分类算法在中药研究中的应用及其进展

为了研究分类算法在中药研究中的应用及其进展,为中药领域数据挖掘的相关研究提供有益的参考和借鉴,利用知网、万方和维普等作为主要文献检索平台,整理文献建立研究对象文献数据库。从311 746篇文献中,整理得到345篇相关文献。结果显示分类算法的应用较多集中在中药药性研究、药物分析、药物安全性/毒性、方剂配伍规律和中药功效等5个研究子领域,且人工神经网络算法运用的范围最广,适用于中药科研的多个子领域。因此得出:分类算法在中药科研中应用种类多,且涵盖的研究范围广;不同数学模型的分类算法均有特色,应当结合中药数据的特点,优选不同的分类算法;通过改进完善传统的分类算法,更有利于充分发挥分类算法在中药传承和创新中的作用。     

融合数据挖掘与网络药理学研究治疗原发性肝癌中药处方用药规律

融合数据挖掘与网络药理学方法,研究治疗原发性肝癌常用有效中药处方的用药规律,为中医临床治疗原发性肝癌处方用药提供参考.通过收集大量的临床治疗原发性肝癌的常用中药处方,共筛选有效处方211个;运用中医传承辅助平台,挖掘有效处方中的核心药物组合;再通过TCMSP等数据库平台,筛选核心药物组合活性成分所对应的靶点;并在比较基因组数据库(comparative toxicogenomics database,CTD)、人类疾病数据库(malacards)、治疗靶点数据库(therapeutic target database,TTD)等疾病数据库中,检索出与原发性肝癌相关的疾病靶点;取上述两种靶点的共有靶点,即为核心药物组合治疗原发性肝癌的一般靶点,并利用DAVID平台对一般靶点进行GO/KEGG通路富集分析;通过Cytoscape 3.6.1软件对共同靶点进行拓扑分析,得到核心药物组合治疗原发性肝癌的核心靶点;并利用CB-Dock平台对其进行分子对接验证;通过与有关文献实验研究的结果进行比较,验证本研究结果的可靠性.通过数据挖掘和网络药理学分析,得到常用药对23组(支持度个数≥50),关联规则的药物组合24组(置信度≥0.95),聚类分析的药物组合36组;治疗原发性肝癌疾病的一般靶点124个、核心靶点16个;经GO分析的生物过程450个、细胞组分37个、分子功能48个(P≤0.01);经KEGG通路富集分析得到信号通路44个(P≤0.01),并且p53等信号通路得到了有关文献实验研究结果的验证;而且还发现茯苓、白术、党参、半枝莲等药物在治疗原发性肝癌的处方中出现的频次较高.中医治疗原发性肝癌常以补虚、清热为主,兼顾活血、理气等,多从肝、脾、肺和肾等经络共同论治,并注重清补结合、虚实兼顾;核心药物组合主要通过诱导凋亡、阻滞周期、抗血管生成和调控炎症等途径治疗原发性肝癌.     

分类算法在中药科研中的应用及其进展

目的 研究分类算法在中药科研中的应用及其进展,为中药领域数据挖掘的相关研究提供有益的参考和借鉴。方法 利用国内知网、万方和维普等作为主要文献检索平台,整理文献建立研究对象文献数据库。结果 从311746篇文献中,整理得到345篇相关文献;分类算法的应用较多集中在中药药性研究、药物分析、药物安全性/毒性、方剂配伍规律和中药功效等５个研究子领域;且人工神经网络算法运用的范围最广,适用于中药科研的多个子领域。结论 分类算法在中药科研中应用种类多,且涵盖的研究范围广;不同数学模型的分类算法均有特色,应当结合中药数据的特点,优选不同的分类算法;通过改进完善传统的分类算法,更有利于充分发挥分类算法在中药传承和创新中的作用。