Аналитика #2/2024
А. В. Саакян, А. Д. Левин
Программное обеспечение для обработки спектральных данных методами хемометрики и машинного обучения
https://doi.org/10.22184/2227-572X.2024.14.2.154.160 В статье описан программный пакет, поддерживающий основные методы хемометрики и машинного обучения, используемые для обработки спектральных данных. Он может использоваться как в составе программного обеспечения аналитических спектральных приборов, так и автономно. Пакет содержит как распространенные методы (линейный и квадратичный дискриминантный анализ, регрессия на главные компоненты, метод частичных наименьших квадратов), так и менее известные, но доказавшие свою эффективность при обработке спектров, в том числе метод случайного леса и экстремальный градиентный бустинг. Приводятся данные об апробации программного обеспечения на примере его использования для решения задач классификации частиц черного углерода по исходным объектам горения.
Аналитика #1/2024
А. С. Почивалов, С. Ю. Гармонов, А. В. Булатов
Микроэкстракционное концентрирование антибактериальных и нестероидных противовоспалительных лекарственных веществ из жидких и твердых проб
https://doi.org/ 10.22184/2227-572X.2024.14.1.32.39 Предложен комплекс способов для определения лекарственных веществ в биологических жидкостях и подходов для экспрессного контроля качества лекарственных средств. Особое внимание уделено разработке методов пробоподготовки, позволяющих повысить производительность фармацевтического анализа, а также снизить трудозатраты, сократить расход проб, реагентов и образующихся отходов. Продемонстрированы аналитические возможности микроэкстракционных методов при анализе лекарственных средств и биомедицинских объектов. Показано, что экстрагенты с «переключаемой гидрофильностью» и супрамолекулярные растворители обеспечивают высокие степени извлечения антибактериальных лекарственных веществ из проб сложного состава. Также в работе представлены способы автоматизации процессов микроэкстракционного выделения на принципах проточных методов.