论文题目：基于数据挖掘和网络药理学的改善脾虚药膳的组方规律研究
摘要：【目的】运用统计分析软件挖掘《中国药膳大辞典》中改善脾虚药膳的组方规律,通过复杂熵层次聚类分析挖掘其潜在的药膳新方,结合网络药理学方法预测其改善脾虚泄泻的相关作用机制,并且通过动物实验对其功能和作用靶点予以验证,为改善脾虚药膳的产品开发提供理论依据。【方法】1、基于数据挖掘的组方规律及新方创制:通过统计分析软件中医传承辅助平台（V2.5）对《中国药膳大辞典》中收集的改善脾虚药膳方进行用药频次、四气、五味和归经统计,采用关联规则分析其常用原料和药对,通过复杂系统熵层次聚类挖掘潜在药膳新方。2、基于网络药理学的新方功能机制研究:通过中药系统药理学数据库与分析平台、中药综合数据库、本草组鉴、中药和化学专业数据库和文献检索收集药膳新方（山药、薏苡仁、白扁豆、莲子和芡实）的化合物,依托SWISS ADME数据库并根据化合物的药代动力学（ADME）筛选出潜在活性化合物,经由Swiss Target Prediction数据库预测潜在化合物作用靶点,利用Gene Cards数据库、OMIM数据库、TTD数据库和DRUGBANK数据库挖掘腹泻（diarrhea）相关靶点。借助Bioinformatics Evolutionary Genomics数据库找出药膳新方和diarrhea相映射的共同靶点,采用Cytoscape软件构建“中药-化合物-靶点”网络,将共同靶点导入String数据库进行蛋白相互作用（PPI）网络分析,共同作用靶点导入Metascape数据库进行GO功能分析和KEGG通路分析,采用Cytoscape软件构建“化合物-靶点-通路”网络。3、新方功能及机制的动物实验研究:通过药膳新方的给药,观察“五味偏食+游泳力竭+苦寒泻下”多因素脾虚造模条件下实验大鼠的一般行为,测定其体重、脾脏指数、肠道推进率和尿D-木糖排泄率,采用酶联免疫法（ELISA）测定实验大鼠血清中AMS、GAS、VIP、TNF和EGFR指标,实验验证药膳新方改善脾虚的保健功能与机制。【结果】1、基于数据挖掘的组方规律研究结果:《中国药膳大辞典》共收录来自93本古今书籍的822首改善脾虚药膳方,数据挖掘显示涉及372种中药、食物和调味品等原料,统计分析发现使用频次最多的原料为药食同源类中药和日常食物类,使用频次居前的3味中药为山药、大枣和莲子,使用频次居前的3种食物为粳米、白砂糖和糯米;关联规则分析后发现33个常用原料组合,复杂系统熵聚类预测得到15首改善脾虚药膳新方,本研究从中挑选7号方（组方为山药、薏苡仁、白扁豆、莲子和芡实）开展下一步的机制分析和功能验证研究。2、基于网络药理学的作用机制预测结果:（1）通过网络药理学方法筛选获得药膳7号新方的活性化合物,其中山药潜在活性化合物29个,薏苡仁24个,白扁豆7个,莲子29个,芡实45个;药膳新方改善脾虚的潜在有效成分主要有山蒟醇、秋水仙胺、threo-syringylglycerol-8-o-4’-（sinapyl alcohol）ethers、齐墩果酸、鼠李素、7S,8R-burseneo-lignan、erythro-syringyl-glycerol-8-o-4’-（sina pyl alcohol）ethers、没食子酸、garcinone D、cyclo-（ala-pro）、棕榈酸、止杈素II、cis-p-Coumaric acid、香草酸、luteolin-7-O-neohesperidoside、薏苡素、nuci ferine、（-）-N-Nornuciferine、floribundine等。（2）将通过化合物预测到的551个作用靶点与804个腹泻（diarrhea）疾病靶点相映射取交集得到75个潜在作用靶点;通过PPI拓扑分析得到核心靶点AKT1、CTNNB1、TNF、EGFR、C ASP3、SRC、ERBB2、PTPRC、TLR4、CNND1等;GO功能分析涉及蛋白质磷酸化、免疫反应调节信号通路、T细胞活化调节、炎症反应、细胞因子受体结合、酰胺结合、核因子-κB诱导激酶活性和肿瘤坏死因子受体超家族结合等等;KEGG富集分析预测新方可通过影响癌症通路、C型凝集素受体信号通路、T细胞受体信号通路和PI3K-Akt信号通路等相关通路发挥改善脾虚泄泻的作用。3、基于动物实验的改善脾虚功能及机制验证结果:与空白组比较,脾虚模型组大鼠出现泄泻,饮食量减少和体重增长缓慢,脾脏指数、肠道推进率、尿D-木糖排泄率及AMS含量明显下降（P＜0.05）;与模型组相比,高剂量给药组脾脏指数、肠道推进率、尿D-木糖排泄率、AMS以及EGFR含量明显上升（P＜0.05）,低剂量给药组VIP含量明显下降（P＜0.05）。各组间GAS和T NF-α的含量差异不显著（P＞0.05）。【结论】改善脾虚药膳方多重用补益脾气的药食同源类中药和食物,以功能修复与营养补充相结合为组方特色,网络药理学预测以高频药物山药、薏苡仁、白扁豆、莲子和芡实组成的药膳新方可能是通过秋水仙胺、鼠李素、薏苡素等成分作用于AKT1、TNF、EGFR、CASP3、SRC等靶点,参与癌症通路、C型凝集素受体信号通路、T细胞受体信号通路、PI3K-Akt信号通路等发挥改善脾虚泄泻的作用,动物实验证实了药膳新方给药可以调节大鼠各项指标从而改善其脾虚状态,为日后研发更加科学的药食同源类中药保健食品组方提供思路和参考依据。
关键词：改善脾虚药膳;数据挖掘;网络药理学;组方规律;作用机制
学科专业：中药学
摘要
abstract
英文缩略词表
引言
第一章 基于数据挖掘的改善脾虚药膳的组方规律研究
1 资料与方法
1.1 数据来源
1.2 数据选择
1.3 数据挖掘工具
1.4 数据录入
1.5 数据的规范化
1.6 数据挖掘
2 结果
2.1 频次统计分析
2.2 基于关联规则的组方分析
2.3 基于无监督的熵层次聚类新方分析
3 分析与讨论
3.1 改善脾虚药膳方频次统计分析
3.2 改善脾虚药膳方关联规则分析
3.3 改善脾虚药膳新方分析
4 本章小结
第二章 基于网络药理学的药膳新方改善脾虚机制研究
1 材料与方法
1.1 药膳新方化合物的收集和筛选
1.2 活性化合物、疾病靶点的预测和共同靶点的筛选
1.3 “中药-化合物-靶点”网络的构建
1.4 蛋白质相互作用网络的构建
1.5 GO功能和KEGG通路富集分析
2 结果
2.1 药膳新方潜在活性化合物
2.2 药膳新方改善脾虚泄泻的潜在作用靶点
2.3 “中药-化合物-靶点”网络构建
2.4 蛋白质相互作用网络图
2.5 GO功能和KEGG通路富集分析
3 讨论
4 本章小结
第三章 药膳新方改善脾虚的功能及机制研究
1 实验材料
1.1 实验动物
1.2 材料与仪器
1.3 试剂制备
2 实验方法
2.1 脾虚泄泻动物模型的建立
2.2 取材
2.3 实验指标测定
2.4 数据统计学处理
3 结果与讨论
3.1 一般体征
3.2 大鼠体重
3.3 脾脏指数和肠道推进率
3.4 D-木糖排泄率测定
3.5 血清中AMS、GAS、VIP、TNF、EGFR的测定
3.6 讨论
4 本章小结
结论与展望
参考文献
综述 数据挖掘技术和网络药理学方法在脾虚研究中的应用
参考文献
致谢