球面对称设计结合遗传神经网络优选黄芪-红花药对水提工艺

目的采用球面对称设计及遗传神经网络优选黄芪-红花药对的水提工艺。方法将黄芪-红花药对水提液中8种有效成分(羟基红花黄色素A、紫丁香苷、毛蕊异黄酮苷、脱水红花黄色素B、山柰酚-3-O-芸香糖苷、芒柄花苷、毛蕊异黄酮、黄芪甲苷)的含量进行赋权,以计算得到的综合得分作为水提工艺的评价指标。在单因素实验基础上,选择液料比、提取时间、提取温度3个因素,依据球面对称设计进行实验,并结合遗传神经网络模型进一步优选黄芪-红花药对水提工艺参数。结果球面对称设计得到的最佳提取条件为液料比20∶1、提取时间30 min、提取温度87℃、提取次数2次,其综合评分为4.877;以遗传神经网络得到的最佳提取条件为液料比22.7∶1、提取时间30 min、提取温度87℃、提取次数2次,经验证该条件下的综合得分为5.004。实验结果显示,遗传神经网络能够提高水提工艺条件的综合评分。结论球面对称设计和遗传神经网络能够优化黄芪-红花药对水提工艺参数,可为中药及其制剂中多种有效成分提取的工艺优选提供参考。     

基于复杂网络的冠心病方剂配伍规律的研究＊

目的 以冠心病为例,从大量方剂数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。方法 基于中国药典的冠心病方剂数据、以及中国方剂数据库数据,应用复杂网络理论和方法来构建中药复方的复杂网络,并运用CNM-Centrality算法对网络进行聚类,挖掘数据规律来分析冠心病方剂配伍知识。结果 冠心病的中药网络被划分为7个聚类结果时,可以清晰地表现节点的关系特征,其中丹参、川芎、黄芪等节点中心性较高,这表明丹参、川芎、黄芪是治疗冠心病的核心中药。从中医的辨证角度分析全瓜蒌、炒枳壳为核心节点的网络聚类和丹参、川芎、黄芪三种核心中药的网络聚类,经推断都对应气虚血瘀证,辨证的过程进一步验证了基于复杂网络的冠心病方剂配伍研究的可靠性和完整性。结论 复杂网络可以有效地挖掘方剂数据中的配伍规律,给中医药理论提供科学实证,为中医药系统的复杂特征加以佐证,也为方剂与中药、方剂与病证、方剂与疗法之间并存互动的复杂关系辅以科学解释。