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中药整合药理学计算平台的开发与应用
以中医药大数据为驱动,模型构建和生物信息技术为手段,该课题组开发一个网络版的中药整合药理学数据和计算平台.本平台以中医药大数据(中药方剂数据库、中药材数据库、中药成分数据库、疾病症状靶标数据库)为支撑,以人工智能、数据挖掘、网络科学等为手段,构建满足个体需求的自助式服务平台.通过建立“中药方剂-化学成分-作用靶标-疾病靶标”多维度关联的有效工具,能够有效揭示中药药效物质基础及其分子机制.中药整合药理学数据和计算平台在中药质量评价、中药临床重定位、中医原创思维揭示、方剂配伍的分子机制、中药新药研发等方面,具有较好的应用前景.
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基于大数据深度学习的中医“证候”到“方剂”的新型算法研究
目的:探索中医师类似于近代控制论“黑箱原理”的辨证论治、选法定方的思维过程.方法:采用一种学习深层非线性网络结构,利用挖掘出的信息建立的数据仓库、训练模型,确定新型算法中更为高效的网络权重.结果:设计出了“证候”到治法“方剂”的具有复杂线性关系与大数据等特点的新型算法,实现“证候”到治法“方剂”的相对准确对应.结论:新型算法的研究有望在现有条件下取得93％以上的选法定方准确率,达到临床和科研对计算机外脑论治的要求,来实现“证候”到“方剂”的准确对应,为中医客观化探索一种新的数据分析和研究方法,以规范中医论治过程.
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基于Hadoop的中医药大数据管理模型研究
为了有效管理复杂的中医药大数据资源,基于Hadoop平台构建了中医药大数据管理模型.该模型分为4个部分:中医药大数据采集模块、中医药大数据存储模块、中医药大数据分析模块和中医药大数据应用模块.对该模型的4个组成部分进行了深入地探索和研究,并基于该模型搭建了中医药大数据处理平台.该平台经过实验测试,运行稳定,能够实现动态、一体化的中医药大数据的采集、存储、分析及应用任务,实现了有效管理复杂中医药大数据的目的.
