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J-GLOBAL ID：202102249534714365   整理番号：21A0667119

線量-効果関係で設計したTCMデータに基づく相関ネットワークによる潜在的成分の探索に関する方法研究【JST・京大機械翻訳】

An method study on exploring potential ingredients with correlation network based on TCM data designed with dose-effect relationship

著者 (4件)： Zhai Xingying (Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine,Nanchang,China) ,  Li Bingtao (Jiangxi Provincial Key Laboratory of TCM Etiopathogenisis; Research Center of differentiation and development of basic theory of TCM, Jiangxi University of Traditional Chinese Medine,Nanchang,China) ,  Jiang Li (Jiangxi Provincial Key Laboratory of TCM Etiopathogenisis; Research Center of differentiation and development of basic theory of TCM, Jiangxi University of Traditional Chinese Medine,Nanchang,China) ,  Xu Guoliang (Jiangxi Provincial Key Laboratory of TCM Etiopathogenisis; Research Center of differentiation and development of basic theory of TCM, Jiangxi University of Traditional Chinese Medine,Nanchang,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCC  ページ： 2171-2175  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 漢方薬(TCM)は,病気を効果的に治療し,改善することができる。現在,TCMの治療効果は有効成分の相乗効果の結果であると考えられている。線量効果関係の理論によると,有効成分と生物学的効果の間には相関がある。したがって,線量効果関係の理論は,漢方薬における有効成分を探索するための重要なアイデアの1つである。化学的分離技術に加えて,灰色相関分析はTCMまたは天然医薬品の有効成分を探索するための一般的な分析法である。しかし,TCMの線量効果関係データにおける共線現象は,灰色相関分析の能力を減少させる。伝統的漢方薬の有効成分の発見のための分析法の構築は,用量効果関係の理論に基づくTCMの発見のための技術において緊急に解決する必要がある科学的問題である。本研究は,共線現象が伝統的漢方薬の有効成分の基本的特徴であり,相関ネットワーク解析が伝統的漢方薬の有効成分の間の共線問題を解決することができると信じる。本研究では,線量効果関係で設計されたTCM注入の実験データのバッチを例として取り上げ,次に,相関ネットワーク分析に基づくTCMの有効成分を分析する方法を実証するために,次の段階に従って処理した。最初に,相関解析法を用いて,共線成分を調査して,次に,ノードとして成分および端部として成分間の相関を用いて,相関ネットワークを構築した。その後,共線成分をクラスタ化し,異なるサブネットワークに分割した。サブネットワークの特徴ノードを抽出して,影響関連成分を探究する線形回帰分析を構築して,さらに有効成分の線量効果曲線を引き出して,有効成分の発見方法を最適化した。予備的研究結果は,この方法が線量効果関係実験の理論で設計したTCMにおける有効成分の発見に適していることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *ネットワーク ,  相乗作用 ,  クラスタ化 ,  線量反応相関 ,  *放射線量 ,  予備調査 ,  漢方製剤
準シソーラス用語： 相関分析 ,  ネットワーク解析 ,  有効成分 ,  生物学的効果 ,  線形回帰分析 ,  サブネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 線量 ,  設計 ,  TCM ,  相関 ,  探索 ,  研究