网络方剂学特征的研究进展

网络方剂学具有将网络科学与中医方剂学特点相结合,借助现代科技,整合中医整体思辨的宏观思维与现代医学生物细胞分子的微观视角,通过知识关联网络构建及分析法,建立一个系统方剂知识库及病症结合网络,重点研究方剂功效物质组整合调节机制、配伍规律的阐明、源自方剂的中药新药创制及类方网络方剂学构建等特征。物质基础研究能揭示方剂作用机制,是中药复方质量控制及安全性的保障;配伍规律是方剂的核心;方剂在治疗复杂疾病方面具备整合调节的优势,是研制多靶点新药的重要源泉;类方的研究有利于对方剂复杂体系的系统认知及对方剂配伍规律等核心问题的理解。以上4方面是方剂现代化研究的重点和难点,也是网络方剂学研究的重要内容及方向。网络方剂学的发展则有助于诠释中药复方的科学内涵,提高临床用药疗效,拓展新药的研发思路。该文对网络方剂学的特征进行总结,对基础研究、配伍理论、新药创制、类方研究4个方面的研究方法及进展进行概述,以期有助于阐明方剂的组方原理、配伍规律及其临床使用方式,促进方剂的现代化研究。     

基于网络方剂学的小青龙汤类方功效物质组研究

类方集历代名医应用之精华,是中医原创思维的重要载体。该文以小青龙汤、麻黄杏仁石膏甘草汤、麻黄附子汤、厚朴麻黄汤和大青龙汤等5个小青龙汤类方为例,采用网络方剂学研究策略,在系统的化学组成辨识基础上,通过知识关联网络构建及分析,探讨其化学组成与主治异同之间的关联,初步揭示了小青龙汤类方在宣肺平喘、助阳解表方面的功效物质组。这一研究实例表明,网络方剂学可为诠释仲景方组方的科学内涵提供新的研究视角。     

《方剂学》教学中常常忽视的剂量问题

《方剂学》是阐明和研究方剂配伍及临床运用的学科,是中医的一门基础学科,因此做好《方剂学》的教学尤为重要,但是在《方剂学》教学中常常忽视某些方面的讲解,比如剂量问题,具体表现在以下几个方面。1方剂中的各药物剂量比在《方剂学》讲解过程中常常忽视一首方剂中各药物     

运用Personalbrain技术构建方剂学思维网络

方剂学是中医理论与中医临床的桥梁,利用Personalbrain软件制作方剂学辅助学习工具,激发正在学习方剂课、已经结束方剂课学习、开始临床实习的三类学生在方剂学习、复习中的综合能力.本思维网络挖掘了方剂学和其他课程知识点之间的隐性联系,搭建起立体、交叉式的思维结构,同时探索搭建以方剂学为中心的网络学习平台的可能性.     

实验方剂学研究思路探讨

作者探讨实验方剂学的建设思路。从确定实验方剂学的学科地位入手,探讨了实验方剂学的研究目的、研究内容、研究方法及学科特点。实验方剂学以"继承,探索,创新,发扬"为特色,有其自身特点,应予以发扬。     

基于网络生物学方法的中药药理作用机制研究思考与探索

中药复方多成分、多靶点协同作用的药理作用机制研究是中药现代化和国际化的"瓶颈"之一。近年出现的网络生物学研究方法为中药复方药理作用机制系统研究提供重要而有效的新思路、新模式。本文介绍了网络生物学研究的数学基础、论述了网络生物学在中药药理作用机制研究中的可行性,并提出了网络生物学在中药药理作用机制方面的研究思路。网络生物学可望为中药药理作用机制研究奠定理论基础,指导中药复方药物的开发,更好地继承和发扬祖国中医药学理论。     

有毒乌头类中药的毒效网络整合分析:思路与方法

中药的有效性和安全性不仅是中医药传承和发展的坚实基础,也是中医药服务于世界人民健康事业的根本前提。因此多学科交叉融合、整合分析中药毒效的物质基础、作用原理、毒效关系,揭示"有故无殒、中病即止"的科学内涵,是中药进入国际医药市场亟待解决的关键问题。利用复杂生物网络研究中药系统药理学和系统毒理学,构建可靠的中药药效物质作用靶标相关的分子效应和毒理学性质网络,反映特定疾病状态的相关生物实体的分子网络及毒性机制,整合效应物质作用靶标网络与疾病生物网络,通过网络拓扑学和动力学等方法分析"药物-靶点-疾病"网络和"药物-靶点-活性/毒性"网络中有效物质与疾病、成分与毒性的相互作用关系,检识出复杂网络模型中的靶点组合、通路组合、子网组合、药物组合等,大大提高了中药复杂药效物质的研究效率。作者主要基于其研究团队近年来开展的乌头类中药研究工作,重点介绍开展有毒中药的毒效网络整合分析研究的思路和方法。     

中药网络药理学研究流程及代表性数据库工具

网络药理学突破了"一药一靶"的限制,在系统生物学层面上探索药物对人体的作用机制,尤其在以中药为代表的复杂体系的药理研究中有着不可替代的优势。近年来,网络药理学研究在中药新活性化合物、中药药理学、中药毒理学、中药配伍规律等研究领域中均得到了广泛应用,深化了中药的研究层次。对网络药理学的基本流程及研究流程中各环节常用的数据库进行梳理,包括中药化合物信息数据库、化合物靶点和疾病靶点预测数据库、基因富集分析数据库等,以期为网络药理学在中药研究中的应用提供参考。     

论建立网络毒理学及中药网络毒理学研究思路

提出网络毒理学研究理念,并对开展中药网络毒理学研究提出了思路和技术途径,最后展望了中药网络毒理学发展前景.     

论建立基于网络生物学的现代中药创制方法学

简要介绍网络生物学及网络药理学的概念与研究方法,进而提出建立基于网络生物学的现代中药创制方法学,并构思了网络中药药理学,最后对其在中医药现代化研究中的应用前景作了展望.     

基于中医主治关联的中药饮片网络药理学研究

目的:以网络药理学:方法理念构建中药饮片网络,研究和诠释饮片的主治、功能与归经等属性间相互关系.方法:根据《中国药典》2010年版一部所载646种中药饮片的相关信息,采用文本挖掘法将饮片主治信息梳理归类;以主治来关联各味饮片.建立饮片网络模型;再对网络进行分析和诠释.结果:针对药典所载饮片,梳理归纳出 3 016对饮片-主治关联,据此建立饮片网络,表达了646味饮片的主治与功能间复杂网状关系;通过网络分析获知了药典未明确记载的某些饮片功能信息,且能反映饮片的归经属性.结论:本文方法可用于研究和诠释饮片主治、功能与口经等属性间相互关系.     

基于万方数据知识服务平台的中医药网络药理学论文特征分析

经过10余年的发展,网络药理学方法已经完善,应用于中医药研究中的相关文章逐年增多。通过检索2010—2019年万方数据知识服务平台中中医药网络药理学论文,对研究内容、发表时间、来源期刊、常用数据库、验证情况等方面进行分析,总结国内已发表的中医药网络药理学论文的特征,提取出研究热点动态变化的特点,为研究者提供选题策划参考,也为提高此类论文的整体研究水平提供有益借鉴。     

网络证候学——中医证候学研究的新模式

证候是中医辨证论治的重要环节,是当前中医药现代化研究的重点和难点,虽然应用现代科学技术开展了证候生物学基础研究,但仍然面临一些困难和局限。笔者因而提出"网络证候学"的理论概念和技术路线,将网络药理学的理论模型和分析技术引入到中医证候研究之中,为中医证候学研究构建全新的研究策略和模式。文章从中医证候学的研究现状及需求分析,网络证候学提出的背景及研究模式,网络证候学在中医痰瘀互结证研究中的应用等方面进行分析和论述。     

人工神经网络在中医脉象识别分类研究中的应用概况

本文就近10余年应用人工神经网络开展中医脉象识别分类的研究进行了综述，其中包括应用人工神经网络进行脉象识别分类，基于人工神经网络的中医脉象分类模型建立和基于不同神经网络算法识别中医脉象的比较研究。文章提出进一步研究应结合中医脉象的特点选取有效的特征值值及设计不同的分类器，应以实现临床常见脉象类别的准确识别为最终目标，根据分类识别的结果开展脉象形成机制研究，并将研究结果推广应用到临床。     

人工神经网络在中医脉象识别分类研究中的应用概况

本文就近10余年应用人工神经网络开展中医脉象识别分类的研究进行了综述，其中包括应用人工神经网络进行脉象识别分类，基于人工神经网络的中医脉象分类模型建立和基于不同神经网络算法识别中医脉象的比较研究。文章提出进一步研究应结合中医脉象的特点选取有效的特征值值及设计不同的分类器，应以实现临床常见脉象类别的准确识别为最终目标，根据分类识别的结果开展脉象形成机制研究，并将研究结果推广应用到临床。     

人工神经网络在中医药现代化研究中的应用

文章综述了人工神经网络在中医药现代化研究中的应用,包括其在中医证候研究、中药功效研究及复方研究、中医舌诊研究和中医脉象研究四个方面的应用。     

基于贝叶斯网络的广泛性焦虑症中医证候学规律研究

目的运用贝叶斯网络技术研究广泛性焦虑症的中医证候学规律。方法于2009年8月1日—2010年7月31日,对北京地区10家分中心705例广泛性焦虑症患者进行为期1年的中医证候学观察,通过专家组指导,运用贝叶斯网络技术建立中医证候模型,分析广泛性焦虑症的中医证候学规律。结果运用贝叶斯网络技术提取了9个证候类型,分别为肝郁化火、气郁血瘀、痰热扰心、心胆气虚、肝郁脾虚、心肾不交、心脾两虚、肾精亏虚、肾虚肝旺。结论贝叶斯网络在中医证候建模、挖掘证候规律等方面具有一定的应用前景,适用于中医证候规律的研究。     

基于Adaptive-Lasso Logistics模型的方剂学学习动机影响因素分析

目的讨论Adaptive lasso-logistic回归模型在方剂学学习动机的影响因素中的应用。方法基于成都市某大学在校2017级学生进行分层抽样,综合运用方差分析及lasso-logistic回归模型,利用R软件分析学生在方剂学学习过程中关于学习动机的影响因素。结果模型共纳入662名学生,通过交叉验证法,可知Adaptive lasso-logistic回归模型中纳入的变量为:外驱动机、学习信念、考试焦虑、性别、专业、科别。从时间成本和模型简洁度来看,Adaptive-lasso logistic模型优于全变量logistic模型和ridge logistic模型。结论Adaptive-Lasso Logistics回归模型在压缩模型、变量筛选以及预测准确率上更有效,有助于了解学生的学习动机,为教学工作者后续教学安排提供一定的参考意见。