中医药治疗便秘的用药规律及网络药理学探析

基于数据挖掘及网络药理学方法,探究中药治疗便秘的用药规律并分析核心中药的作用机制。通过检索中国知网、维普数据库、万方数据库中有关中药复方治疗便秘的文献,筛选符合要求的文献并提取数据,对中药复方的药物频次、关联规则及聚类进行分析。基于中药系统药理学数据库与分析平台获取核心药物的化学成分及靶点,通过GeneCards、OMIM、TTD等数据库获取疾病靶点,借助Venny平台获取潜在靶点,采用STRING数据库、DAVID数据库进行相关机制分析。基于AutoDock软件进行分子对接。结果表明:筛选出复方85个;使用频次在10以上的有25味药,其中白术的使用频率最高;关联规则挖掘出白术-黄芪、白术-黄芪-当归分别是支持度最高的组合;聚类分析可将药物分为5类;挖掘出核心中药白术、当归、枳实和火麻仁。网络药理分析显示,核心中药治疗便秘的机制是化学成分作用于AKT1等靶点,进而调节癌症通路、磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B信号通路、p53信号通路等发挥治疗作用。该研究为中医药治疗便秘的用药规律提供了理论基础,为治疗便秘的中药复方的开发与发展提供了思路。     

中药联合二甲双胍治疗糖尿病配伍规律研究

摘 要 基于数据挖掘、网络药理学分析中药联合二甲双胍治疗糖尿病（Diabetes）的临床用药规律及作用机制。检索中国知网、万方数据库、维普数据库、Pubmed数据库中符合要求的文献，分析临床上中药联合二甲双胍治疗糖尿病的用药规律，结合系统网络药理学技术分析中药联合二甲双胍的相互作用及治疗糖尿的潜在作用机制，并进一步采用分子对接技术对分析结果进一步验证。数据挖掘分析表明，在治疗糖尿病的临床用药中，黄芪、茯苓、山药、丹参、葛根、白术常与二甲双胍联合使用；网络药理学研究表明，共检索到常用中药中的有效成分96种，中药成分、二甲双胍及糖尿病三者交集靶点共204种，AKT1、MAPK3、MAPK1、RELA、TP53为核心靶点，主要涉及胰岛素抵抗、内分泌等相关通路；分子对接结果表明，核心中药成分：华良姜素、Garcinone-B、葛根素、异鼠李素、木犀草素与核心靶点对接结合能低，对接模式稳定。中药与二甲双胍联用具有减少不良反应、通过多种有效成分共同作用于胰岛素抵抗、内分泌抵抗等糖尿病发病机制，共同发挥治疗糖尿病作用，中西医联合用药具有增效减毒的特点，可为中西医联合用药研究提供理论依据。     

含苍耳类药材复方的数据挖掘及抗肿瘤机制探讨

为挖掘复方中苍耳类药材抗肿瘤的用药规律,并探讨核心药物抗肿瘤的分子机制,通过检索《肿瘤方剂大辞典》等资料,筛选治疗肿瘤的含苍耳类药材的复方制剂,基于关联规则和系统聚类,分析用药规律并获取核心药物组。基于中药系统药理学分析平台筛选核心药物组的化学成分及对应靶点;检索GeneCards等数据库获取肿瘤疾病靶点;二者取交集后获得药物、疾病交集靶点。构建核心药物组抗肿瘤的“中药-成分-靶点”网络及交集靶点的蛋白互作网络。基于R语言行GO功能与KEGG通路富集分析,基于AutoDock Vina软件行分子对接验证。结果表明：共筛选出相关复方118首。基于数据挖掘结果综合分析,将苍耳子等10味中药作为核心药物组。网络药理学分析共获得交集靶点144个,筛选出β-谷甾醇等5种核心成分,TP53等5个关键靶点,涉及通路174条,主要包括PI3K-Akt、p53、肿瘤坏死因子等信号通路。分子对接提示核心成分与关键靶点结合活性强烈。可见,数据挖掘初步揭示了含苍耳类药材复方抗肿瘤的用药规律,获取了核心药物组;其核心成分β-谷甾醇等可通过作用于TP53等靶点,调控PI3K-Akt等信号通路,发挥抗肿瘤作用。     

基于数据挖掘及网络药理学探讨中医药抗呼吸道合胞病毒的用药规律及作用机制

采用数据挖掘及网络药理学方法分析中药抗呼吸道合胞病毒(respiratory syncytial virus, RSV)用药规律，并探讨核心中药可能的作用机制。利用中国知网数据库收集治疗RSV的含中药复方，应用SPSS Statistics 26.0软件对纳入标准的中药进行频次、性味归经、四气五味及其功效分类统计，并对频数大于5的中药进行系统聚类分析。使用中药系统药理学数据库分析平台进行成分、靶点筛选，将其靶点与在GeneCards及OMIM数据库筛选得到的RSV疾病靶点进行匹配，获取高频中药抗RSV的关键靶点；采用STRING、DAVID数据库对关键靶点进行蛋白质-蛋白质相互作用网络分析及京都基因与基因组百科全书通路富集分析；最后通过Cytoscape 3.7.1软件构建中药-活性成分-关键靶点-通路网络，并进行拓扑分析。共获得符合标准的中药复方91个，涉及121味中药；其中以清热药、化痰止咳平喘药多见，以归肺、肝经居多，以寒温平、苦辛甘为主；麻黄、黄芩、甘草、苦杏仁累计频次最高且聚为一类。获得麻黄、黄芩、甘草、苦杏仁活性成分共126个；抗RSV关键靶点110个，核心靶点包括GSR、...     

基于数据挖掘及网络药理学探讨中药治疗消化性溃疡的用药规律及作用机制

运用数据挖掘和网络药理学方法探讨中药治疗消化性溃疡(peptic ulcer, PU)的用药规律,筛选核心药对潜在靶点并研究其治疗PU的作用机制。通过频数分析、关联规则分析得出核心药对,筛选核心药对活性成分及靶点;将核心药对治疗PU的关键靶点进行基因本体(gene ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析;建立药对成分-靶点-信号通路网络。233份治疗PU的处方中含216味中药,其中茯苓-白术为核心药对。核心药对的22个化学成分对应的143个潜在靶点中与PU交集的靶点有41个。通过GO分析,得到相关的92个生物学过程,5个分子功能及11个细胞组成,KEGG分析得出15条信号通路。核心药对茯苓-白术能通过JUN、IL6、TP53、AKT1、VEGFA、MAPK1、CASP3、EGFR、RB1、IL1B靶点调控IL-17、PI3K-AKT、NF-κB、幽门螺杆菌感染中的上皮细胞信号转导等相关通路发挥对PU的治疗作用。通过探讨中药治疗PU的用药规律,初步阐述了治疗PU的核心药对茯苓-白术的药理作用,为临床用药和新药研究提供思路。     

基于数据挖掘、网络药理学和分子对接方法的肺癌用药规律及核心中药分析

目的：运用数据挖掘、网络药理学、分子对接方法探究中药复方治疗肺癌的用药规律及核心中药,为临床治疗肺癌提供有效的处方用药参考。方法：采用Excel2019收集整理临床治疗肺癌的常用中药复方,筛选有效复方,并通过中医传承辅助平台(V2.5)、SPSS Modeler 18.0、SPSS Statistics 25、cytoscape3.6等分析患者的证型分布、药物频次规律、核心药物组合以及药物关联规则等并得出核心中药;将核心中药运用TCMSP、Genecards、CTD等数据库收集有效成分、药物靶点、疾病靶点并获取交集,通过cytoscape3.9.0构建“中药-化合物-靶点-疾病”网络、再通过String平台、可视化驱动的生物信息学分析网站构建蛋白互作网络、最后进行基因本体论(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析,由以上分析结果得出重要化合物以及关键靶点做分子对接;结果：筛选得到有效处方407个,涉及中药324味,药物使用频次最高依次为甘草、茯苓、白术、陈皮、半夏、黄芪、党参、浙贝母、白花蛇舌草、薏苡仁;肺癌中医证型诊断中以痰瘀互结证(45.99%),治则治法以化痰散结和解毒抗癌为主,(28.99%、29.25%),中药以补虚药为主,(32.69%);性味归经统计为温性(41.39%);苦味(45.5%),肺经(25.82%)为主;关联规则表明,茯苓-半夏、茯苓,半夏-白术、茯苓,浙贝母-半夏-白术分别为同一组中支持度最高的组合;复杂网络中核心药物有党参、茯苓、白术、陈皮、浙贝母、黄芪、甘草。核心中药为白术、茯苓、半夏、浙贝母;网络药理学获得作用靶点89个、核心中药主要有效成分为12-千里光酰基-8-反式白术三醇、14-乙酰基各里光酰基-8-反式白术三醇、β-谷甾醇等,重要靶点为AKT1、EGFR、TP53等,GO分子功能富集结果显示可能与RNA聚合酶II转录调节、细胞对化学压力的反应、金属离子的反应等有关,KEGG通路富集分析结果显示,关键通路富集为肿瘤坏死因子信号通路、铂耐药通路、IL-17信号通路等;关键靶点与重要化合物的对接能量均小于0kJ/mol,对接构象稳定。结论：真实世界抗肺癌中药以味苦、性温,平,寒、补虚为主,针对肺癌发病机制正气亏虚、血瘀、痰、邪毒进入,以补气和中助阳、清热解毒泻火之法来达到治疗效果,基于数据挖掘方法研究对于真实世界治疗肺癌的用药规律研究得出其核心组方包括党参、茯苓、白术、陈皮、浙贝母、黄芪、甘草,而其现代药理作用主要为抗癌细胞增殖、抗菌、免疫抑制等;在治疗肺癌的中药复方中,白术、茯苓、半夏、浙贝母尤为重要,可作为治疗肺癌的复方核心中药,核心中药治疗肺癌主要通过多成分、多靶点调控肿瘤坏死因子信号通路、铂耐药通路、IL-17信号通路等达到治疗肺癌的效果,综上为真实世界中药复方治疗肺癌的用药规律特点。对中医药治疗肺癌的临床研究有一定的指导意义。     

基于数据挖掘技术探讨中医方剂治疗劳累性心绞痛的组方配伍规律

采用数据挖掘技术探究中医治疗劳累性心绞痛(Effort Angina Pectoris,EAP)的用药规律。收集中国知识基础设施工程(CNKI)、中国生物医学文献服务系统(CBM)、维普中文期刊服务平台及万方数据库建库至2021年8月31日发表的中医治疗EAP的相关文献,利用中医传承辅助平台(V 2.5)统计纳入处方的用药频次、常用药对及药物组合,采用关联规则、改进的互信息法、复杂系统熵聚类分析对药物关联规则及核心药物组合进行分析,采用无监督熵层次聚类进行新处方分析。共筛选出符合条件的中医治疗EAP方剂202首,包括218味中药,使用频次≥30的中药有丹参、川芎、黄芪、人参、当归等24味,主要是活血化瘀药、补虚药、理气药及化痰止咳平喘药;挖掘共得到高频药物组合59个,出现频次前5位的组合是丹参-川芎、黄芪-丹参、瓜蒌-薤白、丹参-当归及川芎-当归;得到核心药物组合20组,潜在的新处方10个。中医治疗EAP多使用活血化瘀药、补虚药、理气药、化痰止咳平喘药,组方显示了以活血化瘀、行气止痛、通阳散结为主,兼以益气健脾、祛痰宽胸、止咳平喘的治法,体现了心、肺、脾同治及标本兼治的治疗思路。     

基于数据挖掘及整合药理学探讨中药复方治疗前庭性偏头痛的核心中药及机制

基于数据挖掘及整合药理学技术,分析中药(TCM)复方治疗前庭性偏头痛(vestibular migraine, VM)的用药规律,探讨核心中药治疗VM的作用机制。以中国知网、万方数据库、维普数据库为数据来源,将符合要求的文献进行筛选和数据提取,分析中药复方治疗VM的性味、归经、功效,利用IBM SPSS Model 18.0和IBM SPSS Statistics 21进行关联规则、聚类和复杂网络分析,获得中药复方治疗VM的核心中药。应用TCMSP和Swiss Target Prediction检索核心中药的有效成分及靶点;利用OMIM、Geencard数据库获得VM疾病靶点。利用Venny2.1.0获得二者交集靶点;利用STRING和HIplot数据库进行蛋白互作(PPI)及基因本体(GO)与基因组百科全书(KEGG)富集分析,利用AutoDockTools1.5.7和PyMOL进行分子对接验证及可视化处理。最终筛选出文献27篇,25个中药复方,78味中药,核心中药为甘草、半夏、川芎、白术、天麻,获得胡萝卜苷、甘草素、天麻醚苷、β-谷甾醇、天麻素等121个活性成分,可作用在STAT3...     

基于数据挖掘和网络药理学探讨中药复方干预血小板聚集抗动脉粥样硬化的用药规律及潜在机制

基于数据挖掘和网络药理学探讨中药复方干预血小板聚集抗动脉粥样硬化的用药规律及潜在机制。通过筛选CNKI、WANGFANG、VIP数据库、PubMed等中英文数据库中从干预血小板聚集角度治疗动脉粥样硬化疾病的方剂，整理后采用中医传承辅助平台（V2.5）、IBM SPSS Statistics 25、IBM SPSS Modeler18等软件，分析药物配伍之间的内在联系及关联规则，总结干预血小板聚集抗动脉粥样硬化（Atherosclerosis，AS）方剂中的用药规律、核心角药配伍，应用TCMSP、 Genecards、OMIN、Drugbank、DisGenet、TTD等数据库检索疾病和核心角药活性成分以及对应靶点信息，选择 Venny工具获得疾病-药物交集靶点，利用 STRING 数据库获取相关文件，运用 Cytoscape 3.7.2 软件、Metascape 数据库、微生信网站等软件进行可视化分析、GO KEGG通道富集分析以及气泡图的制作。通过检索“动脉粥样硬化、粥样硬化、 抗血小板聚集、凝血功能”等主题词，收集整理处方 50 首，含109味中药，药效以活血化瘀、行气止痛为主，性味以温、甘、苦为主，主要归肝、脾、心经。进一步通过关联规则分析得到核心药对32个；确定核心角药为“川芎、红花、桃仁”，经网络药理学分析得出其主要活性成分槲皮素、山柰酚、木犀草素等主要作用于JUN、AKT1、TNF、IL6、TP53、MAPK1、CTNNB1、MAPK14、FOS、CAV1等靶位。通过metascape通路富集分析得出着重在脂质和动脉粥样硬化相关通路、癌症相关通路、松弛素信号通路、HIF-1信号等通路发挥治疗作用。干预血小板聚集抗动脉粥样硬化的方剂多以活血化瘀、行气止痛为主，辅以补气化痰散结，其核心药物对中活性成分主要通过干预 JUN、AKT1、TNF、IL6、TP53等具有抗血小板聚集的靶点及相关信号通路进一步抗AS，同时该研究为治疗AS中药复方的组方用药、优化组方和深入研究提供了一个新的角度。     

黄芪治疗乳腺癌机制研究

基于网络药理学理论,采用生物信息学手段对中药黄芪中治疗乳腺癌有效成分及其机制进行探讨.一方面通过TCMSP中草药系统药理学平台筛选出黄芪的有效成分,另一方面通过GeneCards、OMIM、PharmGkb、TTD、DrugBank和DisGeNET等数据库查找与乳腺癌相关靶点.而后,利用筛选出的有效成分和靶点构建"药物-成分-靶点-疾病"网络图,借助STRING数据库平台探究蛋白质互相作用关系,并进行GO分析和KEGG通路富集分析.采用分子对接技术将黄芪中的主要活性成分槲皮素与JUN、RELA、ESR1、MYC、MAPK1、FOS、HIF1A、MAPK14、AKT1、CCND1和IL-2等靶点进行分子对接.最后进行槲皮素(quercetin)对人乳腺癌MCF-7和MDA-MB-435细胞模型进行体外实验验证,结果表明黄芪可能主要是通过其活性成分槲皮素实现其抗乳腺癌的作用.本研究初步探讨黄芪治疗乳腺癌具有的多靶点、多通路的潜在作用机制,可进一步为黄芪抗乳腺癌有效成分的筛选验证提供依据.     

基于数据挖掘和网络药理学分析中药治疗痛风的用药规律及作用机制

应用数据挖掘和网络药理学技术分析中药治疗痛风的用药规律及作用机制。首先通过检索中国知网、维普数据库、万方数据库、Pubmed、中国生物医学文献数据库中关于治疗痛风的中药处方,建立中药治疗痛风方药数据库,规范中药名称后,应用 SPSS Modeler18 软件及SPSS Statistics 24 统计软件进行关联规则分析、复杂网络分析及聚类分析,并根据分析结果筛选得出治疗痛风的核心中药。在TCMSP数据库获取这些中药的活性化合物和相应作用靶点,并取这些中药与痛风的交集靶点进行蛋白质互作（PPI）分析、生物功能富集（GO）分析及相关作用通路分析。数据挖掘共纳入符合标准的处方302首,根据得到高频次中药及高置信度、高支持度中药处方,综合分析确定了茯苓、黄柏、牛膝、薏苡仁、苍术、萆薢、威灵仙、泽泻这八大治疗痛风的核心中药,并已这些中药为基础,分析了它们治疗痛风的作用机制,确定了核心作用靶点为AKT1、TNF、IL6、VEGFA、TP53、IL1B、PPARG、EGF、PTGS2（COX-2）、MMP9等,主要作用通路为癌症通路、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路、MAPK信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用通路、癌症中的转录失调通路等,主要调节过程包括白细胞介素、免疫系统中的细胞因子信号转导、基质金属蛋白酶的激活、基因转录途径等。中药治疗痛风的主要药物组合为黄柏、苍术;牛膝、忍冬藤;赤芍、山慈菇、秦艽;泽泻、地黄;茯苓、萆薢、威灵仙;红花、桃仁、川芎;当归、黄芪;甘草、白术、桂枝,作用机制主要依赖于对多种酶、炎症因子、炎症通路的调控,这些中药能够显著抑制炎症急性期反应、促进尿酸排泄,该研究拟为痛风的深入研究及相关中药的开发应用提供一定的基础和借鉴意义。     

浅论技术创新与中成药制药企业的核心竞争力

阐述了企业核心竞争力的概念和中成药制药企业现状,分析了技术创新与中成药制药企业核心竞争力的问题,为我国中成药制药企业核心竞争力的提升提供了有效、合理的解决途径。     

基于数据挖掘分析含青蒿方剂的配伍规律及应用特点

目的 基于数据挖掘技术探讨青蒿配伍规律及应用特点,为临床使用中药青蒿提供参考依据。方法 以国家人口与健康科学数据共享平台收录的含青蒿中药方剂为数据来源建立青蒿方剂数据库,利用Microsoft Office Excel 2021、IBM SPSS Modeler 18.0、IBM SPSS Statistics 23.0等软件对纳入方剂进行分析,使用Cytoscape3.7.2软件构建网络可视图。结果 最终纳入含青蒿的中药方剂50首,主治疾病为发热。涉及的189味中药累计使用564次,性多寒、温,味辛、苦,归肝经、肺经为主,功效分类上以清热药、补虚药、解表药最为常见。高频中药关联规则分析显示,药对组合中青蒿-柴胡,青蒿-黄芩的支持度较高;三味药组中青蒿-黄芩-柴胡的支持度最高。治疗发热时,青蒿常与柴胡、黄芩、金银花等中药配伍,高频中药关联规则45项,聚类分析得到5类治疗发热的基本药物组合。结论 本研究分析总结了含青蒿中药方剂的主治病证、配伍规律及应用特点,为临床科学规范使用青蒿提供了参考。     

基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台设计与应用

针对目前大多数中医药数据挖掘研究中使用单一且基础的算法而出现的问题,设计并实现一种通过策略模式智能优选中医药数据挖掘方法的平台(TCM data strategy model analysis platform, TCMDP)。根据策略模式的思想,集成以下4个数据挖掘模块,统计学分析模块可对药物、药物种类、四气五味归经和药物功效进行统计学分析;关联规则挖掘模块可以分析处方中的药物关联性;聚类分析模块可获取药物组合得出聚类新方,通过分析结果来探讨肺癌处方的配伍规律;证型分类模块以电子病历的中医症状和四诊信息作为输入,将相关证型作为输出,构建证型分类模型。综上实现了基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台,并运用该平台对中医临床治疗肺癌的中药处方进行用药规律和证型分类研究。结果表明：以痰瘀互结证肺癌病例为例,关联规则挖掘模块中WD-Get Rule算法的运行时间最少仅为0.038 s。聚类分析模块中CMC-DD算法分析时间略长但精确率高达87%。肺癌证型分类分析模块中PSO-ELM运行时间短为88.98 s,且模型平均精确率达88.44%,具有一定的临床参考价值。而本平台所采用的改进算法均优于...     

不同药物对鹅卵黄性腹膜炎的疗效比较

采用黄连、黄柏、铁苋菜、地锦草、龙胆草、苦参等中草药组成两组不同的中草药组方以及呋喃唑酮和20%磺胺噻唑钠等4种不同药物对人工感染鹅卵黄性腹膜炎进行治疗试验.试验结果表明:试Ⅰ组(中草药组方一)、试Ⅱ组(中草药组方二)、试Ⅲ组(呋喃唑酮),三个组的有效率和治愈率均为80%,差异不显著(P0.05);试Ⅳ组(20%磺胺噻唑钠)的有效率和治愈率均只有70%,与前三个组相比,差异显著(P0.05).表明采用中草药来治疗鹅卵黄性腹膜炎,其疗效优于磺胺类药物,与呋喃唑酮相当.     

黄连治疗新冠肺炎的作用机理——基于网络药理学方法和分子对接技术

基于网络药理学方法和分子对接技术,初步探索了黄连治疗新冠肺炎（COVID-19）的作用机理.使用中草药系统药理学平台筛选黄连的有效活性成分与作用靶点,GeneCards和OMIM数据库筛选COVID-19的疾病靶点,R软件筛选药物与疾病的共同靶点,并利用Cytoscape软件构建“药物—活性成分—靶点—疾病”互作网络,STRING数据库构建共同靶点蛋白互作网络,ClueGo软件对共同靶点进行基因功能分析,R软件对共同靶点进行KEGG通路富集分析,然后将黄连有效成分中的核心成分与其治疗COVID-19的主要靶点进行分子对接.结果表明,黄连的有效活性成分共14种,靶点共235个;COVID-19的相关基因共341个;黄连治疗COVID-19的关键靶点包括VEGFA,IL6,POR,PLAT.分子对接结果显示,黄连中核心化合物榭皮素与PLAT,VEGFA,IL6对接效果良好.     

中医防治延迟性肌肉酸痛的进展研究

本文研究了如何应用中医学手段防治延迟性肌肉酸痛,采用文献回顾与前瞻性分析及逻辑推理相结合的方法,跟踪传统养生方法在对抗和治疗DMOS的研究成果和存在的问题。研究证实,按摩、针灸和中草药等各种传统中医手段对防治延迟性肌肉酸痛效果显著,因此进一步研究应用中医手段防治延迟性肌肉酸痛对大众健身和竞技体育的发展都具有深远的意义。