中药成分相似性量化建模及寒热药性预测分析

[目的]量化中药成分的相似性,并探索建立中药寒热药性的判别模型与方法.[方法]依据“物质成分相似的中药,其药性也相似”的理论,通过紫外图谱表征中药成分.利用已有的61味中药的紫外图谱数据集,根据中药药性数据的高维、复杂性和多元性,通过距离度量学习算法学习马氏距离度量紫外图谱的相似性,结合集成学习中的多数投票算法,构建符合中医药特色的中药寒热药性预测识别模型.通过交叉验证、外推预测等方式评价模型.[结果]基于紫外图谱相似性度量的预测模型,石油醚溶剂下,交叉验证和外推预测的ROC曲线下的面积分别为0.883、0.866,交叉验证和外推预测的准确率分别为0.754、0.776,多溶剂综合分析下,交叉验证和外推预测的准确率分别为0.672、0.686.[局限]中药化学成分提取的复杂性造成本研究的数据量较小.[结论]本文构建的预测模型对石油醚溶剂下的紫外图谱数据识别效果最好;与经典模型相比较,本文模型具有更好的预测稳定性和外推性;经实验验证,预测模型可行有效.