窮舉建模策略用于中藥藥性特征標(biāo)記的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型研究.pdf

1、國(guó)家“973”計(jì)劃項(xiàng)目——“中藥藥性理論相關(guān)基礎(chǔ)問(wèn)題研究”,將中藥藥性作為切入點(diǎn),提出了“性-效-物質(zhì)三元論”理論假說(shuō):中藥是一種客觀實(shí)在,藥性是其本質(zhì)屬性的主觀反映,功效是其本質(zhì)屬性的客觀表現(xiàn),藥性通過(guò)功效得以體現(xiàn)。藥性理論是性、味、歸經(jīng)等要素相互關(guān)聯(lián)的復(fù)雜理論。功效是體現(xiàn)藥性的核心,物質(zhì)成分是產(chǎn)生藥性的基礎(chǔ),但某種物質(zhì)成分或某一藥效作用均不能表征中藥整體藥性。藥性-藥效-物質(zhì)間的關(guān)系是中藥藥性理論現(xiàn)代研究的關(guān)鍵。其中,證明物質(zhì)成分與

2、藥性之間的關(guān)系,識(shí)別中藥藥性特征標(biāo)記是該理論假說(shuō)中需解決的最根本問(wèn)題之一。
　　 為了解決上述問(wèn)題,本研究基本思路為:從中藥整體藥性出發(fā),利用中藥化學(xué)指紋圖譜技術(shù)分離中藥的物質(zhì)成分,獲得可表達(dá)中藥中各種化學(xué)成分分布的多維多息譜圖(本研究以中藥高效液相色譜指紋圖譜為例)。而后依據(jù)此圖譜數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型,從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度找到可以表征中藥藥性的各種圖譜標(biāo)記作為中藥藥性特征標(biāo)記(CHMP-markers)。然后根據(jù)“熱以寒療、寒以熱

3、療”的辨證論治原則設(shè)計(jì)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)以佐證特征標(biāo)記的正確性。
　　 遵循上述研究思路,本研究依據(jù)《本經(jīng)》及《新修本草》等權(quán)威文獻(xiàn)的記載,挑選了藥性明確且無(wú)寒熱藥性爭(zhēng)議的61味中藥樣本(30味寒性藥,31味熱性藥),進(jìn)行高效液相色譜分析并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后,借助集成了大量能承擔(dān)分類判別任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的懷卡智能分析環(huán)境(WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis,WEKA),采用窮舉策略建立

4、模型,即對(duì)WEKA中集成的7類(貝葉斯分類器、樹(shù)、規(guī)則分類器、函數(shù)、懶惰分類器、元學(xué)習(xí)算法、其他雜項(xiàng)分類器)共計(jì)80種可能有效的方法對(duì)同一高效液相數(shù)據(jù)進(jìn)行建模:首先,采用多種評(píng)價(jià)指標(biāo)(判別正確率、真陽(yáng)性率、假陽(yáng)性率、精確率、反饋率、F-測(cè)量、曲線下面積及綜合得分)通過(guò)組內(nèi)回代、外推預(yù)測(cè)、交叉驗(yàn)證遴選出判別效果優(yōu)良的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型作為候選模型集;其次,分析模候選模型集中各種模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和模型結(jié)構(gòu)特征,遴選出不僅判別效果好且可由模型參

5、數(shù)進(jìn)行中藥藥性特征標(biāo)記可視化表達(dá)的候選適宜模型;然后,針對(duì)候選適宜模型采用統(tǒng)計(jì)模擬策略遴選出不僅判別能力強(qiáng),且識(shí)別能力強(qiáng)的模型作為中藥藥性特征標(biāo)記的適宜統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型;最后,在中藥藥性特征標(biāo)記適宜統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型的指導(dǎo)下,提取中藥寒熱特征標(biāo)記物質(zhì)組群,設(shè)計(jì)動(dòng)物實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型的正確性。
　　 主要結(jié)果為:
　　 (1)針對(duì)同一中藥高效液相指紋圖譜數(shù)據(jù)采用窮舉建模策略,比較了7大類共80種統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型的判

6、別效果,按照綜合得分大于0.80的標(biāo)準(zhǔn),有25種方法可以作為判別中藥寒熱模式識(shí)別的候選模型。表明不少模型可以對(duì)中藥寒熱藥性進(jìn)行正確判別。
　　 (2)按照判別效果好且可由模型參數(shù)對(duì)中藥藥性特征標(biāo)記進(jìn)行可視化表達(dá)的候選適宜模型標(biāo)準(zhǔn),發(fā)現(xiàn)在25種候選模型中,有5種(BayesianLogisticRegression、RidgeLogistic、SMO、SPegasos、PLS)可以作為中藥藥性特征標(biāo)記識(shí)別的候選適宜模型。說(shuō)明能夠用

7、于中藥藥性特征標(biāo)記識(shí)別的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型尚少。需要進(jìn)一步發(fā)展新的算法以滿足中藥特征標(biāo)記識(shí)別的需要。
　　 (3)統(tǒng)計(jì)模擬顯示,在上述5種候選適宜模型中,有4種(BayesianL，LogisticRegression、RidgeLogistic、SMO、PLS)具有較好的中藥藥性特征標(biāo)記識(shí)別能力,且識(shí)別能力相似。通過(guò)比較實(shí)際寒熱標(biāo)記圖譜與4種理論識(shí)別圖譜發(fā)現(xiàn),僅PLS統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型的理論圖譜與實(shí)際寒熱圖譜十分吻合。為此,本研究

8、認(rèn)為PLS模型是目前識(shí)別中藥寒熱藥性特征標(biāo)記的最優(yōu)模型。
　　 (4)在PLS模型的指導(dǎo)下提取的中藥寒熱特征物質(zhì)組群,經(jīng)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明模型所識(shí)別的中藥寒熱特征標(biāo)記準(zhǔn)確可靠。
　　 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn):
　　 (1)提出了采用窮舉建模策略篩選中藥寒熱特征標(biāo)記適宜統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型的策略與方法,構(gòu)建了篩選的4個(gè)關(guān)鍵步驟。此為本研究在理論方法的創(chuàng)新點(diǎn)之一。
　　 (2)通過(guò)模型的寒熱判別效果、寒熱特征標(biāo)記識(shí)別能力及模型