【摘 要】
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使用关联规则挖掘研究方剂中化学组分高频组合,为组分中药发现提供新途径。方法为基于丰富的中医药文献数据,从临床治疗肺癌的方剂出发,使用关联规则挖掘算法,找到方剂中化学
【机 构】
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中国中医科学院中医药信息研究所,浙江大学计算机学院,
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使用关联规则挖掘研究方剂中化学组分高频组合,为组分中药发现提供新途径。方法为基于丰富的中医药文献数据,从临床治疗肺癌的方剂出发,使用关联规则挖掘算法,找到方剂中化学组分之间的强关联关系,最后使用药理实验数据对数据挖掘结果进行解释。关联规则挖掘在肺癌组分中药发现中有着广阔的应用前景。
Using association rules to mine the high frequency combination of chemical components in prescriptions provides a new way for component Chinese medicine discovery. Methods Based on abundant TCM literature data, we developed an association rule mining algorithm to find out the strong correlation between chemical components in prescriptions from the prescriptions for clinical treatment of lung cancer. Finally, the data mining results were explained using pharmacological experimental data. Association rule mining has broad application prospects in Chinese medicine discovery of lung cancer components.
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