Kodeinin HPLC tayini ve optimizasyon sürecinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
HPLC determination of codeine and modelling of its optimisation process by artificial neural network
Yazar: ONUR İMER
Danışman: DOÇ. DR. LEVENT ÇAVAŞ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Bölümü / Kimya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Biyokimya = Biochemistry ; Kimya = Chemistry

Özet:
Kodein ticari öneme sahip bir alkaloid olup ağrı kesici ve öksürük kesici gibi farmakolojik özelliklere sahiptir. Bu nedenle biyolojik numunelerde kodeinin analitik tayini önem taşır. Sunulan bu tez çalışmasında; var olan literatür ışığında kodeinin HPLC tayini gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak modellenmiştir. Levenberg-Marquardt algoritması üzerinde yapılan optimizasyon çalışmalarında optimum nöron sayısı 9, optimum öğrenme-doğrulama-test oranı ise 60-5-35 olarak bulundu. Optimum nöron sayısı için hata kareler ortalaması (MSE) 0,0056854, optimum oran için hata kareler ortalaması  0,0059123 olarak bulundu. Optimizasyon için nftool fonksiyonu kullanıldı. 20 adet deneysel alıkonma zamanı, örnek çıkış verisi olarak seçildi ve farklı algoritmalar üzerinde test edilerek tahmini alıkonma zamanları hesaplandı. Tahminde en başarılı algoritmalar trainlm ve trainscg olarak gözlemlendi. Tahmini alıkonma zamanlarını hesaplamak için nntool fonksiyonu kullanıldı. Hangi parametrenin alıkonma zamanında en etkili olduğunun belirlenmesi için performans testleri yapıldı. Bunun için 15 farklı giriş verisi için nftool fonksiyonu kullanıldı. Sonuç olarak, kodeinin HPLC ile tayininden elde edilen deneysel veriler YSA ile modellenmiştir. YSA'nın değişik HPLC koşullarında kodeine ilişkin alıkonma süresini başarılı bir şekilde tahmin edebileceği ortaya konulmuştur.

Abstract:
Codeine is a commercially important alkaloid and it has pharmacological properties such as analgesic and cough suppressant. Therefore, the determination of codeine in biological samples is of importance. Codeine determination by using HPLC was conducted and the experimental results were modelled through artificial neural network (ANN). In optimization studies carried out on Levenberg-Marquardt algorithm, optimum neuron number and optimum rate of training-validation-testing were determined as 9 and 60-5-35, respectively. Mean square errors (MSE) of optimum neuron number and optimum rate of training-validation-testing were 0.0056854 and 0.0059123, respectively. nftool function was used for optimization. 20 experimental retention times were chosen as sample output and estimated retention times were calculated after being tested on different algorithms. The most successful algorithms in estimation were found as trainlm and trainscg. nntool function was used to calculate the estimated retention times. Sensitivity analysis was applied to estimate the effective parameters on the retention time. For this purpose, nftool function was used for 15 different input data. In conclusion, the experimental data obtained from HPLC determination of codeine were modelled by using ANN. It was shown that ANN estimates successfully the retention times related to codeine in different HPLC conditions.