[發明專利]評價同一生物功能的多種中藥材對該生物功能的協同性和作用度的方法及優化中藥復方方法

有效

• 申請號: 201410520567.1
• 申請日: 2014-09-30
• 公開（公告）號: CN104268656B
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 黃卉;蘇效樂
• 申請（專利權）人: 泰普賽因(北京)生物信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F17/30
• 代理公司: 北京市盛峰律師事務所11337
• 代理人: 席小東

1.一種評價同一生物功能的多種中藥材對該生物功能的協同性和作用度的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，建立初始的第一中藥數據庫，所述第一中藥數據庫存儲中藥名稱與其具有的至少一種生物功能屬性的對應關系；其中，所述中藥名稱所對應的中藥為中藥材或中成藥；

S2，當需要對指定生物功能進行評價時，建立與指定生物功能名稱唯一對應的第二中藥數據庫；初始時刻，該第二中藥數據庫為空；

以所述指定生物功能名稱為挖掘關鍵詞，對所述第一中藥數據庫進行數據挖掘，每當挖掘到具有該指定生物功能的指定中藥時，即將該指定中藥所對應的指定中藥名稱存儲到所述第二中藥數據庫，如果本次挖掘到的指定中藥名稱與第二中藥數據庫中已存在的歷史時期存入的某一中藥名稱相同，則仍然將本次所挖掘到的指定中藥名稱重新存儲到所述第二中藥數據庫；

在對所述第一中藥數據庫數據挖掘結束時，設所述第二中藥數據庫中共存儲M1個指定中藥名稱，M2種指定中藥名稱；其中，M2≤M1；

S3，建立與指定生物功能名稱唯一對應的中藥材數據庫；初始時刻，該中藥材數據庫為空；

對所述第二中藥數據庫中存儲的每一種指定中藥進行分析，提取到該指定中藥所包含的至少一種指定中藥材；由此得到n種指定中藥材；再統計每一種指定中藥材在M1個指定中藥出現的次數，然后將n種指定中藥材名稱以及與每一種指定中藥材名稱對應的出現次數的對應關系存儲到所述中藥材數據庫；

S4，將n種指定中藥材名稱依次記為：P1、P2…Pn；將各個指定中藥材名稱對應的出現次數依次記為：W1、W2…Wn；

則：對于任意一個指定中藥材名稱Pi，其中，i∈(1、2…n)，通過下式計算其權重值WCi：

WCi＝Wi/(W1+W2…+Wn)；

由此計算得到與n種指定中藥材P1、P2…Pn分別對應的權重值；

S5，將n種指定中藥材P1、P2…Pn兩兩組合，形成n(n-1)/2組組合；在一定的計算環境下，計算每種組合的映射系數值，得到以下映射系數矩陣MC：

$MC=\left|\begin{array}{ccccc}{\mathrm{MC}}_{12}& {\mathrm{MC}}_{13}& {\mathrm{MC}}_{14}& \mathrm{...}& {\mathrm{MC}}_{1n}\\ & {\mathrm{MC}}_{23}& {\mathrm{MC}}_{24}& \mathrm{...}& {\mathrm{MC}}_{2n}\\ & & {\mathrm{MC}}_{34}& \mathrm{...}& {\mathrm{MC}}_{3n}\\ & & & & .\\ & & & & .\\ & & & & .\\ & & & & {\mathrm{MC}}_{(n-1)n}\end{array}\right|;$

其中，MC_ij代表指定中藥材Pi和指定中藥材Pj之間的映射系數值；其中，i，j∈(1、2…n)，i≠j；

S6，建立平面直角坐標系，在該平面直角坐標系中選取任意一個點作為P1點，然后，判斷能否在該直角坐標系上標識出P2點…Pn點，使P1點、P2點…Pn點之間每兩個點之間距離值組成矩陣L，且使矩陣L中的每一個元素與映射系數矩陣MC中對應位置的元素相同，如果不能夠標識，則執行S7；否則，執行S8；

其中，矩陣L表示為：

$L=\left|\begin{array}{ccccc}{L}_{12}& L_{13}& L_{14}& \mathrm{...}& L_{1n}\\ & L_{23}& L_{24}& \mathrm{...}& L_{2n}\\ & & L_{34}& \mathrm{...}& L_{3n}\\ & & & & .\\ & & & & .\\ & & & & .\\ & & & & L_{(n-1)n}\end{array}\right|$

其中，L_ij代表指定Pi點和Pj點之間的距離值；其中，i，j∈(1、2…n)，i≠j；

S7，返回S5，對計算映射系數值的計算環境進行糾偏，然后計算得到新的映射系數矩陣MC，用該新的映射系數矩陣MC替換原來的映射系數矩陣MC，再執行S6；由此進行迭代循環計算，直到能夠在直角坐標系上標識出滿足條件的P1點、P2點…Pn點；然后再執行S8；

S8，在直角坐標系上標識出P1點、P2點…Pn點；其中，P1點對應指定中藥材P1、P2點對應指定中藥材P2…Pn點對應指定中藥材Pn；

然后，讀取S4計算得到的指定中藥材P1、P2…Pn分別對應的權重值，將P1點、P2點…Pn點分別對應的權重值通過圖形可視化方式展示，得到與指定生物功能對應的三維可視化圖；

S9，觀察所述三維可視化圖，對于P1點、P2點…Pn點，任意兩點之間的相對距離值代表對應的兩種中藥材的協同性，相對距離值越近，則兩種中藥材的協同性越強；某個點對應的權重值越大，代表該點對應的中藥材對該指定生物功能的作用度越強；

其中，S5中，通過以下方法計算每種組合的映射系數值：

S5.1，建立樹型存儲結構，所述樹型存儲結構包括根結點、第一層子結點、第二層子結點和第三層子結點；其中，所述第一層子結點為所述根結點的直接子結點，所述第二層子結點為所述第一層子結點的直接子結點，所述第三層子結點為所述第二層子結點的直接子結點；

所述第一層子結點用于存儲與各種類型的疾病分類分別對應的疾病代碼；

所述第二層子結點用于存儲與各種總藥效名稱分別對應的功能代碼；所述總藥效名稱指藥物與機體相互作用產生的總反應名稱；

所述第三層子結點用于存儲各種子藥效名稱；所述子藥效名稱指藥物與機體相互作用產生的子反應名稱；

其中，具有父子關系的第一疾病代碼、第一功能代碼和第一子藥效名稱的關系為：所述第一疾病代碼代表第一疾病、所述第一功能代碼代表第一總藥效；所述第一子藥效名稱代表第一子藥效；當患有第一疾病的機體食用指定藥物后，該指定藥物與機體作用后產生第一子藥效，第一子藥效屬于第一總藥效更細化的藥效；而第一子藥效為治療第一疾病的途徑和環節；

S5.2，特定藥物M的組分名稱為集合P_All＝{P₁,P₂,…P_n}；其中，n≥1；各組分在特定藥物M中的對應質量分數為集合K_All＝{K₁,K₂,…K_n}；當接收到任意的包含x個組分的組分名稱集合P＝{P₁,P₂,…P_x}以及對應的質量分數集合K＝{K₁,K₂,…K_x}時，其中，x≤n，對該集合P中的每一個組分P_i，均執行以下操作，得到子網絡映射圖集合W＝{W₁,W₂,…W_i,…W_x}；

根據已有藥物與藥效關系的信息，構建與該組分P_i相關的一個以上指定子藥效名稱；再以各個指定子藥效名稱為關鍵詞，根據S5.1得到的所述樹型存儲結構，獲得子網絡映射圖W_i，所述子網絡映射圖W_i是以組分P_i為根結點的三層樹狀分散圖，從內向外包括第一層結點、第二層結點和第三層結點；第三層結點即為所述各個指定子藥效名稱；第三層結點在所述樹型存儲結構中具有父子關系的第二層子結點即為第二層結點；第二層結點在所述樹型存儲結構中具有父子關系的第一層子結點即為第一層結點；

S5.3，將子網絡映射圖集合W＝{W₁,W₂,…W_i,…W_x}中的x個子網絡映射圖相互關聯，處于同一層結點中的各個組分對應的相同結點合并，得到總網絡映射圖；其中，同一層結點中合并后的結點稱為共享結點；

S5.4，根據下列公式計算所述x個組分的映射系數MC；

$\begin{array}{c}MC=\left(\underset{i=1}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{k}_i\underset{j=1}{\overset{y_j}{\mathrm{\Σ}}}{C}_j^i{\log }_2{G}_j^i\right)\·\\ \exp \left(\frac{\underset{i=1}{\overset{\frac{x\·(x-1)}{2}}{\mathrm{\Σ}}}L\left(D_i\right)\·F_i}{\underset{i=1}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i{B}_i}\right)\·\\ {\log }_{10}\left(\underset{a,b\∈\{1,2,\mathrm{...},x\}}{\mathrm{\Σ}}\right(k_a+k_b)\left(\underset{h=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}\right(r_a^h{r}_b^h)+\underset{h=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}\left(t_a^h{t}_b^h\right)\left)\underset{h=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\left(q_a^h{q}_b^h\right)\right)\end{array}$

其中，所述集合P中的所述組分P_i在其對應的子網絡映射圖W_i上共有y_i個第一層結點，構成的集合為對該DCⁱ集合中的每個第一層結點該直接連接的第二層結點總數為y_i個第一層結點分別直接連接的第二層結點總數構成集合每個第一層結點上間接連接的第三層結點總數為y_i個第一層結點分別間接連接的第三層結點總數構成集合其中j＝(1,2,…,y_i)；

在集合P＝{P₁,P₂,…P_x}中，任選2個不同組分的所有可能組合，構成集合PC＝{(P₁,P₂),(P₁,P₃),...,(P_x-1,P_x)}，其中集合PC中元素總數為：

對于集合PC中的每個元素，對應兩個組分：組分P_i和組分P_j，其中i,j＝(1,2,...,x)且i≠j，組分P_i和組分P_j在總網絡映射圖中共享的第一層結點所組成的集合為D_s，L(D_s)表示D_s中的結點總數，其中則集合PC中所有元素對應的D_s組成的集合為：

$D=\{D_1,D_2,...,D_{\frac{x\·(x-1)}{2}}\};$

對集合D中的每個元素D_s分別執行以下操作，得到集合：

$F=\{F_1,F_2,...,F_{\frac{x\·(x-1)}{2}}\};$

集合F中任一元素F_i為E_i與E_j的和，其中，D_s中的任一元素為組分P_i和組分P_j在總網絡映射圖中共享的第一層結點，E_i為組分P_i在子網絡映射圖W_i中的直接子結點總數，E_j為組分P_j在子網絡映射圖W_j中的直接子結點總數；

y_i表示組分P_i在子映射網絡W_i上的第一層結點總數，B_i表示組分P_i在子映射網絡W_i上的第二層結點總數；

定義組分集合P＝{P₁,P₂,…P_x}對應的特征向量集合β＝{β₁、β₂…β_x}；其中，特征向量集合β中各特征向量與組分名稱集合P_x中各組分分別對應；對于集合β中任意一個β_i，x≥i≥1；定義β_i＝(R_i、T_i、Q_i)；

其中，R_i代表組分P_i的四氣特征向量，R_i＝(r_i¹、r_i²、r_i³、r_i⁴)，其中，r_i¹、r_i²、r_i³、r_i⁴分別代表組分P_i的溫、熱、寒、涼四氣屬性；根據組分P_i的四氣屬性的程度分別向r_i¹、r_i²、r_i³、r_i⁴賦值0或1或2；

T_i代表組分P_i的五味和毒性特征向量,T_i＝(t_i¹、t_i²、t_i³、t_i⁴、t_i⁵、t_i⁶)其中，t_i¹、t_i²、t_i³、t_i⁴、t_i⁵、t_i⁶分別代表組分P_i的辛、甘、酸、苦、咸、毒性六種屬性，根據組分P_i的五味和毒性的程度分別向t_i¹、t_i²、t_i³、t_i⁴、t_i⁵、t_i⁶賦值0或1或2；

Q_i代表組分P_i的歸經特征向量,Q_i＝(q_i¹、q_i²、q_i³、q_i⁴、q_i⁵、q_i⁶、q_i⁷、q_i⁸、q_i⁹、q_i¹⁰、q_i¹¹、q_i¹²),其中，q_i¹、q_i²、q_i³、q_i⁴、q_i⁵、q_i⁶、q_i⁷、q_i⁸、q_i⁹、q_i¹⁰、q_i¹¹、q_i¹²分別代表組分P_i的肺、膀胱、脾、大腸、胃、小腸、肝、心包、心、腎、膽、三焦十二種歸經，并向這12種歸經分別賦值0或1；

其中，S5中，所述計算環境包括以下兩種環境：

(1)S5.1所建立的樹型存儲結構所包含的第一層子結點、第二層子結點和第三層子結點的子結點數量；以及所述第一層子結點所存儲的疾病代碼數量、所述第二層子結點所存儲的功能代碼數量、所述第三層子結點所存儲的各種子藥效名稱數量；

(2)S5.4中，所述每一種組分P_i的四氣特征向量的賦值情況、五味和毒性特征向量的賦值情況、歸經特征向量的賦值情況；

其中，S7中，對計算映射系數值的計算環境進行糾偏，具體指：

擴大S5.1所建立的樹型存儲結構所包含的第一層子結點、第二層子結點和第三層子結點的子結點數量；以及擴大所述第一層子結點所存儲的疾病代碼數量、擴大所述第二層子結點所存儲的功能代碼數量、擴大所述第三層子結點所存儲的各種子藥效名稱數量；

檢驗所述每一種組分P_i的四氣特征向量的賦值情況、五味和毒性特征向量的賦值情況和歸經特征向量的賦值情況，如果賦值情況有誤，則修改為正確的賦值；

其中，S6中，通過以下方法判斷能否在該直角坐標系上標識出滿足條件的P1點、P2點…Pn點：

S6.1，在平面直角坐標系中選取任意一個點作為P1點，以P1點為圓心，以MC₁₂為半徑畫圓，得到圓1-2，圓1-2的圓周上各點即為P2點的可選位置；

以P1點為圓心，以MC₁₃為半徑畫圓，得到圓1-3，圓1-3的圓周上各點即為P3點的可選位置；

以此類推，以P1點為圓心，以MC_1n為半徑畫圓，得到圓1-n，圓1-n的圓周上各點即為Pn點的可選位置；

由此共得到圓1-2、圓1-3…圓1-n，分別為P2、P3…Pn點的可選位置；

S6.2，在圓1-2上選取任意一個點作為P2點，然后，以所選取的P2點為圓心，以MC₂₃為半徑畫圓，得到圓2-3；判斷圓2-3與圓1-3是否存在至少一個交點，如果不存在，則轉向S6.5；如果存在，則將各個交點依次記為P3₍₁₎、P3₍₂₎…P3_(x3)；

以所選取的P2點為圓心，以MC₂₄為半徑畫圓，得到圓2-4；判斷圓2-4與圓1-4是否存在至少一個交點，如果不存在，則轉向S6.5；如果存在，則將各個交點依次記為P4₍₁₎、P4₍₂₎…P4_(x4)；

以此類推，以所選取的P2點為圓心，以MC_2n為半徑畫圓，得到圓2-n；判斷圓2-n與圓1-n是否存在至少一個交點，如果不存在，則轉向S6.5；如果存在，則將各個交點依次記為Pn₍₁₎、Pn₍₂₎…Pn_(xn)；

S6.3，由此共確定以下離散點：

P3₍₁₎、P3₍₂₎…P3_(x3)

P4₍₁₎、P4₍₂₎…P4_(x4)

…

Pn₍₁₎、Pn₍₂₎…Pn_(xn)；

S6.4，在上述各離散點中，判斷是否存在P3_(k1)、P4_(k2)…Pn_(kx),使P3_(k1)、P4_(k2)…Pn_(kx)中每兩個點之間距離值L_ij＝MC_ij；其中，i,j＝3、4…n；L_ij代表P_i和P_j之間的距離值；MC_ij代表P_i和P_j之間的映射系數值；如果存在，則P1、P2、P3_(k1)、P4_(k2)…Pn_(kx)即為最終確認的P1點、P2點…Pn點；如果不存在，則執行S6.5；

S6.5，轉向執行S7。