shield_lock
金大哥
← 返回 Skill 列表
extension
分类: 数据与分析无需 API Key

中药新药研发报告与可视化模块（综合呈现层）

中药新药研发报告与可视化模块（综合呈现层）。当用户需要将中药新药研发各分析模块（实验设计DOE/响应面、质量标准研究、化学计量学、过程控制SPC、工艺放大、稳定性研究）的计算结果转化为符合《中国药典》与CDE申报要求的专业图表和报告（CTD模块3质量部分）时使用。覆盖五大功能域：①实验设计可视化（响应面等高线图/3D曲面图/Pareto图/主效应图/交互效应图、设计空间Overlay Plot与NOR/PAR标注、优化路径图）；②质量分析可视化（指纹图谱叠加图/特征图谱/3D色谱图、PCA得分图/载荷图/双标图/碎石图、聚类树状图/热图、OPLS-DA得分图/S-Plot/VIP图/置换检验图、标准曲线图/含量箱线图/雷达图）；③过程控制与放大可视化（Shewhart/EWMA/CUSUM控制图与判异标注、T²/SPE多变量控制图与贡献图、批次一致性叠加图/TOST等价性图示、量值传递桑基图/转移率柱状图/出膏率控制图、工艺放大对比图）；④稳定性研究可视化（含量-时间趋势图/各时间点箱线图/多批次叠加、零级/一级降解动力学拟合与有效期Shelf-life标注、多指标稳定性概览）；⑤综合报告生成（CTD格式工艺研究/质量标准研究/稳定性研究三大报告模板、自动插入表格图表与统计结论、图表规范合规）。输出PNG(300dpi)/SVG/PDF矢量图、Word(.docx)/PDF报告，色谱图可导出AIA/CDF格式，满足ALCOA+数据完整性。触发词：响应面图、等高线图、3D曲面、Pareto图、主效应图、交互效应图、设计空间、Overlay Plot、NOR、PAR、优化路径、指纹图谱叠加、共有峰标注、特征图谱、3D色谱、PCA得分图、载荷图、双标图、碎石图、树状图、热图、OPLS-DA、S-Plot、VIP图、置换检验、标准曲线、箱线图、雷达图、控制图、判异、EWMA、CUSUM、T²控制图、SPE、贡献图、批次一致性、TOST、桑基图、转移率、出膏率、工艺放大对比、稳定性趋势图、降解动力学、有效期、shelf-life、CTD报告、申报资料、质量标准研究报告、稳定性研究报告、工艺研究报告、图表规范化、报告生成、AIA/CDF导出。

person作者: user_c160f2b7hubcommunity
download下载资源包

中药新药研发报告与可视化模块技能

技能定位

本技能是中药新药研发的综合呈现层（Presentation Layer），负责将上游各分析计算模块的输出数据转化为符合申报要求的专业图表与报告，覆盖五个功能域：

| 模块 | 功能 | 上游数据来源（兄弟技能/脚本） | |------|------|------| | 一、实验设计可视化 | 响应面（等高线/3D曲面/效应图）、设计空间（Overlay/NOR/PAR）、优化路径 | tcm-process-doe-optimizer（RSM/设计空间）、tcm-extraction-doe（正交/响应面） | | 二、质量分析可视化 | 色谱图（指纹/特征/3D）、化学计量学（PCA/HCA/OPLS-DA）、含量测定（标准曲线/箱线/雷达） | tcm-qc-chemometrics、tcm-newdrug-qc-analysis、指纹图谱软件导出的峰表 | | 三、过程控制与放大可视化 | 控制图（Shewhart/EWMA/CUSUM/多变量）、批次一致性、量值传递、工艺放大 | tcm-process-control-scaleup（SPC/MSPC/放大/量值传递） | | 四、稳定性研究可视化 | 稳定性趋势、降解动力学拟合、稳定性概览 | tcm-rd-basic-stats、稳定性研究计划/数据 | | 五、综合报告生成 | CTD格式报告模板、内容自动生成、图表规范 | 上述所有模块的结果（JSON/CSV/Excel） |

工作模式：本技能以"样式库 + 图表规范 + 报告模板"三位一体工作。

  • 所有图表通过 scripts/plot_style.py（出版级 matplotlib 样式库）与 scripts/chart_qa.py（质量检查）生成与校验；
  • 规范与法规依据查 references/；
  • 报告按 CTD 模块3 结构组织，可输出 Word(.docx)/PDF。
  • 本技能不重复计算：所有数值（响应面系数、PCA 载荷、控制限、转移率、降解速率常数等）必须来自上游模块的确定性计算输出，本技能只负责"呈现与报告"，保证图表数据与源数据一一对应、可追溯。

法规与指导原则依据

| 依据 | 要点 | 引用 | |------|------|------| | 《中药新药质量研究技术指导原则（试行）》 | 质量研究应贯穿药品全生命周期；研究内容与方法应反映中药特点 | ref 34 | | 《中药制剂稳定性研究技术指导原则（试行）》（2024） | 稳定性研究应反映中药制剂的整体质量以及质量变化情况；需设置长期/加速/影响因素试验 | ref 35 | | 《中药制剂特征图谱研究技术指导原则（试行）》（2024） | 评价方法应科学合理；特征图谱应具专属性、重现性 | ref 36 | | CTD（通用技术文件） | 申报资料结构化呈现，质量部分对应模块3（3.2.S/3.2.P 等） | ref 39 | | 《中药注册管理专门规定》 | 建立兼顾药品基本要求、具有中药特点的审评审批体系 | ref 37 | | 《中国药典》2025年版 | 中药标准应兼顾适用性和经济合理性；色谱条件、对照品、限度表述规范 | ref 38 |

详细条款原文要点、CTD 模块3 章节树及申报资料映射见 references/regulatory-basis.md。

使用流程（总路由）

  1. 识别需求：从用户描述判定功能域（实验设计/质量分析/过程控制/稳定性/综合报告），可多域并行。
  2. 收集数据：接收上游模块的结构化输出（JSON/CSV/Excel），按 references/data-input-schema.md 校验字段完整性；确认数据指纹（来源文件、版本、计算参数）满足 ALCOA+ 可追溯要求。
  3. 执行可视化：调用 scripts/plot_style.py 提供的样式与导出工具绘制图表（PNG 300 dpi / SVG / PDF 矢量），每个图自动写入图题、图注、坐标轴标签、单位、样本量与统计方法说明。
  4. 组装报告：按 CTD 模块3 结构套用 references/report-templates.md 中的三大报告模板（工艺研究/质量标准研究/稳定性研究），自动插入表格、图表与统计结论文字。
  5. 质量自查：运行 scripts/chart_qa.py 检查图表质量（分辨率/尺寸/字体/元数据），对照 references/quality-checklist.md 完成格式审查与 ALCOA+ 核对，输出最终交付物。

模块一：实验设计可视化

1.1 响应面可视化

a. 等高线图（Contour Plot）

  • 双因素等高线图（因素 A × 因素 B，响应为色阶填充）
  • 标注最优区域（响应最大/最小值的闭合等高线内区域，用星号标注最优点坐标）
  • 可叠加设计空间的边界（多边形区域），边界内为可操作区域
  • 等高线需标注数值（等值线标签），色阶需含 colorbar 与单位
  • 响应值非实验点位置需注明"由模型预测，非实测"

b. 三维响应面图（3D Surface Plot）

  • 可交互旋转的三维曲面（优先 Plotly 输出 HTML，可另存静态图）
  • 支持视角调整与缩放（交互版）；静态版提供俯视/侧视两个标准视角
  • 标注最优点的位置与坐标（三维箭头+文本标签）

c. 因素效应图

  • Pareto 图：各因素（及交互项）效应绝对值排序柱状图，叠加 t 值临界线（或显著性阈值线）标注显著项
  • 主效应图（Main Effects Plot）：各因素低/高水平下响应均值连线图，斜率越大效应越强
  • 交互效应图（Interaction Plot）：一个因素在不同水平下，另一因素水平-响应折线的交叉情况；折线交叉=存在交互

1.2 设计空间可视化

  • Overlay Plot：多指标（响应）约束条件同时满足的区域叠加显示——每个指标约束（如含量≥限度、收率≥目标）绘制一个可行区域，所有区域重叠部分即为可操作区域
  • 以图形方式输出设计空间边界（多边形顶点坐标列表一并输出，便于写入申报资料）
  • 标注 NOR（正常操作范围）与 PAR（设计空间/可调范围）：NOR 为常规操作区间，PAR 为设计空间边界内可调区间；设计空间内参数变动不需重新验证
  • 若为 ICH Q8 设计空间：需在图中注明依据模型与实验覆盖范围，边界外区域注明"未经验证"

1.3 优化路径图

  • 展示从初始点到最优点的优化迭代路径（如 Box-Behnken/CCD 的逐步寻优、或单纯形/梯度路径）
  • 在等高线图上叠加优化路径折线，标注各迭代步的工艺参数组合（因素A值, 因素B值, 响应预测值）
  • 输出优化迭代表（步数、参数组合、响应、是否收敛），供报告引用

模块二：质量分析可视化

2.1 色谱图可视化

a. 指纹图谱叠加图

  • 多批次样品色谱图叠加显示（同色系不同透明度，或按批次分组着色）
  • 标注共有峰位置和编号（峰号①②③…，标注保留时间）
  • 提供对照指纹图谱（均值图谱）——用粗线/不同颜色叠加，供相似度评价参照
  • 支持局部放大查看（选区放大子图或交互缩放）
  • 色谱条件（色谱柱、流动相、流速、检测波长、柱温、进样量）以图注完整标注

b. 特征图谱

  • 标注特征峰的保留时间与相对保留时间（相对参照物峰）
  • 标注参照物峰（S峰，通常为含量测定成分或内标）
  • 提供特征峰模式表（峰号、保留时间、相对保留时间、S/N、归属/成分），作为特征图谱文字描述的依据

c. 三维色谱图

  • 三维瀑布图（x=时间，y=批次/样品，z=响应值）显示多批次图谱
  • 可旋转查看（Plotly 交互版优先）

2.2 化学计量学可视化

a. PCA 相关图

  • 得分图（Scores Plot）：PC1-PC2 得分散点图，按样品分组（产地/批次）着色与形状区分，标注组间置信椭圆（95%）
  • 载荷图（Loadings Plot）：PC1-PC2 载荷散点图，标注变量（峰号/成分）贡献，贡献大的变量远离原点
  • 双标图（Biplot）：得分+载荷同图显示（双坐标缩放），兼顾样品分布与变量贡献
  • 碎石图（Scree Plot）：各主成分特征值/方差贡献率条形图，叠加累计贡献率折线，标注选取的主成分数（通常累计≥85%）

b. 聚类分析图

  • 树状图（Dendrogram）：标注样品标签（批号/产地）、聚类距离尺度、聚类数切割线
  • 热图（Heatmap）：样品-变量关系矩阵（行=样品、列=峰/成分），z 值标准化（Z-score）并附 colorbar 与行列聚类树

c. OPLS-DA 相关图

  • 得分图（含 95% 置信椭圆，标注组别）
  • S-Plot：p(corr) vs covariance 的 S 型散点，标注 VIP>1 且远离原点的标志物变量
  • VIP 图：变量重要性排序柱状图（降序），标注 VIP=1 阈值线，超阈变量高亮
  • 置换检验图（Permutation Test Plot）：200 次置换的 R²/Q² 分布散点+拟合线，标注真实模型位置与 Q² 截距，佐证模型未过拟合
  • 所有 OPLS-DA 图需在统计注记中写明 R²X/R²Y/Q² 值与置换次数

2.3 含量测定可视化

  • 标准曲线图：散点+回归线，叠加 95% 置信带（回归线置信区间）与预测带（预测区间），标注回归方程、R²、线性范围、各浓度点
  • 含量分布箱线图：多批次/多成分含量箱线图（批号为 x，含量为 y），叠加规格限度线（上下限），标注各批次均值与 RSD%
  • 雷达图：多指标综合对比（如多成分含量达标度、多质量属性标准化后对比），指标标准化方式需在图注说明（如"以限度中值为100%归一"）

模块三：过程控制与放大可视化

3.1 控制图

a. Shewhart 控制图（X̄-R / X̄-s / I-MR）

  • 显示数据点（按批号/时间排序）、中心线 CL、上下控制限 UCL/LCL（虚线）
  • 失控点以红色标识（实心红点+序号），超出控制限的点在图上注释所违反的判异规则（Nelson R1~R8）
  • 提供判异结果注释清单：失控点序号、所属规则、建议处理（区分"可归属原因"与"随机波动"）

b. EWMA/CUSUM 控制图

  • EWMA 图：EWMA 统计量折线 + 上下控制限（UCL/LCL=μ₀±L·σ·√(λ/(2−λ))，稳态限），标注 λ 与 L 参数
  • CUSUM 图：Tabular CUSUM 的 C⁺/C⁻ 阶梯图 + 决策区间 h 线，标注 k、h 参数

c. 多变量控制图

  • T² 控制图：Hotelling T² 随批次/时间变化，标注控制限（F 分布近似）
  • SPE 控制图：残差平方和随批次变化，标注控制限（Jackson-Mudholkar 近似）
  • 贡献图（Contribution Plot）：对超限批次，各变量对 T²/SPE 的贡献量排序条形图，识别导致异常的变量

3.2 批次一致性可视化

  • 多批次质量属性叠加图：不同批次的质量属性曲线（如指纹图谱、溶出曲线）叠加对比
  • 批次间差异箱线图/小提琴图：按批次分组显示指标分布，叠加总体均值线与规格限度线
  • 等价性检验图示（TOST 置信区间法）：显示参比批均值、测试批均值差及 90%CI，叠加等价区间 ±Δ 边界；CI 完全落入 ±Δ 内→等价，并附结论文字

3.3 量值传递可视化

  • 量值传递桑基图（Sankey Diagram）：药材→提取→浓缩→干燥→制剂等环节的质量流量（如指标成分量）传递示意，节点为工序，连边宽度=传递量
  • 各环节转移率柱状图：工序转移率柱状图（含误差棒=多批次SD/SE），标注每工序转移率数值
  • 出膏率控制图：出膏率随批次的 I-MR 或 X̄-R 控制图，验证工艺稳定性与量值传递规律

3.4 工艺放大可视化

  • 不同规模关键参数对比图：小试/中试/生产规模的关键工艺参数（温度、时间、转速等）分组对比图
  • 放大因子图示：各参数放大因子（生产/小试比值）条形图或对数刻度图，标注显著偏离 1 的参数
  • 规模-质量属性关系图：规模化程度（放大倍数或批量）vs 关键质量属性（含量、转移率、RSD%）散点/折线图，考察放大效应

模块四：稳定性研究可视化

4.1 稳定性趋势图

  • 含量-时间变化图：长期/加速/影响因素试验的指标（含量、有关物质、溶出度等）随时间变化折线图（实测点+连接线），叠加规格限度线（上下限），标注考察时间点
  • 各时间点箱线图：每个时间点下多批次/多瓶数据分布箱线图，观察随时间离散程度变化
  • 多批次稳定性趋势叠加：不同批号稳定性曲线同图对比，判断批次间趋势一致性

4.2 降解动力学拟合图

  • 零级动力学拟合图：含量 vs 时间散点 + 线性拟合线（C=C₀−kt）
  • 一级动力学拟合图：ln(含量) vs 时间散点 + 线性拟合线（lnC=lnC₀−kt）
  • 拟合曲线与实际数据点对比，标注拟合方程、速率常数 k、R²、置信区间
  • 标注有效期（Shelf-life）：以 95% 单侧置信下限与规格限度（如标示量 90%）交点对应时间标注有效期；注明所用模型（0/1级）与判断依据（AIC/残差比较）

4.3 稳定性概览图

  • 多指标稳定性变化综合展示：多指标（含量/有关物质/水分/溶出等）的稳定性汇总图（如各指标相对初始值%的变化折线或热图）
  • 稳定性数据汇总表可视化：将稳定性数据汇总表（时间点×指标×批次）转为可视化表格/热图，含结论列（符合/不符合），供报告直接引用

模块五：综合报告生成

5.1 报告模板

按 CTD 模块3 结构提供三类标准化模板（见 references/report-templates.md）：

  • 工艺研究报告模板：处方与工艺、工艺研究（提取/浓缩/纯化/成型）、关键工艺参数、工艺验证、量值传递、批次汇总
  • 质量标准研究报告模板：名称与基原、鉴别（显微/理化/TLC/HPLC特征）、检查（水分/灰分/重金属/农残/微生物）、含量测定（方法学验证：线性/精密度/回收率/耐用性）、指纹图谱/特征图谱、限度制定依据
  • 稳定性研究报告模板：试验方案（条件/时间点/批号）、检测项目与方法、数据汇总、趋势分析、降解动力学、有效期与贮存条件建议

5.2 报告内容自动生成

  • 自动插入分析结果表格（方法学验证结果、含量测定结果、稳定性数据汇总等）
  • 自动插入生成的图表（引用图表编号，图表随文插入或附录集中放置均可）
  • 自动生成统计分析结论的文字描述（如"三批样品含量均值 98.2%，RSD 0.8%，批间无显著差异（p=0.32）"）
  • 自动生成方法学描述（色谱条件、样品制备、系统适用性要求等，按《中国药典》表述习惯）
  • 所有文字结论必须由数据驱动，禁止编造统计量或显著性结论

5.3 图表规范

  • 所有图表符合《中国药典》与 CTD 格式规范要求（详见 references/chart-specs.md）
  • 图表需包含完整图题（编号+描述）、图注、坐标轴标签与单位、必要时的图例
  • 色谱图需标注完整色谱条件（色谱柱、流动相、流速、检测波长、柱温、进样量、梯度程序）
  • 统计图需标注样本量 n、统计方法、显著性标记（*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001 或 ns）

输出规范

| 输出类型 | 格式 | 要求 | |----------|------|------| | 静态图表 | PNG | 分辨率 ≥300 dpi（出版质量），尺寸按目标用途（正文/附图） | | 矢量图表 | SVG / PDF | 矢量无损，文字可编辑，用于印刷与投稿 | | 交互图表 | HTML（Plotly） | 可旋转/缩放/悬停，用于内部审查，申报交付仍以静态/矢量版 | | 色谱原始数据 | AIA/CDF | 符合国家药典委员会要求，可导出 .AIA/.CDF（netCDF格式） | | 报告 | Word(.docx) / PDF | 按 CTD 模块3 结构，通过格式审查（字体、字号、页边距） |

技术实现

# 1) 设置出版级样式并绘制图表（Python，需安装 matplotlib numpy pandas scipy plotly）
python3 scripts/plot_style.py --demo            # 查看样式示例与可用主题
python3 scripts/plot_style.py --list-fonts      # 列出可用中文字体
# 在你的分析脚本中：
#   from plot_style import setup_tcm_style, save_pub_figure, alcoa_metadata
#   setup_tcm_style(theme="chp2025")            # 《中国药典》风格主题
#   save_pub_figure(fig, "out/fig1_contour", dpi=300, fmt=["png","svg","pdf"])
#   alcoa_metadata(fig, source="xxx.json", calc_version="1.0", sha256="...")

# 2) 图表质量检查
python3 scripts/chart_qa.py --dir ./out --min-dpi 300 --report qa_report.md

# 3) 色谱数据导出 AIA/CDF（符合国家药典委员会要求，需 pip install netCDF4）
python3 scripts/aia_cdf_export.py --demo                    # 生成示例并读回自校验
python3 scripts/aia_cdf_export.py --in data.csv --time-min rt --signal mAU --out sample.cdf
  • scripts/plot_style.py：出版级 matplotlib 样式库——自动发现并注册系统中文字体（按名称匹配→扫描系统字体目录并做汉字字形校验，正文类字体优先，Linux/macOS/Windows/鸿蒙通用）、《中国药典》风格主题配色、图题/图注/坐标轴规范封装、PNG 300 dpi/SVG/PDF 三格式导出、ALCOA+ 元数据写入（源数据文件、SHA256、计算脚本版本、生成时间）
  • scripts/chart_qa.py：图表质量门禁——检查 PNG 实际 DPI 与尺寸、SVG/PDF 矢量性、文件命名规范、ALCOA+ 元数据完整性，输出质检报告（markdown）
  • scripts/aia_cdf_export.py：AIA/CDF 色谱数据导出——单通道色谱（时间-响应）导出为 netCDF3 classic 格式，含 AIA 标准全局属性（仪器/样品/采集参数），导出后自动生成说明文件；内置读回自校验（demo）
  • 详细实现要点（中文字体坑、Plotly 静态导出、AIA/CDF 生成、docx 报告组装）见 references/visualization-implementation.md

质量要求与自查清单

  1. 图表样式符合《中国药典》与 CDE 申报资料格式要求（图题、图注、坐标轴、单位、显著性标记完整）
  2. 报告内容满足 CTD 模块3（质量部分）撰写要求
  3. 所有图表数据与源数据保持一致、可追溯（图内数据→上游 JSON/CSV→原始记录，链路完整）
  4. 报告通过格式审查（字体、字号、页边距、页码、目录、章节编号）
  5. 满足数据完整性 ALCOA+ 要求（Attributable 可归属、Legible 清晰、Contemporaneous 同步、Original 原始、Accurate 准确 + Complete/Consistent/Enduring/Available 等）
  6. 运行 scripts/chart_qa.py 与 references/quality-checklist.md 逐项核对后方可交付

Resources

references/

  • regulatory-basis.md — 法规与指导原则要点速查：六大依据原文要点、CTD 模块3 章节树（3.2.S/3.2.P）、申报资料章节映射表
  • chart-specs.md — 图表规范库：五大功能域各类图表的规范性要求（图题格式、坐标轴、标注、统计信息、色谱条件注记、显著性标记）
  • report-templates.md — CTD 格式报告模板：工艺研究报告/质量标准研究报告/稳定性研究报告三大模板骨架（章节结构+表格框架+填写说明）
  • visualization-implementation.md — 技术实现指南：matplotlib 中文字体方案、Plotly 交互图与静态导出、AIA/CDF 导出、docx 报告组装、版本兼容与坑点
  • data-input-schema.md — 输入数据格式规范：JSON/CSV/Excel 各类数据的 schema 定义与字段校验清单
  • quality-checklist.md — 质量检查清单：图表质量门禁、CTD 格式审查、ALCOA+ 核对表（逐项打勾）

scripts/

  • plot_style.py — 出版级 matplotlib 样式库（中文字体自动发现/药典风格主题/PNG 300dpi·SVG·PDF 导出/ALCOA+元数据）
  • chart_qa.py — 图表质量检查脚本（DPI/尺寸/矢量/命名/元数据检查，输出质检报告）
  • aia_cdf_export.py — AIA/CDF 色谱数据导出（netCDF3 classic + AIA 标准属性，含读回自校验）

注意事项

  • 不重复计算：数值一律来自上游模块输出，本技能只呈现与组织；如需重新计算请转对应计算技能（tcm-process-doe-optimizer / tcm-qc-chemometrics / tcm-process-control-scaleup / tcm-newdrug-qc-analysis / tcm-rd-basic-stats）。
  • 不编造数据：图中任何数据点、统计量、显著性结论都必须来自输入数据；数据缺失时明确标注"数据缺失"，不得插值美化掩盖。
  • 可追溯性：每个输出图/报告必须携带数据来源信息（源文件、版本、参数、SHA256），满足 ALCOA+ 与审计要求。
  • 规范化：申报交付物统一使用《中国药典》风格与 CTD 结构；交互式图表仅作内部审查用途。
  • 版本敏感：法规条款以最新版为准（如《中国药典》2025年版、《中药制剂稳定性研究技术指导原则（试行）》2024），引用时注明版本与年份。