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编号:12731428
结合生物信息学的中药组分结构研究思路(2)
http://www.100md.com 2015年11月15日 《中国中药杂志》2015年第22期
     神经网络属于数据挖掘中机器学习的重要内容,不论在单味中药还是复方的物质基础与药效关系研究中均有所发展。侯恩广等[15]根据大量实验数据,针对黄芩运用BP神经网络进行回归和分类,建立了两味中药谱效结合评价系统,并进行参数训练。测试结果显示了模型的可靠性,其误差均在理想的范围之内,是中药药效评价的有效尝试。陈超等[16]采用正交设计法以加味生化汤的6个组分进行对抗雌激素的子宫增重实验,以药物对抗雌激素的子宫增重作用指数作为目标,建立基于RBF人工神经网络的药效模型,发现模型的预测值与实测值相关性较好。神经网络可以同时处理定量和定性知识,具有自适应性、容错性、非线性等特点,运用神经网络建立相应的复杂非线性药效模型,可以有效地解决中药与药效的非线性相关关系问题。

    灰色关联分析是一种模式识别方法。根据灰关联矩阵,利用其优势分析原则,判断中药复杂成分与药效关系的紧密程度,可以得出各成分对药效影响的顺序,最终确定出各成分药效贡献度[17]。陈跃飞等[18]计算出该方各味药物对心肌收缩力的影响因子,利用灰色关联度来研究葶苈大枣桑白皮汤组方,并对复方中各药的药效贡献度进行分析。按照基本步骤与公式计算出苦葶苈、桑白皮、大枣对心肌收缩力的影响的两两灰关联度依次为r01=0.609,r02=0.573 ......
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