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[目的]基于数据挖掘分析中药治疗肥胖的组方用药规律,并通过网络药理学方法分析高频药物治疗肥胖的潜在作用机制.[方法]以中国知识资源总库(CNKI)、中国生物医学文献数据库(CBMdisc)、中文科技期刊数据库(VIP)、万方数据资源系统为资料来源.使用Excel 2016,统计学软件R3.5.2,对数据进行频数分析、关联规则分析、聚类分析及主成分分析,使用BATMAN-TCM系统对高频药物所含化合物进行检索,获取这些化合物对应靶点,与Genecard数据库中检索obesity相关靶点相映射并取交集,通过STRING 11.0构建PPI网络,对其进行网络拓扑分析,筛选出高频药物治疗肥胖病的核心靶点,通过DAVID 6.8数据库进行KEGG通路分析获取高频药物治疗肥胖病的重要通路.[结果]筛选出符合排除与纳入标准的文献共143篇,其中收录中药组方148首、药物172味.通过分析处方中药物的使用频次、并进行关联规则分析、聚类分析以及主成分分析,得出药物使用频率≥10%的药物共21种,药物关联规则按支持度、置信度、提升度排序各6个药物组合,以及2个聚类药物群和主成分分析中4个主要维度的代表用药.通过网络药理学方法发现茯苓治疗肥胖病的核心靶点10个以及和肥胖病关系密切的通路20条.[结论]中药治疗肥胖主要从“气虚”“痰湿”“血瘀”3个方面进行调治.以健脾

作者:吕任尧;郑曙琴

来源:天津中医药大学学报 2020 年 39卷 1期

知识库介绍

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作者:
吕任尧;郑曙琴
来源:
天津中医药大学学报 2020 年 39卷 1期
标签:
肥胖 数据挖掘 网络药理学 用药规律 中药治疗
[目的]基于数据挖掘分析中药治疗肥胖的组方用药规律,并通过网络药理学方法分析高频药物治疗肥胖的潜在作用机制.[方法]以中国知识资源总库(CNKI)、中国生物医学文献数据库(CBMdisc)、中文科技期刊数据库(VIP)、万方数据资源系统为资料来源.使用Excel 2016,统计学软件R3.5.2,对数据进行频数分析、关联规则分析、聚类分析及主成分分析,使用BATMAN-TCM系统对高频药物所含化合物进行检索,获取这些化合物对应靶点,与Genecard数据库中检索obesity相关靶点相映射并取交集,通过STRING 11.0构建PPI网络,对其进行网络拓扑分析,筛选出高频药物治疗肥胖病的核心靶点,通过DAVID 6.8数据库进行KEGG通路分析获取高频药物治疗肥胖病的重要通路.[结果]筛选出符合排除与纳入标准的文献共143篇,其中收录中药组方148首、药物172味.通过分析处方中药物的使用频次、并进行关联规则分析、聚类分析以及主成分分析,得出药物使用频率≥10%的药物共21种,药物关联规则按支持度、置信度、提升度排序各6个药物组合,以及2个聚类药物群和主成分分析中4个主要维度的代表用药.通过网络药理学方法发现茯苓治疗肥胖病的核心靶点10个以及和肥胖病关系密切的通路20条.[结论]中药治疗肥胖主要从“气虚”“痰湿”“血瘀”3个方面进行调治.以健脾