电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析

目的：探讨电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性。方法：收集134批白及及其近似饮片（白及45批、天麻30批、玉竹30批、黄花白及29批）作为待测样品,使用PEN3型电子鼻采集样品嗅觉感官数据作为自变量X,基于2020年版《中华人民共和国药典》和地方标准的鉴别结果,以及各饮片高效液相色谱法（HPLC）指纹图谱和原始采购信息,获得辨识模型的标杆数据Y,分别采用主成分分析-判别分析（PCA-DA）、偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）、最小二乘法-支持向量机（LS-SVM）及K-最近邻（KNN）4种化学计量学方法建立45批白及与89批非白及的二分类辨识模型和上述4种饮片的四分类辨识模型Y=F(X)。结果：经留一法交互验证,在二分类辨识中,上述4种模型分类正判率分别为97.01%、97.01%、98.51%和97.01%;在四分类辨识中,这4种模型分类正判率分别为97.76%、89.55%、98.51%和97.01%。二分类和四分类辨识模型的最高正判率均可达到98.51%,且均以LS-SVM算法为最优,最优核函数分别选择径向基核函数和线性核函数。最优模型判别结果良好,没有未分类样...     

近红外光谱技术应用于中药四类味觉分类辨识的可行性分析

目的 探讨近红外光谱（near infrared spectroscopy，NIRS）技术用于不同味觉中药分类辨识的可行性。方法 以分别具有苦、甜、酸、咸4种味道的35种饮片水煎液和12种常用食品类成分溶液为研究载体，获取其NIRS信息作为自变量（X），以《中国药典》2020年版一部饮片性状项下味觉描述结合口尝结果作为标杆信息（Y），比较5种光谱预处理方法，然后利用主成分分析-判别分析（principal component analysis-discriminant analysis，PCA-DA）、偏最小二乘-判别分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）、K-近邻算法（K-nearest neighbor algorithm，KNN）分别对中药苦、甜、酸、咸4类味觉进行模型辨识探讨，并基于留一法交互验证结果的混淆矩阵（confusion matrix，CM）和敏感性、特异性、精度等指标对模型的性能进行综合评价。结果 标准正态变量变换（standard normal variable transformation，SNV）是相对更有效的预处理方法，以预处理后的光谱数据建立的PCA-DA模型为最优辨识模型，其对苦与非苦、甜与非甜、酸与非酸、咸与非咸、四分类辨识的留一法交互验证正判率分别为89.4%、93.6%、87.2%、97.9%、87.2%。四分类辨识混淆矩阵也以PCA-DA模型性能较好，对苦、甜、酸、咸的分类正确率分别为87%、94%、73%、100%。PCA-DA模型的敏感性、特异性、精度分别平均为0.89、0.91、0.88，均极显著优于PLS-DA和KNN模型（P＜0.01）。结论 基于NIRS技术初步建立了中药苦、甜、酸、咸4类味觉的分类辨识模型，可为中药五味的定性辨识研究提供新的方法参考。     

基于智能视觉技术的白及饮片真伪快速辨识方法研究

目的 利用电子眼和色差仪分别对白及Bletillastriata及其伪品进行辨识,旨在建立白及真伪的快速辨识方法。方法 首先基于《中国药典》、地方标准和HPLC指纹图谱对多采集来源的134批白及及其伪品样品进行综合鉴别,以确定标杆辨识信息（Y）。然后基于电子眼和色差仪分别获取上述样品的智能视觉信息（X）。最后利用Matlab建立Y=F(X)模型,即分别建立白及真伪二分类（白及、非白及）和四分类（白及、天麻Gastrodiaelata、玉竹Polygonatumodoratum、黄花白及Bletilla ochracea）的主成分分析-判别分析（principal component analysis-discriminant analysis,PCA-DA）、偏最小二乘-判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）、最小二乘-支持向量机（least squares-support vector machine,LS-SVM）和K最近邻（K nearest neighbor,KNN）辨识模型并验证。结果 经留一法交互验证...     

基于电子舌的白及及其近似饮片的快速辨识研究＊

目的 探讨电子舌方法用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性。方法 收集45批白及饮片及其近似品天麻饮片30批、玉竹饮片30批、黄花白及饮片29批，分别进行药典与地方标准辨识（M₁法）、HPLC指纹图谱辨识（M₂法），并结合原始采购信息获取最终饮片种类的标杆信息（Y），再采集电子舌味觉感官数据（X）并利用化学计量学方法分别建立主成分分析-判别分析（PCA-DA）、偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）的45批白及饮片与剩余89批饮片的二分类辨识模型和45批白及饮片、30批天麻饮片、30批玉竹饮片、29批黄花白及饮片的四分类辨识模型（Y=F（X），M₃法）。结果 经留一法交互验证，基于PCA-DA、PLS-DA二分类辨识模型的正判率分别为98.51%、100.00%，基于PCA-DA、PLS-DA四分类辨识模型的正判率分别为100.00%（无未分类样本）、100.00%（有4个未分类样本），模型判别良好，结合正判率与模型未分类样本数两项指标，最终选择二分类辨识以PLS-DA为最终辨识模型、四分类辨识以PCA-DA为最终辨识模型，两种模型正判率均为最高，且均未出现未分类样本。结论 电子舌可快速准确辨识白及及其近似饮片，为未来研发智能化中药饮片快速辨识设备提供了思路。     

从五味合化角度探析张仲景组方原则

五味合化理论是由五味药性理论发展而来的一种配伍理论,即酸、苦、甘、辛、咸五种药性和滋味配伍化合出新的功用。试从五味合化角度探讨张仲景组方原则,具体从辛甘化阳、酸甘化阴、苦咸泻热、辛开苦降等几个方面探讨五味合化理论在《伤寒杂病论》中的体现。     

单味药性五味与归经关系分析

用统计学方法对中国药典中261种单味药性的五味与归经关系进行了分析。结果表明,除苦-辛,甘-咸,辛-咸间归经规律明显不同外,余均类似;相表里两经合并分析,对归经规律影响颇大。本文结果与传统认识大相径庭。     

《黄帝内经》五味理论浅析

五味理论最早源于《黄帝内经》,对临床遣药制方有着重要的指导意义。五味指酸、苦、甘、辛、咸五味(某些药物还具有淡涩二味,习惯上仍称为“五味”)。其中辛、甘、淡属阳,酸、苦、咸属阴。对于药物五味属性,梅氏认为最初形成只是药物本身的一种味觉感官刺激,随后逐步发展成为用     

论中药性味结合现代药学在临床实践中的意义

祖国医学中的四性又称四气,是指药物的寒、热、温、凉(平)四种不同的药性。五味是指酸、苦、甘、辛、咸五种不同的药味。《神农本草经》称:"药有酸、咸、甘、苦、辛五味,又有寒、热、温、凉四气与有毒无毒",自古以来,各种中草药书籍论述药物时首先标明其性味,这对鉴别认识药物及临床用药都有实际意义,而现代药学是根据其所含成分指导临床实践。     

处方前设计与新药质量关系初探

本文强调了设计与中药新药质量的密切关系。作者认为应以中药药性理论为指导,例如四气（寒、热、温、凉）五味（辛、甘、酸、苦、咸）、升降浮沉、归经和毒性,从临床方入手进行方药筛选,结合药物理化性质和药效结论,精简药味;其次应在粉碎、提取、分离等方面引用新技术,选择合理剂型,优化工艺。     

电子鼻技术应用于川贝母真伪及规格辨识的可行性分析

目的 基于电子鼻技术,建立一种快速而准确的川贝母真伪及规格辨识新方法,并探讨该技术用于中药饮片鉴定的可行性。方法 以川贝母为研究对象,收集80批待测样品,以电子鼻嗅觉感官数据为自变量X,以2020年版《中华人民共和国药典》所载方法结果为主,并参考传统经验辨识结果作为标杆辨识信息Y,利用判别分析（DA）,最小二乘支持向量机（LS-SVM）,主成分分析-判别分析（PCA-DA）,偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）4种化学计量学方法分别建立川贝母饮片真伪及商品规格辨识模型Y=F（X）;以辨识准确率、耗时为指标,对结果进行探讨。结果 经留一法交互验证,在真伪辨识中,上述4种模型正确率分别为93.75%,91.25%,95.00%和95.00%,以PCA-DA与PLS-DA辨识模型为最优;在规格辨识中,4种模型辨识正确率分别为86.67%,88.00%,89.33%和68.00%,以PCA-DA辨识模型为最优。电子鼻辨识真伪及规格模型的准确率均较高,耗时相对较短。结论 电子鼻技术可准确、快速地对川贝母进行鉴别,在时效性和正判率方面均具有显著优势。     

近红外光谱技术结合化学计量学应用于川贝母真伪与规格的快速辨识研究

目的 探究近红外光谱技术应用于川贝母Fritillariae Cirrhosae Bulbus快速辨识的可行性。方法 收集80个川贝母待测样品(含炉贝、松贝、青贝及川贝母伪品等),为获取上述样品的真伪和规格信息,首先进行传统人工鉴别(M₁法)与《中国药典》法鉴别(M₂法),并以M₁法和M₂法相结合的辨识结果作为标杆信息(Y);近红外光谱仪采集待测样品粉末的光谱信息(X),结合主成分分析-判别分析(principal component analysis-discriminant analysis,PCA-DA)、偏最小二乘-判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)、最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)3种化学计量学方法建立并优化真伪及商品规格辨识模型[Y=M(X)](M₃法)。结果 80个样品均参与真伪辨识,经留一法交互验证,结果发现...     

基于智能感官与多源信息融合技术的香附炮制程度快速辨识方法研究

目的 基于多源信息融合技术，整合传统的中药性状鉴别，建立香附Cyperi Rhizoma炮制程度快速辨识方法，为香附质量评价标准的制定和炮制过程质量控制的应用研究提供新思路、新方法。方法 选取6个产地的生香附饮片，采用醋炙法炮制，每隔3 min取样，得到72批香附炮制过程样品。然后基于色差仪、电子鼻和近红外光谱（near infrared spectrum,NIRS）技术获取上述样品的智能感官信息和NIRS数据，利用主成分分析-判别分析（principal component analysis-discriminant analysis,PCA-DA）、偏最小二乘-判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）、正交偏最小二乘-判别分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA）方法、Lasso回归分析、遗传算法（genetic algorithm,GA）-反向传播（back propagation,BP）、神经网络算法（GA-BP ne...     

基于电子舌的天然药物的四类味觉分类辨识研究

目的:为探究基于电子舌进行具有不同味道的天然药物区分的可行性及不同类型电子舌区分效果差异。方法:本实验采用TS-5000Z和α-ASTREE两种类型电子舌对分别具有酸、苦、甜、咸4种味道的共35种代表性天然药物及12种食品类成分进行检测,通过提取的电子舌传感器数据以及经典人群口尝评价(THTPM)结果,分别利用判别分析(DA)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、主成分分析-判别分析(PCA-DA)、偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)4种算法建立四味的定性判别模型。结果:其中基于TS-5000Z型电子舌数据的上述4种算法的四味辨识准确率(交互验证)分别为72.34%、72.34%、76.60%、61.70%;基于α-ASTREE型电子舌数据的4种算法的四味辨识准确率(交互验证)分别为91.49%、89.36%、93.62%、80.85%。结论:总体上α-ASTREE型电子舌在天然药物四味辨识方面表现良好,同时在四味辨识中PCA-DA模型算法为最优,可以用于天然药物的四味辨识。     

2型糖尿病患者中医主证舌诊客观参数分析

目的 分析2型糖尿病患者不同中医主证的舌象特征参数，为该病证临床诊断提供舌诊客观化指标。方法 使用Smart TCM-I型中医生命信息分析系统采集400例2型糖尿病患者的舌象信息，提取并分析该病各主证的舌色、苔色、舌形、苔质特征参数。结果 各证候组在舌根部舌色H、S、V值，舌尖部舌色H、S值，舌中部及整体舌色H值，舌根部苔色V值，舌中部、右部及整体苔色H值，舌形的裂纹参数，苔质的剥落参数上存在显著性差异（P < 0.05）。结论 2型糖尿病患者各主证的舌象特征参数具有差异性，将为进一步开展基于舌诊客观参数的糖尿病证候分类识别研究提供数据支持，也为糖尿病的中医诊断及疗效评价提供一定的客观依据。     

基于数据挖掘的血液病从虚劳论治的证治规律研究＊

目的 探讨中医药从虚劳论治血液病的证治规律，为临床治疗的运用与相关药物研发提供必要的参考依据。方法 通过检索CNKI、CBM、维普、万方等数据库，收集整理相关文献，建立中医治疗虚劳性血液病证治信息数据库。运用Excel 2013软件进行描述性分析，以R语言软件和Python软件开展关联规则和聚类分析。结果 血液病的主要症状为乏力、头晕、心悸、气短、腰膝酸软等等，舌象主要表现为舌淡、舌红、苔薄、苔白等等，脉象主要表现为脉细、脉数、脉沉、脉弱等等。从虚劳论治血液病最常使用的药物为补气药类、补血药类、滋阴药类和活血化瘀药类。用药以温平为主，药味以甘味（49.99%）、苦味（21.24%）和辛味（12.68%）最为常用。常用的补气药类有黄芪、白术、党参和茯苓等，常用的补血药类有当归、熟地黄、鸡血藤和白芍等，常用的滋阴药类有熟地黄、女贞子、阿胶和墨旱莲等，常用的活血化瘀药类有生地黄、丹参、牡丹皮和赤芍等。关联支持度最高为黄芪和人参，其次为女贞子和墨旱莲，符合气虚和阴虚的病机。聚为4类，以补虚药和活血药两类为主。结论 血液病从虚劳论治，症状舌脉符合气虚和阴虚病机，治疗以补气滋阴药物为主。     

实验性芤脉“脉变”数字化和量化的机制研究＊

目的 实现实验性芤脉“脉变”前后的中医四诊合参信息数字化和量化，创建人体无创的失血、伤津模型。方法 对符合纳入标准随机选取的31例受试者，在安静端坐状态下，测量血压并使用四诊合参辅助诊疗仪采集中医四诊信息，然后嘱受试者做Valsalva动作，同时采集四诊信息。通过分析比较受试者数字化和量化的中医四诊合参诊断信息，评价模拟失血、伤津模型。结果 与自然状态相比，31例受试者，做Valsalva动作时脉力、弦紧度、血压降低（P < 0.01），脉率、变异系数（coefficient of variation，CV）、脉搏波传导速度（pulse wave velocity，PWV）升高（P < 0.01），Valsalva动作后舌质颜色加深（P < 0.01）。结论 本研究利用四诊合参辅助诊疗仪将Valsalva动作前和Valsalva动作时的中医四诊合参信息数字化、量化，对比建立了人体无创中医失血、伤津模型。     

扶正散结方对非小细胞肺癌的抑瘤作用及对血清VEGF,TSGF的调控机制

目的:探讨扶正散结方对非小细胞肺癌的抑瘤及对血清血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF),肿瘤特异性生长因子(tumor specific growth factor,TSGF)的调控作用。方法:选取130例非小细胞肺癌患者,随机分为化疗组(A组,32例),综合组(扶正散结方+化疗组,B组,48例)和扶正散结方组(C组,50例),分析各组治疗后疗效、复发转移及转移灶情况、中医证候及生活质量改善情况及对血清VEGF,TSGF的调控作用。结果:B组控显率达79.2%,明显高于A,C两组(P0.05);治疗后A,B,C组的转移灶缩小者分别为46.8%,75.0%,44.0%;服用扶正散结方组新转移灶发生率明显低于未服用的单纯化疗组(P0.05);在中医证候方面,3组中以B组(79.1%)改善最为明显(P0.05);B组舌质、舌苔也较单纯化疗组改善明显(P0.05);3组患者治疗前血清VEGF,TSGF平均水平均高于正常值。与治疗前比较,治疗后C,B组血清VEGF水平明显下降(P0.05,P0.01);3组治疗后TSGF水平均有所下降(P0.05)。结论:扶正散结方能够减轻化疗副作用,改善临床症状,提高生存质量,同时能使血清VEGF,TSGF水平下降,减少肿瘤转移的发生。