中药指纹图谱相似度评价方法各有千秋(中药指纹图谱的数据挖掘)

中药指纹图谱相似度评价方法各有千秋

日前，清华大学药物研究所研究人员，以高效液相色谱指纹图谱为研究对象，对各种指纹图谱的相似度评价方法进行了比较。认为其实际应用中，应针对不同的实际问题，采用适合的相似度评价方法，以便更好地用于中药质量控制。

近年来，适合于从整体上分析复杂化学物质组成的稳定性的中药指纹图谱已成为国内外广泛接受的质量评价模式，同时也是中药质量评价研究领域的前沿课题。获取能够反映中药复杂化学成分特征的指纹图谱需要进行数据分析和处理。由于指纹图谱所反映的体系非常复杂，一般需采用模式识别方法进行研究和处理。对从整体上表现中药复杂体系所含化学成分的变化情况，指纹图谱的相似度评价起着非常关键的作用。根据文献报道，相似度的评价方法主要有峰重叠率法(Nei系数法)、相关系数法、距离系数法、向量夹角余弦法和峰重叠率与共有峰强度结合法(改进的Nei系数法)等方法。这些方法都有各自的特点和应用范围。实际应用中，针对实际问题如何选用合适的相似度评价方法是亟须解决的问题。为此，需要对现有的指纹图谱相似度评价方法进行综合比较和评价。

研究人员先通过理论分析，比较了各种相似度系数的计算方法。如距离系数法、夹角余弦法、相关系数法、Nei系数法、改进Nei系数法。然后采用数字模拟以及统计方法对各种方法的性能进行了综合评价。

评价指纹图谱的相似度方法可分成三种类型：采用差异评价指纹图谱的相似度，如距离系数法；通过图谱间的相似性评价相似度(如夹角余弦法，相关系数法和Nei系数法)；在相似性的基础上引入差异来评价相似度(如改进的Nei系数法)。从相似度计算公式的比较可以看出，距离系数法、夹角余弦法、相关系数法和改进的Nei系数法能够对指纹图谱峰强度的变化进行评价，而Nei系数法只能从质的角度表征图谱的相似程度。距离系数法和改进的Nei系数法与指纹图谱数据的线性比例关系有关，而夹角余弦法、相关系数法和Nei系数法不受数据线性比例关系的影响。根据指纹图谱波动的影响可以看出，夹角余弦法随波动强度的变化较平稳，幅度较小，其次是相关系数。距离系数法和改进的Nei系数法的变化幅度较大，对波动变化表现的比较敏感。Nei系数值并不随波动强度的变化而变化，因它只与峰的数量有关，与峰的强度无关。

从峰的缺失的影响可以看出，各种相似度评价方法都能反映出峰的缺失对相似度的影响。Nei系数法和改进的Nei系数法对小峰的缺失比较敏感，而相关系数法和夹角余弦法对大峰的缺失较为灵敏。距离系数法在一定范围内无论是大峰还是小峰都表现出较高的敏感性。在药材加工和提取过程中，指纹图谱中大峰的缺失并不常见。而对于同属不同种的药材，大峰的差异是有可能的，此时采用相关系数法、夹角余弦法和距离系数法评价相似度较为适宜。

从数据标准化处理的影响可以看出，距离系数法、相关系数法、夹角余弦法和改进的Nei系数法都能够对指纹图谱峰强度的变化进行相似度评价，其中相关系数法和夹角余弦法对指纹图谱的波动变化不够敏感，而距离系数法和改进的Nei系数法比较灵敏。对于峰的缺失，Nei系数法和改进的Nei系数法较敏感于小峰的缺失，而相关系数法和夹角余弦法对大峰的缺失较为灵敏。距离系数法无论对大峰还是小峰在一定范围内都表现出较高的敏感性。数据标准化处理对距离系数法、相关系数法和夹角余弦法的相似度评价的大小（等级）顺序影响较小、比较适合于指纹图谱的模式识别研究。

中药指纹图谱的数据挖掘

指纹图谱的特征信息的分析与提取又称作数据挖掘。中药指纹图谱形象地反映了药用植物物种具有遗传特性的次生代谢“共有特征”，又由于次生代谢中地域、生长环境、采收等多种不定因素影响，具有统计学中多元随机分布的“模糊性”。数据挖掘技术就是利用模糊数学、统计学、计算机技术等建立一种同时反映这两种特征的方法，即从中药指纹图谱数据信息库中提取隐含的及有潜在应用价值、最终可理解的模式的过程。它是发现和解析中药指纹图谱潜在信息的有力工具，目的是评价和控制中药质量及研究中药定量组效关系(quantitative composition-activity relationship，QCAR)；包含三个过程；
中药指纹图谱 获得信息化后的指纹图谱，需要研究如何来利用这些信息，即实现指纹图谱知识化。指纹图谱知识化包括信息解读、比较和判断，化学信息和药效信息相关性研究和信息的利用，即从大量指纹图谱数据中得到有关规律和知识。采用的方法有聚类分析、模式判别、关联度分析、人工神经网络等。
（1）聚类分析
聚类分析就是根据一定的规律和要求，对研究的对象进行分类。其基本思路是用“相似度”来衡量样品之间的亲疏程度，并以此来实现分类。通常将相似度大的样本归为一类，相似度小的样本归为不同类。对于不同批次的中药样品其色谱指纹图经计算机快速辨识处理可依据样品批与批之间的相似度，确定中药样品批间的稳定性。
模糊聚类分析的基本步骤如下：
A. 计算样品之间的相似度，并将其构成模糊相似关系矩阵R。在由m个己量化的指纹特征组成的m维空间中，可用多种方法定义样品之间的相似度。如：相关系数法、最大最小法、算术平均最小法、几何平均最小法、绝对指数法、广义夹角余弦法、马氏距离法、欧氏距离法等。
B. 用上述方法建立起来的模糊相似关系矩阵R，只有自反性和对称性，而没有传递性，需要将模糊相似关系矩阵R改造为模糊等价关系矩阵R`，再进行分类。
C. 取一定M值，作等价矩阵的截矩阵，依据取值的不同得到动态聚类谱系图。
（2）模式判别
模式判别的基本思路是先建立标准样本模式的色谱指纹图谱，然后对未知模式(待鉴定样品)色谱指纹图谱进行计算机解析，依据其与标准样本模式的“隶属度”、判别未知模式的真伪及优劣。
（3）关联度分析
众所周知，衡量药品质量的终极标准是药效。采用化学分析方法控制药品质量是一种间接的质量控制手段。一般来说，西药是成分单一的化合物或化学成分明确的混合物，这些化学成分的性质和数量决定了药品的疗效，因此定性和定量地控制这些化学成分就可全面地控制药品的内在质量。但中药与西药不同，中药相当于一个大复方，其成分多而复杂，大部分中药的化学成分不完全明确，某些已知成分并不能代表中药的全部疗效，因此传统的质量控制模式即单一成分的定性与定量难以控制药品质量。就中药指纹图谱而言，也存在着指纹图谱与药效相脱节的问题。所谓关联度，是指两个系统或两个因素间关联性大小的量度。关联度描述了系统发展过程中因素间相对变化的情况。如果两者在发展过程中相对变化基本一致，则认为两者关联度大；反之，两者关联度小。
（4）人工神经网络
随着模式识别理论的发展，人工神经网络的实践也得到了迅速的提高，在诸多领域都有广泛应用。1990年以来，人工神经网络在中药研究领域逐渐得到了应用。与经典模式识别相比，神经网络法更接近人脑思维过程，具有自组织性和容错性的优点。神经网络的结构和学习算法已有很多种，在中药指纹图谱中用到的主要有BP(反向误差传播)，自适应神经网络(ART)，自适应线性机(MBL)及模糊神经网络(FANN)。
（5）其他
实现指纹图谱知识化的方法还包括峰重叠法、夹角法、决策树，遗传算法及近邻算法等。近来又出现了几种相似度计算的方法。 将从药材、中间体直至最终产品的大量指纹图谱汇集成数据库，采用数学方法比对等，就能确定各个峰之间的相关性，从而做到对整个生产过程实现“全过程质量管理”，而对基础研究和新药开发，则可实现全过程化学成分群的表征。再加上多维信息(HPLC/PDAD/MS/MS)的指纹图谱，对整个研究而言存在大量信息需要处理，建立指纹图谱智能数据库，就能较好的解决此类问题。

小蓟的意思小蓟的意思是什么

小蓟的词语解释是：菊科。多年生草本。叶互生，卵形或椭圆形，边缘有刺，两面均有白色丝状毛。花紫红色。嫩苗可食用，俗称刺儿菜。中医以全草入药，功效大致与大蓟相同。
小蓟的词语解释是：菊科。多年生草本。叶互生，卵形或椭圆形，边缘有刺，两面均有白色丝状毛。花紫红色。嫩苗可食用，俗称刺儿菜。中医以全草入药，功效大致与大蓟相同。结构是：小(独体结构)蓟(上下结构)。注音是：ㄒ一ㄠˇㄐ一_。拼音是：xiǎojì。
小蓟的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：
一、引证解释【点此查看计划详细内容】
⒈菊科。多年生草本。叶互生，卵形或椭圆形，边缘有刺，两面均有白色丝状毛。花紫红色。嫩苗可食用，俗称刺儿菜。中医以全草入药，功效大致与大蓟相同。
二、国语词典
植物名。菊科蓟属。多年生宿根草，茎高二、三尺，有深裂羽状叶，绿而多刺，初夏开紫红色的头状花，花冠筒状，果实长椭圆形。可入药，性味甘苦，具凉血、止血功效。
三、网络解释
小蓟（植物物种刺角芽）小蓟中国植物志正名刺儿菜（学名：Cirsiumsetosum(Willd.)MB.）是菊科，蓟属多年生草本。高达120厘米，基生叶和中部茎叶通常无叶柄，头状花序单生茎端，冠毛刚毛长羽毛状，花果期5-9月。小蓟分布于中国大部分地区，中欧、东欧、俄罗斯东部、日本、朝鲜等地区亦有分布。生长于海拔140~2650米的地区，一般野生于荒地、草地、山坡林中、路旁、灌丛中、田间、林缘及溪旁。有人工栽培作药用。
关于小蓟的成语
小小不言小恩小惠小打小闹小手小脚
关于小蓟的词语
一小撮小气鬼胆小鬼小朝廷大头小尾
关于小蓟的造句
1、建立了小蓟的高效液相色谱指纹图谱，并通过指纹图谱相似度计算软件建立了小蓟指纹图谱的共有模式，对收集到的样品进行了相似度比较。
2、采用紫外分光光度法对小蓟总黄酮含量测定方法进行研究，并且利用薄层色谱法对其进行定性鉴别。
3、继之，对小蓟止血、抗炎的有效部位进行了系统的提取分离研究和化学结构鉴定。
4、方法采用紫外分光光度法对小蓟总黄酮含量测定方法进行研究，并且利用薄层色谱法对其进行定性鉴别。
5、三春柳、洋金花、茵陈、小蓟、益母草、大蓟。
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药材品种对中药液相指纹图谱技术的影响

对不同药材种属进行鉴别。中药指纹图谱是一种综合的、 可量化的鉴别手段， 药材品种对中药液相指纹图谱技术的影响是对不同药材种属进行鉴别，是当前特别符合中药特色的评价中药材、 中问产品、 和成品质量一致性、 稳定性的质量控制模式。

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