【摘要】：目的:基于傳統(tǒng)中藥理論——藥性(四性、五味、歸經(jīng))和功效預(yù)測中藥腎毒性,建立其預(yù)測模型并對模型進(jìn)行評估。方法:文獻(xiàn)檢索具有腎毒性證據(jù)的中藥(Chinese Herbal Medicines,CHMs),以《中華本草·精選本》(Chinese Materia Medica·Featured)中去除上述腎毒性中藥的普通中藥作為非腎毒性中藥納入數(shù)據(jù)。第一部分?jǐn)?shù)據(jù)來源,以《中華本草》為標(biāo)準(zhǔn)確定的每味中藥(包括腎毒性中藥和非腎毒性中藥)的藥性(包括四性、五味和歸經(jīng))歸屬,同時(shí)排除無四性或五味或歸經(jīng)記錄的中藥。第二部分?jǐn)?shù)據(jù)來自以《中華本草》為標(biāo)準(zhǔn)確定的每味中藥的功效分類,并排除其中無功效記載的中藥。收集整理上述兩部分?jǐn)?shù)據(jù)集,分別進(jìn)行腎毒性和非腎毒性中藥與其藥性(四性、五味、歸經(jīng))和功效因素的相關(guān)性檢驗(yàn),篩選出相關(guān)性變量因素用于構(gòu)建Logistic回歸模型(Logistic Regression Model,LRM)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Neural Networks Model,NNM)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型(Bayesian Networks Model,BNM),預(yù)測影響中藥腎毒性的重要因素;同時(shí),繪制三種模型的“受試者工作特征曲線”(Receiver Operator Characteristic curve,ROC曲線),并計(jì)算曲線下面積(AUC),用于評估和比較模型的預(yù)測能力。結(jié)果:第一部分:腎毒性和非腎毒性中藥與其四性、五味具有相關(guān)性(P0.05)。LRM預(yù)測結(jié)果按重要性排名為甘味、辛味、平性、熱性、苦味,且認(rèn)為辛味、苦味和熱性是腎毒性的危險(xiǎn)因素(OR1),甘味和平性則是腎毒性的保護(hù)因素(OR1)。NNM結(jié)果顯示熱性、辛味、溫性和苦味是影響中藥腎毒性的重要因素,且NNM將熱性排在重要性第一位;BNM則另認(rèn)為甘味和平性是最重要的影響因素。三種模型ROC曲線的AUC結(jié)果分別為0.703(LRM),0.739(NNM),0.661(BNM)。第二部分:腎毒性和非腎毒性中藥與功效分類具有相關(guān)性(P0.05),相關(guān)系數(shù)為0.338。進(jìn)行單因素Logistic回歸分析,篩選出具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性的變量因素用以構(gòu)建模型,結(jié)果顯示LRM、NNM和BNM三種模型均將殺蟲、涼血止血和養(yǎng)心安神功效認(rèn)為是影響中藥腎毒性的重要因素,且其中殺蟲可能是其危險(xiǎn)因素(OR1),而涼血止血和養(yǎng)心安神可能是其保護(hù)因素(OR1)。三種模型的AUC結(jié)果表明NNM(0.788)的預(yù)測能力優(yōu)于LRM(0.724)和BNM(0.742)。結(jié)論:1.傳統(tǒng)中藥理論與現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法相結(jié)合,分別預(yù)測了藥性(四性、五味)和功效中影響中藥腎毒性的重要因素。2.建立中藥腎毒性的預(yù)測模型,其中NNM預(yù)測能力較LRM和BNM更優(yōu),具有更好的預(yù)測性,但LRM對預(yù)測影響因素的解釋能力較優(yōu)。3.現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計(jì)及建模方法對于中藥腎毒性的預(yù)測研究以及中藥的毒理學(xué)研究具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
【圖文】：

注：χ2＝23.122，P＝0.000。圖 1 腎毒性和非腎毒性中藥的四性歸屬頻數(shù)分布 The frequency distribution of CHMs with or without nephrotoxicity in four prop

注：χ2＝40.465，P＝0.000。圖 2 腎毒性和非腎毒性中藥的五味歸屬頻數(shù)分布ure 2 The frequency distribution of CHMs with or without nephrotoxicity in five flav
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R285.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2690055