基于复杂网络的冠心病方剂配伍规律的研究

论文摘要

目的以冠心病为例,从大量方剂数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。方法基于中国药典的冠心病方剂数据、以及中国方剂数据库数据,应用复杂网络理论和方法来构建中药复方的复杂网络,并运用CNM-Centrality算法对网络进行聚类,挖掘数据规律来分析冠心病方剂配伍知识。结果冠心病的中药网络被划分为7个聚类结果时,可以清晰地表现节点的关系特征,其中丹参、川芎、黄芪等节点中心性较高,这表明丹参、川芎、黄芪是治疗冠心病的核心中药。从中医的辨证角度分析全瓜蒌、炒枳壳为核心节点的网络聚类和丹参、川芎、黄芪三种核心中药的网络聚类,经推断都对应气虚血瘀证,辨证的过程进一步验证了基于复杂网络的冠心病方剂配伍研究的可靠性和完整性。结论复杂网络可以有效地挖掘方剂数据中的配伍规律,给中医药理论提供科学实证,为中医药系统的复杂特征加以佐证,也为方剂与中药、方剂与病证、方剂与疗法之间并存互动的复杂关系辅以科学解释。

论文目录

• 1 数据的获取
• 2 方剂数据挖掘的现实意义
• 3 复杂网络在挖掘方剂配伍知识的应用
•   3.1 中药网络模型构建
•   3.2 聚类算法CNM-Centrality思想实现
•   3.3 中心性相关算法的实现
•     3.3.1 度中心性
•     3.3.2 介数中心性
•     3.3.3 接近中心性
•     3.3.4 特征向量中心性
•     3.3.5 社团模块值
•   3.4 中药网络分析
• 4 结语
• 5 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈小波,虞立,应雨棋,于哲轩,许守超,李晓红,金伟锋

关键词: 复杂网络,数据挖掘,中药方剂,配伍规律

来源: 世界科学技术-中医药现代化 2019年11期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,基础科学

专业: 数学,中药学

单位: 浙江中医药大学

基金: 中国博士后科学基金（2018M630692）：基于混沌优化神经网络优选中药提取工艺的研究与应用,负责人：金伟锋,浙江省基础公益研究计划项目（LGN18A010001）：基于遗传神经网络优选中药提取工艺研究与应用,负责人：金伟锋,浙江省基础公益研究计划项目（LGN19C190004）：基于遗传神经网络的药用珠核生产工艺优选研究,负责人：李晓红

分类号: R289.5;O157.5

页码: 2417-2427

总页数: 11

文件大小: 1722K

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