基于数据挖掘的含附子中成药组方规律分析

作者：杨梅; 赵翡翠^*

来源：中国药事, 2022, 36(02): 217-224.

DOI：10.16153/j.1002-7777.2022.02.015

• 附子
• 中成药
• 数据挖掘
• 组方规律
• 关联规则

目的:本研究运用关联规则挖掘含附子中成药组方规律,为临床应用及新药研发提供参考。方法:以2020年版《中国药典》作为处方来源,提取药物信息,建立数据库。使用Excel、SPSS 23.0及SPSS Modeler软件进行数据录入、频次、聚类和关联规则分析。结果:共纳入有效中成药处方33首,涉及药材176味,累计出现频次467次,使用频次排名前5位的中药依次为附子、肉桂、当归、黄芪、山药;药物类别以补虚药味最多,其次为祛风湿药、活血化瘀药、理气药、解表药等;主治疾病以心系病类、肾系病类、躯体(痹、瘘、瘤等)病类为主。通过对高频药物(频数≥5次)性味归经分析得出含附子中成药中以甘、辛、苦味和温、平、寒性药为主,归肾经、脾经、心经、肝经药物居多;对高频药物(频数≥5次)聚类分析得到3大类组合,关联规则分析得出12个核心药物组合。结论:利用数据挖掘方法探究含附子中成药组方规律,对其临床应用提供了一定指导作用,为开展新处方研发提供了参考。

• 单位
  新疆医科大学附属中医医院; 新疆医科大学