天麻为组方关键的天珠散增药建构及新方设计

来源 :山西中医药大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:asicsyao
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目的:运用数据挖掘方法,对含天麻复方进行药对挖掘,基于专家咨询法明确临床药对,探究防治脑卒中(中风)的含天麻药对,结合网络药理学揭示“中药-靶点-通路”之间的关联性,为复方配伍机制研究以及新方设计提供可行方法。方法:1.借助R语言arules包对含天麻方剂进行关联规则分析,按支持度、置信度由大到小排序,筛选出高频对药;2.通过德尔菲专家咨询法,对高频对药进行主观评价并补充临床常用药对,再通过主客观权重分析法得到含天麻核心药对;3.对含天麻药对进行网络药理学分析,包括各中药进行小分子活性成分筛选、候选靶点预测、候选靶点生物功能分析、疾病靶点互作分析、候选靶点与疾病靶点交互、“中药-靶点-通路”图绘制。4.筛选化学成分ADME活性较好的中药对天珠散进行增药设计,通过网络药理学分析天珠散新方的分子作用机制。结果:1.基于关联规则分析、文本调查获得27组含天麻高频对药,即天麻-防风、天麻-全蝎、天麻-麝香、天麻-白附子、天麻-僵蚕、天麻-羌活、天麻-朱砂、天麻-天南星、天麻-人参、天麻-附子、天麻-麻黄、天麻-肉桂、天麻-独活、天麻-半夏、天麻-牛黄、天麻-牛膝、天麻-细辛、天麻-木香、天麻-雄黄等。2.采用德尔菲法专家咨询法补充了12组临床可能常用的含天麻药对,即天麻-石菖蒲、天麻-葛根、天麻-决明子、天麻-蔓荆子、天麻-石决明、天麻-菊花、天麻-刺五加、天麻-三七、天麻-砂仁、天麻-陈皮、天麻-苏木、天麻-生牡蛎;3.利用主客观权重分析获得权重值较高的含天麻药对,包括天麻-全蝎、天麻-僵蚕、天麻-菊花、天麻-川芎、天麻-葛根、天麻-石决明、天麻-石菖蒲、天麻-钩藤、天麻-蔓荆子、天麻-牛膝等;4.对天麻-延龄草、天麻-菊花、天麻-川芎、天麻-葛根、天麻-石菖蒲、天麻-钩藤、天麻-冰片7组药对进行网络药理学分析,发现除延龄草以外,其余诸药存在较多的活性小分子化合物,均表现为良好的肠吸收和脑渗透活性;天麻、菊花、川芎、葛根、石菖蒲、钩藤、延龄草、冰片8个中药的成分候选靶点与脑卒中靶点存在17个重合靶点,靶点主要对应107个化学成分和15条主要的代谢通路。5.天珠散加冰片、天珠散加钩藤、天珠散加川芎的候选靶点与脑卒中靶点交互良好,三组新方均与脑卒中有较多相同的靶点,如ACE、ACE2、APP、FOLH1、HIF1A、MMP9等,这些靶点具有调控血压、促进学习或改善记忆等功能。结论:关联规则是挖掘方剂配伍规律的客观有效的方法;基于改进德尔菲专家咨询法对防治脑卒中的含天麻药对的临床使用情况调查,从主观层面上判断临床防治脑卒中的天麻药对,弥补数据挖掘机械运算的不足;利用网络药理学从微观角度阐释出天麻药对防治脑卒中的分子作用机制,体现中药及药对间多成分、多靶点、多通路的复杂网络交互特点,进一步为中药新方设计提供研究方法。
其他文献
在经历了苏联解体的巨大变迁后,为实现政治稳定、经济复苏,俄罗斯展开了一系列改革,改革的最终目标就是重拾大国地位,重振俄罗斯。在此背景下,俄罗斯加大了军事改革力度。在
本文在本课题组前期研究的基础上,选择了四种具有代表意义的桐壳基活性炭,采用比表面积和孔径分布测定、红外光谱分析、Boehm表面官能团滴定分析、吸附值测定等分析测试手段,
目的总结探讨CBP(连续性血液净化)治疗老年感染性休克致急性肾衰竭(ARF)的临床效果。方法选择50例感染性休克致急性肾衰竭的老年患者为研究对象,所有患者都接受对症治疗及抗
测定了贵州省白酒中糠醛含量 ,结果显示 ,贵州白酒中均含糠醛 ,但不同香型白酒中糠醛含量差异较大。
期刊
<正>在我们古老文明的中国,自进入私有制和父系氏族社会后,重男轻女的生育民俗便逐渐形成。在古代,早在《五经》之首的《诗经·小雅·斯干》中有这样的记载:"乃生男子,载寝之
随着我国社会经济的快速发展,我国改革开放进程不断加深,中小型企业在我国社会经济的地位越来越高,并且已经成为了我国支柱性产业之一,为了能够保证中小型企业实现可持续性发
从上世纪50年代末第一台MT仪在前苏联问世至今已50多年。在此阶段,世界很多国家包括美国、加拿大、德国、法国、瑞典、中国等都研发了MT仪或频率域电磁系统。最近德国Metroni
20世纪90年代以来,中国口述史学在理论与实践上科技虽然均获得了举世瞩目的成就,但仍存在很多问题,如口述史理论与实践上的不成熟,人们对口述史料的真实性依然存在怀疑态度,
中国口述史学漫谈钟少华一、口述史学义界人类原始发展期间,有一项重大的创举,那就是利用语言。几万年以来,语言已成为人类文明重要的工具和标志。中文的“古”字,正是十口相传之
随着信息时代的到来,无线业务数据量也正在经历着爆炸性的增长。为了满足未来无线业务需求量,无论学术界还是工业界都在寻求提高系统容量的方法,如作为目前研究热点的自适应