Массивы потенциометрических сенсоров для раздельного определения антибиотиков пенициллинового ряда

   В работе использовался метод обратного распространения ошибки. Одним из важнейших свойств алгоритма обратного распространения ошибки является высокая устойчивость, а, следовательно, надежность.

     Для алгоритма обратного распространения ошибки нужно указать два параметра: скорость обучения и момент. Скорость обучения - определяет величину шага при итерационной коррекции весов в нейронной сети (рекомендуется в интервале 0…1). Момент - задается в интервале 0…1. Использовалось          значение 0.9 ±0.1. При обработке аналитических сигналов от массивов сенсоров на антибиотики пенициллинового ряда обучение продолжалось до 20000-25000 итераций.

   Для обработки сигналов от мультисенсорных  систем в работе использовались трехслойные нейронные сети. Число нейронов во входном слое соответствовало количеству сенсоров в массивах, в выходном составляло один. Число нейронов в скрытом слое менялось от 3 до 12.

      Отклики использованных в массиве β-лактамных  электродов в двухкомпонентных смесях для системы: ампициллин-оксациллин представлены в табл. 7, а для системы «пенициллин-ампициллин» - в табл. 8.

   Таблица 7. Величины ЭДС, мВ для β-лактамных

     сенсоров в калибровочных  и тестовых образцах 

   в двухкомпонентной смеси  ампициллина и  оксациллина.

 
 

   Таблица 8. Величины ЭДС, мВ для β-лактамных

     сенсоров в калибровочных  и тестовых образцах 

   в двухкомпонентной смеси  ампициллина и  бензилпенициллина.

      В табл.9 представлены результаты раздельного определения пенициллиновых антибиотиков двухкомпонентных модельных смесях с помощью метода ИНС.

Таблица 9. Результаты раздельного определения антибиотиков пенициллинового ряда  в двухкомпонентных модельных смесях с помощью метода ИНС (n = 3, Р = 0,95)

      Средняя относительная погрешность одновременного определения антибиотиков пенициллинового ряда в двухкомпонентных смесях составила 5 –7 %. Результаты обучения нейронной сети можно использовать при дальнейших анализах, что сокращает время анализа до 10-20 мин.

     Нами  был проведен анализ лекарственного препарата «Оксамп-натрий» производства завода «Биосинтез» г. Саранск, с целью проверить заявленные соотношения антибиотиков ампициллина и оксациллина как 2 к 1. Были взяты для анализа препараты 2003 и 2008 гг. выпуска. В ячейку помещали 0.05, 0.1 и 0.2% растворы. Полученные данные обрабатывались обученной ИНС.

     Установлено, что в препарате 2003 года выпуска соотношение в смеси антибиотиков составляет 1.97. Оно близко к 2.Средняя погрешность определения антибиотиков ампициллина составила 7%, а оксациллина - 6%. Наблюдается общее уменьшение содержания как ампициллина так и оксациллина. В препарате 2008 г. выпуска соотношение антибиотиков по массам составляет заявленные 2 к 1. Средняя погрешность определения ампициллина составила 4 %, а оксациллина 5%. (рис. 3 и 4).

Рис. 3. Результаты раздельного определения ампициллина и оксациллина  в препарате

"Оксамп-натрий" 2003 г.

Рис. 4. Результаты раздельного определения ампициллина и оксациллина  в препарате

"Оксамп-натрий" 2008 г. 
 
 
 

Выводы.

1. Проведён анализ литературных данных по применению мультисенсорных сенсорных систем в анализе объектов различной природы, в том числе и лекарственных препаратов (2000 – 2008 гг.)
2. Проведено исследование электрохимических свойств β-лактамных сенсоров. Показано, что электроды можно использовать для раздельного определения антибиотиков пенициллинового ряда, при этом значительно увеличивается селективность определения.
3. Определены параметры перекрестной чувствительности сенсоров на основе различных электродноактивных соединений. В мультисенсорном анализе могут быть применимы слабоселективные β-лактамные электроды, проявляющие чувствительность ко всем антибиотикам пенициллинового ряда.
4. Созданы массивы β-лактамных сенсоров для количественного химического анализа двухкомпонентных модельных смесей пенициллиновых антибиотиков в различных соотношениях и концентрациях (обработка аналитического сигнала проводилась методам ИНС).
5. Показано использование массива сенсоров и метода искусственных нейронных сетей для количественного определения содержания антибиотиков в многокомпонентных растворах, а также в лекарственных препаратах, содержащих смеси антибиотиков (например, «оксамп»).

 

Основные  правила техники  безопасности

Правила работы с электрическими приборами

Работа  с электрическими приборами требует точного соблюдения техники безопасности. Это связано с тем, что при определенных условиях (высокая влажность, плохая изоляция), поражение может вызвать 12В. Кроме того, в условиях химической лаборатории опасно воздействие на человека любого ощутимого тока, даже легкий удар током вызывает непроизвольное отдергивание рук, что может явиться причиной поломки стеклянной аппаратуры или пролива огнеопасной жидкости.

В целях  безопасности работы категорически  запрещается:

1. Проверять  на ощупь наличие напряжения  или нагревание токоведущих частей приборов;

2. Применять  для соединения электрических  приборов провода с поврежденной изоляцией;

3. Снимать  кожух прибора, включенного в  сеть.

Работа  с огнеопасными и легковоспламеняющимися жидкостями

Легковоспламеняющиеся жидкости (ЛВЖ) – это такие жидкости, пары которых имеют температуру вспышки 61˚С в закрытом сосуде или 65˚С в открытом сосуде (диэтиловый эфир, ацетон, этанол). 
 

Работающий  с ЛВЖ обязан соблюдать следующие  правила:

1. ЛВЖ и горючие жидкости должны храниться в лабораториях в толстостенных склянках с притертыми пробками. Общий запас огнеопасных жидкостей, одновременно хранящихся в каждом рабочем помещении не должен превышать 1л на сотрудника.
2. Запрещается хранить ЛВЖ в вытяжных шкафах, в которых используются горелки и другие нагревательные приборы, а также и окислители.
3. По окончании работы запрещается выливать горючие жидкости в канализацию, их следует собирать в специальную герметически закрывающуюся тару.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  использованных источников

1. Власов Ю.Г., Легин А.В., Рудницкая А.М. Электронный язык – мультисенсорная система на основе массива неселективных сенсоров и методов распознавания образов // Ионный обмен и ионометрия. Вып. 10: Межвузов. сб. С-Пб.: Изд-во С-Петерб. ун-та. - 2000. -  С.145-160.
2. Winquist F., Holmin S., Krantz-Rulcker C., Wide P., Lundstrom I. A hybrid electronic tongue // Anal. Chim. Acta. - 2000. - V.406, №2. - P. 147-157.
3. Морф В. Принципы работы ионселективных электродов и мембранный транспорт. - М.: Мир, 1985. - 280 с.
4. Citterio D., Suzuki K. Smart taste sensors // Anal. Chem. – 2008. – V.80, №11. – P. 3965-3972.
5. Röck F., Barsan N., Weimar U. Electronic Nose: current status and future trends // Chem. Rev. – 2008. – V.108, №2. – P. 705-725.
6. Власов Ю.Г., Легин А. В., Рудницкая А.М. Электронный язык – системы химических сенсоров для анализа водных сред // Рос. Хим. Ж. – 2008, Т.VII. №2. – С. 101-112.
7. Корыта И., Штулик К. Ионоселективные электроды. – М.: Мир, 1989. – 272с.
8. Toko K., Hayashi K., Yamanaka Y., Yamafuji K. Multichannel taste sensor with lipid membranes. /Tech Digest 9^th Sens Symp. Tokyo, Japan. – 1990. – P. 193.
9. Ferreira M., Riul A., Wohnrath Jr. K., Fonseca F.J., Oliveira O.N., Mattoso L.H.C. High-performance taste sensor made from Langmuir-Blodgett films of conducting polymers and a ruthenium complex // Anal. Chem. - 2003. - V.75, №4. – P. 953-955.
10. Toko K. Taste sensor // Sensor and actuators B. – 2000. - V.64, №3. –                 P. 205- 215.
11. Legin A., Rudnitskaya A., Seleznev B., Vlasov Yu. Electronic tongue for quality assessment of ethanol, vodka and eau-de-vie // Anal. Chim. Acta. - 2005. -       V. 534, №1. - P. 129-135.
12. Власов Ю.Г., Легин А.В., Рудницкая А.М., Д’Амико А., Ди Натале К. Химический анализ многокомпонентных водных растворов с применением системы неселективных сенсоров и искусственных нейронных сетей // Журн. аналит. химии. - 1997. - Т.52, №11. - С. 1199-1205.
13. Mourzina Yu.G., Schöning M.J., Schubert J., Zander W., Legin A.V., Vlasov Yu.G., Lüth H. Copper, cadmium and thallium thin film sensors based on chalcogenide glasses // Anal. Chim. Acta. - 2001. - V. 433, №1. - Р. 103-110.
14. Мартенсен Дж., Легин А.В., Ипатов А.В., Рудницкая А.М., Власов Ю.Г., Хьюлер К. Проточно-инжекционный анализ с использованием мультисенсорной системы для определения содержания ионов тяжелых металлов в дыму мусоросжигательных заводов // Журн. приклад. химии. - 1999. - Т.72, вып.4. - С. 633-636.
15. Di Natale C, Paolesse R, Burgio M, Burgio M, Martinelli E, Pennazza G, D’Amico A. Application of metalloporphyrins-based gas and liquid sensor arrays to the analysis of redwine // Anal. Chim. Acta. – 2004. – V. 513, №1. –      P. 49-56.
16. Gallardo J., Alegret S., del Valle M. A. Flow-injection electronic tongue based on potentiometric sensors for determination of nitrate in the presence of chloride // Sensors and Actuators B. – 2004. – V. 101, №1-3. – P. 72-83.
17. Winquist F. Voltammetric electronic tongues – basic principles and applications // Microchim Acta. – 2008. – V. 163, №1-2. – P. 3–10.
18. Rodrı´guez-Mendez  M. L., Parra V., Apetrei C. Electronic tongue based on voltammetric electrodes modified with materials showing complementary electroactive properties. Applications // Microchim. Acta. – 2008. – V. 163,   №1-2. – P. 23–31.
19. McKinley B. A. ISFET and Fiber Optic Sensor Technologies: In Vivo Experience for Critical Care Monitoring // Chem. Rev. – 2008. – V. 108, №2. -         P. 826-844.
20. Riul A., Malmegrim R.R., Fonseca F.J.,  Mattoso L.H.C. An artificial taste sensor based on conducting polymers // Biosensors and bioelectronics. - 2003. - V.18, №11. - Р. 1365-1369.
21. Martina V., Ionescu K., Pigani L., Terzi F. Development of an electronic tongue based on a PEDOT-modified voltammetric sensor // Anal. Bioanal. Chem. – 2007. - V. 387, №6. - P. 2101-2110.
22. Di Natale C., Paolesse R., Macagnano A., Mantini A., D'Amico A., Legin A., Lvova L., Rudnitskaya A., Vlasov Yu.  Electronic nose and electronic tongue integration for improved classification of clinical and food samples // Sensor and actuators B. - 2000. - V. 64, №1-3. - Р. 15-21.
23. Ivarsson P., Holmin S., Höjer N.-E., Krantz-Rülcker C., Winquist F.  Discrimination of tea by means of a voltammetric electronic tongue and different applied waveforms // Sensor and actuators B. - 2001. - V.76, №1-3. - Р. 449-454.
24. Hayashi N., Chen R., Ikezaki H., Ujihara T. Evaluation of the Umami Taste Intensity of Green Tea by a Taste Sensor // J. Agric. Food Chem. – 2008. V. 56,  № 16. – P. 7384-7387.
25. Di Natale C., Paolesse R., Macagnano A., Mantini A., D'Amico A., Ubigli M., Legin A., Lvova L., Rudnitskaya A., Vlasov Yu. Application of a combined artificial olfaction and taste system to the quantification of relevant compounds in red wine // Sensor and actuators B. - 2000. - V. 69, №3. - Р. 342-347.
26. Rong L., Ping W. , Wenlei H. A novel method for wine analysis based on sensor fusion technique // Sensor and actuators B. - 2000. - V. 66, №1-3. - Р. 246-250.
27. Legin A., Rudnitskaya A., Lvova L., Vlasov Yu. , Di Natale C., D’Amico A. Evaluation of Italian wine by the electronic tongue: recognition, quantitative analysis and correlation with human sensory perception // Anal. Chim. Acta. - 2003. - V.484, №1. - Р.33-44.
28. Esbensen K., Kirsanov D., Legin A., Rudnitskaya A., Mortensen J., Pedersen J., Vognsen L., Makarychev-Mikhailov S., Vlasov Yu. Fermentation monitoring using multisensor systems: feasibility study of the electronic tongue // Anal. Bioanal. Chem. - 2004. - V.378. - Р.391-395.
29. Turner C., Rudnitskaya A., Legin A. Monitoring batch fermentations with an electronic tongue // Journal of biotechnology. - 2003. - V.103, №1. - Р. 87-91.
30. Krantz-Rülcker C., Stenberg M., Winquist F., Lundström I. Electronic tongues for environmental monitoring based on sensor arrays and pattern recognition: a review // Anal. Chim. Acta. - 2000. - V. 426, №2. - Р. 217-226.
31. Söderström C., Winquist F., Krantz-Rülcker C. Recognition of six microbial species with an electronic tongue // Sensor and actuators B. - 2003. - V.89, №3. - Р. 248-255.
32. Söderström C., Rudnitskaya A., Legin A., Krantz-Rulcker C. DiVerentiation of four Aspergillus species and one Zygosaccharomyces with two electronic tongues based on diVerent measurement techniques // Journal of biotechnology. - 2005. V.119, №3. P. 300–308.
33. Легин А.В., Рудницкая А.М., Смирнова А.Л., Львова Л.Б., Власов Ю.Г.  Изучение перекрестной чувствительности пленочных катион чувствительных сенсоров на основе поливинилхлорида // Журн. приклад. химии. - 1999. - Т.72, вып. 1. - С. 105-112.