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J-GLOBAL ID：201602285662892606   整理番号：16A0791851

寒・寒熱薬理活性植物類における薬全成分は,特徴の抽出と認識戦略を構成した。【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Wang Peng (安徽中医薬大学) ,  Xie Huanhuan (安徽中医薬大学) ,  Peng Daiyin (安徽中医薬大学)
資料名： Zhongyaocai  (Zhongyaocai)
巻： 38  号： 11  ページ： 2241-2244  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2347A  ISSN： 1001-4454  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 植物類における薬宏観薬性マイクロ観薬性のその物質の成分の相互作用ではに現れ総合の結果,明らかな系統性と非線形性の特徴を持つということである。寒・寒熱薬理活性の物質構成,必要回帰認知の古典的理論の構想を,ミクロ分析とマクロ要約を組み合わせた検討,全体的に薬性本質を把握する。植物の遺伝的関係と薬性研究を結合して,科属内薬性属性収束の漢方薬群を対象として,フィンガープリント技術を利用してその成分を多次元スペクトルを得る,統計学の角度から高示した度薬性特徴マーカーを見つけることが先に,さらにネットワーク生物学的技術を採用した,寒・寒熱薬理活性特徴マーカーシステムと薬性間のネットワークを構築し,パターン認識モデルを確立して,全体的に薬性成分との相関関係を分析し,期待される漢方薬の認知ルールに合致する薬理特性化、評価方法を確立し,全成分の特徴に基づく種の漢方薬の薬性識別と予測を実現する。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  フィンガープリント法 ,  ネットワーク ,  微量分析 ,  高次元 ,  *薬理作用 ,  パターン認識 ,  遺伝 ,  スペクトル ,  相互作用 ,  *薬理学 ,  漢方製剤 ,  統計学 ,  非線形性
準シソーラス用語： 評価方法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 植物の生化学  (EH01050J) ,  異種生物間相互作用  (EE01050A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 薬理活性 ,  植物類 ,  薬 ,  戦略