中药信息学论文

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1、浅谈中药信息学及涉及软件的应用20100221012张宁昕中药学专业10分析中药信息学是以计算机为主要工具,首先对蕴藏着大量中药学、化学、药理学和生物医学信息的文献资料进行分析、归类和整编。这包括将中药的原植物、化学成分、药理作用和传统屮医药经验理论屮的药材性味、方剂配伍、适应症和药效等信息进行数字化处理,再整合大量随机的牛物实验和色谱、光谱数据,然后根据研究课题的需要采用适当的数据挖掘方法分析这些数据,从而迅速提取隐含的有价值信息并挖掘出有逻辑性和规律性的知识。这是新的历史条件下中药信息学(TCMinformatics)的主要研

2、究内容,也是现代中医药研究的重要组成部分。一.中药信息学及其主要应用屮药是一个高度复杂的化学物质休系,其复杂性不仅表现在组成方剂的化学成分的复杂性,也体现在方剂与人体和互关系的复杂性。中药通过多途径、多靶点、整体调节的机制发挥药效作用,因此具有系统性特点。长期以来,屮药药效物质基础和作用机制研究未能获得根木性突破的重要原因之一是缺乏对中药高度复杂性及系统性进行研究的手段,故如何揭示并系统阐明屮药化学物质组成与药效间的复朵关系,是当今小药信息学所而对的严峻挑战。1・应用于数据库早期建立的中药数据库大多属于功能相对简单的信息查询系统,

3、即通过对疾病、药理作用、中药方剂等数据的互相关联对中药信息进行管理。当用户输入关键字后系统显示岀相关的中药复方、功能主治、组成成分等信息,同时能按相关度和功效权重进行量化排序。这样的系统设计实现了小医药信息的存储与共享。实际上,近几年小药信息学研究已经从知识共享阶段来到了知识发现阶段。而这个捉升过程又是由数据挖掘技术的应用来实现的。在国家重点基础研究发展计划(973)和国家高技术研究发展计划(863)项目资金的支持下,新建的药学数据库在虚拟筛选和数据分析结果的可视化处理方面有了的发展。新的中药学数据库与这些先进的技术平台相结合的数

4、据发掘研究,不仅实现了传统中药学的现代化发展,也使中药继续成为国际天然药学研究与新药开发的热点。2.中药生物活性的虚拟筛选随机森林模型(randomforest)是决策树(decisiontrees)的集成,当作为预测模型使用吋它是一种计算条件概率的描述方法。对于处理和组织大量文献数据具有较强的文木分类性能。自组织映射(self-organizingmap)是一•种类似大脑思维的人工神经网络模型,它通过"无监督学习”将高维度的数据进行处理后再以低维(通常是二维)视图表达分析结果,而且映射图上保留原输入样本空间的拓扑性质。丁是,在它

5、输出的语义映射图上性质相似的样本是彼此靠近的,反Z则位置和对较远。它的突出优点在于适合任何类型的数据,并能够算出数据样木Z间的配对间距,特别是那些非矢量数据。例如,符号序列和有机化学分子结构片段序列等。利用以上算法的特性,ThomasEhrman等人在英国的King'SCollegeLondon新建了一个收录24()味常用小药的小药信息数据库,并针对这些药材小已知的8411个化合物通过随机森林模型构建屮药学特征档案。所构建的28个随机森林模型各自包含500棵决策树,它们描述了这些化合物在“清热”、“补气”、“止血”等28个功能与主

6、治分类中的附属关系。再使用口组织映射模型将化合物根据屮药学特征档案划归入生物碱、多酚、单帖、二帖等10大植物化学分类屮,同吋采用Ward聚类法生成自组织映射彩色图谱。由此清晰地将10大类天然成分在中药功能与主治分类屮的分布直观地表现出来。例如:帑体类生物碱主要在催吐和治痰热的分区小显示阳性信号,原小榮碱(protoberberine)类物碱在治湿热分区屮显示岀强相关性,在该分类项屮的中药•通常用來治疗黄疸、痢疾和皮肤病。由PeterHylands教授领导的位于伦敦的CMMR天然药物研究中心还利用此中药数据库进行了基于小分子结构相似

7、性的虚拟筛选(VirtualScreening)o采用随机森林模型对具冇相同生物活性的小分子进行分析,其屮针对HIV-1病毒的剪接酶、蛋白酶和反转录酶3个靶标蛋白的虚拟筛选结果预测多味中药具有对HIV—1病毒的多靶点抑制活性。例如,富含单宁酸类成分的山茱萸、石榴、丁香、地榆以及富含黄酮类化合物的银杏、黄苓、桑叶等。二.Matlab的应用基本功能MATLAB是“MatrixLaboratory"的缩写,意为“矩阵实验室”,是当今美国很流行的科学计算软件.信息技术、计算机技术发展到今天,科学计算在各个领域得到了广泛的应用.在许多诸如控

8、制论、时间序列分析、系统仿真、图像信号处理等方面产生了大量的矩阵及其和应的计算问题.自己去编写大量的繁复的计算程序,不仅会消耗大量的时间和精力,减缓工作进程,而11往往质量不高.美国Mathwork软件公司推出的MATLAB软件就是为了给人们提供一

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