基于网络药理学和分子对接技术探讨鬼针草对结肠炎的治疗作用及机制研究

利用网络药理学方法,研究鬼针草(Bidens pilosa L.)治疗结肠炎的潜在药效物质基础和分子机制,为其后续体内外基础研究提供一定的理论依据.通过TCMSP数据库检索鬼针草化学成分;结合PubChem数据库和Chemicaldraw软件获得化合物SDF格式文件,并在SwissTarget Prediction对化合物进行靶点预测;通过GeneCards数据库查询结肠炎的相关靶点;借助Uniprot数据库;使靶点的蛋白和基因信息标准化;制作分子预测靶点和疾病靶点韦恩图,获得交集基因;借助String数据库,筛选核心靶点,使用Cytoscape3.7.2软件构建成分靶点图和PPI网络互助图.再通过Metascape数据库进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析.TCMSP数据库筛选到OB≥30且DL≥0.18的活性成分6个,SwissTarget Prediction靶点预测,去除重复靶点后剩下137个靶点,GeneCards数据库获得疾病靶点203个,共有靶点19个.Metascape数据库GO富集分析得到29个条目(P<0.05),KEGG通路富集得到相关通路5条(P&l...     

中药香附的化学成分研究

利用硅胶柱层析、Sephadex LH-20凝胶柱层析及高效液相等多种方法对中药香附(Cyperus-rotundus L.)95％甲醇提取物的石油醚萃取物中的化学成分进行了研究,从中分离得到15个化合物.根据其理化性质和波谱数据鉴定所得化合物为倍半萜类化合物10个,分别为isonardoeudesmol C(1)、(...     

土地征转审批申报系统设计与开发

从征转信息管理需求出发,通过分析征转数据关系,针对性设计开发了土地征转审批申报系统,改变了单纯征转审批信息重复录入、各个数据相互间容易不一致问题,大大提高了报件效率,有效的规范了申报材料,实现报件过程系统化、智能化.     

分类属性数据聚类算法HABOS

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩。该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导。针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法( heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标( clustering validation index based on sparse feature dissimilarity, CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取。 UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性。     

油瓜的化学成分研究

研究了油瓜(Hodgsonia macrocarpa)全株植物中的化学成分.采用硅胶、Sephadex LH-20、HPLC、C18等色谱方法对油瓜中的化合物进行分离纯化,应用核磁及质谱技术鉴定化合物结构.从油瓜的根茎叶中分离得到了5个化合物,大黄酚(1)、大黄素甲醚(2)、2,6-Dimethoxy-4-methylphenol(3)、蔗糖(4)、葡萄糖(5),用自由基清除率实验检测化合物的氧化性.化合物1～3为首次从该植物中分离得到,其中化合物2和3具有一定的抗氧化活性.     

考虑加权排序的分类数据聚类算法

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高.