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Gaussian process with dissolution spline kernel for in vitro dissolution testing
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AI
DOI：10.1093/jrsssc/qlaf052.png)
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摘要
En 中文
体外溶出度测试是制造药品质量控制的关键组成部分。f(2)统计量是评估两个溶出度曲线相似性的标准。然而，f(2)统计量存在已知局限性：缺乏不确定性估计、是离散时间指标，且为有偏度量，通过计算离散时间点上的曲线差异得到。为解决这些局限性，我们提出了一种带有溶出样条核的高斯过程（GP）用于溶出度曲线比较。溶出样条核是一种新型样条核，使用分段逻辑函数作为其特征映射，使GP能够捕捉溶出曲线预期的单调递增特性。这提高了溶出曲线的预测精度。该新GP模型通过允许在观测值之间进行时间插值预测，减少了f(2)计算中的偏差，并提供不确定性量化。我们通过模拟和真实数据集评估了模型性能，证明了其相较于先前为溶出度测试引入的GP模型的改进。我们还展示了该新模型可以适配以包含溶出度特异性协变量。将模型应用于不同条件下的真实布洛芬溶出度数据，我们证明了其能够在不同实验设置下外推曲线形状的能力。
Keyword:
dissolution testing
f(2) statistic
Gaussian Process
spline kernel
期刊
J
IF:
1.3
论文数:
53
被引数:
4.8K
机构
引用论文
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