基于数据挖掘与运气学说的中医肺系疫病预测与辨治规律研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81574099
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3121.中医学研究新技术与新方法
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2017-12-31

项目摘要

With the full Collection of pulmonary system epidemic literatures from ancient medical books and medical journals, we try to extract diseases that have clinical significence in Jiangsu and Zhejiang(influenza A/measles/pulmonary tuberculosis/SARS). The results will be sorted by cause of disease, name of disease, symptom and principle of treatment respectively. After necessary cleaning, integration as well as terminology standardization, these data will be processed and be constructed as an epidemic data warehouse.The factors of yun-qi theory will be quantitative expressed at meanwhile,and we will analyze the correlation with meteorological data and disease transmission,in addition,a prediction model of infectious diseases will be built. On which it based, techniques such as multivariate analysis and Scale free network analysis will be introduced to find out valuable informations about complex relationships of various pathogenic factors of epidemic, such as season, environment, weather, gender, age, ancient and modern name of disease, cause and symptom, treatment as well as the property, function, dosage, pharmacological effect of drugs, which will help to construct a clinical decision making system of epidemic. The ultimate goal of our research is to provide modern chinese medicine new train of thought and methodology to the prevention and treatment of acute epidemic diseases occured nowadays or may occur in the future.
对古代医药著作中治疗疫病及近现代中医药治疗呼吸系统急性传染病的临床报道资料进行全面收集与整理,选择江浙地区具有较大临床意义的病种(甲型流行性感冒、麻疹、肺结核、重症急性呼吸综合征),按五运六气、发病因素、病名、病状、治则、用药等进行分类,然后对数据样本进行预处理,通过数据清理、数据集成、术语规范等,建立中医疫病文献数据仓库。同时将运气学说的运气因子量化表达,分析其与气象数据及传染病流行的相关性,并建立传染病预测模型,同时利用多元分析技术,结合无尺度网络分析方法等研究疫病发病季节、环境、气候、性别、年龄、病名、病因与证候、治则、药物及其药性、功能、剂量、药理作用等之间的相关性,寻找中医疫病辨治用药规律,并将之与当代治疗急性传染病的辨治思路与用药原则进行对比研究,结合预测的结果为每年的疫病治疗提供有效预防和治疗方案。

结项摘要

课题以江苏省南京地区为例,基于运气学说对中运、司天、在泉与气候变化的相关认识,利用降水量、温度、风速、相对湿度等气象指标距平反映南京地区近12年气候变化特征,探讨其与运气推演的“中运”“司天”“在泉”时段的符合情况,证明运气学说在南京地区有一定的适用价值,并能以此为基础开展肺系疫病预测研究。对古代医药著作中治疗疫病及近现代中医药治疗呼吸系统急性传染病的临床报道资料进行全面收集与整理,选择具有较大临床意义的肺系疫病(麻疹、肺结核等呼吸道传染病),运用SPSS软件对近年来肺系疫病高发情况进行统计学分析,发现疫病发病情况与运气各时段存在一定的差异性,有助于指导疫病的预防。采用齐夫定律、Apriori算法、改进互信息法、复杂系统熵聚类、无监督的熵层次聚类等多种数据挖掘手段,区别古今疫病治疗辨治差异,发现现代肺系疫病治疗中清热药的使用十分突出,而古代则多采用解表宣散法。此外,疫病的外用治疗原则应以祛邪为主,扶正补虚的运用相对较少。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于Apriori算法的古现代疫病用药比较与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    时珍国医国药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡婉婷;李新霞;陈仁寿
  • 通讯作者:
    陈仁寿
南京地区2003-2014年麻疹发病与运气学说的相关性研究
  • DOI:
    10.13463/j.cnki.jlzyy.2017.09.017
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    吉林中医药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲁晏武;陈仁寿;孟庆海;王宏伟;王进;洪镭;谢国祥
  • 通讯作者:
    谢国祥
从运气角度分析南京地区2003~2014年肺结核发病情况
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    时珍国医国药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲁晏武;陈仁寿;孟庆海;曹宜;咸政宇;洪镭;谢国祥
  • 通讯作者:
    谢国祥
古今肺系疫病方配伍特点对比研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中医药信息
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张稚鲲;王若尧;陈仁寿
  • 通讯作者:
    陈仁寿
从运气角度解读《时病论》验案二则
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国中医基础医学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲁晏武;孟庆海;陈仁寿
  • 通讯作者:
    陈仁寿

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其他文献

中药复方干预抗结核化疗致肝损伤疗效的系统评价
  • DOI:
    10.14148/j.issn.1672-0482.2020.0110
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    南京中医药大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    施铮;陈仁寿;韩江;池志恒;朱巳旲
  • 通讯作者:
    朱巳旲

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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