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J-GLOBAL ID:201702291671418058   整理番号:17A0074795

テキストの薬理作用法則をテキストマイニングに基づいて探索した。【JST・京大機械翻訳】

Exploring pharmacological principle of Artemisia carvifolia with textmining technology
著者 (6件):
資料名:
巻: 41  号: 16  ページ: 3072-3077  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2264A  ISSN: 1001-5302  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)
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本研究では、テキストマイニング技術に基づき、アルテミシニンの薬理作用規則を探求し、テキストマイニングの方法を用いて、アルテミシニンの主成分、作用疾患、器官、組織、タンパク質、代謝物などの情報を発掘し、ネットワーク関係図を作成した。マイニング結果により、アーテスネートの主成分はセスキテルペン、フラボノイド、揮発油類などを含むことが分かった。関連疾患は主にマラリア,脳型マラリア,悪性マラリア,内臓リーシュマニア症,全身性エリテマトーデスなどである。関連臓器は主に肝臓、皮膚、気管、肺、脾臓などの臓器に関連している。組織細胞との関連性において、マクロファージ、Tリンパ細胞、毛細血管、上皮細胞などを主とする。関連タンパク質は主にCYP450、PI3K、TNF-Α、AASDPPT、DNAポリメラーゼなどに関連している。主要な作用経路はB型肝炎経路、解糖経路及びP53経路である。以上のことから、テキストマイニング技術を用いて、比較的客観的に全面的にアーテスネートの薬理作用法則を認識し、臨床応用に有益な参考を提供することができることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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著者キーワード (3件):
分類 (2件):
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自然語処理  ,  人工知能 
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