多维多息特征谱及其应用

介绍中药多维多息特征图谱的理论概念和在中药分析鉴定中的应用。建立中药注射剂多维多息特征图谱 ,可系统完整地解决药效和质量相关性问题 ,也可解决中药研究中缺乏标准品的难题。

中药指纹图谱研究概况

为促进中药指纹图谱的研究 ,通过对文献资料的归纳、分析 ,综合评述由色谱等方法建立的指纹图谱应用数学手段进行判别 ,实现以科学、客观、公正、实用的方法对中药及其制剂进行真伪优劣评价。中药指纹图谱在中药的种植、药材的真伪鉴别、中药生产、新药研究、中成药的质量控制及其研究诸方面将起到重要的作用。

基于主成分分析的中药色谱指纹图谱多维多息特征数据挖掘方法研究

目的对评价中药色谱指纹图谱多维多息的F和I等37个特征参数进行数据挖掘,为用计算机解析与评价图谱、建立标准的指纹图谱提供理论参考和实践探索。方法运用统计软件SPSS对10批次不同产地的当归指纹图谱的37个多维多息特征参数进行主成分分析。结果运用药学专业知识对分析过程产生的4个主成分进行命名,计算主成分得分,其中S10批次样本得分最高为1.52。结论综合主成分得分排名可作为评价指纹图谱的模型,从对各主成分的命名中发现了4个主成分能够反映中药色谱指纹图谱信息的规律,证实了主成分分析能达到降维目的,使繁多的求解目标简化,可用于中药指纹图谱的数据挖掘。

现代仪器与中草药指纹图谱

阐述了中草药指纹图谱及其发展方向 ,综述了薄层色谱法、高效液相色谱法、毛细管电泳法以及核磁共振谱法等几种先进方法在指纹图谱及质量标准中的应用。

试论中药材全息图谱质量评测人工智能系统构建

中药材的质量是制约中药现代化与产业化的“瓶颈”，如何解决这一关键问题 ?本文基于作者多年来在中药质量控制领域的研究体会，结合国内外该领域的研究进展和发展趋势，从一个新的视角提出了开展中药材全息图谱质量评测人工智能系统构建研究的策略。研究的核心是探讨应用全息图谱 (性状图谱、显微特征图谱、基因图谱、化学全成分图谱、主成分含量图谱、血清药化学图谱等 )控制中药材质量的研究方法，并在此基础上，利用计算机图像识别技术与专家系统体系，建立一套完整的中药材质量检测人工智能系统，实现中药材的数字化、自动化检测过程。

基于SQL server 2005的数据挖掘技术在中药指纹图谱数据分析中的应用

目的对评价中药色谱指纹图谱的37个多维多息特征参数进行数据挖掘，为利用计算机技术分析评价指纹图谱、建立标准的指纹图谱提供理论参考和实践探索。方法以SQL Server 2005 Business Intelligence Development Studio为操作平台，利用现在已经很成熟的联机分析处理、数据挖掘技术及相关统计算法对10批次苦碟子注射液指纹图谱的37个多维多息特征参数进行挖掘。结果建立了数据挖掘模型，分析出对10批次苦碟子注射液评价影响较大的多维多息特征参数及相关分数，Fr（q），Fr，Ir（q），Ir，∑Ri，N，∑Ai，δ，A_geo，A_avg相关系数为1．0。得到较好苦碟子注射液指纹图谱的参数范围，∑Ai值在12853．6—12923．3内，A_geo值在127．6～128．4内，A_avg值在476．0～478．6内，Ir（q）值在1290．6～1292．4内，Fr值在2033．3—2039．8内，Fr（g）值在2191．3～2196．0内，∑尉值在279．4～281．3内，Ir值在1200．4～1205．1内等。结论通过Analysis Services自带的数据挖掘服务，使建立针对中药色谱指纹图谱数据挖掘模型成为了可能。对10批次苦碟子注射液37个多维多息特征参数进行挖掘可得到对评价影响较大的多维多息参数及参数范围，为今后苦碟子注射液指纹图谱评价提供依据。