Spektrofotometrické stanovení termodynamických disociačních konstant vybraných cytostatik

Podobné dokumenty
Protonační rovnováhy léčiv faktorovou analýzou a nelineární regresí absorbanční responzní plochy

Spektrofotometrické stanovení pk léčiv

Počet světlo-absorbujících částic v rovnovážné směsi faktorovou analýzou spekter

Hledání chemického modelu regresní analýzou VIS spekter

Thermodynamické disociační konstanty antidepresiva Vortioxetinu

http: //meloun.upce.cz,

Faktorová analýza a nelineární regrese absorbanční responzní plochy v protonačních rovnováhách vybraných léčiv

UŽITÍ FAKTOROVÉ ANALÝZY A NELINEÁRNÍ REGRESE PŘI STANOVENÍ DISOCIAČNÍCH KONSTANT LÉČIV

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

UNIVERZITA PARDUBICE

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE X. Aproximace křivek Numerické vyhlazování

Kalibrace a limity její přesnosti

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

Chyby měření 210DPSM

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

UNIVERZITA PARDUBICE

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Kalibrace a limity její přesnosti

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Regresní a korelační analýza

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Aproximace a vyhlazování křivek

vzorek vzorek

Statistická analýza jednorozměrných dat

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )

Tvorba nelineárních regresních

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Ústřední komise Chemické olympiády. 55. ročník 2018/2019 NÁRODNÍ KOLO. Kategorie E. Řešení praktických částí

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Statistická analýza jednorozměrných dat

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Regresní a korelační analýza

UNIVERZITA PARDUBICE

Regresní a korelační analýza

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

UNIVERZITA PARDUBICE

Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

Kompendium 2012, Úloha B8.01, str. 785, Model A

Semestrální práce. 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Univerzita Pardubice. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Licenční studium Statistické zpracování dat

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie

Úvod do problematiky měření

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

SOLVER UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA. Kamil Šamaj, František Vižďa Univerzita obrany, Brno, 2008 Výzkumný záměr MO0 FVT

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

Plánování experimentu

Regresní analýza 1. Regresní analýza

UNIVERZITA PARDUBICE

AVDAT Geometrie metody nejmenších čtverců

ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

Úloha 1: Lineární kalibrace

MOLEKULOVÁ ABSORPČNÍ SPEKTROFOTOMETRIE

Regresní a korelační analýza

Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie

Tvorba modelu sorpce a desorpce 85 Sr na krystalických horninách za dynamických podmínek metodou nelineární regrese

Semestrální práce str. 1. Semestrální práce. 2.1 Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat. 2.3 Kalibrace a limity její přesnosti

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce

AVDAT Nelineární regresní model

Statistická analýza jednorozměrných dat

6. Lineární regresní modely

PROTOLYTICKÉ ROVNOVÁHY

LINEÁRNÍ MODELY. Zdeňka Veselá

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Kalibrace a limity její přesnosti

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

1. Příloha 1 Návod úlohy pro Pokročilé praktikum z biochemie I

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK

Semestrální práce. 2. semestr

(n, m) (n, p) (p, m) (n, m)

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

Regresní a korelační analýza

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko - technologická Katedra analytické chemie

6. Lineární regresní modely

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba lineárních regresních modelů. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

4. Aplikace matematiky v ekonomii

Příloha č. 1 Grafy a protokoly výstupy z adstatu

Tvorba lineárních regresních modelů

Návrh a vyhodnocení experimentu

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Transkript:

Spektrofotometrické stanovení termodynamických disociačních konstant vybraných cytostatik Sylva Bordovská a Milan Meloun Katedra analytické chemie, Chemicko-technologická fakulta, Univerzita Pardubice, náměstí Čs. legií 565, 532 10 Pardubice Souhrn Nelineární regresní analýzou byly ze závislosti smíšených disociačních konstant na iontové síle vyčísleny termodynamické disociační konstanty při teplotě 25 C a 37 C pro camptothecin pk T a,1 = 2.90(7) a 3.02(8), pk T a,2 = 10.18(30) a 10.23(8), pro 7-ethyl-10-hydroxycamptothecin, pk T a,1 = 3.11(2) a 2.46(6), pk T a,2 = 8.91(4) a 8.74(3), pk T a,3 = 9.70(3) a 9.47(8), pro 10-hydroxycamptothecin pk T a,1 = 2.93(4) a 2.84(5), pk T a,2 = 8.93(2) a 8.92(2), pk T a,3 = 9.45(10) a 9.98(4) a pro 7-ethylcamptothecin pk T a,1 = 3.10(4) a 3.30(16), pk T a,2 = 9.94(9) a 10.98(18). Smíšené disociační konstanty byly vyhodnoceny regresní analýzou spekter programy SQUAD(84) a SPECFIT/32. Summary The thermodynamic dissociation constants pk T a were estimated by nonlinear regression of {pk a, I} data at 25 C and 37 C: for camptothecine pk T a,1 = 2.90(7) and 3.02(8), pk T a,2 = 10.18(30) and 10.23(8), for 7-ethyl-10-hydroxycamptothecine, pk T a,1 = 3.11(2) and 2.46(6), pk T a,2 = 8.91(4) and 8.74(3), pk T a,3 = 9.70(3) and 9.47(8), for 10-hydroxycamptothecine pk T a,1 = 2.93(4) and 2.84(5), pk T a,2 = 8.93(2) and 8.92(2), pk T a,3 = 9.45(10) and 9.98(4) and for 7-ethylcamptothecine pk T a,1 = 3.10(4) and 3.30(16), pk T a,2 = 9.94(9) and 10.98(18). The mixed dissociation constants were determined with the use of two programs, SPECFIT32 and SQUAD(84). Přehled léčiv: 1) Camptothecin 2) 7-ethyl-10-hydroxycamptothecin 1

3) 10-hydroxycamptothecin 4) 7-ethylcamptothecin Experimentální část Přístroje: UV/VIS spektrofotometr GBC Cintra 40, ph metr Radelkis OP-271, termostat, mikrobyrety. Chemikálie: 1M HCl, 1M KOH, Standartní ph pufry, pufry. Programy: SQUAD(84), SPECFIT/32, INDICES, ADSTAT 1.25, S-Plus, MS EXCEL 2002, Microcal Origin.QUAD(84) Schéma experimentu: Analýza spektrofotometrických dat: Existuje široká škála technik analýzy spektrofotometrických dat pro kvalitativní i kvantitativní účely. Jedná se hlavně o techniky faktorové analýzy (FA), metody hlavních komponent (PCA) a nelineární regrese absorbančních responzních ploch, tj. celých vějířů spekter. Všechny tyto techniky jsou numericky náročné a k jejich aplikaci je nutné využití výpočetní techniky. Mají-li výše uvedené metody přinášet přesné a správné výsledky, je nutná vysoká kvalita vstupních dat a také dobrá znalost fyzikálně-chemických vlastností systému. 1) Určení počtu světlo-absorbujících částic Metoda hlavních komponent (PCA): K určení počtu světlo-absorbujících částic lze použít metodu hlavních komponent 1,2,3. Tato metoda je určena pro zjišťování počtu tzv. latentních proměnných, tj. proměn- 2

ných, které popisují všechnu variabilitu datové matice A o m řádcích (v našem případě jednotlivá spektra) a n sloupcích (v našem případě vlnové délky) nezpůsobenou experimentální chybou. Počet světloabsorbujících částic je pak roven počtu statisticky významných latentních proměnných absorbanční matice. 2) Postup určení počtu latentních proměnných v PCA 2.1 Rozklad zdrojové matice: Prvním krokem metody hlavních komponent je rozklad zdrojové (v našem případě absorbanční) matice A rozměru m řádků (spekter) a n sloupců (vlnových délek) na součin matic T a P T a matici nepopsané variability E T A= TP + E (1) kde T je matice latentních proměnných (score matice) o rozměrech m x k, k jsou sloupcové vektory označované jako hlavní komponenty, matice P je matice zátěží (loadings matice) o rozměrech n x k, kde k jsou sloupcové vektory vyjadřující míru příspěvku dané latentní proměnné k variabilitě zdrojové matice.výpočet matic T a P je založen na diagonalizaci kovarianční matice Z T Z = A A, (2) čímž dostáváme vlastní čísla g a matice Z a matici vlastních vektorů Q, která je totožná s maticí P. Matice T se pak dopočítá podle vztahu 2.2 Krátký cyklus: T T 1 T T T = ( P P) P A. (3) Krátkým cyklem se v metodě hlavních komponent nazývá proces rekonstrukce zdrojové matice použitím prvních k nejvýznamnějších proměnných, popisujících experimentální chybou nezatíženou variabilitu dat. Rekonstrukce se provádí podle vztahu pred T A = TP. (4) Takto vypočtená rekonstruovaná matice se pak porovnává s původní datovou maticí. 3

3) Metody pro zjištění počtu světlo-absorbujících částic Tučně spolehlivé metody 4, kurzívou spíše selhávající metody 4 Kankareho metoda Metoda χ2- kriteria Reziduální variace Malinowského F-test Metoda Metoda smod. Metoda log. Bartlettův test reálné chyby vlastních čísel vlastních čísel izotropie Metoda Metoda průměru Metoda zabudované extrahované chyby vlastních čísel chyby Metoda průměrné chyby Metoda funkce Exnerovy Faktorová indikátorová funkce 4) Chemický model analýzou spektrofotometrických dat Chemický model je definován počtem komplexních částic, vznikajících v průběhu reakce základních komponent L a H ql + rh = L q H r (5) a jejich stechiometrickými koeficienty q, r a dále celkovou konstantou stability LH q r β qr q r =. (6) [ L] [ H] Počet komplexů a jejich stechiometrické koeficienty q, r tvoří hypotézu chemického modelu, kterou je potřeba zadat ve vstupních datech. Určení chemického modelu, tzn. počtu komplexních částic L q H r, jejich stechiometrických koeficientů q, r, protonačních konstant β qr a dalších fyzikálně chemických parametrů, je založeno na nelineární regresi experimentálně naměřených dat. Hypotéza chemického modelu je nelineární regresí verifikována nebo v případě chybného proložení zamítnuta. Experimentální body sledují určitý funkční vztah y =f (x, β 1,.., β m ). Pro zvolené hodnoty nezávisle proměnné x (vlnové délky λ, ph nebo přídavek titračního činidla) byly naměřeny hodnoty závisle proměnné y (absorbance), které v sobě skrývají jednak funkční vztah f(x, β r ) a dále náhodnou chybu ε měřené veličiny y, y = f(x, β r ) + ε. Pro získání konkrétní regresní funkce navrženého modelu je třeba konkretizovat odhady parametrů β 1, β 2,, β m. Metodou nejmenších čtverců je minimalizována účelová funkce U = n w i (y exp, i f(x, β 1, β 2,, β m )) 2, (7) i= 1 což znamená, že experimentálními body je prokládána vypočtená regresní křivka. 4

5) Regresní analýza A-pH spekter Analýza spektrofotometrických dat za účelem určení počtu světlo-absorbujících částic v roztoku, protonačních konstant pk a jejich molárních absorpčních koeficientů ε qr,λ je předmětem nelineární regresní analýzy spekter pomocí programu SQUAD(84). Absorbanční matice popisující k světlo-absorbujících částic v rovnovážné směsi je tvořena m roztoky pro n vlnových délek. 5.1 Hledané parametry: Nejdůležitějšími parametry, jež jsou předmětem odhadu programem SQUAD(84) 5 a SPECFIT/32 6, je protonační konstanta pk a molární absorpční koeficient ε qr,λ měřené vlnové délky. Oba tyto parametry jsou určovány pro všechny zúčastněné světlo-absorbující částice. Parametry pk a ε qr,λ jsou odhadovány na základě nelineární regresní analýzy absorbanční matice řádu m x n obdržené z experimentu. 5.2 Věrohodnost parametrů: Věrohodnost určených parametrů lze posoudit na základě dosažené těsnosti proložení vypočtené regresní spektrální křivky experimentálními body statistickou analýzou reziduí 7. U nejtěsnějších proložení vykazují rezidua Gaussovské normální rozložení a jejich velikost není větší než s inst (A). Analýzu reziduí popisují následující statistiky: a) Aritmetický průměr reziduí musí byt roven nule, e 0. b) Průměrná reziduum musí byt menší nebo rovno než s inst. (A). c) Koeficient šikmosti rozdělení reziduí musí být roven 0. d) Koeficient špičatosti rozdělení reziduí musí být roven 3. e) Hamiltonův R-faktor 7 menší než 1%. I když rezidua nevykazují vždy Gaussovo rozložení, je jejich analýza užitečnou pomůckou k objektivnímu posouzení těsnosti proložení a výběru nejlepší testované hypotézy rovnovážného modelu. 5

Tabulka 1. Hledání nejlepšího modelu protonačních rovnotách L q H r pro camptothecin při (v závorce směrodatná odchylka posledních platných číslic). t = 25 0 C q, r log β qr log β qr log β qr log β qr log β qr 1, 1 10.767(41) 6.771(146) 5.886(14) - - 1, 2 13.609(44) - - 9.953(34) - 2, 1 - - 15.115(69) 15.096(65) 8.500(3804) 2, 2-14.500(2745) - - 11.500(3642) s k (A) [mau], k 0.52, 3 0.52, 3 0.52, 3 0.52, 3 0.52, 3 s(a) [mau] 0.83 2.50 0.83 0.79 1.60 R-faktor [%] 0.17 0.52 0.17 0.16 0.33 ē 0.60 1.43 0.59 0.56 1.11 g 1 (e) 0.29 1.28 0.14 0.26-0.17 g2(e) 2.80 9.70 2.80 3.13 2.58 Model je přijat zamítnut přijat přijat zamítnut Funkční postup hledání pk, ε λ a pk T lze shrnout do následujícího schématu: Získání UV/VIS spekter v širokém rozsahu λ [nm] a hodnot ph. Přesné měření Fyz-chem. smysl FA Analýza reziduí Chemický model Nelineární regrese pk, ε λ, pk T 6

6) Debye-Hückelův vztah Protonační rovnováhu lze popsat koncentrační, smíšenou nebo termodynamickou rovnovážnou konstantou. Smíšená rovnovážná konstanta je pro q = 1 charakterizována následujícím vztahem [ LHr ] r [ L] a + β = = K K... K. (8) 1r 11 12 1r H Vztah mezi protonační smíšenou a koncentrační konstantou pomocí následující rovnice log K = log K + logγ +. (9) 1, rsmíš 1, rc H Pro Debye-Hückelovu rozšířenou rovnici je možné z definice rovnovážné konstanty a na základě definice aktivitního koeficientu vyjádřit vztah závislosti smíšené protonační konstanty na iontové síle, kde pro nízké iontové síly I 0.1 lze vztah zjednodušit na tzv. zkrácený Debye-Hückelův zákon log K A zz + I = log K. (10) 1 + Bå I T 1, rsmíš 1r Diskuse Obr. 1 3D- graf spekter a) camptothecin, b) 7-ethyl-10-hydroxycamptothecin, c) 10-hydroxycamptothecin a d) 7-ethylcamptothecin 7

Camptothecin Obr. 2 Vyhodnocení protonačních rovnováh camptothecinu regresní analýzou spekter při 25 C. První řádek: 2D-graf A-pH spekter (vlevo), graf molárních absorpčních koeficientů pro částice L, LH a LH 2 (uprostřed), distribuční diagram relativního zastoupení různě proponovaných částic (vpravo). Druhý řádek: Kankareho reziduální směrodatná odchylka s k (A), Reálná chyba RSD, Extrahovaná chyba RMS/XE. Třetí řádek: Aplikace derivačních metod faktorové analýzy: druhá derivace SD(s k (A)) Kankareho reziduální směrodatné odchylky s k (k), SD(RSD), RSD(RMS). Náboje částic byly pro jednoduchost vynechány. 8

7-ethyl-10-hydroxycamptothecin Obr. 3 Vyhodnocení protonačních rovnováh 7-ethyl-10-hydroxycamptothecinu regresní analýzou spekter při 25 C. První řádek: 2D-graf A-pH spekter (vlevo), graf molárních absorpčních koeficientů pro částice L, LH, LH 2 a LH 3 (uprostřed), distribuční diagram relativního zastoupení různě proponovaných částic (vpravo). Druhý řádek: Aplikace derivačních metod faktorové analýzy: druhá derivace SD(s k (A)) Kankareho reziduální směrodatné odchylky s k (k), SD(RSD), SD(RMS). 9

10-hydroxycamptothecin Obr. 4 Vyhodnocení protonačních rovnováh 10-hydroxycamptothecinu regresní analýzou spekter při 25 C. První řádek: 2D-graf A-pH spekter (vlevo), graf molárních absorpčních koeficientů pro částice L, LH, LH 2 a LH 3 (uprostřed), distribuční diagram relativního zastoupení různě proponovaných částic (vpravo). Druhý řádek: Aplikace derivačních metod faktorové analýzy: druhá derivace SD(s k (A)) Kankareho reziduální směrodatné odchylky s k (k), SD(RSD), SD(RMS). 10

7-ethylcamptothecin Obr. 5 Vyhodnocení protonačních rovnováh 7-ethylcamptothecinu regresní analýzou spekter při 25 C. První řádek: 2D-graf A-pH spekter (vlevo), graf molárních absorpčních koeficientů pro částice L, LH a LH 2 (uprostřed), distribuční diagram relativního zastoupení různě proponovaných částic (vpravo). Druhý řádek: Aplikace derivačních metod faktorové analýzy: druhá derivace SD(s k (A)) Kankareho reziduální směrodatné odchylky s k (k), SD(RSD), SD(RMS). 11

Závěr Pro 4 vybraná léčiva byla změřena spektra, která byla podrobena nelineární regresní analýze. Byly stanoveny disociační konstanty pk pro vybrané iontové síly. Disociační konstanty byly analyzovány nelineární regresí Debye-Hückelova vztahu a byly získány termodynamické disociační konstanty pk T. Tabulka 2. Termodynamické disociační konstanty pro camptothecin, 7-ethyl-10-hydroxycamptothecin, 10-hydroxycamptothecin a 7-ethylcamptothecin při teplotě 25 0 C a 37 0 C (v závorce směrodatná odchylka posledních platných číslic). SPECFIT SQUAD 25 C 37 C 25 C 37 C pk T a,1 2.90(7) 3.02(8) 2.83(9) 2.92(8) Camptothecin pk T a,2 10.18(30) 10.23(8) 10.11(36) 10.43(3) 7-Ethyl-10-hydroxycamptothecin pk T a,1 3.11(2) 2.46(6) 3.04(5) 2.30(6) pk T a,2 8.91(4) 8.74(3) 8.90(3) 8.84(3) pk T a,3 9.70(3) 9.47(8) 9.71(5) 9.53(10) 10-Hydroxycamptothecin pk T a,1 2.93(4) 2.84(5) 2.92(4) 2.77(5) pk T a,2 8.93(2) 8.92(2) 8.93(3) 8.90(2) pk T a,3 9.45(10) 9.98(4) 9.46(9) 10.02(7) 7-Ethylcamptothecin pk T a,1 3.10(4) 3.30(16) 2.94(3) 3.26(22) pk T a,2 9.94(9) 10.98(18) 9.73(9) 10.96(18) Poděkování Tato práce vznikla za finanční podpory Grantové agentury IGA číslo NR9055-4/2006 a grantu Ministerstva školství číslo MSM253100002. Literatura 1. Čepan M., Pelikán P., Liška M.: Chem. Listy 1991, 85, 1057. 2. Pytela O.: Chemometrie pro organické chemiky, VŠCHT Pardubice 1993. 3. Malinowski E. R.: Anal. Chem. 1977, 49, 606. 4. Čapek J.: Diplomová práce, Univerzita Pardubice 1999. 5. Meloun M., Havel J.: Computation of Solution Equilibria Sppectrophotometry, UJEP Brno 1985. 12

6. SPECFIT/32: Spectrum Software Associates, 197M Boston Post Road West, Marlborough, MA, 01752 U.S.A. (2004), (http://www.bio-logic.info/rapid-kinetics/specfit.html). 7. Meloun M., Militký J., Statistické zpracování experimentálních dat v chemometrii, biometrii, ekonometrii a v dalších oborech přírodních, technických a společenských věd, East Publishing, a.s., Praha, 1998, s. 589-611 s. 680. 13