Geri Dön

İki bileşenli ticari hormon preparatlarının spektral kantitatif analizleri için sürekli dalgacık dönüşüm ve yapay sinir ağları yöntemlerinin geliştirilmesi ve validasyonu

Development and validation of continuous wavelet transform and artificial neural network methods for spectral quantitative analysis of two-component commercial hormone preparations

PDF İndir

  1. Tez No: 999462
  2. Yazar: ADEM MERT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERDAL DİNÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Eczacılık ve Farmakoloji, Kimya, Pharmacy and Pharmacology, Chemistry
  6. Anahtar Kelimeler: Kimya teknikleri-analitik, Türev spektrofotometrik yöntemi, Chemistry techniques-analytical, Derivative spectrophotometric method
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Analitik Kimya Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Analitik Kimya Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, estradiol valerat (EV) ile medroksiprogesteron asetat (MPG) ve estradiol valerat ile dienogest (DG) içeren iki bileşenli ticari farmasötik preparatlarda, etken maddelerin eşzamanlı kantitatif tayinine olanak sağlayan yeni ve etkin analiz yaklaşımları geliştirilmiş ve valide edilmiştir. Bu kapsamda, Ultra-Viyole (UV) spektrofotometriye dayalı absorbans verilerine, herhangi bir ön ayırma işlemine ihtiyaç duyulmaksızın, Sürekli Dalgacık Dönüşümü (SDD), türev spektroskopisi (TS), yapay sinir ağı (YSA) ve temel bileşen analizine dayalı yapay sinir ağı (TBA–YSA) yöntemleri başarıyla uygulanmıştır. Ayrıca, analizlerin doğruluğunu değerlendirmek amacıyla EV–MPG ve EV–DG kombinasyonlarının tayinine yönelik optimize edilmiş Ultra Performanslı Sıvı Kromatografi (UPLC) yöntemleri geliştirilmiş ve ticari tablet preparatlarına başarıyla uygulanmıştır. UPLC yöntemlerinin validasyon çalışmaları; seçicilik, doğruluk, tekrarlanabilirlik ve duyarlılık bakımından yöntemin farmasötik analizler için uygunluğunu ortaya koymuştur. SDD tabanlı analizlerde birçok dalgacık ailesi değerlendirilmiş ve optimum sinyal işleme performansı sağlayan dalgacık fonksiyonları belirlenmiştir. EV–MPG kombinasyonu için sym3-SDD (a=512), bior1.3-SDD (a=512) ve db8-SDD (a=512) dalgacık aileleri; EV–DG kombinasyonu için ise sym5-SDD (a=384), coif3-SDD (a=416) ve db4-SDD (a=352) dalgacık aileleri en uygun seçenekler olarak belirlenmiştir. Ayrıca, EV–MPG karışımı için birinci türev spektroskopisi (TS1), EV–DG karışımı için ise ikinci türev spektroskopisi (TS2) uygulanmıştır. EV–MPG kombinasyonu için, sırasıyla sym3 yöntemiyle 258.7 nm (EV) ve 275.5 nm (MPG); bior1.3 ile 238.9 nm (EV) ve 254.4 nm (MPG); db8 ile 253.7 nm (EV) ve 270.4 nm (MPG) dalga boylarında SDD genlikleri ölçülmüş ve kalibrasyon grafiklerine dönüştürülmüştür. Birinci türev spektroskopisiyle de EV için 288.4 nm ve MPG için 245.0 nm'deki sinyaller değerlendirilmiştir. EV–DG kombinasyonu için ise sym5 yöntemiyle 255.0 nm (EV) ve 273.8 nm (DG); coif3 ile 284.0 nm (EV) ve 298.0 nm (DG); db4 ile 271.0 nm (EV) ve 290.0 nm (DG) dalga boylarında sinyal genlikleri kullanılmış; ikinci türev spektroskopisiyle de EV için 274.2 nm ve DG için 325.0 nm'deki türev genliklerine dayalı kalibrasyonlar oluşturulmuştur. Çalışmanın ileri aşamasında, elde edilen spektral veriler yapay sinir ağı (YSA) ve temel bileşen analizine dayalı YSA (TBA–YSA) modellerine uygulanmıştır. Her iki model, sentetik karışımlar, standart ilave yöntemi, gün içi ve günler arası testlerle doğrulanmış ve yüksek doğruluk ile düşük hata oranları elde edilmiştir. Geliştirilen UPLC yöntemleri de validasyon kriterlerine göre optimize edilmiş ve her iki kombinasyonun ticari preparatlarında güvenle uygulanmıştır. Çalışma kapsamında değerlendirilen Estradiol valerat, Medroksiprogesteron asetat ve Dienogest bileşikleri, terapötik amaçla yaygın olarak kullanılan sentetik hormonlardır ve genellikle ikili kombinasyonlar halinde hormonal tedavi rejimlerinde yer almaktadır. Sonuç olarak, bu tez kapsamında geliştirilen çok yönlü analiz yaklaşımları (SDD, TS, YSA, TBA–YSA ve UPLC), EV–MPG ve EV–DG kombinasyonlarını içeren hormon preparatlarının kalite kontrolü ve rutin analizlerinde kullanılabilecek, güvenilir, ekonomik ve hassas alternatifler sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis study, new and effective analysis approaches that allow simultaneous quantitative determination of active ingredients in commercial two-component pharmaceutical preparations containing estradiol valerate (EV) with medroxyprogesterone acetate (MPG) and estradiol valerate with dienogest (DG) were developed and validated. In this context, Continuous Wavelet Transform (SDD), derivative spectroscopy (DS), artificial neural network (ANN) and principal component analysis-based artificial neural network (PCA–ANN) methods were successfully applied to absorbance data based on Ultra-Violet (UV) spectrophotometry without the need for any pre-separation process. In addition, optimized Ultra Performance Liquid Chromatography (UPLC) methods were developed for the determination of EV–MPG and EV–DG combinations in order to evaluate the accuracy of the analyses and were successfully applied to commercial tablet preparations. Validation studies of UPLC methods revealed the suitability of the method for pharmaceutical analyses in terms of selectivity, accuracy, reproducibility and sensitivity. Many wavelet families were evaluated in CWT-based analyses and wavelet functions providing optimum signal processing performance were determined. For the EV–MPG combination, sym3-CWT (a=512), bior1.3-CWT (a=512) and db8-CWT (a=512) wavelet families; for the EV–DG combination, sym5-CWT (a=384), coif3-CWT (a=416) and db4-CWT (a=352) wavelet families were determined as the most suitable options. In addition, first derivative spectroscopy (DS1) was applied for EV–MPG mixture and second derivative spectroscopy (DS2) was applied for EV–DG mixture. For EV–MPG combination, CWT amplitudes were measured at wavelengths of 258.7 nm (EV) and 275.5 nm (MPG) with sym3 method; 238.9 nm (EV) and 254.4 nm (MPG) with bior1.3; 253.7 nm (EV) and 270.4 nm (MPG) with db8, respectively, and converted into calibration graphs. Signals at 288.4 nm for EV and 245.0 nm for MPG were evaluated with first derivative spectroscopy. For EV–DG combination, 255.0 nm (EV) and 273.8 nm (DG) with sym5 method; 284.0 nm (EV) and 298.0 nm (DG) with coif3; db4 was used for signal amplitudes at 271.0 nm (EV) and 290.0 nm (DG) wavelengths; and calibrations were created based on derivative amplitudes at 274.2 nm for EV and 325.0 nm for DG with second derivative spectroscopy. In the advanced stage of the study, the obtained spectral data were applied to artificial neural network (ANN) and ANN models based on principal component analysis (PCA–ANN). Both models were validated with synthetic mixtures, standard addition method, intraday and interday tests, and high accuracy and low error rates were obtained. The developed UPLC methods were also optimized according to the validation criteria and safely applied in commercial preparations of both combinations. Estradiol valerate, Medroxyprogesterone acetate and Dienogest compounds evaluated within the scope of the study are synthetic hormones widely used for therapeutic purposes and are usually included in hormonal treatment regimens in binary combinations. In conclusion, the versatile analysis approaches (CWT, DS, ANN, PCA–ANN and UPLC) developed within the scope of this thesis offer reliable, economical and sensitive alternatives that can be used in the quality control and routine analysis of hormone preparations containing EV–MPG and EV–DG combinations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1008949

    Morbid obez bireylerde stres seviyesinin ADISSP ve IL-40 ile ilişkisi

    Relationship between stress levels and ADISSP and IL-40 in morbidly obese individuals

    AYŞE ÖZLEM ACIPINAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Aile HekimliğiHarran Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞENAY KOÇAKOĞLU

  2. Tez No

    543055

    Effect of microwave pretreatment on fate of antimicrobials and conventional pollutants during anaerobic sludge digestion and biosolids quality for land application

    Anaerobik çamur çürütme prosesinde uygulanan mikrodalga dezentegrasyon işleminin antimikrobiyallerin ve konvansiyonel kirleticilerin akıbetine ve arazi uygulaması için biyokatı kalitesine etkisi

    GÖKÇE KOR BIÇAKCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE ÇOKGÖR

  3. Tez No

    604547

    Metal-metal bağlanmasında nitril bütadien kauçuk ve nitroselüloz esaslı iki bileşenli yapıştırıcının geliştirilmesi

    Development of two-component adhesive based on nitrile butadiene rubber and nitrocellulose for metal-to-metal bonding

    EMİNE AKBULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Kimya MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ SALT

  4. Tez No

    432318

    Tek bileşenli polipropilen ve poliamid esaslı kompozitlerin üretimi ve karakterizasyonu

    Polypropylene and polyamide single component composite of production and characterization

    HATİCE NARSAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET DOĞAN

  5. Tez No

    364199

    Gıda materyallerinde spektrofotometrik yöntemlerle çok bileşenli yapay tatlandırıcıların birarada tayinleri

    Gida materyalleri̇nde spektrofotometri̇k yöntemlerle çok bi̇leşenli̇ yapay tatlandiricilarin bi̇rarada tayi̇nleri̇

    HANDAN ALTUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    KimyaYıldız Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMURE ÖZGÜR

    PROF. DR. EROL ERÇAĞ

    YRD. DOÇ. DR. GÜLTEN ÇETİN

Geri Dön