基于2015年版《中国药典》（一部）挖掘和分析治疗感冒的中成药的组方规律 点击下载
| 论文标题： | 基于2015年版《中国药典》（一部）挖掘和分析治疗感冒的中成药的组方规律 |
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| 中文摘要： | 目的：挖掘和分析治疗感冒的中成药的组方规律，为临床辨证用药及治疗感冒的新药研发提供参考。方法：收集2015年版《中国药典》（一部）中治疗感冒的中成药名称、剂型、处方、功能与主治，并录入中医传承辅助平台V 2.5中，统计药材用药频次；运用Apriori算法及关联规则对处方中核心药物组合进行统计分析（设置支持度为10％，置信度为0.65）；根据无监督的熵层次聚类法提取新方组合。结果：共收集到治疗感冒的130种（包括同处方不同剂型中成药196个）中成药，包括颗粒剂（47个）、丸剂（32个）、片剂（31个）、合剂（31个）等剂型，包含264味药材；治疗感冒证型有风热证、风寒证、暑湿证、气虚证；用药频次排前3的药材为甘草（45.38％）、黄芩（32.31％）、桔梗（31.54％）；常用核心药材组合28个，其中频次排前3的为甘草-桔梗、薄荷-桔梗、黄芩-连翘；挖掘出的新方组合为荆芥-桔梗-薄荷-陈皮-紫苏叶-枳壳-茯苓、连翘-黄芩-金银花-牛蒡子-淡豆豉等4首。结论：本研究通过运用中医传承辅助平台V 2.5分析治疗感冒中成药的组方规律，可为临床辩证用药及研发治疗感冒新药提供参考。 |
| 英文摘要： | OBJECTIVE： To mine and analyze the formulation rules of Chinese patent medicine for cold， and to provide reference for clinical dialectical medication and R&D of new medicine for cold. METHODS： The name， dosage form， formulation， function of curing of Chinese patent medicines for cold were collected from 2015 edition of Chinese Pharmacopeia （part Ⅰ） and then input into TCM Inheritance Assistant Platform V 2.5； use frequency of TCM were counted. Apriori algorithm and association rules were used to analyze the core medicinal material combination （10％ support and 0.65 confidence）. New formulation combinations were extracted by unsupervised entropy hierarchical clustering method. RESULTS： A total of 130 kinds of Chinese patent medicine （196 Chinese patent medicine with the same prescription and different dosage forms） for treating cold were collected， including granules （47）， pills （32）， tablets （31）， mixtures （31）， etc. 264 medicinal materials were involved. The cold syndromes contained wind-heat syndrome， wind-cold syndrome， summer-dampness syndrome and Qi deficiency syndrome. Top 3 medicinal materials in the list of use frequency were Glycyrrhiza uralensis （45.38％）， Scutellaria baicalensis （32.31％） and Platycodon grandiflorus （31.54％）. There were 28 core medicinal material combinations， among which the top 3 were G. uralensis-P. grandiflorus， Mentha haplocalyx-P. grandiflorus and S. baicalensis-Forsythia suspensa. New combinations were excavated， including Nepeta cataria-P. grandiflorus-M. haplocalyx-Citrus reticulate-Folium Perillae-Citrus aurantium- Poria cocos， F. suspense-S. baicalensis-Lonicera japonica- Arctium lappa-Fermented soybean. CONCLUSIONS： This study analyzed the formulation rules of Chinese patent medicine for treating cold by using the TCM inheritance assistant platform V2.5， which can provide reference for clinical dialectical medication and R&D of new medicines for cold. |
| 期刊： | 2019年第30卷第13期 |
| 作者： | 洪海都，刘城鑫，洪榆，黄慧婷，李冬婷，潘悦，陈思，陈创荣，刘小虹 |
| 英文作者： | HONG Haidu，LIU Chengxin，HONG Yu，HUANG Huiting，LI Dongting，PAN Yue，CHEN Si，CHEN Chuangrong，LIU Xiaohong |
| 关键字： | 数据挖掘；感冒；中成药；组方规律；关联规则 |
| KEYWORDS： | Data mining； Cold； Chinese patent medi- cine； Formulation rules； Correlation rules |
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