首页 > 文献资料
-
2000年中国结核病流行病学抽样调查菌株分子流行病学特征
目的:从分子流行病学角度探讨中国结核分支杆菌的分布特征.方法:样本的获得采用全国范围等比例分层整群随机抽样;构建以IS6110 RFLP DNA指纹方法和以DR为基础的Spoligotyping DNA指纹方法;采用Gel compare4.1软件对DNA指纹图谱进行数字化,比较其相似性;同时应用该软件行聚类(cluster)分析;用χ2检验比较不同组别结核分支杆菌培养阳性的分离菌株成簇率(clustering)的差别,利用公式1和2计算影响结核病近期传播的危险因素(OR值).
-
基于数据挖掘的方法研究中药止咳问题
该文利用和软件对原始数据进行了数据挖掘,补充缺失的内容;并利用、两步聚类的方法对补充后相关数据的中药的分布情况进行了分析;后在分析结果的基础上,再综合考虑时间季节和空间距离两种因素的影响,为呼吸道感染患者提供一个采集新鲜中药止咳的科学方案.
-
卫生信息管理视角下的数字化医疗研究热点分析
目的 利用《中国卫生信息管理杂志》论文关键词共享信息,展现和分析卫生信息管理视角下的数字化医疗研究热点.方法 从中国医院知识总库(CHKD)中检索获得2010～2015年(5.5 a)期间《中国卫生信息管理杂志》所有论文的题录信息,并利用手工和VBA脚本相结合的方式,提取其中所有论文的关键词;采用社会网络分析方法,借助于NodeXL,绘制出近5.5 a该刊的关键词共现网络,采取可视化的方式展现该刊近5.5a的研究热点主题;采用社会网络分析方法,从宏观、中观和微观3个层次上分别对关键词共现网络加以分析和解释.结果 获得了该刊近5.5 a关键词所构成的共现网络.该关键词共现网络属于社群聚簇型网络,拥有几个地位突出,规模较大且比较稳定的热点研究主题;并且,这些热点不仅各具特色,彼此之间还交叉融合,在广度和深度上都很好地覆盖了数字化医疗领域的方方面面.结论 这种基于社会网络分析的《中国卫生信息管理杂志》关键词共现分析方法,较好地揭示了卫生信息管理视角下的数字化医疗研究热点,从而为明确数字化医疗未来的发展方向提供了客观依据.
关键词： 数字化医疗 关键词共现分析 社会网络分析 聚类 中国卫生信息管理杂志 -
195首治疗乳腺增生中药专利复方的用药规律分析
目的：应用数据挖掘技术中关联规则、聚类等方法分析乳腺增生中药专利复方配伍规律。方法：检索治疗乳腺增生中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。对入选的中药专利复方进行术语规范化等处理，抽取信息、建立EXCEL表，应用数据分析软件包R2.15.2对数据进行关联规则分析，网络分析软件Cytoscape2.8.3聚类分析组方配伍规律。结果：195首治疗乳腺增生的中药专利复方中，发现配伍频数较高的中药为柴胡、香附、当归、夏枯草、白芍、栝蒌等；而出现频数极低且不常用的中药为八角枫叶、白鹤草等；常用的药对为柴胡-当归、莪术-三棱、乳香-没药等；强关联规则提示以柴胡、当归等核心药物组成的逍遥散为治疗乳腺增生的基本方；聚类分析结果发现连翘-土茯苓-三桠苦-功劳木-鸡血藤等“中药社团”。结论：通过对药物频数、药对、强关联规则、药物聚类的分析，可以揭示乳腺增生组方的配伍规律，为临床优化处方、提高疗效提供参考依据。
-
数据缺失情况下函数型数据聚类方法及应用
本文主要讨论了函数型数据的聚类方法,将其应用于中医宗气数据进行实证分析.函数型数据假定认为离散的时间观测由真实存在的连续时间函数决定,这一连续时间函数可以通过无穷多个基函数及其系数表示.函数型聚类的方法有原始数据聚类法、筛选方法和自适应方法.当某些时间点上的样本观测存在缺失时,原始数据聚类法无法计算样本所属类别.筛选方法用于完整时间观测数据的函数型聚类问题,在数据存在缺失时,虽然可以进行函数曲线的拟合,但是效果并不理想,因此聚类效果也不好.自适应方法不仅适用于完整观测而且可以解决存在缺失的函数型数据的聚类.本文将自适应方法应用于存在缺失的中医宗气时间观测,将老年人按照宗气水平分成宗气充足、宗气水平一般、宗气不足三类人群.函数型聚类的自适应方法划分人群特征的效果比较好.
-
基于聚类的中医临床术语语义关系的研究
中医临床本体的建设是中医学国际化的重要组成部分之一,其中对临床术语实体的研究已经颇有成果,但对语义关系的研究却还略有不足.本文提出了一种基于聚类和句法模式相结合的方法对中医临床概念实体之间的语义关系进行研究.通过提取实体周围的特征词,使用Kmeans作为聚类算法,对所有的语料进行第一轮聚类.并以第一轮聚类结果为基础,在同一簇中提取长公共子序列并泛化作为句法模式,简称句式.根据手工调整过后的句式,自动判断语料中的每一个句子所具有的能表达语义关系的句式,以句式为特征进行第二轮聚类,该结果即为终聚类结果.实验结果表明,该方法对语料中存在的语义关系分类的准确率为88.23％.
-
基于数据挖掘方法的神经根型颈椎病用药规律研究
文章通过中国知网、重庆维普、万方数据库收集2009年-2014年10月31日治疗神经根型颈椎病的中药处方，采用关联规则算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法，利用中医传承辅助平台（TCMISS）软件分析处方中各种药物的使用频次、药物之间的关联规则、核心药物组合和新处方。对筛选出的166个中药处方进行分析，确定处方中药物的使用频次，药物之间的关联规则，挖掘出34个核心组合和8首新处方。其组方用药规律阐明了治疗神经根型颈椎病常用的药物以解肌散寒药、补气活血药、祛风胜湿药和温经通络药为主，治法主要包括解肌舒筋、益气活血和补益肝肾。对临床治疗神经根型颈椎病的组方用药规律具有一定的指导意义和参考价值。
-
基于关联规则和复杂系统熵聚类的腱鞘炎外用药规律研究
目的：基于中医传承辅助平台（TCMISS）软件分析腱鞘炎中药外用处方的用药规律。方法通过中国知网、重庆维普、万方数据库、中国生物医学文献数据库中收集自建库至2015年治疗腱鞘炎的中药外用处方，采用关联规则算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法，分析处方中各种药物的使用频次、药物之间的关联规则、核心药物组合和新处方。结果对筛选出的76个中药处方进行分析，确定处方中药物的使用频次，药物之间的关联规则，挖掘出27个核心组合和3首新处方。结论腱鞘炎常用的药物以祛风湿、活血化瘀药为主。该研究结果对治疗腱鞘炎的组方用药规律具有一定的指导意义和参考价值。
-
基于数据挖掘的股骨头坏死用药规律研究
通过中国知网、重庆维普、万方数据库中收集2009年-2015年治疗股骨头坏死的中药处方，基于中医传承辅助平台 V2.5（TCMISS V2.5）软件分析股骨头坏死中药处方的用药规律。采用关联规则 apriori 算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法，分析处方中各种药物的使用频次、药物之间的关联规则、核心药物组合。对筛选出的161个中药处方进行分析，确定处方中药物的使用频次，药物之间的关联规则，挖掘出24个核心组合。股骨头坏死常用的药物以活血化瘀药、补血药、补气药、补阳药等为主，治法主要是补益肝肾、活血化瘀。牛膝、当归、丹参、骨碎补、甘草、黄芪、续断、熟地黄、淫羊藿、红花、桃仁、三七、茯苓、土鳖虫、赤芍、白芍是临床治疗股骨头坏死常用的核心药物。
-
基于关联规则和复杂系统熵聚类的跟痛症熏洗用药规律研究
通过中国知网、重庆维普、万方数据库、CBM 中收集自建库以来至2015年治疗跟痛症的中药处方，采用关联规则算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法，分析处方中各种药物的使用频次、药物之间的关联规则、核心药物组合和新处方。采用中医传承辅助平台（TCMISS）软件分析跟痛症中药熏洗处方的用药规律。对筛选出的261个中药处方进行分析，确定处方中药物的使用频次，药物之间的关联规则，挖掘出46个核心组合和13首新处方。中药熏洗治疗跟痛症常用的熏洗药物以祛风湿药、活血化瘀药、行气药药为主，治法主要包括祛风除湿、温经通络、行气活血和舒筋止痛。研究结果对治疗跟痛症的熏洗用药组方规律具有一定的指导意义和参考价值。
-
基于模糊C均值聚类算法的蒙医方剂类别划分方法研究
目的 采用模糊C均值聚类(FCM)和硬C均值聚类(HCM)算法对蒙医方剂进行类别划分,探讨2种聚类算法的合理性.方法 选取《传统蒙药与方剂》中治疗赫依病的27首蒙医方剂,进行数据预处理.采用MS Visual Studio 2010平台,使用C#语言进行开发,分别运用WindowFrom、WPF技术实现汉、蒙文版本.采用FCM和HCM算法按3、4、5、6个类对数据进行聚类分析.结果 所有相异数不为零的分类都存在包含现象,2种聚类算法得到的分类结果中药物不存在交叉.与HCM算法比较,FCM算法的分类结果中各类样本数量差较小,即分类较均匀.结论 2种算法均正确合理,其中FCM算法具有更好的聚类效果,可广泛应用于蒙医方剂分析,为新药研制提供数据支持.
-
基于中药功效的聚类分析
笔者使用数理统计的方法,采用较新的数据挖掘技术,对中药库中的大量数据进行分析,研究的焦点转向组成方剂的单味药,从对单味药按照功效进行分类入手,逐步由简到繁探索方剂的配伍规律.
-
基于数据挖掘探析名老中医余国友治疗胃肠功能衰竭用药规律
胃肠功能衰竭是一种严重的全身性炎症反应,常并发多脏器功能不全综合征,中西医结合治疗具有较好的疗效.该研究收集名老中医余国友主任医师中医药治疗89例胃肠功能衰竭的175张处方,通过数据挖掘探析、统计其中药及中药类别频数、频率,采用系统聚类方法分析其用药规律,总结余老的常用药物及处方.研究结果显示药物使用频次前3位的是厚朴、枳实、大黄,均为小承气汤的组成成分;使用中药中以补虚药、理气药、清热药、化痰药、化湿药为常用类别,补虚药里又以占比达2/3的补气药为主;同时挖掘出新处方和新的药物组合,可作为临床用药参考.研究结果表明,余老临床辨证胃肠功能衰竭多以脾胃气虚为本,以热毒、血瘀、气滞、湿阻为标,论治胃肠功能衰竭常以健脾、理气、泻下通腑为主,依证配合化瘀解毒、化湿利浊、清热化痰等方药,辨证施治,随症加减,在治疗过程中重视“胃气”的调养和胃肠功能的恢复.
-
聚类和关联规则挖掘在基因表达数据分析中的应用研究
随着DNA微阵列技术的广泛应用,产生了海量基因表达数据,如何利用这些数据研究基因间的调控关系成为当前生物信息学的一个研究热点.关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要技术,然而直接埘基因表达数据进行关联规则挖掘存在两个问题:一是时间和空间复杂度过高;二是获得的规则仅定性表示基因间的调控关系,无法提供关于调控关系强度的信息.本文利用聚类实现数据降维,然后将基因表达水平离散化为七个状态,后关联分析每个聚类中的基因表达数据.实验结果表明本文的分析方法是有效的.
-
微生物分类单元聚类算法比较研究
目的 随着高通量测序技术的发展,产生了大量的微生物16S rRNA基因序列数据.对该数据进行精确的微生物操作分类单元(operational taxonomic unit,OTU)划分,有助于了解环境中微生物的种群组成及分布.方法 本文在真实数据集与模拟数据集上,对现有的7种流行OTU单元聚类算法进行了对比研究,并分析了这些算法的优缺点及使用范围.结果 序列长度、测序深度对聚类结果均有影响.结论 相同的序列相似性阈值下,不同的聚类算法聚类结果差异较大,其中CROP算法的鲁棒性和抗噪性较好.
关键词： 聚类 操作分类单元 16S rRNA基因 微生物 -
基于联合聚类和配准算法的可形变数字化概率图谱研究
可形变形状模型化的一个关键问题就是从一系列未标记的形状点集中估计一个有意义的平均形状.本文给出一种新的联合聚类和配准算法,它可以从多个形状采样的未标记点集中计算出这样一个平均形状,利用一种交替更新方法,将这些形状采样点集非刚性匹配到正在形成的平均形状上,然后根据得到的非刚性变换来估计平均形状,整个过程是完全对称的.这种方法对医学图像处理中建立基于人群的概率图谱非常有用.实验中将其应用到4个不同人脑部2D胼胝体数据中建立图谱(平均形状).
-
静息态脑功能网络分析的假设驱动和数据驱动方法综述
基于功能磁共振成像的研究已发现在脑区之间存在低频波动一致的脑功能网络.脑功能网络有助于认识脑功能和诊断神经精神疾病,而脑功能网络分析方法在其中具有重要地位.本文首先综述了假设驱动和数据驱动进行脑功能网络分析的两类方法,接着对常用的基于感兴趣区、基于体素、基于独立成分分析、基于主成分分析和基于聚类方法的原理、优缺点做了详细介绍,并着重阐述了近提出的组信息指导的独立成分分析方法,及基于半监督学习技术的感兴趣区选择方法,后对改进方向进行了展望.
-
中国日本血吸虫DNA遗传变异及聚类分析
目的:探讨中国日本血吸虫的遗传变异及相互进化关系.方法:采用随机扩增多态性DNA技术(RAPD)对中国大陆及台湾不同地域的日本血吸虫进行RAPD扩增,计算地域株间的遗传距离,并以非加权配对聚类分析(UPGMA)法绘制中国日本血吸虫的聚类图.结果:中国大陆与台湾各聚一类;大陆的四川山区与湘、鄂、赣湖区分别聚为一类;湖区的湖北武汉、湖北钟祥与湖南岳阳聚为一类,湖北阳新与江西新建聚为一类,湖北松滋自成一类.结论:中国日本血吸虫亲缘关系密切,存在共同的起源,同时在基因型上存在不同程度的遗传分化,分化的程度同地理生态环境差异相关.
关键词： 日本血吸虫 随机扩增多态性DNA 聚类 遗传分化 系统发生 -
利用插入序列IS285对云南玉龙鼠疫耶尔森菌进行初步分析
目的 了解新发现的玉龙鼠疫菌的遗传特征,分析其与中国各型鼠疫菌的亲缘关系.方法 根据鼠疫菌CO92株基因组DNA中的6个IS285位点设计引物,利用聚合酶链反应(PCR)对玉龙鼠疫菌及我国其他各型鼠疫菌进行分析,通过SPSS软件对结果进行聚类.结果 与CO92相比,我国鼠疫菌的某些IS285位点存在变异.5株玉龙鼠疫菌中有4株结果一致,另1株的一个位点发生变异.通过6个位点的PCR,可以将我国鼠疫菌聚为8类.所研究的5株玉龙鼠疫菌分别属于2种聚类,其中4株与滇西纵谷型、滇闽居民型及大部分灰旱獭菌株、全部喜马拉雅旱獭菌株聚为一类.结论 对玉龙鼠疫菌的遗传特征获得初步了解,提示玉龙菌株在我国鼠疫菌传播演化过程中可能具有较重要地位.
-
药物功能模式相似度及其聚类
对现有已知药物的功能模式进行分析,可以帮助发现其可能的新应用,指导联合用药或预测药物的未知毒副作用.提出将药物化学结构信息和GO注释信息结合,分析药物功能模式相似度.药物化学结构和GO注释信息下载自DrugBank数据库,其中GO注释信息包括生物过程、分子功能和细胞定位等3个分支.计算现有4886种药物的功能模式相似度,并对其进行聚类分析.基于Tanimoto系数计算药物化学结构相似度,基于语义分析计算药物GO注释中3个分支的相似度.分别使用Logistic回归、算术均值、几何均值将上述4个药物相似度结合,得到反映多方信息的复合相似度.将一种药物与所有其他药物的相似度向量作为该药物的特征谱,对药物进行层次聚类.使用药物解剖学、治疗学及化学分类( ATC)的标准评价不同的相似度和聚类结果.结果显示:药物化学结构相似度与基于GO的3个分支的相似度均线性相关,表明药物的结构信息能在一定程度上反映功能信息；Logistic回归复合相似度能够很好地反映两个药物是否属于同一个ATC分类；基于GO注释生物过程分支语义相似度和几何均数复合相似度聚类结果与ATC分类第一层次强关联.所提出的方法结果可靠,可望用于辅助药物发现和预测不良反应.
