基于中药拉曼谱图的寒热药性判别研究

从中药的整体性出发,开展中药拉曼谱图与其寒热药性的相关性分析,并对中药寒热药性进行统计判别研究。本研究选取寒凉性中药109种、温热性中药128种,共计237种中药;经样品前处理后,利用如海光电SEED 3000近红外拉曼光谱仪进行检测,得到每味中药的拉曼谱图;并对量化后的中药拉曼数据进行特征筛选和统计检验,筛选出与寒热药性密切相关的特征拉曼位移及其峰强,然后基于5种算法进行寒热药性的判别建模。经比较分析发现,相较于其他模型,随机森林(RF)模型展现出最佳的效果,对测试集判别的正确率高于90%,曲线下面积(AUC)和精确度大于0.90。本研究基于大样本量中药的分析,中药的拉曼数据与其寒热药性之间具有显著的相关性,可作为药性表征指标,结合RF算法进行寒热药性的判别分析。

基于拉曼光谱的中药升降浮沉药性辨识方法研究

目的通过探索中药升降浮沉药性与拉曼图谱相关关系,建立中药升降浮沉辨识模型。方法以功效作为升降浮沉药性判定标准,选取升浮药101种、沉降药138种,经处理后分别进行拉曼光谱检测。基于特征筛选后的中药拉曼图谱数据结合支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极度梯度提升(XGBoost)和自适应提升算法(AdaBoost)4种分类器建立中药升降浮沉辨识模型。选用曲线下面积(AUC)、准确率、精确度、召回率及F1值作为模型的评价指标。结果4种辨识模型的AUC均达80%以上,其中XGBoost模型表现最优,AUC达90%以上,准确率、精确度和召回率均优于其他模型,可以实现对升浮中药和沉降中药的准确辨识。结论基于特征筛选后的中药拉曼图谱数据结合XGBoost分类器建立中药升降浮沉辨识模型,可以实现对升浮中药和沉降中药的准确辨识。

基于拉曼光谱的平性中药辨识研究

目的:秉承中医药整体观念,开展平性药拉曼谱图与平性的相关性分析,实现平性辨识。方法:以中药拉曼光谱数据为分类指标,基于平均基尼系数降低度开展特征拉曼数据筛选,结合随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、人工神经网络(ANN)、贝叶斯网络(NN)算法建立平性辨识模型,同时采用交叉验证法对建立的辨识模型进行分析。结果:与SVM、LR、ANN、NN模型相比,以基尼系数排名前100的拉曼数据所建立的RF模型展现出最佳的辨识效果,准确度和精确度均大于0.93,受试者工作特征曲线下面积(AUC)>0.95。结论:平性药拉曼谱图与平性之间具有显著相关性,可作为药性表征,结合随机森林算法高效、准确地辨识平性中药,为平性的客观存在、可入性味提供有力依据。

基于质量树的中药全程质量控制物联网平台的设计与构建

目的:基于质量树设计并构建中药全程质量控制物联网平台,方便对中药全过程的质量进行量化评估和智能管控。方法:结合中药质量树数学模型与物联网技术,设计并构建中药全程质量控制的物联网平台。结果:设计并构建出一个中药全程质量控制的物联网平台,建立了相关数据库和数据量化计算模块,满足中药全程质量控制和量化评估的需求。在平台应用过程中,可依据具体中药特点进行扩展和修改,形成专属的中药全程质量控制物联网平台,做到个性化服务。结论:基于质量树的中药全程质量控制物联网平台通过对中药的种植、加工、仓储和运输等全程质量的及时监测和量化评估,实现监管的有效判断和预警,为中药全程质量的管控和优化提供技术支持。

基于细胞类型特异性网络的雷公藤治疗类风湿性关节炎作用机制解析

目的:基于细胞类型特异性网络研究雷公藤治疗类风湿性关节炎(RA)的作用机制。方法:通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)收集雷公藤的化学成分;通过Similarity Ensemble Approach数据库检索雷公藤有效成分的靶点;通过TTD数据库检索RA相关靶点;融合生化反应数据和细胞的基因表达数据,构建B淋巴细胞类型特异性网络;并基于实体语法系统对此网络进行定性推理,解析雷公藤治疗RA的作用机制。结果:发现雷公藤的9个有效成分通过18个靶点作用于21个RA相关靶点,通过调节B淋巴细胞转录因子活性、胞外信号传递、细胞活化发挥治疗RA作用;提取其中1个子网络进行分析发现,雷公藤的有效成分白桦脂酸通过抑制酪氨酸蛋白磷酸酶非受体1型(PTPN1)而抑制了RA疾病相关靶点酪氨酸蛋白激酶(SYK)的活化,从而调节RA的疾病状态。结论:雷公藤通过多种机制起到系统治疗RA的作用。