用qc样品验证分析方法的准确度

‘壹’ 请教分析方法验证中准确度试验

任何一种分析测定方法，根据其使用的对象和要求，都应有相应的效能指标。一般，常用的分析效能评价指标包括：精密度、准确度、检测限、定量限、选择性、线性与范围、重现性、耐用性等；对于生物样品中药物分析方法评价的标准与上述的评价指标相比较，有共同之点也有特殊的要求。测定方法的效能指标可以作为对分析测定方法的评价尺度，也可以作为建立新的测定方法的实验研究依据。准确度（Accuracy）是指测得结果与真实值接近的程度，表示分析方法测量的正确性。由于逗其实值地无法准确知道，因此，通常采用回收率试验来裴示。

‘贰’ qc七大手法检验过程

旧七大手法检验过程：

1、检查表

检查表其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。

2、数据分层法

因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。

3、排列图

排列图由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。

后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数 金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。

分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。

4、直方图

直方图通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。

用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉统计学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。

按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。

5、因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。

当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。

6、散布图

这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。

这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。

假定有一对变量x 和 y，x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

7、控制图

由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。

它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。

控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

新七大手法

QC七工具（新）

1、关联图(Relationship Diagram)

20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。

2、亲和图(Affinity Diagram)

是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的意见或构思等语言资料，按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作，以利于问题解决的一种方法。

3、系统图(System Diagram)

系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。

4、过程决策程序图(PDPC)

是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。

5、矩阵图(Matrix Diagram)

矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。

6、矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart)

矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

7、箭条图(Arrow Diagram)

箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。

(2)用qc样品验证分析方法的准确度扩展阅读

有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图、趋势图等。

其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。

组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。

‘叁’ 药物分析方法的验证-2020医疗卫生药学知识

药品质量标准分析方法验证的目的是证明采用的方法适用于相应检测要求，包括原料药及制剂的性状、鉴别、检查、含量测定等有关项目。通常需要验证的检测项目：鉴别、杂质检查(限度试验、定量试验)、定量测定(含量测定、溶出度、释放度等)。方法验证的内容包括专属性、线性、范围、准确度、精密度、检测限、定量限、耐用性等。

(1)准确度

准确度系指用该方法测定的结果与真实值或认可的参考值之间接近的程度。具有一定的准确度是进行定量测定的必要条件，因此涉及到定量测定的检测项目均需要验证方法的准确度，如含量测定、杂质定量试验。

(2)专属性

专属性系指在其他成分可能存在下，采用的方法能正确鉴定、检出被测物的特性。通常，鉴别、杂质检查、含量测定均应验证方法的专属性，排除非主药成分的干扰。

(3)线性

线性系指在设计的测定范围内，检测结果与供试品中被测物的浓度(量)直接呈线性关系的程度，是定量测定的基础，涉及定量测定的项目，如杂质定量试验和含量测定均需要

(4)范围

范围系指能够达到一定的准确度、精密度和线性，测试方法适用的样品中被测物高低限浓度或量的区间。通常用与分析方法的测试结果相同的单位(如百分浓度)表达。涉及到定量测定的检测项目均需要验证范围，如含量测定、含量均匀度、溶出度或释放度、杂质定量试验等。

(5)精密度

精密度系指在规定的测试条件下，同一均质供试品经多次取样进行一系列检测所得结果之间的接近程度(离散程度)。一般用偏差、标准偏差或相对标准偏差表示。

(6)检测限

检测限系指样品中的被测物能够被检测到的最低量，但不一定要准确定量。该验证指标的意义在于考察方法是否具备灵敏的检测能力。因此，对杂质限度试验，需验证并证明方法具有足够低的检测限，以保证检出需控制的杂质。

(7)定量限

定量限系指试样中的被测物能够被定量测定的最低量，其测定结果应具有一定的准确度和精密度。它体现了分析方法是否具备灵敏的定量检测能力。杂质定量试验，需验证方法的定量限，以保证含量很少的杂质能够被准确测定。

(8)耐用性

耐用性系指测定条件发生小的变动时，测定结果不受影响的承受程度。主要考察方法本身对于可变因素的抗干扰能力。典型的变动因素包括：液相色谱法中流动相的组成、流速和pH值、不同厂牌或不同批号的同类型色谱柱、柱温等。

练习题：

1.验证杂质限量检查方法需考察的指标有()

A.准确度 B.专属性

C.检测限 D.定量限

答案：ABCD。解析：杂质限量检查方法需考察的指标有准确度、专属性、检测限、定量限。

‘肆’ 组学研究如何做好质量控制

• 为何做质控：

1. 组学研究一般具有样本数量大，样本收集周期长，个体差异大，样本处理流程长、过程复杂，耗材种类多，检测设备不稳定性等特点。所以，质量控制是组学研究的重要基础。

2. 在组学研究过程中，需要分子智能识别检测技术，自主知识产权核心算法，专业化组学和质谱数据处理、数据挖掘，满足生物医药、食品等行业的个性化分子智能识别需求。如果严格进行过程质量控制，则基本可以获得较高质量的组学检测数据，为后续数据处理、差异分析、特征分子鉴定、分类模型构建和优化奠定良好的基础，才能呈现最好的组学研究结果。

• 如何做质控：

1. 样本收集方案：研究方案中应明确样本分组，每组样本数量，样本供体的纳排标准，每个样本的采集方法、体积/重量，现场前处理要求，储存条件，样本信息收集标准等内容，避免产生错误采集、混肴、交叉错配等问题。

2. 耗材、储存、运输条件准备:离心管/离心机、现场前处理试剂、移液枪、封口膜、样本标签、干冰、保温厚泡沫箱、-20℃/-80℃冰箱等均应按标准准备到位，最好是知名品牌，并经过预试验验证，确保不会引入污染物；寻找有资质的冷链运输服务供应商提供样本运输服务，确保样本不变质。

3. 样本采集人员要求：需经过系统培训，熟悉样本采集、现场前处理流程，操作规范、熟练，持证上岗。

4. 样本分组原则：通过筛查关键理化指标、疾病诊断分类/分级，尽可能选择指标相近的样本归入同一组；若同时收集同一样本供体的2种以上样本（如血液、尿液），这2种样本最好配对归入同一样本集，如发现集；从而尽可能降低同组、同集样本间的个体差异。

5. 样本处理人员要求：需经过系统培训，熟悉样本前处理流程，操作规范、熟练，持证上岗。

6. 样本质量控制：确保样本按规程一次解冻、快速取样，避免反复冻融；通过外观、理化指标、光谱检测、SDS-PAGE凝胶分析等，剔除溶血、降解等不合格样本；同组样本随机筛选其中的20%，等量收集后混合，处理方法与实际样品一致，制备质控样品（QC）。

7. 样本处理：不同类型的样本，如血液/尿液/组织等，需根据目标分子的性质、含量、干扰杂质等情况，设计、摸索、优化最佳前处理方法，以最大限度除去杂质、保留目标分子，或改变目标分子性质，适应检测方法，或提升目标分子的检测灵敏度；鉴于实验过程复杂、步骤多，需高效、熟练、有序地按流程处理样品，如移液时需避免上/下相交叉污染、避免气泡，避免引入偶然误差或污染物。

8. 色谱质谱联用仪的选择、调试、校准：根据研究目的选择合适的色谱质谱联用仪；严格按照色谱质谱联用仪的操作规程（SOP）进行设备参数的设置、调试和校准，确保设备运行准确、稳定。

9. 样品检测方法的建立与优化：参考已有文献和试验积累，建立样品分析检测方法，包括色谱类型、流动性选择，色谱梯度、流速、质谱检测参数设置等，并根据目标分子的检测灵敏度、准确性、重现性、与杂质的分离度等加以优化和验证，确定最佳样品分析检测方法。

10. 数据采集：均匀插入空白对照、标准品对照、QC样品，一般每6-8次插入一个空白对照、标准品对照和/或QC样品，以避免残留影响、帮助色谱峰校准；将不同批次收集的样本与对照样本根据分析序列交替进行数据采集，以避免批次效应；每个样品中加入内标，以帮助色谱峰校准和仪器稳定性监测；每个样本重复检测三次，取均值以避免偶然误差。

11. 数据质量评估:采用样本相关性分析、误差分析、聚类分析、主成分（PCA）分析、变异系数（CV）分析等方法，评估数据采集的质量，若数据不合格，需重新采集、评估。