《基于gep的缺剂量古中药复方药剂配伍关系挖掘》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于gep的缺剂量古中药复方药剂配伍关系挖掘（3页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、计算机科学2 0 0 4 V 0 1 3 1 1 0 ( 增刊) 基于G E P 的缺剂量古中药复方药剂配伍关系挖掘+ ， M i 王I i n g 联s p e n s a c i o nR e l a t i o n s h 岫f o rT r a d i t i o n a lC h i n e s eM e d k i n ew i t h o u tD o s eB a s e do nG e n eE x p r e s s i o nP r o g r a m m l “g 阴小雄1 唐常杰1 曾令明 ( 四l l 大学计算机学院成都6 1 0 0 6 4 ) ， 胡建军1 蒋永
2、光2 胡波2 ( 成都中医药大学药学院成都6 1 0 0 7 5 ) 2 A 瓠t n c IT h ec o n t r i b u t i o n so ft h i sp a p e rh 址l u d e sl ( 1 ) p r o v i d e sa 玳wm e t h o dc a l l e dI n d e p e n d e n c eE s t i m a t e ( I E ) t oe s t i m a t et h ei n d e p e “e n c eo fT r a d i t i o n a lC h I 腿8 eM e d i c i n ew i
3、t h o u td o s e ( 2 ) p r o v i d e saa r i t h m e t i cc 8 1 l e dI 士l d e p e n d e n c eA m h m e t i cb a s e do nG e n eE x p r e s s i o nP r o 窖r a m m l “g ( I A G E P ) t of o r e c a 8 tt h ef u n c t i o nr e l a t i o n s h i pd 1 a d i t i o n a lC h i n e s eM e d i c i n ew i t h o
4、u td o s e K e ，咖r d sD a t a 删n i n gr I n d e p e n d e 肼eo d e ls e 拈t I n d 印e n d e n c ee s t i m a t e t G E P 1 引言 中医学源远流长，是我们的祖先与疾病作斗争 的经验结晶。几千年来，针对不同的病症积累了无数 方剂，留下了众多中医学巨著。这些方剂和巨著构成 了指导今天的中医工作者如何对症下药的基础。彝 而，令人遗憾的是，在众多的医学著作和方剂中，有 少量方剂未给定方剂中单药闻的比例及剂量，今天 的中医工作者只能通过经验和估计的方法去开出处 方，给工作带来极大的不便。秘5
5、 些单药组合是这类方 剂中的核心药组和药队? 如何确定这类未给定剂量 方剂中核心药组闻的比例? 四川大学和成都中医药 大学联合课题组采用基于基因表达式编程的数据挖 掘技术对这一难题进行了研究以治疗脾胃类症状 的脾胃类方剂库为样本，提出并实现了未给定剂量 古中药复方药剂的组成单药间依赖性判定( I E ) 的方 法，用于未给定剂量古中药复方药剂组成单药的依 赖模式集l M s 的搜索。( 2 ) 提出并实现了基于基因 表达式编程的依赖性算法( I A G E P ) ，对未给定剂量 古中药复方药荆配伍关系进行了预测研究。 2 缺剂量古中药复方药剂的组成单药问依 赖性判定 2 1缺剂量古中药复方药
6、剂的维成两味单药 依鞍性基本概念 定义1设户( c ，如) 为单药c ，c 2 同时在脾胃类 方荆库D B 记录集上出现的概率，户( 旬) t 声( 旬) 为单 药小如分别在脾胃类方荆库D B 记录集上出现的概 率，则称满足( 1 ) 式的I n d e p e n d e n c e ( c l ，屯) 为未给定 剂量古中药复方药荆的组成两味单药间小屯的依 赖性估计( I n d e p e n d e n c eE s t i m a t e ，I E ) 。 I n d e p e n d e n c e 。一。) _ 如2 ) l 。g ；鬈3 茄 ( 1 ) 令I n d 印e n
7、d e n c e ( “蛹) 来度量未给定荆量古中 药复方药剂的组成两味单药c I c ：间依赖性对( 1 ) 式分析得出以下性质： 性质1p ( c 1 ，c 2 ) m i n p ( c 1 ) ，p ( c 2 ) l ，m h ( p ( c 1 ) ，p ( c 2 ) ) 值为p ( c 1 ) ，p ( c 2 ) 值中最小值 1 0 9 舞等嚣( 一o 。，+ 。) ， I n d e p e n d e n c e ( 。l ，2 ) ( 一o o ，+ o o ) ， I n d e p e n d e n c e ( 旬，如) 值越大，未给定剂量古中药复 方药剂的组成
8、两味单药c 1 如之间的依赖性越强。 性质2 当嬲- 1 轧g 揣； o ，I n d e p e n d e n c e ( c I ，c 2 ) 一。时该状态称为未给定剂 量古中药复方药剂的组成两味单药m 白之闻的临 界点。当菇躐告 1 目pl 。s 菇3 ； 0 I n a e - p e n d e n c e ( c 。，如) o 时，该状态称为未给定剂量古中 药复方药剂的组成两眯单药如正相关，单药印屯 之间具有强依艟性当者等摹 0 ) d o 9 B e g i n 1 0 S S e l e c t i o n ( S ) ；选择 1 1 S C r o s s o v e f
9、( S ) ；S = M u t a t i o n ( S ) ； 交叉，变异 1 2 I f ( B e s t E x p F i t n e s s b i g g e s tf i t 耻s 8 v a l u ei nS ) T h e n 1 3 B e g i n 1 4 B e s t E x pG e n e 搴t h eG e n ew i t h t h eb i g g e s tf i t n e s sv 丑l u ei nS f 保存最佳基因 1 5 B e 8 t E x p F i t n e 5 s = t h eb i 船e s t f I t n e
10、s sv a l u ei nS 1 6 e n d ； 1 7 m m 一1 ； 1 8 e n d ： 1 9 输出B e s t E x p I Z 0 e n d 4 实验结果与分析 本文中试验采用的数据集来自四川大学和成都 中医药大学联合课题组的治疗脾胃类症状的脾胃类 方剂库，已成功地对未给定剂量的温中止吐汤方剂、 参茯膏等进行分析得出了其中的核心药组和药队， 并对其核心药组和药队的比例关系作了预测( 限于 篇幅，实验结果略) 。其结果体现的是未给定剂量方 剂中单药组合在脾胃类方剂库中的用药走向和大致 比例。同时我们也看到，随着依赖模式维数的增加， 未给定剂量方剂中的单药间关系发生了
11、变化，而这 一点却正适应了中医药学中方剂中的单药间相互协 作、相互牵制的中医药学理论，也便于我们观测方剂 中的单药问的增减对于整个方荆药性的影响。在未 来的工作中，联合课题组将继续扩大脾胃类方剂库 和组建其他类方剂库，使我们的挖掘算法更具普遍 性。 参考文献 1F e r n i r aCG e n eE x p r e s s i o nP r o E r a m m i “g ；AN e wA d 印t i v e A I g o r i t h mf o rS o l v i “gP f o b l e 呲C o m p i “S y B t 洲，2 0 0 l t1 3 ( 2 ) ：
12、8 7 1 2F e r r d r aC G c mE 砷r e s 8 i o nP g 瑚n “n gi nP r o b l e ms o l v - i I I g W s c 6t m o r i a I 2 0 0 1 3 G o l d k gD E G e n e t kA l g o d t h 咄i i lB e a r c h ，o p t I 嘶舱t I l d M a c h i n e1 l n g A d d k o n W 酷l e y ，1 9 8 9 4 z u o J i e ，T a n gc h 蛐g j 培，Z h a “8T i a n q i
13、n M “n gP r e d I c a t eA 洲i a t i o nR u l eb yG e n eE x p r e 日s i 仰P r 。g i n g - W A I M 2 0 0 2 5F e r r e i r a ，C M u t a t i ，T 舢p o s h i o n ，a n dR e c 佣l b i n B t i o n ：A “ A 吐l y s i 8o ft h eE v d u t i o n a 珂D y n 姐i c s I n ：4 t hI n t l W o f b h o p o nF r o n t i e r si n E 忡
14、l u t i o n a 印A l g o r i t h m 8 ，R e 8 e a r c hn i a l I g l e P 盯k ，N o r t hC 盯o l i n a U S A 2 0 0 2 6 1 4 6 1 7 6F e r r e b a C D b c yo ft h eB o o l 嗨nF u n c t b n st ot h eB e s tD e n - s i t r C I s s i f i c a t i o n R u I 髑 U s m g G e n e E x p r e s s i o nP g r a m - m i “昏I n
15、：P r o c o ft h e4 出E u r o p H nC o d o nG e n e t i cP g r a m m i n g ，E u r o G P2 0 0 2 ，v o l u “* 2 2 7 8o fL e c t u r eN o t e 8i nC o m p u t e r s c k n c e ，S p f i “g e 卜v e r l a g ，B e r l i n G e r 瑚n y ，z 0 0 2 5 1 6 0 ( 上接第2 8 6 页) 传统的c P u 和R A M 驱动的平衡系统。 另外，本系统中各种挖掘操作的集成还不够紧 密，需要
16、在数据库的操作及集成各个数据挖掘操作 中进一步完善系统。 参考文献 1c h e nMS ，H a nJ Y uP & m t m i 山g ；B no v e r 血w f r o ma d a t a b 丑s ep 啪p e c t i v e 1 E E Et r a 啦a c t 沁帖o nk n o w l e d g ea n dD a t a E n g i l l e e f i n g ，1 9 9 6 ，8 ( 6 ) ：8 6 s B 8 3 2B eI M “a p a t r aPK 跏血睇5d I t 商I l i n rAm 托h i n el e m i 呵 拮p e c t i v e 1 n f o r m a t 岫n M a “q t ，2 0 0 1 ( 3 9 ) ：2 1 1 2 2
