[目的]探讨痛风相关国家专利中药组方的用药规律,并分析核心药物的作用机制。[方法]通过中国专利公布公告网站检索治疗痛风的中药组方,提取数据并构建数据库。通过频数统计、Apriori算法、因子分析及系统聚类方法进行用药特点分析。在...[目的]探讨痛风相关国家专利中药组方的用药规律,并分析核心药物的作用机制。[方法]通过中国专利公布公告网站检索治疗痛风的中药组方,提取数据并构建数据库。通过频数统计、Apriori算法、因子分析及系统聚类方法进行用药特点分析。在中药系统药理学分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)中获取核心药物组合的中药靶点,在人类基因数据库(Human Gene database,GeneCards)、人类在线孟德尔遗传(Online Mendelian Inheritance in Man,OMIM)数据库中获得痛风疾病靶点,取两者靶点交集,将其导入Cytoscape 3.9.1软件,应用ClueGo插件对药物组合进行京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析。将交集靶点导入STRING数据库,构建蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络,选取部分关键靶点,使之与对应的中药活性化合物进行分子对接。[结果]纳入治疗痛风的专利中药组方共508项,涉及中药401味,用药频数共6082次,药物类别以利水渗湿药为主,其次为补虚药、清热药及活血化瘀药等。关联规则分析得到二项关联规则3条,三项关联规则5条。因子分析共提取出8个公因子。系统聚类分析得到3组药物组合,药物组合富集的共同生物学通路56条。分子对接结果显示,槲皮素与肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)的结合效果最好,黄芩素与白介素-6(interleukin-6,IL-6)结合效果次之,槲皮素与三磷酸腺苷结合盒转运蛋白2(adenosine triphosphate binding cassette super family G member 2,ABCG2)的结合效果较好。[结论]治疗痛风的国家专利组方多以“湿浊瘀阻”为核心病机,从湿、瘀、虚三方面治疗痛风,药物组合常以四妙散、茯苓泽泻汤和四物汤为基础加减,其主要通过TNF、缺氧诱导因子-1(hypoxia inducible factor-1,HIF-1)、Toll样受体(Toll-like receptors,TLRs)、IL-17等信号通路减轻炎症反应,促进尿酸排泄来发挥治疗作用。展开更多
作为推动社会进步与经济发展的重要力量,如何快速且精确地识别潜在颠覆性技术对于提升企业竞争力、推动产业变革等具有关键意义。本文提出一种融合专利数据与社交媒体数据的潜在颠覆性技术早期识别方法,是对已有研究理论和方法的重要补...作为推动社会进步与经济发展的重要力量,如何快速且精确地识别潜在颠覆性技术对于提升企业竞争力、推动产业变革等具有关键意义。本文提出一种融合专利数据与社交媒体数据的潜在颠覆性技术早期识别方法,是对已有研究理论和方法的重要补充。第一,检索相关领域专利数据,对数据进行划分;第二,基于颠覆性技术的特征,选取与颠覆性技术相关的指标以构建指标体系,并计算其技术影响力;第三,依托Bi-LSTM(bi-directional long short-termmemory)训练专利指标与技术影响力之间的关系,预测出候选颠覆性技术,并结合BERTopic提取技术主题;第四,通过BERTopic主题建模基于社交媒体数据提取出社会主题,并通过关注度和情感倾向对社会主题进行评价;第五,通过语义相似度,将社会主题与技术主题匹配映射,以对技术主题进行分类,进而识别出潜在颠覆性技术;第六,以医疗机器人为例,阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明,Bi-LSTM模型在准确率、精准率、召回率和F1-score上均超过90%,优于其他模型;将医疗机器人领域中的潜在颠覆性技术划分为高关注度-积极态度、低关注度-积极态度与低关注度-消极态度3种类型;识别出的医疗机器人潜在颠覆性技术,能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。展开更多
文摘[目的]探讨痛风相关国家专利中药组方的用药规律,并分析核心药物的作用机制。[方法]通过中国专利公布公告网站检索治疗痛风的中药组方,提取数据并构建数据库。通过频数统计、Apriori算法、因子分析及系统聚类方法进行用药特点分析。在中药系统药理学分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)中获取核心药物组合的中药靶点,在人类基因数据库(Human Gene database,GeneCards)、人类在线孟德尔遗传(Online Mendelian Inheritance in Man,OMIM)数据库中获得痛风疾病靶点,取两者靶点交集,将其导入Cytoscape 3.9.1软件,应用ClueGo插件对药物组合进行京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析。将交集靶点导入STRING数据库,构建蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络,选取部分关键靶点,使之与对应的中药活性化合物进行分子对接。[结果]纳入治疗痛风的专利中药组方共508项,涉及中药401味,用药频数共6082次,药物类别以利水渗湿药为主,其次为补虚药、清热药及活血化瘀药等。关联规则分析得到二项关联规则3条,三项关联规则5条。因子分析共提取出8个公因子。系统聚类分析得到3组药物组合,药物组合富集的共同生物学通路56条。分子对接结果显示,槲皮素与肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)的结合效果最好,黄芩素与白介素-6(interleukin-6,IL-6)结合效果次之,槲皮素与三磷酸腺苷结合盒转运蛋白2(adenosine triphosphate binding cassette super family G member 2,ABCG2)的结合效果较好。[结论]治疗痛风的国家专利组方多以“湿浊瘀阻”为核心病机,从湿、瘀、虚三方面治疗痛风,药物组合常以四妙散、茯苓泽泻汤和四物汤为基础加减,其主要通过TNF、缺氧诱导因子-1(hypoxia inducible factor-1,HIF-1)、Toll样受体(Toll-like receptors,TLRs)、IL-17等信号通路减轻炎症反应,促进尿酸排泄来发挥治疗作用。
文摘作为推动社会进步与经济发展的重要力量,如何快速且精确地识别潜在颠覆性技术对于提升企业竞争力、推动产业变革等具有关键意义。本文提出一种融合专利数据与社交媒体数据的潜在颠覆性技术早期识别方法,是对已有研究理论和方法的重要补充。第一,检索相关领域专利数据,对数据进行划分;第二,基于颠覆性技术的特征,选取与颠覆性技术相关的指标以构建指标体系,并计算其技术影响力;第三,依托Bi-LSTM(bi-directional long short-termmemory)训练专利指标与技术影响力之间的关系,预测出候选颠覆性技术,并结合BERTopic提取技术主题;第四,通过BERTopic主题建模基于社交媒体数据提取出社会主题,并通过关注度和情感倾向对社会主题进行评价;第五,通过语义相似度,将社会主题与技术主题匹配映射,以对技术主题进行分类,进而识别出潜在颠覆性技术;第六,以医疗机器人为例,阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明,Bi-LSTM模型在准确率、精准率、召回率和F1-score上均超过90%,优于其他模型;将医疗机器人领域中的潜在颠覆性技术划分为高关注度-积极态度、低关注度-积极态度与低关注度-消极态度3种类型;识别出的医疗机器人潜在颠覆性技术,能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。
