基于超图的中药方剂超网络中药材群组信息挖掘

目的应用基于超图的超网络理论,构建中药方剂超网络并探究其群体的拓扑特性,以期挖掘药材的群组信息及其高阶关联关系。方法收集整理书籍《实用三味中医药方》和中医药信息数据库(TCM-ID)中的中药方剂,分别得到2个中药方剂数据库。以每首中药方剂作为超边,相应方剂中出现的每味药材作为节点,构建中药方剂超网络模型。通过计算中药方剂超网络的拓扑指标,重点对组度序列及组度分布规律进行分析,并借助Python软件中的Pyplot功能呈现可视化结果。结果2个数据集共收录9234首方剂,根据2个数据集的不同来源分别构建均匀超网络模型和非均匀超网络模型。其中,均匀超网络模型中共有2719首方剂,涉及1404味药材,频数最大的二元药材群组是{黄连,黄芩},黄芩虽然是二元药材群组中的重要组成药材,但却未出现在排名前10的单味药材中;非均匀超网络模型中共有6515首方剂,涉及2381味药材,频数最大的三元药材群组是{黄连,黄芩,甘草},黄连虽然是排名第1的三元药材群组中的重要组成药材,但其单味药材排名却是第7。2个中药方剂超网络的各类组度分布服从幂律分布,表明药材群组的分布具有无标度特性,提示频数越大的药材群组越重要。结论中药方剂中的药材从药理上具有互补性,仅评估单味药材或药对重要性的视角较单一,使用基于超图的超网络对中药方剂系统进行建模,突破了使用普通复杂网络建模中基于点对关联的局限,可更好地描述中药方剂这一现实复杂系统中的高阶交互关系,从而能够有效地挖掘出中药方剂中重要的药材群组,且组度值大的药材群组中药材之间具有紧密的多重关联性可为新方研发和创新用药等提供理论参考。