【摘要】：慢性腎臟疾病的發(fā)病率逐年增長(zhǎng),已成為醫(yī)學(xué)界的一大難題。中藥方劑對(duì)于解決疑難雜癥有很好的效果,但其作用機(jī)理尚不明確。網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)從分子角度研究藥物作用人體靶點(diǎn)的治病原理,而中藥具有多成分、多靶點(diǎn)的特色,使用網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)研究方劑能很好地解釋方劑的藥理機(jī)制,有助于輔助醫(yī)生進(jìn)行決策。本文以中藥成分作用機(jī)制為研究點(diǎn),研究中藥成分作用的靶點(diǎn)蛋白和疾病來(lái)分析方劑在分子水平的藥理機(jī)制,輔助醫(yī)生進(jìn)行決策。本文研究點(diǎn)主要包括作用關(guān)系預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)分析和藥理輔助決策平臺(tái)實(shí)現(xiàn)三個(gè)模塊,并使用C#進(jìn)行服務(wù)端開(kāi)發(fā),使用echarts等進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)和圖形的可視化。三個(gè)模塊的研究工作如下:1.作用關(guān)系預(yù)測(cè)模塊包括成分和靶點(diǎn)以及成分和疾病的作用關(guān)系預(yù)測(cè),統(tǒng)一視為成分和實(shí)體關(guān)系預(yù)測(cè)的分類(lèi)問(wèn)題。本文提出基于相似度的思想計(jì)算分類(lèi)特征,使用化學(xué)指紋作為分子的指紋特征,使用分子指紋以及分子和實(shí)體的關(guān)系矩陣計(jì)算實(shí)體的指紋特征,使用8種相似度計(jì)算方法計(jì)算分子和實(shí)體的相似度作為分類(lèi)模型特征,使用隨機(jī)森林算法構(gòu)建模型。最后使用standard、pubchem和maccs指紋分別對(duì)酶、離子通道、G蛋白偶聯(lián)受體和核受體四個(gè)數(shù)據(jù)集構(gòu)建關(guān)系預(yù)測(cè)模型,使用五折交叉驗(yàn)證來(lái)驗(yàn)證模型的性能,三種分類(lèi)模型的受試者工作特征曲線以下面積平均值分別達(dá)到99.51%、98.92%和97.66%。2.網(wǎng)絡(luò)分析模塊包括對(duì)成分-靶點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)、成分-疾病網(wǎng)絡(luò)的分析。為研究成分對(duì)于腎病的機(jī)理,構(gòu)建成分-腎靶點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)和成分-腎病網(wǎng)絡(luò);為研究成分在網(wǎng)絡(luò)上中的重要性對(duì)靶點(diǎn)和腎病的影響,使用PageRank算法對(duì)成分-腎靶點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)和成分-腎病網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,可識(shí)別相同度數(shù)的重要節(jié)點(diǎn)。3.藥理輔助決策模塊分別以靶點(diǎn)和疾病為出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行輔助決策。為幫助醫(yī)生驗(yàn)證方劑對(duì)于證候的合理性,分析方劑作用的靶點(diǎn)和證候相關(guān)的靶點(diǎn)之間的相關(guān)性來(lái)評(píng)價(jià)方劑對(duì)于證候的合理性;為幫助醫(yī)生分析方劑作用的疾病,研究方劑相關(guān)的成分-疾病網(wǎng)絡(luò)為醫(yī)生推薦方劑作用的疾病,輔助醫(yī)生判斷方劑對(duì)患者的有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：R277.5;TP311.52

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本文編號(hào)：2464584