD 释放动力学机理
3.4 本章小结
第4章 内嵌型灯盏花素有机官能化硅胶纳米载体药物的制备及其载药机理
4.1 基本原理
4.2 内嵌型OSNCD 的合成
4.2.1 反相微乳液法制备OSNC
4.2.2 内嵌型灯盏花素OSNCD 的制备
4.3 结果与讨论
4.3.1 反相微乳液法制备OSNC 的条件优化
4.3.1.1 阶段加入硅胶前驱体的影响
4.3.1.2 反相微乳液法制备OSNC 聚合实验的放大
4.3.1.3 水相比例的影响
4.3.1.4 共表面活性剂比例的影响
4.3.2 内嵌型灯盏花素OSNCD 的合成
4.3.2.1 灯盏花素OSNCD TEM 表征结果
4.3.2.2 灯盏花素加入量对OSNCD 包封率和载药量的影响
4.3.2.3 前驱体组成对灯盏花素 OSNCD 载药性能的影响
4.3.3 灯盏花素OSNCD 释放动力学机理
4.4 本章小结
第5章 海洛因毒品微乳液电动色谱快速分析方法的研究
5.1 海洛因毛细管电泳分离法
5.2 结果与讨论
5.2.1 常规 CZE 模式用于海洛因毒品的分析鉴定
5.2.1.1 碱性CZE 模式用于海洛因毒品分离
5.2.1.2 酸性CZE 模式用于海洛因毒品分离
5.2.2 MEEKC 模式用于海洛因毒品的分析鉴定
5.2.2.1 pH 值的影响
5.2.2.2 SDS 浓度的影响
5.2.2.3 正丁醇比例的影响
5.2.2.4 硼砂浓度的影响
5.2.2.5 烷烃的种类和浓度
5.2.2.6 最佳MEEKC 分离条件
5.2.3 海洛因分析MEEKC 定性定量标准方法的建立
5.2.3.1 MEEKC 标准方法的重复性研究
5.2.3.2 MEEKC 定量方法的建立
5.2.3.3 海洛因实际样品的检测及回收率测定
5.2.4 海洛因复杂体系MEEKC 快速分离机理
5.2.4.1 正丁醇在MEEKC 模式中对分离效果的影响
5.2.4.2 正丁醇在BMEKC 模式中对分离效果的影响
5.2.4.3 甲醇含量在 MMEKC 模式中对分离效果的影响
5.2.4.4 复杂体系中 MEEKC 和 BMEKC 法分离机理的比较
5.3 本章小结
第6章 冰毒类毒品毛细管微乳液电动色谱快速分析方法的研究
6.1 冰毒毛细管电泳分离法
6.2 结果与讨论
6.2.1 冰毒的MEEKC 法分离
6.2.1.1 pH 对分离的影响
6.2.1.2 正丁醇比例对分离的影响
6.2.2 冰毒的BMEKC 法分离
6.2.2.1 pH 对分离的影响
6.2.2.2 正丁醇比例对分离的影响
6.2.3 冰毒和麻黄生物碱MEEKC 定性定量分析方法的建立
6.2.3.1 冰毒和麻黄生物碱最佳 MEEKC 分离条件
6.2.3.2 MEEKC 方法的重复性研究
6.2.3.3 MEEKC 定量方法的建立
6.3 本章小结
第7章 海洛因毛细管指纹图谱模式识别法用于毒品的来源推断
7.1 用于研究的实际海洛因毒品样本
7.2 海洛因来源推断模式识别研究
7.2.1 指纹图谱模式识别软件
7.2.2 指纹图谱模式识别的原理
7.2.3 根据实际样品的定量数据利用向量夹角余弦法进行归类
7.2.3.1 八指标模式识别
7.2.3.2 三指标模式识别
7.2.4 根据实际样品的指纹图谱利用改进 Nei 系数法进行归类
7.2.5 归类结果的比较与讨论
7.3 本章小结
结论
参考文献
致谢与声明
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
发布时间: 2006-06-29
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