中醫(yī)方劑數(shù)據(jù)庫中方—藥知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究——以中風(fēng)病為例.pdf

1、目的：
　　 本課題以中醫(yī)方劑數(shù)據(jù)庫為研究對(duì)象進(jìn)行中風(fēng)病相關(guān)的證-方-藥知識(shí)發(fā)現(xiàn),深入探索方劑的制方要素,總結(jié)中風(fēng)偏枯的方藥證治規(guī)律,找到對(duì)其中藥理起關(guān)鍵作用的核心藥/藥對(duì)/藥組,并挖掘證方藥間的隱秘聯(lián)系,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)潛在有效的新藥對(duì),提供預(yù)測(cè)性或指導(dǎo)性結(jié)論。
　　 材料與方法：
　　 從中國(guó)方劑數(shù)據(jù)庫和方劑現(xiàn)代應(yīng)用數(shù)據(jù)庫中檢索并下載相關(guān)數(shù)據(jù),形成文本數(shù)據(jù)源。其中包括古代方劑記錄1758條,現(xiàn)代方劑記錄91條,合并轉(zhuǎn)

2、化為文本數(shù)據(jù)源,經(jīng)一般性行處理,正則表達(dá)式規(guī)范化等預(yù)處理后,采用BICOMB系統(tǒng)進(jìn)行信息抽取,gCLUTO聚類工具包進(jìn)行雙向聚類分析。
　　 結(jié)果：
　　 中國(guó)方劑數(shù)據(jù)庫和方劑現(xiàn)代應(yīng)用數(shù)據(jù)庫中檢索到的共1849條方劑記錄經(jīng)納入標(biāo)準(zhǔn)過濾并預(yù)處理后得到有效記錄648條。共計(jì)648首方,6913味藥被BICOMB系統(tǒng)成功提取出來,生成了100×648“方-藥”矩陣,經(jīng)gCLUTO聚類工具包處理,得到Cluster0～3共4組聚

3、類指標(biāo),主治中風(fēng)偏枯的高描述度代表方共8首,核心藥32味。
　　 結(jié)論：
　　 本研究采用了文本挖掘技術(shù)中的信息抽取、雙向聚類分析等方法探討了中風(fēng)偏枯針對(duì)不同證型配伍用藥特點(diǎn)及各證型辨證論治的治則治法。此外,本研究總結(jié)了各型常用藥對(duì)藥組,并對(duì)部分缺失方藥信息進(jìn)行了預(yù)測(cè)和完善。
　　 實(shí)踐證明本方法適用于中醫(yī)方劑數(shù)據(jù)庫中方.藥知識(shí)發(fā)現(xiàn),可成功抽取中醫(yī)方劑數(shù)據(jù)庫中的方藥信息、并結(jié)合不同證型配伍用藥特點(diǎn)來探索方劑的制方