عرض سجل المادة البسيط

The development and validation of the HPLC-DAD method for morphine content determination in novel liposomal formulation

dc.contributor.advisorبكداش, عبدالسلام أحمد
dc.contributor.advisorحلواني, ماجد عبدالعزيز
dc.contributor.advisorHalwani, Majed Abdulaziz
dc.contributor.advisorBakdash, Abdulsalam
dc.contributor.authorFarhan, Fouzah Saleh
dc.contributor.authorفرحان, فوزه صالح
dc.date.accessioned2024-01-02T11:02:13Z
dc.date.available2024-01-02T11:02:13Z
dc.date.issued2021-08-19
dc.identifier.urihttp://repository.nauss.edu.sa//handle/123456789/67212
dc.description56 pages : Illustrations ; 30 cmENG
dc.description.abstractThe main question of the study: Is it possible to develop liposomal morphine forms for enhancing the morphine usage in medical practice, and to determine the encapsulation quantitatively and qualitatively in this liposomal morphine forms? - Is it possible to develop a new, stable, and applicable morphine liposomal formulations in combination with Menthol? - How efficient is the encapsulation of morphine in the developed liposomal formulations? - How efficient and valid is the HPLC-UV method of morphine in the developed liposomal formulations?ar
dc.description.abstractSpecific objectives: - To develop a new, stable and applicable morphine liposomal formulations in combination with Menthol. - To detect the efficiency of encapsulation morphine in the developed liposomal formulations. - To prove the validation of the HPLC-UV method of morphine in the developed liposomal formulations.ENG
dc.description.abstractStudy samples: Samples of liposomal formulations, as well as samples of pure morphine. Study Methodology and Tools: The experimental scientific approach was used to address the study's questions and to achieve its goals. Two formulas were developed for Morphine _ Menthol liposomal. Liquid-liquid extraction (LLE) was used to extract morphine from the liposomal formulations. Ultimately, employing HPLC-UV, an analytical technique for sample analysis was developed and validatedENG
dc.description.abstractResults: Two formulas were developed for Morphine _ Menthol liposomal using different DSPC:DPPC:Chol:Menthol (9.4:9.2:4.8:2) and DSPC:Chol:DMPC:Menthol (9.4:4.8:2.2:2) respectively, LLE method was conducted using dilution with the mobile phase, followed by the detection and quantification using HPLC-UV method. The method was validated with acceptable selectivity. Linearity was studied within the range of 0.1, 0.5, 1, 2.5, 5, 10, 25 and 50 μg/mL, and accuracy (Bias%) and precision (RSD%) were obtained for QC concentration 2, 20 and 40 μg/mL. The Linearity was acceptable R² = 0.99 within the linear range of 10.1-50 μg/mL (RSD%= 7.14%). The extraction recovery rates were very good within the range of 94-98%. LOD and LOQ were 0.01 and 0.1 μg/mL respectively. The obtained RSD% and bias values were acceptable at all concentrations for intra-day precision (RSD%; 3.468 to 9.658%) and bias (-10.600 to 14.100), as well as for the inter-Day precision (RSD%; 1.897 to 13.268%) and bias (-10.600 to 14.100%) in the studied matrices. The encapsulation ratios were in the range of 60-65%, 63.406% and 61.073% for the formula 1 and formula 2 respectively.ENG
dc.description.abstractRecommendations: - Studying the formulation stability in biological conditions. - Studying the physiochemical and the pharmaceutical properties of the developed formulations.ENG
dc.description.abstractالتساؤل الرئيسي: هل يمكن تطوير طريقة تحضير مستحضرات ليبوزوم مورفين وطريقة تحليلية لتحليل المورفين في تلك المستحضرات باستخدام تقنية طريق جهاز HPLC/UV، ويتفرع من التساؤل الرئيس الأسئلة الفرعية التالية: ما مدى فاعلية طريقة تحضير مستحضرات الليبوزوم؟ وما مدى فاعلية طريقة تطوير الطريقة التحليلية وما مدى صلاحية الطريقة التحليلية المستخدمة؟ar
dc.description.abstractالهدف الرئيسي للرسالة: تهدف هذه الدراسة إلى تطوير طريقة تحضير مستحضرات ليبوزوم مورفين وطريقة تحليلية لتحليل المورفين في تلك المستحضرات باستخدام تقنية طريق جهاز HPLC/UV. الأهداف الفرعية تحقيق نسبة أكبر اندماج للمورفين في مستحضرات الليبوزوم، وتطوير طريقة كشف للمورفين باستخدام تقنية HPLC/UV، والتحقق من صلاحية الطريقة التحليلية المستخدمة ومدى فاعليتها عند تطبيقها بإدخال المنثول.ar
dc.description.abstractعينة الدراسة: اســــــتخدم محلول قياسي لعقار الدراسة المورفين، ومكونات أساسية في تركيب مستحضرات اليبوزوم منهج الدراسة وأدواتها: تم تطبيق المنهج العلمي التجريبي في الإجابة عن تساؤلات الدراسة وتحقيق أهدافها، وذلك بتحضير مستحضرات ليبوزوم مورفين وتطوير طريقة تحليلية لتحليل المورفين في تلك المستحضرات باستخدام تقنية طريق جهاز HPLC/UVar
dc.description.abstractالنتائج: تم تطوير صيغتين لمستحضر الليبوزوم لكل من المورفين _ المينتول باستخدام نسب مختلفة من كل من DSPC:DPPC:Chol:Menthol (9.4:9.2:4.8:2) و DSPC:Chol:DMPC:Menthol (9.4:4.8:2.2:2) على التوالي ، تم إجراء طريقة الاستخلاص LLE باستخدام التخفيف مع الطور المتحرك ، متبوعًا بالكشف والقياس الكمي باستخدام طريقة HPLC-UV. تم التحقق من صحة الطريقة مع انتقائية مقبولة. كانت الخطية مقبولة R² = 0.99 ضمن النطاق الخطي من 10.1-50 ميكروغرام / مل (RSD%= 7.14%). وكانت معدلات الاسترداد للاستخلاص جيدة جدًا في حدود 94-98٪. وكان LOD و LOQ 00.1 و 0.1 ميكروغرام / مل على التوالي. وكانت قيم الدقة (RSD%) التي تم الحصول عليها وقيم الصحة (التحيز) مقبولة في جميع التركيزات خلال اليوم الواحد (RSD٪ ؛ 3.468 إلى 9.658٪) والتحيز (-10.600 إلى 14.100%) ، وكذلك للدقة والصحة خلال أيام مختلفة (RSD٪ ؛ 1.897 إلى 13.268٪) والتحيز (-10.600 إلى 14.100٪) في المصفوفات المدروسة. وكانت نسب التغليف (الاندماج) للمورفين في نطاق 60-65٪ و 63.406٪ و 61.073٪ للصيغة 1 والصيغة 2 على التوالي.ar
dc.description.abstractالتوصيات: - دراسة ثبات المستحضر في الظروف البيولوجية. - دراسة الخواص الفيزيوكيميائية والصيدلانية للتركيبات المطورةar
dc.language.isoenar
dc.publisherجامعة نايف العربية للعلوم الأمنيةar
dc.subjectالمورفين--تأثير فسيولوجيar
dc.subjectالمورفين--تحليلar
dc.titleThe development and validation of the HPLC-DAD method for morphine content determination in novel liposomal formulationar
dc.title.alternativeتطوير طريقة HPLC-DAD لتقدير المورفين المغلف في المستحضر الليبوزمي الجديدar
dc.typeThesisar
dc.contributor.committeeMemberأحمد، حاتم عبد المنعم, محمد، خالد مسعود
dcterms.abstractThe main question of the study: What is the impact of using ML algorithms to discover computer network anomalies for large data stream in the software-defined network?ENGLISH
dcterms.abstractStudy sub-questions: What is the accuracy rate of ML algorithms in discovering computer network anomalies for large data stream in the software-defined network?ENGLISH
dcterms.abstractMain objective: This research tried to introduce the ML algorithms that can be used to discover computer network anomalies for large data stream in software-defined network.ENGLISH
dcterms.abstractSpecific objectives: 1. To identify the success rates of the ML algorithms utilized to detect computer network deviations for large data stream software-defined network. 2. To compare the findings obtained by using machine learning algorithms with the results concluded by relevant past studiesENGLISH
dcterms.abstractSamples: The CICIDS2017 dataset was utilized as dataset because of its up-to-datedness, and datasets consist of broad diverse attacks.ENGLISH
dcterms.abstractStudy Methodology: Two methods were used to make calculations. Firstly, the significance weights are separately calculated for each kind of attack. Secondly, all the attacks are gathered under a one set and the significance weights for this set are calculated. In other words, the common qualities that are significant for all attacks are identified. Eventually, (4) ML algorithms, which are broadly utilized and have various properties, have been implemented to this corpus.ENGLISH
dcterms.abstractResults and Conclusions: The findings showed that the four algorithms delivered performance ratios as per F-measure are as follows (the value is normally between 0 and 1): Naive Bayes: 0.82, Random Forest: 0.96, ID3: 0.97, and K Nearest Neighbours: 0.98).ENGLISH
dcterms.abstractRecommendations: The research recommended using machine learning algorithms in anomalies detection for large data stream in software defined network due to high detection rates they provide.ENGLISH
dcterms.abstractالتساؤل الرئيسي للدراسة: ما أثر خوارزميات ML في اكتشاب الشذوذ في شبكة الكمبيوتر لتدفق البيانات الكبير في شبكة محددة بالبرمجيات؟Arabic
dcterms.abstractالتساؤل الفرعى للدراسة: ما هي نسبة دقة خوارزميات ML في اكتشاب الشذوذ في شبكة الكمبيوتر لتدفق البيانات الكبير في شبكة محددة بالبرمجيات مقارنة بالطرق الأخرى؟Arabic
dcterms.abstractالهدف الرئيسي للدراسة: تقديم خوارزميات ML التي يمكن استخدامها لاكتشاف الشذوذ في شبكة الكمبيوتر لتدفق البيانات الكبير في شبكة محددة بالبرمجيات.Arabic
dcterms.abstractالهدف الفرعى للدراسة: • تحديد معدلات نجاح خوارزميات تعلم الالة المستخدمة لاكتشاف انحرافات شبكة الكمبيوتر لتدفق البيانات الكبيرة في شبكة محددة بالبرمجيات. • مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي مع النتائج التي خلصت إليها الدراسات السابقة ذات الصلة.Arabic
dcterms.abstractعينة الدراسة: تم استخدام مجموعة بيانات CICIDS2017 كمجموعة بيانات بسبب حداثتها وتتكون مجموعات البيانات من هجمات متنوعة واسعة النطاق.Arabic
dcterms.abstractمنهج الدراسة وأدواتها: تم استخدام طريقتين لإجراء الحسابات. أولاً يتم حساب أوزان الأهمية بشكل منفصل لكل نوع من أنواع الهجوم. ثانيًا يتم تجميع جميع الهجمات ضمن مجموعة واحدة ويتم حساب أوزان الأهمية لهذه المجموعة. بعبارة أخرى يتم تحديد الصفات المشتركة المهمة لجميع الهجمات. في النهاية تم تنفيذ (4) خوارزميات تعلم الالة والتي يتم استخدامها على نطاق واسع ولها خصائص مختلفة، على هذه المجموعة.Arabic
dcterms.abstractالنتائج: أظهرت النتائج أن الخوارزميات الأربعة التي قدمت معدلات أداء وفقًا لمقياس F هي كما يلي (القيمة عادة بين 0 و 1): Naive Bayes: 0.82 ، Random Forest: 0.96 ، ID3: 0.97 ، و K أقرب الجيران: 0.98)Arabic
dcterms.abstractالتوصيات: أوصى البحث باستخدام خوارزميات التعلم الآلي في اكتشاف الحالات الشاذة لتدفق البيانات الكبيرة في شبكة محددة بالبرمجيات بسبب معدلات الكشف العالية التي توفرها.Arabic
dc.Degreeماجستيرar
dc.Collegeكلية العدالة الجنائيةar
dc.departالكيمياء الجنائيةar
dc.specialتحليل السمومar


الملفات في هذه المادة

Thumbnail
Thumbnail

هذه المادة تظهر في الحاويات التالية

عرض سجل المادة البسيط