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基于数据挖掘的刘中勇教授治疗原发性高血压经验研究

发布时间:2020-07-04 16:44
【摘要】:研究目的:1.收集刘中勇教授治疗原发性高血压处方265张,采用关联规则和复杂系统熵聚类的数据挖掘方法分析其组方规律和潜在的药物组合。2.根据数据挖掘得出的药物组合,结合网络药理学的方法,深入理解其治疗原发性高血压的作用机理。研究方法:基于中医传承辅助系统(V2.5)软件,通过收集刘中勇教授治疗原发性高血压的处方,运用关联规则、复杂系统熵聚类的研究方法进行研究。然后通过Cytoscape3.6.1软件(http://www.cytoscape.org/)研究挖掘出的药物组合的网络药理学机制。1.数据挖掘分析收集并筛选刘中勇教授治疗原发性高血压的处方,将其作为数据源进行分析,挖掘出高频次药物组合,并发现核心组合及新处方,以明确“病-方-药”之间的内在联系。同时分析症状、体征以及用药之间的规律。2.网络药理学分析将运用数据挖掘中的关联规则Apriori算法和复杂系统熵聚类方法分析所得到的药物组合作为研究对象,运用网络药理学的方法构建化合物—靶标网络、靶标互作PPI网络,以探索丹参-川芎、茯苓-白术药对治疗原发性高血压的药理学作用机制。重点探讨四位中药中的化学成分与靶标蛋白之间的相互作用及治疗本病的信号通路。研究结果:1.基于数据挖掘的刘中勇教授治疗原发性高血压处方用药规律研究在总体处方研究中,使用频次前六的药物分别川芎(207)、丹参(199)、木香(146)、茯苓(139)、法半夏(135)、白术(133);高频次药物组合前五的分别是“川芎-丹参(158)”、“丹参-木香(144)”、“川芎-木香(119)”、“川芎-丹参-木香(118)”、“白术-茯苓(115)”;在支持度个数53,置信度0.9条件下,药物组合关联规则共77条,其中有23条药物组合置信度为1。基于复杂系统熵聚类得出12种药物核心组合。基于无监督的熵层次聚类的新处方分析,获得了6个新处方。2.基于数据挖掘的刘中勇教授治疗原发性高血压处方症状、体征规律研究在总体处方研究中,出现频次前五的症状、体征分别头晕(135)、胸闷(98)、舌淡红(92)、口干(82)、乏力(81);高频次症状、体征组合前五的分别是“头晕-胸闷(59)”、“头晕-口干(58)”、“头晕-舌淡红(52)”、“乏力-头晕(51)”、“胸闷-心悸(48)”;在支持度个数12,置信度0.7条件下,症状、体征组合关联规则共43条,其中前五的依次为“多梦-头晕(0.9375)”、“关节痛-头晕(0.93333)”、“心悸,舌暗红-胸闷(0.875)”、“口干,脉弦滑-头晕(0.8666)”、“浮肿,心悸-胸闷(0.8571)”。3.运用网络药理学方法研究丹参-川芎、茯苓-白术药对的作用机制通过BATMAN-TCM数据库检索丹参、川芎的化学成分及筛选出药物成分作用的靶标,其中丹参含有166个化合物,潜在靶标465个;川芎含有182个化合物,潜在靶标955个。将丹参、川芎收集所得到的靶标与DisGeNET数据库中原发性高血压相关的靶标相映射,其中丹参234个,川芎252个。检索茯苓、白术的化学成分及筛选出药物成分作用的靶标,其中茯苓含有54个化合物,潜在靶标503个;白术含有26个化合物,潜在靶标56个。将茯苓、白术收集所得到的靶标与原发性高血压相关的靶标相映射,其中茯苓141个,白术18个。研究结论:1.本项研究基于中医传承辅助系统的数据挖掘,对刘中勇教授治疗原发性高血压(眩晕病)的医案进行分析,整理和总结了刘中勇教授治疗原发性高血压的学术思想和临床经验。2.丹参-川芎、茯苓-白术药对中含有的化学成分多,靶标多,通路多。丹参-川芎药对可能是通过cAMP、钙离子、cGMP-PKG、HIF-1、TNF和催乳素等信号通路作用于高血压。茯苓-白术药对可能是通过cAMP、细胞因子-细胞因子受体相互作用、钙离子、cGMP-PKG、TGF-β等通路对高血压发挥作用。
【学位授予单位】:江西中医药大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:R259;TP311.13
【图文】:

关联规则,支持度,关联系数,药物


图 1 支持度个数为 53 条件下的关联规则网络展示图Fig 1 the graph of association rule network under the condition that tnumber of support degree is 532.4 基于熵聚类的组方规律分析2.4.1 基于改进的互信息法的药物间关联度分析通过经验判断和不同参数提取数据的预读,结合处方数量,设置相关度为 惩罚度为 2,进行聚类分析,得到处方中两两药物间的关联系数,关联系数>0.的药对见表 6。

网络图,关联规则,相关度,核心


2.4.3 基于无监督的熵层次聚类的新处方分析在以上核心提取的基础上,运用无监督的熵层次聚类算法,得到 6 个新处方见表 8。关联规则网络图见图 2。表 8 基于熵层次聚类的新处方Tab 8 New prescription based on entropy hierarchical clustering序号 核心组合1 肉苁蓉-当归-炙黄芪-升麻2 天麻-蔓荆子-党参-牛膝3 黄芩-白芍-茯苓-天麻-柴胡-炙甘草4 黄芩-茯苓-陈皮-白术-茯神5 石斛-太子参-甘草-麦冬-天冬6 砂仁-瓜蒌壳-檀香-桔梗-白豆蔻

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本文编号:2741327

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