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申请/专利权人：天津仁雨生物科技有限公司

摘要：本发明属于中药药效预测技术领域，尤其涉及一种中药方剂有效成分药效拟合预测方法及系统，基于中药方剂各单体成分的药效分级筛选的预处理，通过药效拟合度模型预测的综合分析确定中药方剂各单体成分的药效拟合度分值，本发明解决了现有技术存在由于中草药配方中的成分复杂多样，药效物质基础繁杂，从而导致其中药方剂作用机理研究涉及大量、复杂的分子及相关信号通路的改变，因此，从分子水平系统、全面地阐明中药方剂中的潜在单体有效成分，以及其对相关疾病治疗作用的提供科学依据具有重要意义的问题，具有本预测模型将传统中医药原理和大数据方法模型的结合，将多成分、多靶点的药效特征数据化并对其效果进行综合指标分析，对于推动中医药现代化研究具有重要的实际意义的有益技术效果。

主权项：1.一种中药方剂有效成分药效拟合预测方法，其特征在于，包括：基于中药方剂各单体成分的药效分级筛选的预处理，通过药效拟合度模型预测的综合分析确定中药方剂各单体成分的药效拟合度分值；所述中药方剂各单体成分的药效分级筛选的预处理包括：将中药方剂总表和各单体成分子表整理成第一列为具体条目名称Terms，第二列为参与到该条目下的具体基因名称Genes，第三列为条目的显著性值P-Value；基于中药方剂总表和与其相应的单体成分子表，通过第一筛选法确定相应的单体成分第一更新子表；所述第一筛选法包括：若相应的单体成分子表的单体成分显著性值大于0.05，则删除相应的显著性值大于0.05的单体成分记录后形成相应的单体成分第一更新子表；基于相应的单体成分第一更新子表，通过第一相似度分值计算方法确定中药方剂总表与相应的单体成分第一更新子表间相应的第一相似度分值；所述第一相似度分值计算方法包括通过第一相似度分值函数确定第一相似度分值，所述第一相似度分值函数包括：α＝T’T；所述α为第一相似度分值；所述T’为相应的单体成分子表与中药方剂总表相同条目名称的数量；所述T为中药方剂总表的条目名称的数量；基于相应的单体成分第一更新子表，通过第二筛选法确定相应的单体成分第二更新子表；所述第二筛选法包括：若中药方剂总表的条目名称和相应的单体成分子表的条目名称不同，则删除相应的条目名称不同的单体成分记录后形成相应的单体成分第二更新子表；基于相应的单体成分第二更新子表，通过第二相似度分值计算方法确定中药方剂总表与相应的单体成分第二更新子表间相应的第二相似度分值；所述第二相似度分值计算方法包括通过第二相似度分值函数确定第二相似度分值，所述第二相似度分值函数包括：β＝G’G；所述β为第二相似度分值；所述G’为相应的单体成分子表的单体成分记录的相应的具体基因的数量；所述G为中药方剂总表的相应的具体基因的数量；所述药效拟合度模型预测的综合分析包括：基于相应的单体成分第二更新子表，通过预测熵权法确定中药方剂总表与相应的单体成分第二更新子表间相应的单体成分指标权重；基于相应的单体成分指标权重、第一相似度分值、第二相似度分值，通过相应的单体成分综合指标计算方法确定中药方剂总表和与其相应的单体成分子表间的拟合度分值。

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