OCENA BIOAKTYWNOŚCI POCHODNEJ INSULINY LUDZKIEJ. Badania biologiczne w pracach badawczo-rozwojowych produktów leczniczych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "OCENA BIOAKTYWNOŚCI POCHODNEJ INSULINY LUDZKIEJ. Badania biologiczne w pracach badawczo-rozwojowych produktów leczniczych"

Transkrypt

1 Związek z odpowiedzią kliniczną Przydatność do zwalniania serii StatSoft Polska, tel , , OCENA BIOAKTYWNOŚCI POCHODNEJ INSULINY LUDZKIEJ Monika Pawłowska, Instytut Biotechnologii i Antybiotyków Badania biologiczne w pracach badawczo-rozwojowych produktów leczniczych Leki biologiczne zawierają substancje biologiczną wyprodukowaną lub wyekstrahowaną z materiału biologicznego [1], często powstają na drodze biotechnologicznej, metodami rekombinacji DNA i w przeciwieństwie do leków chemicznych mają złożoną strukturę, którą trudno w pełni scharakteryzować metodami fizyko-chemicznymi. Różnice w strukturze wyższej rzędowości mogą generować różnice w aktywności biologicznej substancji aktywnych o tym samym wzorze chemicznym, a w konsekwencji być przyczyną różnic w skuteczności i bezpieczeństwie produktów leczniczych [2]. W świetle powyższego, znaczenia nabierają techniki badawcze, które uzupełniają metody analityczne (m.in. wysokosprawna chromatografia cieczowa HPLC, elektroforeza IEF, spektrometria mas MS, dychroizm kołowy CD, magnetyczny rezonans jądrowy NMR) w pełnym scharakteryzowaniu aktywności biologicznej cząsteczek. Testy biologiczne, jakie powszechnie wykorzystuje się w pracach badawczo-rozwojowych nad nową cząsteczką potencjalnego produktu leczniczego lub produktem odtwórczym, szczególnie w odniesieniu do leków biologicznych (tzw. leki biopodobne), prowadzone są na zwierzętach, liniach komórkowych lub strukturach komórkowych (np. oddziaływanie receptor-ligand) (rys. 1) [3]. Badania w ocenie aktywności biologicznej Duży Zwierzęta Mała Izolowane komórki Mały Linie komórkowe Wiązanie receptor-ligand Fizyko-chemiczne Duża Rys. 1. Testy in vitro i in vivo w wyznaczaniu mocy substancji aktywnej. Copyright StatSoft Polska

2 Pod pojęciem aktywności biologicznej rozumie się specyficzną możliwość i zdolność produktu do osiągania założonego i zdefiniowanego efektu biologicznego. Moc (podawana w jednostkach aktywności) jest ilościowym wyrażeniem aktywności biologicznej [4] i wynika z cech fizyko-chemicznych produktu w powiązaniu z biologicznymi właściwościami. Ilość substancji aktywnej, wyrażana w jednostkach masy, jest tylko fizykochemicznym oznaczeniem zawartości związku. Korelacja pomiędzy odpowiedzią kliniczną a aktywnością biologiczną powinna być ustalona, o ile jest to wymagane dla danego produktu, w badaniach farmakodynamicznych lub klinicznych. Wyznaczenie specyficznej mocy albo określenie bioidentyczności oparte na funkcjonalnych testach jest wymagane dla większości leków biologicznych (w tym biotechnologicznych) dostępnych na rynku USA. Dla niektórych mniejszych białek/peptydów (wazopresyna, oksytocyna) do wyznaczania mocy akceptowane są testy oparte o HPLC. Dla innych białek (np. insulina, hormon wzrostu, glukagon) wymagane jest przeprowadzenie testów biologicznych na zwierzętach lub liniach komórkowych. Farmakopea Europejska nie wymaga dla tych związków testów biologicznych na materiale zwierzęcym, wyznaczających liczbę jednostek aktywności lub bioidentyczność. Jednak testy te zajmują istotne miejsce w procesie rozwoju nowych (innowacyjnych lub biopodobnych) produktów, również w Europie. Wyznaczanie aktywności biologicznej analogów insuliny ludzkiej Zawarty w Farmakopei Amerykańskiej (USP) test bioaktywności insuliny ludzkiej [5, 6] można zastosować do: określenia mocy insuliny wobec standardu referencyjnego, walidacji stabilności dla nowych preparatów insulinowych, określenia specyficznej aktywności nowych analogów insuliny. Badania na grupie 8 osobników służą do określenia bioidentyczności, dla stwierdzenia której wystarczającym warunkiem jest uzyskanie wartości mocy bezwzględnej powyżej 15 j./mg, i znajdują zastosowanie m.in. w ocenie stabilności. Testy te są niekiedy wymagane dla zwolnienia serii produkcyjnej. Ze względu na dużą zmienność systemów biologicznych oraz związane z tym ryzyko niespełnienia kryterium akceptacji obecnie odstępuje się, w przypadku badań insuliny i jej pochodnych, od badań na zwierzętach, udowadniających bioidentyczność w procesie zwalniania produktów na rynek [7, 8, 9]. Badanie na grupie liczącej co najmniej 24 osobniki umożliwia dokładny pomiar mocy z wyznaczeniem 95% przedziału ufności i może stanowić kluczowy etap w określaniu biologicznej aktywności nowego produktu. 96 Copyright StatSoft Polska 2014

3 Określenie bioaktywności biopodobnego preparatu insuliny lispro Instytut Biotechnologii i Antybiotyków (IBA) od kilku lat prowadzi badania nad analogami insuliny ludzkiej, które poprzez zmiany wprowadzone w łańcuch insuliny mają zmienione właściwości farmakodynamiczne i farmakokinetyczne. Jednym z tych związków jest biopodobna insulina lispro (preparat innowacyjny - Humalog ; pierwszy zarejestrowany analog insuliny (1996 r.)). Dzięki inwersji aminokwasów w pozycjach 28 i 29 łańcucha B insuliny ludzkiej (Lys-Pro zamiast Pro-Lys) uzyskano związek mający mniejszą tendencję do tworzenia heksametrów, przez co wykazujący szybszą absorpcję po podaniu podskórnym i szybki efekt hipoglikemizujący [10, 11]. Prezentowane w tym artykule badania zostały zaplanowane w ramach projektu Centrum biotechnologii produktów leczniczych. Pakiet innowacyjnych biofarmaceutyków dla terapii i profilaktyki ludzi i zwierząt. i były dofinansowane z publicznych środków wspólnotowych pochodzących z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego (POIG /08-00). Badania przeprowadzono we współpracy Instytutu Biotechnologii i Antybiotyków z Instytutem Medycyny Pracy im. prof. J. Nofera, (Zakład Toksykologii i Kancerogenezy) z Łodzi. Cel badań W pracach badawczo-rozwojowych nad opracowaną w IBA substancją aktywną, krótko działającym analogiem insuliny - insuliną lispro (AN3), jednym z etapów było określenie aktywności związku z wykorzystaniem testu biologicznego. W tym celu zdecydowano o zastosowaniu testu opisanego w Farmakopei Amerykańskiej dla preparatów insuliny ludzkiej (<121> Insulin Assays, USP 32) [5] w modyfikacji wskazanej w monografii Insulin Lispro (USP 32) [12]. Metody The rabbit blood sugar method-quantitative [5] oraz Bioidentity test [5] są wykorzystywane w celu wyznaczenia specyficznych aktywności preparatów insuliny i jej analogów na etapie badawczym oraz do oceny stabilności nowych preparatów insulinowych. Na etapie badawczo-rozwojowym insuliny AN3 przeprowadzono wiele badań bioaktywności w ocenie jakości substancji oraz produktu leczniczego w oparciu o wystandaryzowaną metodę farmakopealną. W omawianej pracy zaprezentowane są wyniki bioaktywność, reprezentacyjne dla całego panelu badań, dla których celem było określenie mocy substancji insuliny lispro AN3 w porównaniu do produktów referencyjnych: standardu USP insuliny lispro i preparatu referencyjnego Humalog. Schemat badań Do oznaczenia mocy analogu insuliny - insuliny lispro AN3 - zastosowano model podwójnego układu krzyżowego, w którym produkt IBA oraz produkty referencyjne były podane w dwóch dawkach w układzie krzyżowym (tabela 1.). Doświadczenie zostało podzielone na dwie fazy badania, rozdzielone w czasie okresem wymywania. Zwierzęta Copyright StatSoft Polska

4 biorące udział w doświadczeniu podzielono na 4 równoliczne grupy. Osobniki, które otrzymały preparat referencyjny w pierwszej fazie, w drugiej fazie otrzymały preparat badany, i na odwrót. Jednocześnie zwierzęta, które w pierwszej fazie otrzymały mniejszą dawkę produktu, w drugiej fazie otrzymały większą dawkę. Tabela 1. Schemat badania. Faza badania Grupa badania I - pierwsze podanie preparatu (preparat/dawka) R/1 j. R/2 j. T/1 j. T/2 j. Okres wymywania (dni) II- drugie podanie preparatu (preparat/dawka) T/2 j. T/1 j. T/2 j. T/1 j. R preparat referencyjny (stężenie roztworu w j./ml). T preparat badany (stężenie roztworu w j.r./ml). Metodyka badawcza W omawianej pracy wyniki pochodzą z dwóch badań bioaktywności: I badanie substancji insuliny lispro AN3 (IBA) w porównaniu ze wzorcem USP insuliny lispro; II badanie substancji insuliny lispro AN3 (IBA) w porównaniu z preparatem referencyjnym Humalog (Eli Lilly); Badania uzyskały zgodę Lokalnej Komisji Etycznej do spraw doświadczeń na zwierzętach w Łodzi. Zwierzęta Oba badania przeprowadzono na 24 zdrowych królikach albinotycznych obu płci, w wieku 2,5 3 miesiące, o masie ciała przekraczającej 1800 g. Paszę i wodę zwierzęta otrzymywały ad libitum przez cały okres adaptacji oraz po pobraniu krwi w czasie 2,5 h po podaniu badanych roztworów. Na czas 24 godzin przed podskórnym podaniem analogów insuliny królikom ograniczano porcje paszy podając im ilość odpowiadającą 25% dobowego spożycia wyznaczonego dla każdego osobnika. Bez dostępu do paszy zwierzęta pozostawały przez cały okres próbkowania. Zwierzęta były obserwowane pod kątem oceny stanu zdrowia i zachowania. Preparaty badane Roztwory robocze (40 j./ml) zostały przygotowane w oparciu o moc podaną dla produktów referencyjnych (standard USP insuliny lispro i Humalog ) oraz moc zakładaną dla nowego związku (insuliny AN3). 98 Copyright StatSoft Polska 2014

5 Z roztworów roboczych o stężeniu 40 j./ml (lub j.r./ml) przez odpowiednie rozcieńczenie, z użyciem rozcieńczalnika powstałego z oparciu o przepis USP 32 [5], przygotowano roztwory do badań o stężeniach 1 j./ml oraz 2 j./ml (lub j.r./ml). Tabela 2. Dane o produktach porównywanych w badaniach bioaktywności analogu insuliny ludzkiej AN3. Badanie I II AN3 substancja USP RS Insulin AN3 substancja Preparaty porównywane (T) Lispro (R) (T) Zawartość substancji aktywnej Stężenie końcowe roztworu roboczego Masa/Objętość substancji/roztworu wyjściowego w 1 ml roztworu roboczego 26,16 [j.r./mg] 40 [j.r./ml] 1,529 [mg] 166 [j.usp insulin lispro/5,76 mg] 40 [j./ml] 1,338 [mg] 26,89 [j.r./mg] 40 [j.r./ml] 1,487 [mg] Humalog (R) 100,00 [j./ml] 40 [j./ml] 0,4 [ml] Droga podania Roztwory preparatu badanego i referencyjnych o stężeniach 1 j./ml oraz 2 j./ml (lub j.r./ml) podawano zwierzętom podskórnie w fałd skóry na udzie w objętości nieprzekraczającej 0,50 ml. W każdym przypadku objętość roztworów była taka sama. Pomiar stężenia glukozy Krew do oznaczeń stężeń glukozy pobierano z żyły brzeżnej ucha królika po upływie 45 min. i 2,5 h od podania preparatów. Do pobrań używano zestawów Multivette 600 (firmysarstedt), zawierających EDTA jako antykoagulant i fluorek sodu hamujący proces glikolizy. Pomiar dokonywano w osoczu metodą oksydazową, wykorzystując zestaw Glukoza OxyDst G (Alpha Diagnostics). Metoda ta opiera się na utlenianiu glukozy przez oksydazę glukozową do kwasu glukonowego i nadtlenku wodoru, który w obecności peroksydazy reaguje z kwasem 4-hydroksybenzoesowym i 4-aminoantypiryną, tworząc czerwony barwnik chinonoiminę. Intensywność zabarwienia tego związku jest wprost proporcjonalna do stężenia glukozy w próbie. Absorbancję prób badanych oraz wzorca i surowic kontrolnych względem próby ślepej odczytywano przy długości fali λ=520 nm (spektrofotometr UV-VIS). Metoda umożliwiała pomiar absorbancji w zakresie 0-2,0 A. Stężenie glukozy obliczano wg poniższego wzoru: Glukoza (mg/dl) = (A próbybad. : A wz ) stężenie wzorca (mg/dl) Wyznaczanie mocy i analiza statystyczna Suma stężeń glukozy oznaczona u danego osobnika w próbkach pobranych po 45 min. i 2,5 h od podania insuliny była odpowiedzią całkowitą po podaniu produktu referencyjnego (R) lub badanego (T) i została uwzględniona w zasadniczej analizie statystycznej. Copyright StatSoft Polska

6 Z uwagi na przyjęty schemat badawczy przeprowadzano analizę dla podwójnego układu krzyżowego, tzw. ANOVA twin cross-over. W analizie wariancji dla tego typu doświadczenia składowa sumy kwadratów powiązana z równoległością nie jest niezależną od składowej dla różnic pomiędzy królikami. Analiza równoległości linii regresji włącza dodatkowy średni kwadrat błędu otrzymany przez wyodrębnienie składowej równoległości i dwóch składowych interakcji ze składowej wynikającej z różnic odpowiedzi pomiędzy królikami. W analizie wariancji obecne są zatem 3 składowe interakcji wynikające z powtórzeń wewnątrz każdej grupy: dzień x preparat, dzień x regresja liniowa, dzień x nierównoległość. Te interakcje wskazują na tendencje do zmian składników (preparaty, regresja, nierównoległość) między dniami doświadczenia. Odpowiadające tym interakcjom wartości F służą do sprawdzenia ważności badania. Jeśli otrzymane wartości F są istotne, interpretacja wyników badania nie jest jednoznaczna i wymaga ostrożności. W analizie testowano istotność regresji, liniowości i równoległości. Wyniki badania uznawano za statystycznie ważne po uzyskaniu następujących rezultatów analizy wariancji: składnik regresji liniowej istotny (p<0,05), składnik nierównoległości nie jest istotny (p>0,05), składnik nieliniowości nie jest istotny (p>0,05). Jeżeli spełniony był warunek o istotności regresji liniowej i dodatkowo dwa pozostałe warunki dotyczące ważności badania, moc bezwzględna, względna i granice ufności mogły być oszacowane przy zastosowaniu wzorów z USP 32 [5, 13]. Analizę statystyczną oraz wnioskowanie przeprowadzono zgodnie z założeniami podanymi w USP 32 [5, 13]. W tym celu wykorzystano dostosowane do schematu badania makro dla programu STATISTICA: ANOVA twin cross-over. Dla wnioskowania o bioidentyczności wartość mocy bezwzględnej wyznaczonej w warunkach opisywanych badań powinna być nie mniejsza niż 15 jednostek USP na 1 mg. Zakres 95% przedziału ufności (CI) dla wartości mocy względnej nie powinien przekraczać 0,082, co odpowiada ± 10% wartości średniej obliczonej mocy. Jeśli przedział byłby szerszy, badanie należałoby powtórzyć i analizę przeprowadzić jako kombinację dwóch lub więcej serii oznaczeń dla uzyskania akceptowanego CI. Wyniki Analiza danych przeprowadzona w programie STATISTICA daje wyniki prezentowane w postaci: wykresu przedstawiającego rozkład indywidualnych wartości (suma stężeń glukozy w dwóch punktach pomiarowych) po podaniu substancji badanej i referencyjnej jako 100 Copyright StatSoft Polska 2014

7 roztworów o stężeniach 1 j./ml lub 2 j/ml (lub j.r./ml); wykres stanowi graficzne zobrazowanie istnienia równoległości odpowiedzi farmakologicznej po podaniu dwóch badanych substancji lub jej braku; tabeli z wynikami analizy wariancji dla wskazanego modelu, w której wymienione są źródła wariancji i obliczone dla nich wartości prawdopodobieństwa świadczące o istotności statystycznej (p<0,05) lub jej braku; tabeli z wartościami stosunku mocy i odpowiadającego 95% przedziału ufności; Szczegółowe wyniki badań, przeprowadzonych na populacji liczącej 24 zwierzęta (4 grupy po 6 osobników), zaprezentowane są na wykresie 2 i w tabelach 3 i 4 (w przypadku porównań substancji AN3 ze wzorcem USP insuliny lispro) oraz wykresie 3 i w tabelach 5 i 6 (dla porównań substancji AN3 z preparatem referencyjnym Humalog ) odpowiedź [mg/100 ml] lek/treatment: T - AN3 dawka (1 j. lub 2j.) 1 2 lek/treatment: S - ins.lispro Rys. 2. Rozkład wyników źródłowych obrazujących odpowiedź farmakologiczną (suma stężeń glukozy w surowicy w czasie 45 min. i 2,5 h) po podaniu roztworu badanej substancji (AN3) i roztworu referencyjnej substancji (standard USP insuliny lispro) w dawkach 1 j./ml i 2 j./ml (lub j.r./ml) (N=24). Wyniki ANOVA twin corss-over potwierdzają, że proste obrazujące odpowiedź farmakologiczną (jak na rys. 2.) przebiegają równolegle (p>0,05 dla nierównoległości). Odpowiedź nie zmienia się inaczej w czasie w zależności od badanej substancji oraz zależność pomiędzy dawkami nie zależy od czasu podania (czynnik czas x preparat oraz czas x regresja nie wykazują istotności statystycznej). Wyniki nie dowodzą istotnych różnic pomiędzy badanymi substancjami i okresami, w których one były podane. Odpowiedź nie zmienia się inaczej w czasie zależnie od sekwencji podania badanych substancji. Copyright StatSoft Polska

8 Tabela 3. Wyniki analizy wariancji w badaniu oceniającym moc substancji insuliny lispro AN3 wobec standardu USP insuliny lispro (N=24). regresja liniowa - istotna statystycznie odchylenie od równoległości - nie jest istotne statystycznie składnik interakcji (czas x preparat) - nie jest istotny statystycznie składnik interakcji (czas x regresja) - nie jest istotny statystycznie składnik interakcji (czas x nierównoległość) - nie jest istotny statystycznie 1 Źródło wariancji 2 df 3 Suma kwadratów 4 Średni kwadrat 1 Nierównoległość 1 267, ,199 0,351 0,560 2 Czas x preparat , ,321 2,138 0,159 3 Czas x regresja , ,535 2,571 0,125 4 Błąd resztowy między grupami , ,719 5 Obiekty badań , ,932 6 Preparat 1 221, ,407 3,551 0,074 7 Regresja , ,785 88,951 0,000 8 Czas 1 233, ,598 3,746 0,067 9 Czas x nierównoległość 1 79,696 79,696 1,278 0, Błąd resztowy wewnatrz grup ,152 62, Błąd całkowity ,079 5 F 6 p O ważności badania świadczy przede wszystkim czynnik regresji, który jeśli jest istotny, jak w przypadku omawianego badania, dowodzi istnienia statystycznych różnic pomiędzy analizowanymi dawkami i zróżnicowania odpowiedzi farmakologicznej po podaniu roztworu o stężeniu 1 j./ml i 2 j./ml (lub j.r./ml). Tabela 4. Wartość stosunku mocy względnej substancji insuliny lispro AN3 wyznaczona wobec standardu USP insuliny lispro wraz z 95% przedziałem ufności (N=24). 1 Rodzaj wyniku 2 Wartość 1 stosunek mocy 1,157 2 dolny kraniec 95% przedziału ufności 0,985 3 górny kraniec 95% przedziału ufności 1,358 Stosunek mocy względnej insuliny lispro AN3 do standardu USP insuliny lispro wynosi 1,157 z granicami 95% przedziału ufności 0,985-1,358. Mnożąc te wartości przez stałą 40, odpowiadającą założonej mocy 40 jednostek w 1 mililitrze roztworu roboczego, otrzymujemy wartość mocy względnej 46,28 j. USP insuliny lispro/ml i CI: 39,40-54,32. Uwzględniając zawartość substancji aktywnej AN3 w roztworze roboczym o deklarowanej mocy 40 j.r./ml, i mocy obliczonej w badaniu (46,28 j. USP insuliny lispro/ml), moc bezwzględna insuliny lispro AN3 wynosi 30,27 j./mg (vs. USP insulina lispro) Copyright StatSoft Polska 2014

9 wartość/measuremet lek/treatment: S - Humalog dawka/dosage 1 2 lek/treatment: T - AN3 Rys. 3. Rozkład wyników źródłowych obrazujących odpowiedź farmakologiczną (suma stężeń glukozy w surowicy w czasie 45 min. i 2,5 h po podaniu roztworu badanej substancji (AN3) i roztworu preparatu referencyjnego (Humalog ) w dawkach 1 j./ml i 2 j./ml (lub j.r./ml) (N=24). Tabela 5. Wyniki analizy wariancji w badaniu oceniającym moc substancji insuliny lispro AN3 wobec preparatu referencyjnego Humalog (N=24). regresja liniowa - istotna statystycznie odchylenie od równoległości - nie jest istotne statystycznie składnik interakcji (czas x preparat) - nie jest istotny statystycznie składnik interakcji (czas x regresja) - nie jest istotny statystycznie składnik interakcji (czas x nierównoległość) - nie jest istotny statystycznie 1 Źródło wariancji 2 df 3 Suma kwadratów 4 Średni kwadrat 1 Nierównoległość 1 878, ,171 1,107 0,305 2 Czas x preparat , ,075 3,794 0,066 3 Czas x regresja , ,066 2,223 0,152 4 Błąd resztowy między grupami , ,434 5 Obiekty badań , ,696 6 Preparat 1 396, ,233 1,126 0,301 7 Regresja , ,235 19,299 0,000 8 Czas , ,676 3,780 0,066 9 Czas x nierównoległość 1 151, ,550 0,431 0, Błąd resztowy wewnatrz grup , , Błąd całkowity ,646 5 F 6 p Wnioskowanie w oparciu o wyniki ANOVA w porównawczym badaniu krzyżowym insuliny AN3 i preparatu Humalog jest analogiczne jak w badaniu porównującym AN3 ze Copyright StatSoft Polska

10 wzorcem USP insuliny lispro. Zostały spełnione warunki konieczne do wiarygodnego wyznaczenia mocy bezwzględnej, względnej oraz granic ufności. Tabela 6. Wartość stosunku mocy względnej substancji insuliny lispro AN3 wyznaczona wobec preparatu referencyjnego Humalog wraz z 95% przedziałem ufności (N=24). 1 Rodzaj wyniku 2 Wartość 1 stosunek mocy 0,806 2 dolny kraniec 95% przedziału ufności 0,547 3 górny kraniec 95% przedziału ufności 1,187 Stosunek mocy względnej insuliny lispro AN3 wobec preparatu referencyjnego Humalog wynosi 0,806 (95% CI: 0,547-1,187). Po uwzględnieniu ilości jednostek substancji czynnej w mililitrze roztworu roboczego otrzymujemy wartość mocy względnej równą 32,24 j. Humalog/ml i CI: 21,88-47,48. Moc bezwzględna insuliny lispro AN3 wynosi 21,68 j./mg (vs. Humalog), z uwzględnieniem w obliczeniach zawartości substancji aktywnej AN3 w roztworze roboczym (40 j.r./ml) i moc obliczoną w badaniu (32,24 j. Humalog/ml). Wnioski z przeprowadzonych badań Obserwowana w obu doświadczeniach duża zmienność odpowiedzi osobniczych uzasadnia konieczność zastosowania układu krzyżowego. Analiza wariancji potwierdziła, że dane spełniają wszystkie warunki konieczne dla uznania ważności wyników z obu badaniach, tj. stwierdzono istotną regresję, nieistotne odstępstwa od równoległości oraz brak istotnych interakcji. Doświadczenia potwierdziły aktywność farmakologiczną insuliny lispro AN3, opracowanej w Instytucie Biotechnologii i Antybiotyków, zbliżoną do aktywności standardu USP insuliny lispro oraz preparatu referencyjnego Humalog. Podobna aktywność wyraża się w wartości mocy względnej (46,28 j. USP insuliny lispro/ml i 32,24 j. Humalog/ml) oraz mocy bezwzględnej (30,27 j./mg (vs. USP insuliny lispro), 21,68 j./mg (vs. Humalog)). Obliczony zakres przedziału ufności dla wartości mocy przekracza w obu badaniach ± 10% wartości średniej, dlatego zasadne byłoby zwiększenie liczebności grupy badanej i przeprowadzenie analizy jako kombinacji dwóch lub więcej serii oznaczeń do osiągnięcia zadowalającego CI. Podsumowanie Wyznaczenie aktywności biologicznej odgrywa istotną rolę w procesie rozwojowym oraz w kontroli jakości biotechnologicznych produktów leczniczych. Dla substancji i produktów farmaceutycznych insuliny ludzkiej i jej analogów jedną z metod określenia bioaktywności jest wyznaczenie mocy substancji aktywnej lub preparatu oraz stopnia podobieństwa 104 Copyright StatSoft Polska 2014

11 produktu badanego względem referencyjnego na modelu zwierzęcym w układzie podwójnie krzyżowym. Statystyczna analiza danych adekwatna dla przyjętego schematu badania oraz poprawna interpretacja wyników stanowią kluczowy element badania, wpływający na wnioskowanie i powodzenie w przyszłym procesie rejestracyjnym. Analiza statystyczna ANOVA twin cross-over, wykonana przy użyciu pakietu STATISTICA uwzględniała warunki istotne dla ważności badania oraz wnioskowania o podobieństwie testowanych związków. Badania bioaktywności wykonane na etapie rozwojowym biopodobnego analogu insuliny ludzkiej o przyspieszonym działaniu (insuliny lispro), opracowanego w Instytucie Biotechnologii i Antybiotyków (IBA), wskazują, że substancja aktywna ma porównywalną moc względem testowanych produktów, tj. standardu USP insuliny lispro oraz preparatu referencyjnego Humalog. Interpretacja wyników w obu prezentowanych badaniach pozwala na sformułowanie wniosku o bioidentyczności substancji z porównywanymi w danym badaniu produktami referencyjnymi. W każdym przypadku moc bezwzględna insuliny AN3 przekracza wartość 15 j./mg wymaganą przez USP 32 dla wnioskowania o bioidentyczności. Dalsze prace rozwojowe nad produktem insuliny AN3 prowadzone przez Instytut Biotechnologii i Antybiotyków potwierdzają bioidentyczność preparatu IBA z lekiem oryginalnym. Literatura 1. Commission Directive 2003/63/EC of 25 June 2003 amending Directive 2001/83/EC of the European Parliament and Council on the Community code relating to medicinal products for human use. 2. Bogiel M., Marzec A.; Leki biopodobne pełnowartościowe, nowoczesne preparaty biotechnologiczne; Terapia i Leki, 35/57/2, (2008). 3. Rieder N., Gazzano-Santoro H., Schenerman M., Strause R., Fuchs C.., Mire-Sluis A., McLeod L.D.; The role of bioactivity assays in lot release and stability testing; BioProcsss International, June 2010, (2010). 4. ICH Q6B Note for guidance on specifications: test procedures and acceptance criteria for biotechnological/biological products (CPMP/ICH/365/96). 5. United States Pharmacopeia 32, rozdział Biological Tests / <121> Insulin Assays; str (2009). 6. United States Pharmacopeia 36 (2013). 7. Hauck W.W., Singer R., Callahan L.N.; Summary of planned revision to design and analysis of biological assays <111>; Pharmacopeial Forum 33(3), May-June (2007). 8. Holm P.K., Hansen K.B., Nilsson P., Danielsen G.M., Modvig K., Jessen K.D., Hassager C.U.; Replacement of the in vivo Rabbit Blood Sugar Bioidentity test with Copyright StatSoft Polska

12 a Cell-based Bioidentity Test for Control of Insulin Human and Insulin Aspart Drug Substance. (http://www.novonordisk.com/science/abstracts/3_replacement_of _the_in_vivo_rabbit_blood_sugar_bioidentity_test_with_a_cell_based_bioidentity _Test_for_Control_of_Insulin_Human_and_Insulin_Aspart_Drug_Substance.pdf). 9. Morris T.S., Singer R., Ambrose M.R., Hauck W.W.; Biological potency assays are key to assessing product consistency; BioPharm International, June 1 (2009). 10. Gualandi-Signorini A.M., Giorgi G.; Insulin formulations a review; European Review for Medicinal and Pharmacological Sciences; 5:73-83 (2001). 11. Werner H., Chantelau E.A.; Differences in bioactivity between human insulin and insulin analogues approved for therapeutic use compilation of reports from the past 20 years; Diabetology and Metabolic syndrome 3:13, 2-10 (2011). 12. United States Pharmacopeia 32, rozdział Official Monographs / Insulin: Insulin Lispro; str (2009). 13. United States Pharmacopeia 32, rozdział Biological Tests / <111> Design and Analysis of Biological Assays; str (2009) Copyright StatSoft Polska 2014

Interdyscyplinarny charakter badań równoważności biologicznej produktów leczniczych

Interdyscyplinarny charakter badań równoważności biologicznej produktów leczniczych Interdyscyplinarny charakter badań równoważności biologicznej produktów leczniczych Piotr Rudzki Zakład Farmakologii, w Warszawie Kongres Świata Przemysłu Farmaceutycznego Łódź, 25 VI 2009 r. Prace badawczo-wdrożeniowe

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Analiza wariancji - ANOVA

Analiza wariancji - ANOVA Analiza wariancji - ANOVA Analiza wariancji jest metodą pozwalającą na podział zmienności zaobserwowanej wśród wyników eksperymentalnych na oddzielne części. Każdą z tych części możemy przypisać oddzielnemu

Bardziej szczegółowo

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji Małgorzata Jakubowska Katedra Chemii Analitycznej WIMiC AGH Walidacja metod analitycznych (według ISO) to proces ustalania parametrów charakteryzujących

Bardziej szczegółowo

Szkice rozwiązań z R:

Szkice rozwiązań z R: Szkice rozwiązań z R: Zadanie 1. Założono doświadczenie farmakologiczne. Obserwowano przyrost wagi ciała (przyrost [gram]) przy zadanych dawkach trzech preparatów (dawka.a, dawka.b, dawka.c). Obiektami

Bardziej szczegółowo

Magdalena Szymaniak EMA, Biologics Working Party

Magdalena Szymaniak EMA, Biologics Working Party Magdalena Szymaniak EMA, Biologics Working Party Punkty prezentacji Biologiczne produkty lecznicze, w tym referencyjne i biopodobne Sposoby rejestracji leków biologicznych Wymagania rejestracyjne dla leków

Bardziej szczegółowo

Leki chemiczne a leki biologiczne

Leki chemiczne a leki biologiczne Leki chemiczne a leki biologiczne LEKI CHEMICZNE A LEKI BIOLOGICZNE Produkt syntezy chemicznej Produkt roślinny Produkt immunologiczny BIOLOGICZNE Produkt homeopatyczny Produkt z krwi/osocza - BIOLOGICZNE

Bardziej szczegółowo

Oznaczanie mocznika w płynach ustrojowych metodą hydrolizy enzymatycznej

Oznaczanie mocznika w płynach ustrojowych metodą hydrolizy enzymatycznej Oznaczanie mocznika w płynach ustrojowych metodą hydrolizy enzymatycznej Wprowadzenie: Większość lądowych organizmów kręgowych część jonów amonowych NH + 4, produktu rozpadu białek, wykorzystuje w biosyntezie

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Analiza Danych

Statystyka i Analiza Danych Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -

Bardziej szczegółowo

Walidacja metod wykrywania, identyfikacji i ilościowego oznaczania GMO. Magdalena Żurawska-Zajfert Laboratorium Kontroli GMO IHAR-PIB

Walidacja metod wykrywania, identyfikacji i ilościowego oznaczania GMO. Magdalena Żurawska-Zajfert Laboratorium Kontroli GMO IHAR-PIB Walidacja metod wykrywania, identyfikacji i ilościowego oznaczania GMO Magdalena Żurawska-Zajfert Laboratorium Kontroli GMO IHAR-PIB Walidacja Walidacja jest potwierdzeniem przez zbadanie i przedstawienie

Bardziej szczegółowo

Zasady wykonania walidacji metody analitycznej

Zasady wykonania walidacji metody analitycznej Zasady wykonania walidacji metody analitycznej Walidacja metod badań zasady postępowania w LOTOS Lab 1. Metody badań stosowane w LOTOS Lab należą do następujących grup: 1.1. Metody zgodne z uznanymi normami

Bardziej szczegółowo

LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU

LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU Tomasz Demski, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wprowadzenie Jednym z elementów walidacji metod pomiarowych jest sprawdzenie liniowości

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

Bardziej szczegółowo

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład ) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Weryfikacja (testowanie) hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium

Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium CS-17 SJ CS-17 SJ to program wspomagający sterowanie jakością badań i walidację metod badawczych. Może działać niezależnie od innych składników

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie minimalnej odważki jako element kwalifikacji operacyjnej procesu walidacji dla wagi analitycznej.

Wyznaczanie minimalnej odważki jako element kwalifikacji operacyjnej procesu walidacji dla wagi analitycznej. Wyznaczanie minimalnej odważki jako element kwalifikacji operacyjnej procesu walidacji dla wagi analitycznej. Andrzej Hantz Dyrektor Centrum Metrologii RADWAG Wagi Elektroniczne Pomiary w laboratorium

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)

Bardziej szczegółowo

Analiza ryzyka w farmacji dla procesów pomiaru masy

Analiza ryzyka w farmacji dla procesów pomiaru masy RADWAG WAGI ELEKTRONICZNE Analiza ryzyka w farmacji dla procesów pomiaru masy Wstęp W rzeczywistości nie ma pomiarów idealnych, każdy pomiar jest obarczony błędem. Niezależnie od przyjętej metody nie możemy

Bardziej szczegółowo

OZNACZANIE ŻELAZA METODĄ SPEKTROFOTOMETRII UV/VIS

OZNACZANIE ŻELAZA METODĄ SPEKTROFOTOMETRII UV/VIS OZNACZANIE ŻELAZA METODĄ SPEKTROFOTOMETRII UV/VIS Zagadnienia teoretyczne. Spektrofotometria jest techniką instrumentalną, w której do celów analitycznych wykorzystuje się przejścia energetyczne zachodzące

Bardziej szczegółowo

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński Analiza wariancji dr Janusz Górczyński Wprowadzenie Powiedzmy, że badamy pewną populację π, w której cecha Y ma rozkład N o średniej m i odchyleniu standardowym σ. Powiedzmy dalej, że istnieje pewien czynnik

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANIE ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ NARZĘDZI STATISTICA

WSPOMAGANIE ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ NARZĘDZI STATISTICA WSPOMAGANIE ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ NARZĘDZI STATISTICA Janusz Wątroba i Grzegorz Harańczyk, StatSoft Polska Sp. z o.o. Zakres zastosowań analizy danych w różnych dziedzinach działalności biznesowej i

Bardziej szczegółowo

Wysokosprawna chromatografia cieczowa w analizie jakościowej i ilościowej

Wysokosprawna chromatografia cieczowa w analizie jakościowej i ilościowej Wysokosprawna chromatografia cieczowa w analizie jakościowej i ilościowej W analizie ilościowej z zastosowaniem techniki HPLC wykorzystuje się dwa możliwe schematy postępowania: kalibracja zewnętrzna sporządzenie

Bardziej szczegółowo

Oszacowanie i rozkład t

Oszacowanie i rozkład t Oszacowanie i rozkład t Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Oszacowanie i rozkład t 1 / 31 Oszacowanie 1 Na podstawie danych z próby szacuje się wiele wartości w populacji, np.: jakie jest poparcie

Bardziej szczegółowo

Dokładność i precyzja wydajności systemu Accu-Chek Active. Wprowadzenie. Metoda

Dokładność i precyzja wydajności systemu Accu-Chek Active. Wprowadzenie. Metoda Dokładność i precyzja wydajności systemu Accu-Chek Active I. DOKŁADNOŚĆ Ocena dokładności systemu została przeprowadzona w odniesieniu do normy ISO 15197. Wprowadzenie Celem badania było określenie dokładności

Bardziej szczegółowo

Katedra Technologii Postaci Leku i Biofaramcji. W zakresie wiedzy:

Katedra Technologii Postaci Leku i Biofaramcji. W zakresie wiedzy: Sylabus modułów kształcenia Nazwa Wydziału Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia modułu Język kształcenia Efekty kształcenia dla modułu kształcenia Typ modułu kształcenia (obowiązkowy/fakultatywny)

Bardziej szczegółowo

Oznaczanie polaryzacji w produktach cukrowniczych metodą w bliskiej podczerwieni (NIR)

Oznaczanie polaryzacji w produktach cukrowniczych metodą w bliskiej podczerwieni (NIR) Oznaczanie polaryzacji w produktach cukrowniczych metodą w bliskiej podczerwieni (NIR) 1 Dr inż. Krystyna Lisik Mgr inż. Paulina Bąk WSTĘP 1. Polarymetryczne oznaczanie sacharozy 2. Klasyczne odczynniki

Bardziej szczegółowo

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski Sterowanie procesem i jego zdolność Zbigniew Wiśniewski Wybór cech do kart kontrolnych Zaleca się aby w pierwszej kolejności były brane pod uwagę cechy dotyczące funkcjonowania wyrobu lub świadczenia usługi

Bardziej szczegółowo

Oznaczanie żelaza i miedzi metodą miareczkowania spektrofotometrycznego

Oznaczanie żelaza i miedzi metodą miareczkowania spektrofotometrycznego Oznaczanie żelaza i miedzi metodą miareczkowania spektrofotometrycznego Oznaczanie dwóch kationów obok siebie metodą miareczkowania spektrofotometrycznego (bez maskowania) jest możliwe, gdy spełnione są

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA WIELOCZYNNIKOWA

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA WIELOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA WIELOCZYNNIKOWA Na poprzednich zajęciach omawialiśmy testy dla weryfikacji hipotez, że kilka średnich dla analizowanej zmiennej grupującej mają jednakowe wartości średnie.

Bardziej szczegółowo

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) ANOVA Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) jest to metoda równoczesnego badania istotności różnic między wieloma średnimi z prób pochodzących z wielu populacji (grup). Model jednoczynnikowy analiza

Bardziej szczegółowo

4) badanie zanieczyszczeń: mineralnych, biologicznych lub botanicznych innych niż opisanych dla homeopatycznej substancji czynnej; 5) oznaczenie

4) badanie zanieczyszczeń: mineralnych, biologicznych lub botanicznych innych niż opisanych dla homeopatycznej substancji czynnej; 5) oznaczenie Załącznik nr 4 Sposób przedstawiania dokumentacji dotyczącej jakości dołączanej do wniosku o dopuszczenie do obrotu produktów leczniczych homeopatycznych z użyciem formatu CTD Celem tego załącznika jest

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących

Bardziej szczegółowo

Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby

Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby 1. Wstęp teoretyczny Prezentowane badanie dotyczy analizy wyników uzyskanych podczas badania grupy rodziców pod kątem wpływu ich przekonań

Bardziej szczegółowo

Aneks II. Niniejsza Charakterystyka Produktu Leczniczego oraz ulotka dla pacjenta stanowią wynik procedury arbitrażowej.

Aneks II. Niniejsza Charakterystyka Produktu Leczniczego oraz ulotka dla pacjenta stanowią wynik procedury arbitrażowej. Aneks II Zmiany dotyczące odpowiednich punktów Charakterystyki Produktu Leczniczego oraz ulotki dla pacjenta przedstawione przez Europejską Agencję Leków (EMA) Niniejsza Charakterystyka Produktu Leczniczego

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych

Bardziej szczegółowo

SPOSÓB PRZEDSTAWIANIA DOKUMENTACJI DOŁĄCZANEJ DO WNIOSKU O DOPUSZCZENIE DO OBROTU PRODUKTU LECZNICZEGO WETERYNARYJNEGO IMMUNOLOGICZNEGO

SPOSÓB PRZEDSTAWIANIA DOKUMENTACJI DOŁĄCZANEJ DO WNIOSKU O DOPUSZCZENIE DO OBROTU PRODUKTU LECZNICZEGO WETERYNARYJNEGO IMMUNOLOGICZNEGO Załącznik nr 2 SPOSÓB PRZEDSTAWIANIA DOKUMENTACJI DOŁĄCZANEJ DO WNIOSKU O DOPUSZCZENIE DO OBROTU PRODUKTU LECZNICZEGO WETERYNARYJNEGO IMMUNOLOGICZNEGO CZĘŚĆ I STRESZCZENIE DOKUMENTACJI I A Wniosek o dopuszczenie

Bardziej szczegółowo

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem

Bardziej szczegółowo

Mefelor 50/5 mg Tabletka o przedłużonym uwalnianiu. Metoprololtartrat/Felodipi n AbZ 50 mg/5 mg Retardtabletten

Mefelor 50/5 mg Tabletka o przedłużonym uwalnianiu. Metoprololtartrat/Felodipi n AbZ 50 mg/5 mg Retardtabletten ANEKS I WYKAZ NAZW, POSTACI FARMACEUTYCZNYCH, MOCY PRODUKTÓW LECZNICZYCH, DRÓG PODANIA, WNIOSKODAWCÓW, POSIADACZY POZWOLEŃ NA DOPUSZCZENIE DO OBROTU W PAŃSTWACH CZŁONKOWSKICH Państwo członkowskie Podmiot

Bardziej szczegółowo

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Jedna z najstarszych i najpopularniejszych metod modelowania Zależność między zbiorem zmiennych objaśniających, a zmienną ilościową nazywaną zmienną objaśnianą

Bardziej szczegółowo

Materiał i metody. Wyniki

Materiał i metody. Wyniki Abstract in Polish Wprowadzenie Selen jest pierwiastkiem śladowym niezbędnym do prawidłowego funkcjonowania organizmu. Selen jest wbudowywany do białek w postaci selenocysteiny tworząc selenobiałka (selenoproteiny).

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

Analiza korespondencji

Analiza korespondencji Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy

Bardziej szczegółowo

CHARAKTERYSTYKA PRODUKTU LECZNICZEGO 2. SKŁAD JAKOŚCIOWY I ILOŚCIOWY SUBSTANCJI CZYNNYCH

CHARAKTERYSTYKA PRODUKTU LECZNICZEGO 2. SKŁAD JAKOŚCIOWY I ILOŚCIOWY SUBSTANCJI CZYNNYCH CHARAKTERYSTYKA PRODUKTU LECZNICZEGO 1. NAZWA WŁASNA PRODUKTU LECZNICZEGO SOLUVIT N, proszek do sporządzania roztworu do infuzji 2. SKŁAD JAKOŚCIOWY I ILOŚCIOWY SUBSTANCJI CZYNNYCH 1 fiolka zawiera: Substancje

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych UNIWERSYTET GDAŃSKI WYDZIAŁ CHEMII Pracownia studencka Katedra Analizy Środowiska Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych Ćwiczenie nr 4 i 5 OCENA EKOTOKSYCZNOŚCI TEORIA Chemia zanieczyszczeń środowiska

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Dwuczynnikowa analiza wariancji (2-way

Bardziej szczegółowo

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW ODRZUCANIE WYNIKÓW OJEDYNCZYCH OMIARÓW W praktyce pomiarowej zdarzają się sytuacje gdy jeden z pomiarów odstaje od pozostałych. Jeżeli wykorzystamy fakt, że wyniki pomiarów są zmienną losową opisywaną

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

SYSTEM KONTROLI I ZAPEWNIENIA JAKOŚCI WYNIKÓW BADAŃ W LABORATORIUM. Piotr Konieczka

SYSTEM KONTROLI I ZAPEWNIENIA JAKOŚCI WYNIKÓW BADAŃ W LABORATORIUM. Piotr Konieczka SYSTEM KONTROLI I ZAPEWNIENIA JAKOŚCI WYNIKÓW BADAŃ W LABORATORIUM Piotr Konieczka 1 2 Jakość spełnienie określonych i oczekiwanych wymagań (zawartych w odpowiedniej normie systemu zapewnienia jakości).

Bardziej szczegółowo

Katarzyna Łuszkiewicz Maria Kurzyk

Katarzyna Łuszkiewicz Maria Kurzyk Katarzyna Łuszkiewicz Maria Kurzyk leki biologiczne, których substancję czynną stanowią substancje biologiczne otrzymane z żywych komórek leki podobne do już zarejestrowanego biologicznego produktu leczniczego

Bardziej szczegółowo

Laboratorium 4. Określenie aktywności katalitycznej enzymu. Wprowadzenie do metod analitycznych. 1. CZĘŚĆ TEORETYCZNA

Laboratorium 4. Określenie aktywności katalitycznej enzymu. Wprowadzenie do metod analitycznych. 1. CZĘŚĆ TEORETYCZNA Laboratorium 4 Określenie aktywności katalitycznej enzymu. Wprowadzenie do metod analitycznych. Prowadzący: dr inż. Karolina Labus 1. CZĘŚĆ TEORETYCZNA Enzymy to wielkocząsteczkowe, w większości białkowe,

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Ogólne podsumowanie oceny naukowej produktu leczniczego Mifepristone Linepharma i nazw produktów związanych (patrz aneks I)

Ogólne podsumowanie oceny naukowej produktu leczniczego Mifepristone Linepharma i nazw produktów związanych (patrz aneks I) Aneks II Wnioski naukowe i podstawy pozytywnej opinii zgodnie z warunkiem pozwolenia na dopuszczenie do obrotu i warunkiem zmiany charakterystyki produktu leczniczego i ulotki dla pacjenta przedstawione

Bardziej szczegółowo

I.1.1. Technik farmaceutyczny 322[10]

I.1.1. Technik farmaceutyczny 322[10] I.1.1. Technik farmaceutyczny 322[10] Do egzaminu zostało zgłoszonych: 2920 Przystąpiło łącznie: 2831 przystąpiło: 2830 przystąpiło: 2827 ETAP PISEMNY ETAP PRAKTYCZNY zdało: 2762 (97,6%) zdało: 2442 (86,4%)

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ŚLADOWYCH ZANIECZYSZCZEŃ ŚRODOWISKA I ROK OŚ II

ANALIZA ŚLADOWYCH ZANIECZYSZCZEŃ ŚRODOWISKA I ROK OŚ II ANALIZA ŚLADOWYCH ZANIECZYSZCZEŃ ŚRODOWISKA I ROK OŚ II Ćwiczenie 1 Przygotowanie próbek do oznaczania ilościowego analitów metodami wzorca wewnętrznego, dodatku wzorca i krzywej kalibracyjnej 1. Wykonanie

Bardziej szczegółowo

S t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski

S t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski S t a t y s t y k a, część 3 Michał Żmihorski Porównanie średnich -test T Założenia: Zmienne ciągłe (masa, temperatura) Dwie grupy (populacje) Rozkład normalny* Równe wariancje (homoscedasticity) w grupach

Bardziej szczegółowo

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE 1 Przykład walidacji procedury analitycznej Piotr KONIECZKA Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska ul. G. Narutowicza 11/1 80-33 GDAŃSK

Bardziej szczegółowo

SPOSÓB PRZEDSTAWIANIA DOKUMENTACJI DOŁĄCZANEJ DO WNIOSKU O DOPUSZCZENIE DO OBROTU PRODUKTU LECZNICZEGO WETERYNARYJNEGO IMMUNOLOGICZNEGO

SPOSÓB PRZEDSTAWIANIA DOKUMENTACJI DOŁĄCZANEJ DO WNIOSKU O DOPUSZCZENIE DO OBROTU PRODUKTU LECZNICZEGO WETERYNARYJNEGO IMMUNOLOGICZNEGO Załącznik nr 2 SPOSÓB PRZEDSTAWIANIA DOKUMENTACJI DOŁĄCZANEJ DO WNIOSKU O DOPUSZCZENIE DO OBROTU PRODUKTU LECZNICZEGO WETERYNARYJNEGO IMMUNOLOGICZNEGO CZĘŚĆ I - STRESZCZENIE DOKUMENTACJI I A IB I B 1 I

Bardziej szczegółowo

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp tel.: +48 662 635 712 Liczba stron: 15 Data: 20.07.2010r OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp DŁUGIE

Bardziej szczegółowo

Badania biegłości laboratorium poprzez porównania międzylaboratoryjne

Badania biegłości laboratorium poprzez porównania międzylaboratoryjne Badania biegłości laboratorium poprzez porównania międzylaboratoryjne Dr inż. Maciej Wojtczak, Politechnika Łódzka Badanie biegłości (ang. Proficienty testing) laboratorium jest to określenie, za pomocą

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

ZAŁĄCZNIK Nr 2 WZÓR WNIOSEK O DOPUSZCZENIE DO OBROTU PRODUKTU HOMEOPATYCZNEGO, W TYM PRODUKTU HOMEOPATYCZNEGO WETERYNARYJNEGO

ZAŁĄCZNIK Nr 2 WZÓR WNIOSEK O DOPUSZCZENIE DO OBROTU PRODUKTU HOMEOPATYCZNEGO, W TYM PRODUKTU HOMEOPATYCZNEGO WETERYNARYJNEGO ZAŁĄCZNIK Nr 2 WZÓR WNIOSEK O DOPUSZCZENIE DO OBROTU PRODUKTU HOMEOPATYCZNEGO, W TYM PRODUKTU HOMEOPATYCZNEGO WETERYNARYJNEGO 2. DOKUMENTY DOŁĄCZONE DO WNIOSKU Wypełnia pracownik przyjmujący wniosek,

Bardziej szczegółowo

JAK EFEKTYWNIE I POPRAWNIE WYKONAĆ ANALIZĘ I RAPORT Z BADAŃ BIEGŁOŚCI I WALIDACJI PRAKTYCZNE WSKAZÓWKI

JAK EFEKTYWNIE I POPRAWNIE WYKONAĆ ANALIZĘ I RAPORT Z BADAŃ BIEGŁOŚCI I WALIDACJI PRAKTYCZNE WSKAZÓWKI JAK EFEKTYWNIE I POPRAWNIE WYKONAĆ ANALIZĘ I RAPORT Z BADAŃ BIEGŁOŚCI I WALIDACJI PRAKTYCZNE WSKAZÓWKI Michał Iwaniec, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wprowadzenie W wielu zagadnieniach laboratoryjnych statystyczna

Bardziej szczegółowo

Ruch jednostajnie przyspieszony wyznaczenie przyspieszenia

Ruch jednostajnie przyspieszony wyznaczenie przyspieszenia Doświadczenie: Ruch jednostajnie przyspieszony wyznaczenie przyspieszenia Cele doświadczenia Celem doświadczenia jest zbadanie zależności drogi przebytej w ruchu przyspieszonym od czasu dla kuli bilardowej

Bardziej szczegółowo

Sylabus - Biofarmacja

Sylabus - Biofarmacja Sylabus - Biofarmacja 1. Metryczka Nazwa Wydziału Program kształcenia Wydział Farmaceutyczny z Oddziałem Medycyny Laboratoryjnej Rok akademicki 2016/2017 Kierunek: farmacja Poziom: jednolite studia magisterskie

Bardziej szczegółowo

Kiedy lekarz powinien decydować o wyborze terapii oraz klinicznej ocenie korzyści do ryzyka stosowania leków biologicznych lub biopodobnych?

Kiedy lekarz powinien decydować o wyborze terapii oraz klinicznej ocenie korzyści do ryzyka stosowania leków biologicznych lub biopodobnych? Kiedy lekarz powinien decydować o wyborze terapii oraz klinicznej ocenie korzyści do ryzyka stosowania leków biologicznych lub biopodobnych? prof. dr hab. med.. Piotr Fiedor Warszawski Uniwersytet Medyczny

Bardziej szczegółowo

Chemia kryminalistyczna

Chemia kryminalistyczna Chemia kryminalistyczna Wykład 2 Metody fizykochemiczne 21.10.2014 Pytania i pomiary wykrycie obecności substancji wykazanie braku substancji identyfikacja substancji określenie stężenia substancji określenie

Bardziej szczegółowo

Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej

Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej L 174/8 PL 3.7.2015 ROZPORZĄDZENIE WYKONAWCZE KOMISJI (UE) 2015/1061 z dnia 2 lipca 2015 r. dotyczące na stosowanie kwasu askorbinowego, soli sodowej fosforanu askorbylu, soli sodowo-wapniowej fosforanu

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

Bardziej szczegółowo

W analizowanym zbiorze danych występowały sporadyczne (nie przekraczające pięciu brakujących wyników na zmienną), losowe braki danych, które

W analizowanym zbiorze danych występowały sporadyczne (nie przekraczające pięciu brakujących wyników na zmienną), losowe braki danych, które Raport z Quzi eksperymentu. Efektywności interwencji edukacyjnej Bliżej. Projekt finansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach Innowacji Społecznych. Badania zostały przeprowadzone w grupie

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY

Bardziej szczegółowo

GLP/GMP, ISO 17025, HACCP, ISO 9001, GMP

GLP/GMP, ISO 17025, HACCP, ISO 9001, GMP OFERTA: 1. Szkolenia otwarte, zamknięte i na życzenie 2. Badanie potrzeb szkoleniowych 3. Szkolenia praktyczne z technik biochemicznych i analitycznych 4. Kurs chromatografii 5. Konsulting przy wdrażaniu

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO (MSA)

ANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO (MSA) StatSoft Polska, tel. 1 484300, 601 414151, info@statsoft.pl, www.statsoft.pl ANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO (MSA) dr inż. Tomasz Greber, Politechnika Wrocławska, Instytut Organizacji i Zarządzania Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE 1 Granica wykrywalności i granica oznaczalności Dr inż. Piotr KONIECZKA Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska ul. G. Narutowicza 11/12

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test

Bardziej szczegółowo

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność

Bardziej szczegółowo

Zapytanie ofertowe nr 1/2014 ( dotyczy zamówienia badań )

Zapytanie ofertowe nr 1/2014 ( dotyczy zamówienia badań ) Zdrochem Sp. z o.o. Warszawa, 27 stycznia 2014 r. tel. +48 223900990, 609 019 283 fax. +48 223507490 info@zdrochem.pl www.zdrochem.pl I. ZAMAWIAJĄCY Zdrochem Sp. z o.o. NIP: 7010333468 REGON: 145983792

Bardziej szczegółowo

Szkoła Letnia STC Łódź mgr inż. Paulina Mikoś

Szkoła Letnia STC Łódź mgr inż. Paulina Mikoś 1 mgr inż. Paulina Mikoś Pomiar powinien dostarczyć miarodajnych informacji na temat badanego materiału, zarówno ilościowych jak i jakościowych. 2 Dzięki temu otrzymane wyniki mogą być wykorzystane do

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza

Bardziej szczegółowo

Tworzymy innowacje Wykorzystanie ICT w badaniach i usługach

Tworzymy innowacje Wykorzystanie ICT w badaniach i usługach Tworzymy innowacje Wykorzystanie ICT w badaniach i usługach Katowice, 24 czerwca 2015 Rozbudowa infrastruktury informatycznej gromadzenia, przetwarzania i analizy danych środowiskowych Projekt współfinansowany

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka TesttStudenta Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka p.

Bardziej szczegółowo

KALIBRACJA LINIOWA W ZAGADNIENIU WALIDACJI METOD POMIAROWYCH

KALIBRACJA LINIOWA W ZAGADNIENIU WALIDACJI METOD POMIAROWYCH KALIBRACJA LINIOWA W ZAGADNIENIU WALIDACJI METOD POMIAROWYCH Michał Iwaniec, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wstęp Badanie stopnia zanieczyszczenia środowiska, analiza jakości produkowanych wyrobów czy też

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania. przygotowujące do egzaminu maturalnego

Przykładowe zadania. przygotowujące do egzaminu maturalnego Przykładowe zadania z BIOLOGii przygotowujące do egzaminu maturalnego Prezentowane zadania są zgodne z podstawą programową kształcenia ogólnego w zakresie rozszerzonym i podstawowym. Prócz zadań, które

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI, ANOVA

JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI, ANOVA JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI, ANOVA 1 Obserwowana (badana) cecha Y Czynnik wpływający na Y (badany) A A i i ty poziom czynnika A a liczba poziomów (j=1..a), n i liczba powtórzeń w i tej populacji

Bardziej szczegółowo

Warszawa, dnia 23 kwietnia 2013 r. Poz. 491 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ZDROWIA 1) z dnia 10 kwietnia 2013 r.

Warszawa, dnia 23 kwietnia 2013 r. Poz. 491 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ZDROWIA 1) z dnia 10 kwietnia 2013 r. DZIENNIK USTAW RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Warszawa, dnia 23 kwietnia 2013 r. Poz. 491 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ZDROWIA 1) z dnia 10 kwietnia 2013 r. w sprawie kontroli seryjnej wstępnej produktów leczniczych

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA Na poprzednich zajęciach omawialiśmy testy dla weryfikacji hipotez, że dwie populacje o rozkładach normalnych mają jednakowe wartości średnie. Co jednak

Bardziej szczegółowo

Rola materiałów odniesienia w zapewnieniu jakości wyników pomiarów chemicznych

Rola materiałów odniesienia w zapewnieniu jakości wyników pomiarów chemicznych Uniwersytet Warszawski Wydział Chemii Pasteura 1, 02-093 Warszawa Rola materiałów odniesienia w zapewnieniu jakości wyników pomiarów chemicznych Ewa Bulska ebulska@chem.uw.edu.pl Slide 1 Opracowanie i

Bardziej szczegółowo

Szkoła Letnia STC Łódź 2013 Oznaczanie zabarwienia cukru białego, cukrów surowych i specjalnych w roztworze wodnym i metodą MOPS przy ph 7,0

Szkoła Letnia STC Łódź 2013 Oznaczanie zabarwienia cukru białego, cukrów surowych i specjalnych w roztworze wodnym i metodą MOPS przy ph 7,0 Oznaczanie zabarwienia cukru białego, cukrów surowych i specjalnych w roztworze wodnym i metodą MOPS przy ph 7,0 1 Dr inż. Krystyna Lisik Inż. Maciej Sidziako Wstęp Zabarwienie jest jednym z najważniejszych

Bardziej szczegółowo

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

laboratoria 24 zaliczenie z oceną Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Andrzej Tarłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów: Niestacjonarne

Bardziej szczegółowo

Publiczna Szkoła Podstawowa nr 14 w Opolu. Edukacyjna Wartość Dodana

Publiczna Szkoła Podstawowa nr 14 w Opolu. Edukacyjna Wartość Dodana Publiczna Szkoła Podstawowa nr 14 w Opolu Edukacyjna Wartość Dodana rok szkolny 2014/2015 Edukacyjna Wartość Dodana (EWD) jest miarą efektywności nauczania dla szkoły i uczniów, którzy do danej placówki

Bardziej szczegółowo

C 6 H 12 O 6 2 C 2 O 5 OH + 2 CO 2 H = -84 kj/mol

C 6 H 12 O 6 2 C 2 O 5 OH + 2 CO 2 H = -84 kj/mol OTRZYMYWANIE BIOETANOLU ETAP II (filtracja) i III (destylacja) CEL ĆWICZENIA: Celem ćwiczenia jest przeprowadzenie procesu filtracji brzeczki fermentacyjnej oraz uzyskanie produktu końcowego (bioetanolu)

Bardziej szczegółowo

Międzylaboratoryjne badania porównawcze wyznaczania skłonności powierzchni płaskiego wyrobu do mechacenia i pillingu wg PN-EN ISO 12945:2002

Międzylaboratoryjne badania porównawcze wyznaczania skłonności powierzchni płaskiego wyrobu do mechacenia i pillingu wg PN-EN ISO 12945:2002 Międzylaboratoryjne badania porównawcze wyznaczania skłonności powierzchni płaskiego wyrobu do mechacenia i pillingu wg PN-EN ISO 12945:2002 ZOFIA MOKWIŃSKA 1. Wprowadzenie Zjawisko pillingu i mechacenia

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta

Bardziej szczegółowo

BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05)

BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05) BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05) Magdalena Retkiewicz 26.03.2014 ZANIECZYSZCZENIA WÓD Zanieczyszczenie wód niekorzystne zmiany właściwości fizycznych, chemicznych

Bardziej szczegółowo