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分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

嘉峪檢測網        2019-05-28 15:06

本文通過對分析方法驗證中的線性可接受標準進行深度剖析,以便大家理解各指導原則或指南所推薦的相關要求。只有透過現象看本質,不拘泥于指南要求,才能制定符合其既定用途的可接受標準,如線性相關系數可接受標準制定為不小于0.99還是不小于0.999;有關物質的線性截距制定為不得過25%,是否可以滿足測定要求;剩余標準偏差有沒有必要統計。

 

1.分析方法驗證線性概述

 

線性系指在設計的范圍內,測定響應值與試樣中被測物濃度呈比例關系的程度。2015版《中國藥典》通則<9101>中規定應列出回歸方程、相關系數和線性圖。USP<1225>規定應提交其相關系數、Y軸截距、回歸線斜率、殘留平方和。2010版實驗室控制系統GMP實施指南要求,需統計相關系數、截距、剩余標準偏差。

 

2.名詞解釋

 

相關系數(R):相關系數是解釋變量與總變異之比,也可以說成是y的樣本變異中被x解釋的部分,占比越大解釋的就越多。

 

 假設總平方和SST不為零(除非所有y都相等這樣一個極端的情況),可以得到相關系數:

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

 

SSE:解釋平方和、SST:總平方和、SSR:殘差平方和、R2線性相關系數。

 

殘留平方和(SSR):為了明確解釋變量和隨機誤差各產生的效應是多少,統計學上把數據點與它在回歸線上相應位置的差異稱殘差,把每個殘差的平方和稱為殘差平方和,它表示隨機誤差的效應。

 

截距:一般是指在Y軸上的截距,即直線和Y軸的交點縱坐標。

 

剩余標準偏差(SE):也稱均方差,統計學概念,在線性回歸分析中,真實值和估計值之間的差成為殘差(或者剩余量),所有預測值的殘差平方和(或者剩余平方和),剩余標準偏差就是剩余平方和的開平方,用來表示估計值的精度。EXCEL表中可采用STEYX進行計算。

 

3.線性相關系數的意義及控制方式

 

線性通過最小二乘法進行曲線擬合,其相關系數是評估一元回歸線是否有意義,通常用R表示。

計算公式為

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

1、當所有的Yi值都在回歸線上時,R=1

 

2、當y與x之間不存在直線關系時,R=0

 

3、當R的絕對值在0與1之間時,可根據測量的次數及置信水平與相應的相關系數臨界值比較,絕對值大于臨界值時,則認可這種線性關系是有意義的。

 

相關系數的臨界值表(部分)

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

若測定次數為5,則f=5-2=3,R≥ 0.991說明該線性的置信度為99.9%。

 

舉例:若R為0.990,說明變量Y的變異中有99.0%是由變量x引起的,該參數屬于是概率評估。

 

實際上只要滿足n=5,R≥ 0.991則線性的置信度(99.9%)完全滿足線性相關性要求。若非要體現不同方法的差異性控制。可按下述思路考慮:

 

目前線性均是采用對照品儲備液逐級稀釋進行,線性相關性主要取決于:

 

1、測定原理;

 

2、檢測過程偏差(樣品的配制過程產生的偏差及儀器的進樣精度);

 

3、質量標準中的限度要求。

 

基于以上三點,線性相關系數可按下表制定可接受標準:

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

案例01-1

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

案例01-2

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

4.線性截距的意義及控制方式

 

以雜質線性截距為例進行說明。

 

化藥雜質控制一般采用外標一點法進行,即默認線性通過原點,需評估線性偏離對測定結果的影響,Y軸截距的絕對值應在標準響應值的25%以內。

 

為什么是25%?

 

USP<621>system suitability-271頁計算公式是對含量測定范圍與系統適用性相關要求進行說明,相關要求不適用于有關物質控制。

 

但“RSD”與“限度范圍要求”的相關性的計算公式,我們可以引申一下,RSD%=KB ?n/t90%,n-1,RSD為相對標準偏差,K為常數0.349,B為各論中給出的上限減去100%(引申為含量的范圍要求),n為參考溶液重復進樣的次數(3 ≤n ≤6),t90%是在n-1自由度90%的概率下的一組t值。

 

相對標準偏差要求

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

根據公式,若B為30%(即雜質回收率范圍為70%-130%),則進樣6次允許的最大RSD為12.7%。假設線性從限度濃度50%做到150%且50%、150%的點相對均值的波動幅度為12.7%,則Y軸截距的絕對值約為100%響應值的25%。如下所示:

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

案例02:截距在20%-25%之間,回收率范圍對應為70%-130%

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

 

線性截距可接受標準的制定:

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

5. 線性剩余標準偏差的意義及控制方式

 

線性的剩余標準偏差也稱均方差,統計學概念,在線性回歸分析中,真實值和估計值之間的差成為殘差(或者剩余量),所有預測值的殘差平方和(或者剩余平方和),剩余標準偏差就是剩余平方和的開平方,用來表示估計值的精度。EXCEL表中可采用STEYX進行計算,該參數統計的意義:

 

每一個樣品濃度x對應有一個y值,根據正態分布原理,y=a+bx線性方程,其中:

 

68.3%置信區間為y=a+bx±SE

95.4%置信區間為y=a+bx±2SE

99.7%置信區間為y= a+bx±3SE

 

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

案例 03

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

 

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇

 

6.關于線性響應因子的標準偏差及控制方式

 

該指標用于評估測定系統偏差(人員及設備引入),以RSD表示:

 

案例04

分析方法驗證可接受標準深度剖析—線性篇 

7.關于線性是進單針還是雙針

 

若是手動進樣,為減少進樣差異,一般進雙針(取均值進行線性統計),現在均是自動進樣,進樣精度大大提高,故單樣單針即可。

 

參照文獻

[1]《中國藥典》通則<9101>

[2]USP<1225>

[3]USP<621>

[4]2010版實驗室控制系統GMP實施指南

 

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來源:藥事縱橫

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