中藥質量分析與評價李清 9787521442656 【台灣高等教育出版社】

Name: 中藥質量分析與評價 李清 9787521442656 【台灣高等教育出版社】
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書名：中藥質量分析與評價
ISBN：9787521442656
出版社：中國醫藥科技
著編譯者：李清
頁數：230
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1610247
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內容簡介

本教材系根據本課程標準的基本要求和課程特點編寫而成。全書共九章，內容上涵蓋中藥質量管理相關政策與法規、中藥質量標準體系與生產質量管理體系、中藥質量表徵成分確定與質量標準制定、中藥的體內分析、中藥質量評價中使用的統計學方法和中藥質量評價的新技術、新方法與發展趨勢等，具有「銜接基礎、聚焦前沿、深入淺出、注重實用」的特點。本教材為書網融合教材，即紙質教材有機融合電子教材、教學配套資源（PPT、圖片等）、數字化教學服務，使教學資源更加多樣化、立體化。本教材主要供高等醫藥院校中藥學、藥學專業研究生及教師使用，也可以作為藥品研究開發單位、藥品生產企業、醫藥行業質量檢驗部門等專業技術人員參考用書。

第一章緒論
第一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、規範性文件與指導原則
第三節中藥質量分析與評價的發展趨勢
一、構建基於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
第一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葯質量標準
一、《美國藥典》植物葯標準
二、《歐洲藥典》植物葯標準
三、ISO植物葯標準
第三章中藥生產質量管理體系
第一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範》
三、《藥品生產監督管理辦法》
四、《中藥材生產質量管理規範》
第二節中藥生產質量管理系統
一、分散式控制系統
二、數據採集與監視系統
三、製造執行系統
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、中藥智能製造
第四章中藥分析新技術與新方法
第一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
第一節樣品的採集
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
第一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、中藥製劑的檢查
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
第一節中藥體內分析概論
一、意義
二、任務
三、特點
第二節生物樣品的製備
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
第八章中藥質量表徵成分確定
第一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
第二節基於藥效學的中藥質量表徵成分確定
一、基本思路與方法概述
二、基本流程
三、應用
四、應用實例
第三節基於血清藥物化學的中藥質量表徵成分確定
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
第四節基於組學分析的中藥質量表徵成分確定
一、蛋白質組學
二、代謝組學
第五節基於網路藥理學的中藥質量表徵成分確定
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
第一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、人工神經網路
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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