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  • P-ISSN1225-0163
  • E-ISSN2288-8985
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    34권 6호
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    소변 중 메트암페타민, 암페타민 및 대마 대사체 LC-MS/MS 정량분 석에서 검량선 작성을 위한 R을 활용한 회귀모델 선택

    Regression model for the preparation of calibration curve in the quantitative LC-MS/MS analysis of urinary methamphetamine, amphetamine and 11-nor-Δ9-tetrahydrocannabinol-9-carboxylic acid using R

    분석과학 / Analytical Science and Technology, (P)1225-0163; (E)2288-8985
    2021, v.34 no.6, pp.241-250
    https://doi.org/10.5806/AST.2021.34.6.241
    김진영 (대검찰청)
    신동원 (대검찰청 디엔에이 · 화학분석과)
    김진영, & 신동원. (2021). 소변 중 메트암페타민, 암페타민 및 대마 대사체 LC-MS/MS 정량분 석에서 검량선 작성을 위한 R을 활용한 회귀모델 선택. 분석과학, 34(6), 241-250, https://doi.org/10.5806/AST.2021.34.6.241
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    초록

    검량선 작성은 기기분석을 통해 생체시료에서 분석물질의 농도를 측정하는 정량분석법 개발과측정값의 정확도 향상에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 R 기반 통계분석기법을 이용하여 개별 분석물질 정량에 적합한 가중계수와 회귀모델 선정하기 위한 단계별 선택 기준을 적용하여 분석 프로그램을 설정하였다. 국내에서 남용빈도가 가장 높은 필로폰과 대마 복용여부 확인을 위해 액체크로마토그래피-질량분석법(LC-MS/MS)이 적용되었으며, 분석물질로 마약의 복용 여부를 확인에 일반적으로 사 용되는 대상 마약의 모체와 대사체를 소변 시료에서 분석하였다. 검량선 작성에 있어서 가중계수 적용여부는 원본데이터의 이분산성 검정을 통해 확인하였고, 가중계수가 필요하다고 판단된 경우 분산분석을 통해 적정 가중계수를 선정하였다. 다음으로 편분산분석을 이용하여 회귀모델에 적합한 차수를 결정하였다. 분석물질인 메트암페타민, 암페타민, 대마 대사체에 대해 R 기반 프로그램에 적용한 결과, 단계별 결과 및 최종 모델식을 직관적으로 이해하기 쉽고 신속하게 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 문서 파일로 저장이 가능하여 보관의 편의성을 제고하였으며, 본 연구를 통해 제작된 R 기반 프로그램을 활용하여 검량선 작성을 필요로 하는 다양한 약물분석 분야에 확대 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

    keywords
    quantification, calibration curve, regression model, weighting factor, bioanalysis

    Abstract

    Calibration curves are essential in quantitative methods and for improving the accuracy of analyte measurements in biological samples. In this study, a statistical analysis model built in the R language (The R Foundation for Statistical Computing) was used to identify a set of weighting factors and regression models based on a stepwise selection criteria. An LC-MS/MS method was used to detect the presence of urinary methamphetamine, amphetamine, and 11-nor-9-carboxy-Δ9-tetrahydrocannabinol in a sample set. Weighting factors for the calibration curves were derived by calculating the heteroscedasticity of the measurements, where the presence of heteroscedasticity was determined via variance tests. The optimal regression model and weighting factor were chosen according to the sum of the absolute percentage relative error. Subsequently, the order of the regression model was calculated using a partial variance test. The proposed statistical analysis tool facilitated selection of the optimal calibration model and detection of methamphetamine, amphetamine, and 11-nor-9- carboxy-Δ9-tetrahydrocannabinol in urine. Thus, this study for the selection of weighting and the use of a complex regression equation may provide insights for linear and quadratic regressions in analytical and bioanalytical measurements.

    keywords
    quantification, calibration curve, regression model, weighting factor, bioanalysis


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