期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
中医药治疗郁证的用药规律及作用机制探讨 被引量：3
1
作者 胡桂芳 张启军 +4 位作者 陈碧心 崔昊然 邹晓岚 高芷铭 邹元君 《长春中医药大学学报》 2023年第4期459-466,共8页
目的挖掘中医药治疗郁证的用药规律,并分析其核心药物潜在作用机制。方法运用Excel、Python进行用药规律挖掘,运用TCMSP数据库获取核心药物的活性成分及相关靶点信息,通过OMIM、GeneCards获得郁证疾病靶点,并对其取交集。运用David数据... 目的挖掘中医药治疗郁证的用药规律,并分析其核心药物潜在作用机制。方法运用Excel、Python进行用药规律挖掘,运用TCMSP数据库获取核心药物的活性成分及相关靶点信息,通过OMIM、GeneCards获得郁证疾病靶点,并对其取交集。运用David数据库对核心靶点进行GO富集分析和KEGG富集分析,最后对主要活性成分和主要核心靶点进行分子对接。结果共纳入877首处方,涉及218味中药,累计出现频次10705次,频次排名前5味的中药为柴胡、白芍、茯苓、当归和半夏,药物以补虚、理气居多,药性多为寒,药味主要苦、辛、甘,多归脾、肝、心经。以柴胡、白芍、茯苓、当归和半夏为主要核心药物。对其进行网络药理学分析,主要活性成分包括quercetin、kaempferol、beta-sitosterol等,主要核心靶点包括AKT1、TNF、IL-6等。GO功能富集分析和KEGG通路富集分析涉及多种生物学过程及糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、流体剪切应力和动脉粥样硬化、癌症通路等多个信号通路。分子对接结果表明,主要活性成分和与核心靶点对接良好,EGRF与主要活性成分对接效果最好。结论得到中医药治疗郁证的用药规律及核心药物治疗郁证多成分、多靶点、多通路的作用机制。 展开更多
关键词 郁证 数据挖掘 用药规律 网络药理学 分子对接
下载PDF
基于机器学习的郁证证型分类模型构建研究 被引量：1
2
作者 胡桂芳 张启军 +3 位作者 陈碧心 邹晓岚 高芷铭 邹元君 《中国医疗设备》 2023年第4期48-55,共8页
目的基于机器学习的随机森林和人工神经网络算法构建郁证证型分类模型,并采用混淆矩阵评估其模型的准确度。方法医案数据来自古今医案云平台、中国知网、万方、维普数据库,共纳入1010例医案,训练集和测试集划分比例为7∶3。利用Python在... 目的基于机器学习的随机森林和人工神经网络算法构建郁证证型分类模型,并采用混淆矩阵评估其模型的准确度。方法医案数据来自古今医案云平台、中国知网、万方、维普数据库,共纳入1010例医案,训练集和测试集划分比例为7∶3。利用Python在Jupyter notebook中进行特征提取,再通过随机森林、人工神经网络构建郁证证型分类模型,最后利用混淆矩阵验证分类结果准确性。结果利用随机森林算法构建的证型分类模型,整体准确度为89.44%,其中肝气郁结95.00%,气郁化火82.05%,痰气郁结89.29%,心神失养85.07%,心脾两虚89.74%,心肾阴虚95.16%;利用人工神经网络算法构建的证型分类模型,整体准确率为96.03%,其中肝气郁结100.00%,气郁化火92.31%,痰气郁结96.43%,心神失养91.04%,心脾两虚97.44%,心肾阴虚100.00%。结论两类分类模型分类结果均达到了较理想的效果,但人工神经网络分类模型准确度高于随机森林分类模型准确率,其非线性、模糊性等特征更适合于中医证型分类预测,可为今后中医诊断研究提供新的思路与方向。 展开更多
关键词 中医证型 郁证 机器学习 分类模型 随机森林 人工神经网络
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部