基于共现网络分析和预测白化病共表型的研究

目的分析白化病表型特征及其关联性。方法从PubMed数据库中获取2023年6月10日前白化病相关研究文献,从其摘要文本中抽取表型实体,构建表型共现网络。采用GePhi和VOSviewer软件分析网络的整体特征和表型聚类情况。采用Apriori算法挖掘表型间的关联规则。使用AA指数进行链路预测,预测可能的白化病表型组合。结果白化病表型共现网络具有小世界特性,眼球震颤、皮肤色素减退和视网膜中央凹发育不良是其主要表型。白化病表型异常主要分为5大类,包括视觉系统异常、免疫系统异常、皮肤和毛发系统异常、神经系统异常、呼吸和消化系统异常。多种眼部异常均与眼球震颤共现。白化病可能出现的异常表型组合包括肺炎与皮肤色素减退、视网膜中央凹发育不良和视神经萎缩等表型组合。结论预测并分析白化病的表型特征及表型间的关联规律,以及白化病患者可能出现的表型共现情况,可为确定白化病的研究方向及识别、诊断、预判白化病的发展提供有效参考。

基于复杂网络的武汉市公交网络特性研究

基于复杂网络的思想,以Gephi软件为分析工具,对武汉市公共汽车交通系统建立了邻近站点、公交线路和公交换乘3种复杂网络,获得了这3种网络的拓扑结构和几个静态几何量参数,并分析了这些网络的拓扑结构特性。结果显示,武汉公交基本可以满足当前需求,但是仍存在分布不均、乘客候车时间过长、个别站点不能通过换乘到达等问题。针对此类问题提出了优化建议。

基于《素问·咳论》的咳类疾病诊疗网络构建

目的:对《素问·咳论》所载咳类疾病进行本体网络构建,实现咳类疾病的病因病机、临床表现和治疗穴位间关系的可视化表达,辅助厘清咳类疾病的临床诊疗体系。方法:基于《素问·咳论》原文提取节点和边,构建咳类疾病诊疗网络数据库后,导入Gephi 0.9.2软件中进行复杂网络分析。依次进行统计、排序、分割等外观处理,最终以网络图的形式具象化展示咳类疾病的诊疗关系。结果:建立含有76个节点的节点库及含有167条边(244次逻辑关系)的边库,并据此绘制出咳类疾病诊疗网络图。该网络以五脏六腑咳为主体,“肺”“胃”节点的加权度及节点连接的边的权重均高居前列,“寒”在病因节点中加权度较高,“太渊”“足三里”在治疗穴位节点中加权度较高。结论:咳是肺之本症,但五脏六腑皆可犯肺作咳。“聚于胃,关于肺”是对咳类疾病病机的高度概括,临床诊疗中应重视“气之本”肺和“五脏之本”胃。治疗时应当重视太渊和足三里2个穴位。同时,根据治未病理论,应注意既病防变,预防疾病向表里之腑和三焦传变。