目的从通路水平探究慢性阻塞性肺疾病有效方药补肺益肾方的干预机制。方法采用LPS诱导巨噬细胞建立炎症反应模型。基于基因集富集分析(Gene set enrichment analysis,GSEA)方法,筛选巨噬细胞炎症反应相关通路,通过富集评分(Normalized e...目的从通路水平探究慢性阻塞性肺疾病有效方药补肺益肾方的干预机制。方法采用LPS诱导巨噬细胞建立炎症反应模型。基于基因集富集分析(Gene set enrichment analysis,GSEA)方法,筛选巨噬细胞炎症反应相关通路,通过富集评分(Normalized enrichment score,NES)筛选药物干预后发生逆转的通路,揭示补肺益肾方及其配伍的干预机制。结果补肺益肾方所含中药的NES为-1377.23,其中补肾配伍的为-485.07、活血配伍的为-351.86、化痰配伍的为-303.71、益气配伍的为-236.59;补肺益肾方显著逆转的通路为213条,其中活血配伍的为184条、补肾配伍的为147条、化痰配伍的为134条、益气配伍的为133条,逆转率分别为75.41%、60.25%、54.92%、54.51%。TGF-βproduction等90条通路在4个配伍中均被显著逆转。Positive regulation of cytokine production involved in inflammatory response等为配伍特异性逆转通路。结论补肺益肾方各配伍组逆转炎症信号通路的强度依次为补肾、活血、化痰、益气配伍,逆转通路数量依次为活血、补肾、化痰、益气。补肺益肾方可通过调控各配伍共性及特异性逆转通路干预炎症反应。展开更多
预测是用科学的方法和手段对事物的发展趋势和未来状态进行估量的技术。为了弥补传统方法和技术的不足,各种机器学习技术越来越多地应用于预测的研究中。讨论了在风险预测这一特定领域,应用基于案例的推理(CBR,Case based Reasoning)、...预测是用科学的方法和手段对事物的发展趋势和未来状态进行估量的技术。为了弥补传统方法和技术的不足,各种机器学习技术越来越多地应用于预测的研究中。讨论了在风险预测这一特定领域,应用基于案例的推理(CBR,Case based Reasoning)、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)以及人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network)等机器学习方法来进行预测的技术。同时,以我们的工作为基础,详细论述了在信贷风险预测和工程评标中基于机器学习预测模型的应用。展开更多
文摘目的从通路水平探究慢性阻塞性肺疾病有效方药补肺益肾方的干预机制。方法采用LPS诱导巨噬细胞建立炎症反应模型。基于基因集富集分析(Gene set enrichment analysis,GSEA)方法,筛选巨噬细胞炎症反应相关通路,通过富集评分(Normalized enrichment score,NES)筛选药物干预后发生逆转的通路,揭示补肺益肾方及其配伍的干预机制。结果补肺益肾方所含中药的NES为-1377.23,其中补肾配伍的为-485.07、活血配伍的为-351.86、化痰配伍的为-303.71、益气配伍的为-236.59;补肺益肾方显著逆转的通路为213条,其中活血配伍的为184条、补肾配伍的为147条、化痰配伍的为134条、益气配伍的为133条,逆转率分别为75.41%、60.25%、54.92%、54.51%。TGF-βproduction等90条通路在4个配伍中均被显著逆转。Positive regulation of cytokine production involved in inflammatory response等为配伍特异性逆转通路。结论补肺益肾方各配伍组逆转炎症信号通路的强度依次为补肾、活血、化痰、益气配伍,逆转通路数量依次为活血、补肾、化痰、益气。补肺益肾方可通过调控各配伍共性及特异性逆转通路干预炎症反应。
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