典型机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的实现与比较

目的:实现和比较5种常见的机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的应用。方法:通过主成分分析对数据的体检指标进行降维,然后应用决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯网络和随机森林算法,分别构建脂肪肝分类预测模型,对1956例体检数据进行脂肪肝的分类预测。结果:决策树分类模型在脂肪肝分类预测上的准确率最高,达到70.14%,其次是支持向量机和神经网络模型,处于68%左右的水平。结论:本文所研究的典型算法在脂肪肝分类的预测上具有较为可靠分类预测能力,但决策树模型在应用小样本数据上表现出了优势;同时,还发现臀围(HIP)和甘油三酯(TG)可能与脂肪肝分类关联密切。     

基于信息熵的乙肝后肝硬化证素提取及病机分析

目的:提取乙肝后肝硬化证候要素(证素)并分析其组成及分布规律,探讨肝硬化的病机特点。方法:收集294例病毒性乙型肝炎(乙肝)后肝硬化患者的四诊资料,采用基于信息熵的复杂系统划分方法(信息熵法)提取证候要素(证素),确定症状贡献度,并通过诊断阈值,分析乙肝后肝硬化证素组成及分布规律。结果:乙肝后肝硬化患者存在着脾虚、肾气虚、肝阴虚、痰湿、气滞、肝郁、湿热7个主要证素,并有1个至多个证素存在,其中脾虚、气滞、湿热出现频率较高。结论:信息熵法可以用于乙肝后肝硬化证候要素的提取。乙肝后肝硬化的病机复杂,其中脾虚、气滞、湿热可能是其主要的病机因素。     

基于粗糙集与支持向量机的中医辨证数据挖掘方法研究

目的:采用粗糙集与支持向量机结合的数据挖掘方法进行中医临床肝硬化的辨证研究。方法:根据所收集的293例中医肝硬化患者临床的相关信息,采用粗糙集方法建立证候决策信息表,并通过计算提取与肝硬化各证型有密切关联的重要症状、体征。然后,利用这些提取的症状组合作为支持向量机的出入进行分类学习,从支持向量机分类结果得到相应的证候。结果:采用不同的输入指标所得到的辨证平均正确率均高于70%,尤其采用粗糙集约简后辨证的准确率为84.4%左右。结论:基于粗糙集与支持向量机的中医辨证具有比较高的可靠性,对于中医临床辨证研究工作具有一定的参考价值。     

基于信息熵的中医证候与季节气候关联性评价方法

介绍并采用一种基于信息熵的不确定条件下的多属性评价方法,探讨中医证候与季节关联的复杂性问题,为中医干预慢性病毒性乙型肝炎(乙肝)及其临床诊断提供参考。方法:将871例乙肝患者的中医临床资料按发病季节进行分类,然后统计各个季节不同证候的发生次数,建立评价表,利用信息熵评价方法进行计算和分析。结果:经过实例计算,对中医乙肝肝肾阴虚证在不同季节气候发生的可能性进行排序,发现乙肝肝肾阴虚证在夏季发生的可能性最大,在春季3、4月发生的可能性最小。结论:不同季节对中医证候的演化具有一定影响,能为中医临床诊断和评价提供一定的借鉴。     

Discovery and Mechanism Analysis of Molecular Synergistic Combination of Anti-RA Chinese Medicine Pair Based on Modeling of Similar Pathway Disturbance

目的 类风湿关节炎（Rheumatoid Arthritis,RA）是一种发生在滑膜关节及其他器官系统的慢性进行性自身免疫性疾病,中医药治疗类风湿关节炎历史悠久,积累了丰富的临床应用经验,药对是中医临床遣药组方常用的配伍形式,如何从分子机制角度深入探索和发现药对中的不同成分之间的协同组合机制,目前还没有较为有效的定量研究方法。方法 通过GEO差异基因分析筛选RA关键基因,并整合已知RA疾病相关靶点信息,利用STRING构建RA疾病PPI网络;选取两种经典药对：独活-桑寄生、黄柏-苍术,使用TCMID、ETCM数据库收集并整理两种药对的主要化学成分,预测并识别出药对中所有成分作用的潜在RA靶点。同时,提出基于通络扰动相似性的建模方法,挖掘药对中具有协同治疗作用的中药小分子组合,并对所作用靶点集进行GO功能注释与KEGG通路富集分析。结果 通过GEO差异基因分析及TTD、DrugBank数据库收集与整理,共得到555个与RA相关的靶点基因;通过靶点预测与识别,获得独活-桑寄生药对53个成分及其作用的52个潜在RA靶点,黄柏-苍术药对得到32个成分及28个靶点;利用基于通路扰动相似性的计算方法,发现了独活-桑寄生中15对、黄柏-苍术中17对具有协同性的小分子组合。结论 本文提出的基于通路扰动相似性的计算方法,能够阐明有效中药成分在治疗RA中存在的通路协同组合特征,从一个全新角度揭示了中药药对配伍的内在机制和规律,为后续深入研究打下扎实的基础。     

基于均匀设计与灰色关联分析的中药碧血胶囊成分配伍组方研究

目的:优化中药碧血胶囊成分配伍方,探讨其对心肌细胞生存率和细胞凋亡的影响。方法:将中药碧血胶囊的4个成分按四因素六水平的均匀设计,对异丙肾上腺素诱导大鼠心肌细胞损伤模型进行了实验干预。采用MTT法检测细胞生存率,流式细胞仪和细胞荧光染色检测心肌细胞凋亡,并通过灰色关联分析其成分配伍方的主次关系。结果:均匀设计得出优化的成分配伍方100μmol/L人参皂苷Rb1+80μmol/L绞股蓝皂苷Ⅳ+15μmol/L荭草苷。灰色关联分析获得该方中各成分的效应关系为绞股蓝皂苷Ⅳ>荭草苷>人参皂苷Rb1。优化的成分配伍方提高细胞生存率作用明显优于单一成分组,其抑制心肌细胞凋亡的效应优于碧血胶囊药物血清(P<0.01)。结论:通过均匀设计与灰色关联分析以及实验验证获得了中药碧血胶囊的优化成分配伍方及其成分效应的主次关系。     

上海市高质量社区卫生服务中心建设SWOT分析

上海作为最早开展社区卫生服务改革和试点的城市之一, 自2004年在城乡地区全面完成社区卫生服务布局及第一轮标准化建设以来, 上海始终结合自身特点, 不断探索社区卫生服务功能、优化社区卫生服务供给, 经过二十余年的发展, 在缓解"看病难、看病贵"等问题方面取得了显著成效。2022年2月, 为进一步强化"全专结合""医防融合""医养结合", 提高社区居民实施全生命周期健康管理的能力水平, 上海市卫生健康委员会对建设高质量社区卫生服务中心试点单位的评价标准作出明确规定, 标志着上海市社区卫生服务中心正式迈向高质量发展阶段。该研究采用态势分析法(SWOT), 对上海市社区卫生服务的功能和优化社区卫生服务供给的工作进行分析, 提出上海市高质量社区卫生服务中心的发展策略与建议。     

基于系统药理学方法的苓桂术甘汤治疗NAFLD的关键成分挖掘及协同机制分析

目的：从系统药理学视角结合计算方法,深入解析中药复方苓桂术甘汤（LZD）中的主要有效活性成分对非酒精性脂肪性肝病（nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD）的分子作用机制及其协同性。方法：应用TCMSP数据库以及PubChem中检索出LZD的主要化学成分,使用ACD/Labs软件对LZD主要化学成分进行ADMET筛选;从GeneCards、OMIM、DisGeNET等数据库收集NAFLD相关的作用靶点,运用SEA、HitPick靶点预测系统依次检索各活性成分的潜在作用靶点,通过取两者交集获得LZD治疗NAFLD的潜在作用靶点集,同时,提出利用最小集合覆盖算法（SCP）优化出LZD治疗NAFLD的关键成分集;进一步利用STRING数据库获得LZD潜在作用靶点的PPI网络,通过基于网络距离的计算方法发现LZD关键成分之间的协同治疗作用;最后,利用DAVID平台进行GO功能注释和KEGG信号通路富集分析。结果：通过ADMET筛选、靶点预测与识别,筛选出LZD中主要活性成分116个及其作用的78个潜在NAFLD靶点;利用SCP算法优化出LZD中的22个关键成分;对基于STRING构建的PPI网络分析,发现2个核心子模块,同时利用网络扰动计算方法,发现LZD中22个关键成分中有14个成分之间存在协同治疗作用;KEGG通路富集分析,显示LZD主要通过25条相关信号通路,主要涉及：乙型肝炎（hepatitis B）、TNF、丙型肝炎（hepatitis C）、HIF-1等;最后,分子对接验证显示,LZD中的Quercetin、2-methoxyphenylacetone、cinnamic acid、methyl cinnamate、dimethyl phthalate、diethyl phthalate等有效成分与AKT1、CXCL8、JUN、MAPK8、TNF等5个重要靶点均具有较好的结合力。结论：本研究初步揭示了LZD的药效物质基础,探讨了LZD的药理作用机制,为LZD的临床应用以及实验研究提供了重要参考依据。     

基于网络药理学方法和分子对接探讨人参败毒散干预COVID-19的潜在机制

  目的：采用网络药理学方法筛选人参败毒散的有效成分及靶点,探讨其与新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的内在联系,为阐释人参败毒散干预COVID-19的有效性提供理论依据。  方法：利用中药系统药理学数据库(TCMSP)查找并筛选人参败毒散的有效成分及其对应靶点,并采用Cytoscape3.7.2对其进行网络构建与分析,在DAVID和STRING数据库中进行富集分析和PPI网络构建。将Degree值前3位的有效成分与血管紧张素转化酶2(ACE2)进行分子对接。  结果：通过检索与分析,共获得有效成分191个,对应靶点302个,与COVID-19有交集的靶点共75个,GO分析条目共439个,KEGG通路共122个。分子对接结果显示,槲皮素、木犀草素、山奈酚均能与ACE2高效结合。  结论：人参败毒散可能通过多成分、多靶点发挥抗COVID-19的作用,对ACE2具有潜在的抑制作用。     

邻域粗糙贝叶斯网络及其在医学数据挖掘中的应用

目的:提出基于领域粗糙集的贝叶斯网络医学数据挖掘模型,探讨肝炎肝硬化的临床分类。方法:根据所收集的355例肝硬化患者临床资料,采用领域粗糙集算法提取与肝炎肝硬化临床分类有关的生物检测指标。然后,运用树增强型贝叶斯分类器构建分类模型进行肝炎肝硬化的临床分类。结果:采用领域粗糙集贝叶斯网络分类模型进行肝炎肝硬化代偿性分类的正确率为90.91%,活动性分类正确率为94.09%,而使用BP神经网络的代偿性分类正确率为76.82%,活动性分类为85.45%。结论:领域粗糙集贝叶斯网络分类方法可以有效地进行肝炎肝硬化临床分类,并能够为临床医学诊断研究提供参考。