基于数据挖掘、网络药理学及分子对接的糖尿病性心脏病用药规律及核心中药分析

目的：运用数据挖掘的方法探究中药复方治疗糖尿病性心脏病的用药特点及配伍规律，并运用网络药理学及分子对接探讨高频药物治疗的作用机制，为临床用药提供参考。方法：首先，依据纳入标准和排除标准收集中国知网、维普、万方数据库治疗糖尿病性心脏病的中药处方，将其结果按照统一标准进行规范化处理，运用SPSS Modeler 18.0等软件进行分析。其次，使用中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）等对高频药物获取化合物对应的靶点，与GeneCards、OMIM、pharmGKB、TTD数据库中检索糖尿病性心脏病相关靶点相互映射并取其交集，通过Cytoscape 3.2.1软件构建“成分-靶点-关键通路”可视化网络分析。通过R语言数据库进行京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析及基因本体论（GO）富集分析。最后，用SYBYL等软件进行分子对接。结果：共收集401篇文献，纳入198首处方，包含183味中药，使用频次最高依次为丹参（121次）、麦冬（92次）、五味子（77次）、黄芪（76次），关联规则得到支持的较高的组合22个。通过网络药理学方法发现丹参-麦冬-五味子-黄芪的99个活性成分，筛选出...