基于隐结构结合灰色关联的名老中医辨治哮喘临床诊疗策略研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81704200
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 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:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Chinese medicine treatment of bronchial asthma effect is remarkable, the old Chinese medicine clinical diagnosis and treatment strategy is the bright pearl of the treasure house of traditional Chinese medicine (TCM), but the lack of system arrangement and mining. Database based on the modern name old doctor of traditional Chinese medicine lung disease and pulmonary disease databases of journal literatures of traditional Chinese medicine, proposed the research content as follows: ①In order to establish the modern structured database name old doctor of traditional Chinese medicine treatment of bronchial asthma. ② Using the method of implicit structure similarity score - grey correlation analysis, in turn, the method of progressive mining of old Chinese medicine diagnosis and treatment of bronchial asthma clinical diagnosis and treatment strategy; ③Data hidden structure model was constructed based on symptoms, with mutual information and information coverage of quantitative hidden variables and the correlation between variables, using implicit class probability and conditional probability depict the distribution of hidden variables and show, extract the causes of asthma, syndrome elements, evolution and pathogenesis, syndrome classification; Constrained data sets with similarity algorithm, and carries on the classification, reuse implicit structure perfect syndrome classification method, analysis based on syndrome differentiation; Finally with grey relation and association rule mining, square, relationship between drug, summarizes the legislative formula and sent the clinical features. ④This provides demonstration for other research with field, experience in the name of the old Chinese medicine syndrome differentiation of manifest lay the foundation. Through the study of key core technology to optimize the appropriate method, for the modern name old doctor of traditional Chinese medicine clinical diagnosis and treatment strategy of mining provide methodology reference.
中医药治疗支气管哮喘效果显著,名老中医的临床诊疗策略鲜活而丰富,但缺乏系统整理与挖掘。基于《现代名老中医肺病数据库》和《中医肺病期刊文献数据库》,拟研究内容为:①构建《现代名老中医辨治支气管哮喘结构化数据库》;②运用隐结构法-相似性评分-灰色关联依次递进挖掘的方法揭示名老中医辨治哮喘的临床诊疗策略;③基于症状数据构建隐结构模型,用互信息和信息覆盖率量化隐变量间及其与显变量间关联度,用隐类概率和条件概率刻画隐变量和显变量分布情况,提取哮喘的病因、证候要素、病机演变、证候分类;再结合证型用相似度算法约束数据集进行数据分类,复建隐结构模型,完善证候分类,分析辨证依据;最后结合灰色关联和关联规则挖掘证、方、药物间关联关系,总结立法组方思路和遣方用药特色。④为同领域其它研究提供示范,为名老中医辨治经验的显化奠定基础。通过研究以优化适宜的关键核心技术方法,为现代名老中医临床诊疗策略的挖掘提供方法参考。

结项摘要

支气管哮喘是肺系多发性疾病,名老中医临床诊疗策略是中医药学宝库中的璀璨明珠。本项目通过系统整理和挖掘名老中医辨治哮喘的医案,先构建《古今名老中医辨治支气管哮喘结构化数据库》,以隐结构法研究哮喘的病因、病机与证候分布特征为基础,采用相似性评分、灰色关联、复杂关联网络等探究诊治哮喘的立法组方思路和遣方用药特色。结果表明,4097例哮喘古籍医案前60位症状和60味中药建模得到39个隐变量,100个隐类,10个综合聚类模型,其中Z10的阈值7.5最高,Z8咽痛信息覆盖度71%最高,Z2的前胡分值18.5最高。二分类Logistic回归模型拟合出不同病性和5类证型的相关关系,其中气虚和脾肺气虚证的相关性Exp (B)值最高达73494.287。从证候的频数分布、以症推证、以药(方)测证得出喘病的常见证候有14种,新发现的证候有肺气阴两虚、脾肾阳虚、脾胃虚弱证。哮喘常用的中药偏辛、甘、苦味,归肺、脾、胃、肾经,常用具有补气、止咳平喘、发散风寒、理气、清化热痰、利水消肿功能的中药;常用药组有甘草、半夏、紫苏和陈皮,半夏、茯苓和陈皮,陈皮、大腹皮和紫苏。常用的症-药关联有气喘、咳嗽分别与人参和地骨皮、陈皮和茯苓,咳嗽、咯血和杏仁、人参。5397例近现代哮喘医案挖掘表明针对病性风、寒宜用麻黄、桂枝、细辛、甘草、射干、连翘;病性为气虚、阴虚宜用麦冬、沙参、熟地黄、五味子、太子参;病性痰、热宜用鱼腥草、石膏、黄芩、葶苈子、桑白皮;病性风、热,宜用连翘、薄荷、荆芥、桑叶、竹叶、蝉蜕;病性痰、湿,宜用桂枝、细辛、麻黄、杏仁、白术、茯苓、厚朴、陈皮、白芥子、紫苏子;病性寒、湿,宜用藿香、厚朴、枳实、薏苡仁、苍术、羌活、黄芪。本研究为哮喘辨治规范的修订和完善提供理论依据,同时为实现名老中医诊疗经验的传承和利用提供方法学参考。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
试析《伤寒论》所用“人参”多为“党参”
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    南阳理工学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈丽平;丁吉善;张瓅方;卞华
  • 通讯作者:
    卞华
基于隐结构模型的名老中医辨治鼻渊用药规律研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中华中医药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈丽平;卞华;丁吉善;王晶晶
  • 通讯作者:
    王晶晶
基于数据挖掘的叶熙春辨治痰饮病用药经验研究
  • DOI:
    10.13913/j.cnki.41-1110/r.2019.04.026
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    国医论坛
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赖亚辉;陈丽平;卞华
  • 通讯作者:
    卞华
基于隐结构模型的名老中医辨治京津冀地区慢性支气管炎用药规律研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    北京中医药大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈丽平;李建生;蔡永敏;卞华
  • 通讯作者:
    卞华
基于隐结构辨证规则的9323例中医古籍咳嗽病案的方-证分析
  • DOI:
    10.13422/j.cnki.syfjx.20201621
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国实验方剂学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈丽平;李建生;邢静宇;胡久略;卞华;庞立业
  • 通讯作者:
    庞立业

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其他文献

温阳化浊通络方对Wnt-1诱导的人皮肤成纤维细胞表型转化及迁移的影响
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    卞华;徐艳琴;韩立;叶松山;陈丽平;张培华
  • 通讯作者:
    张培华
内质网应激介导的胎盘滋养细胞凋亡在妊娠期糖尿病合并胎儿生长受限中的研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国妇产科临床杂志
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  • 作者:
    韩云;陈丽平;郑艳莉;吴爱民;鲁晓燕;韩煜雯;季金龙
  • 通讯作者:
    季金龙
GRP78 和Caspase-12 在妊娠期糖尿病孕妇胎盘组织中的表达
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 作者:
    韩云;郑艳莉;陈丽平;鲁晓燕;乔海风
  • 通讯作者:
    乔海风
Fabrication and properties of single domain GdBCO superconducting rings by a buffer aided Gd+011 TSIG method
缓冲辅助Gd 011 TSIG方法单畴GdBCO超导环的制备和性能
  • DOI:
    10.1088/1361-6668/aa7668
  • 发表时间:
    2017-08
  • 期刊:
    SUPERCONDUCTOR SCIENCE & TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    杨芃焘;杨万民;陈丽平
  • 通讯作者:
    陈丽平
A new RE + 011 TSIG method for the fabrication of high quality and large size single domain YBCO bulk superconductors
用于制造高质量和大尺寸单畴 YBCO 体超导体的新 RE 011 TSIG 方法
  • DOI:
    10.1088/0953-2048/29/2/024004
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    Superconductor Science and Technology
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    杨万民;陈丽平;王孝江
  • 通讯作者:
    王孝江

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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