一、过程数据挖掘及进展（论文文献综述）
欧非凡,张超群[1]（2021）在《农业信息处理技术研究与应用进展》文中进行了进一步梳理农业信息处理技术是指将信息技术具体应用到农业物联网领域的服务,是现代农业发展的理性选择,也是未来农业发展的趋势及其发展水平的主要标志。基于中国知网（CNKI）中文文献检索数据,分别从农业数据挖掘技术、农业数据处理技术、农业预测预警技术、农业人工智能技术等4个方面,对近年中国农业信息处理技术研究与应用的进展进行简要分析。农业信息处理技术未来将会呈现出集成化、专业化和智能化的发展趋势。
王盼盼[2]（2021）在《基于数据挖掘技术分析贾六金教授治疗儿童慢性咳嗽用药规律》文中指出目的本研究分析贾六金教授治疗慢性咳嗽的组方用药,总结贾六金名老中医治疗儿童慢性咳嗽证治规律,为临床治疗慢性咳嗽提供研究依据,促进名老中医学术思想传承与发展。方法运用数据挖掘技术（中医传承辅助平台V2.5）,针对就诊于贾六金教授门诊中的慢性咳嗽患儿,对防治慢性咳嗽的452首处方运用频数统计和聚类分析等现代数据挖掘技术方法,分析处方中各种药物的使用频次,药物之间的关联规则,演化得到核心处方,总结发现贾六金教授诊治儿童慢性咳嗽的用药规律。结果针对所收集230名慢性咳嗽患儿,按照纳入标准录入处方数量达452首,其中涉及中药为114味。通过药物归经出现频次显示主要是肺、脾,四气出现频次前3位的分别是温、寒、平,五味出现频次的前3位为辛、苦、甘;慢性咳嗽患儿的高发年龄段为3～5岁,且男孩多于女孩;药物关联规则分析显示,用药主要集中在姜半夏、陈皮、茯苓、桔梗、杏仁、浙贝母、黄芩、炙麻黄、射干、炒白术、太子参。围绕11个药物,常用的组合常用的组合为姜半夏与陈皮、姜半夏与茯苓、陈皮与茯苓、姜半夏与陈皮与茯苓、姜半夏与杏仁、姜半夏与桔梗等配伍;基于复杂系统熵聚类的新方组合分析,运算演化出7首新处方,北沙参-姜半夏-石斛-麦冬,炒白术-胆南星-太子参-黄芪等。结论贾六金教授针对儿童慢性咳嗽的治疗思路明确,明辨病因,分清虚实寒热,认为病位主要为肺、脾、胃,病机多为肺脾虚弱,痰浊内伏,治疗多以清泄肺热,化痰止咳为主,还强调四诊合参,注重望诊;五脏论治,突出肺脾;痰浊内伏,祛邪为要;对药合方,协同增效;中病即止,注重调护等用药规律,为临床慢性咳嗽用药提供了数据依据,也促进了贾六金教授学术经验的研究和继承发展。
邓晶艳[3]（2021）在《基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究》文中认为中国特色社会主义进入新时代,标定了大学生日常思想政治教育的新方位。面对新时代提出的新任务与新要求,大学生日常思想政治教育要不断探索新思路、新路径与新方法,进一步增强工作的针对性与实效性,以满足大学生成长成才需求以及党和国家事业发展需要。当前,随着移动互联网、物联网、云计算、人工智能等为代表的新一代网络信息技术的迅猛发展、全面集成与广泛应用,人类逐步迈入大规模数据挖掘、运用与创新的“大数据时代”。在此时代背景下,如何运用新媒体、新技术加强和创新高校思想政治教育工作,使之富有时代性、增强针对性、彰显实效性,是新时期高校面临的一个重要而现实的课题。作为当代信息技术发展的前沿,大数据广域的信息资源、先进的信息处理技术以及全新的思维范式,为大学生日常思想政治教育带来了即时性、精准性、前瞻性与个性化等创新发展的新动力与新空间。将大数据思维、技术与方法全方位嵌入大学生日常思想政治教育各要素、各环节与全过程,促进大学生日常思想政治教育革新思维、优化供给、改进方法、重构范式,建构科学化、数字化与智能化的大学生日常思想政治教育体系,推进大学生日常思想政治教育向“精准思政”“智慧思政”转型升级,是大学生日常思想政治教育顺应时代发展的现实需要,也是其进一步提质增效、焕发新机的重要生长点与强劲推动力。阐释大数据内涵、价值、特征与功能,阐释大学生日常思想政治教育内涵并且辨析其与大学生思想政治理论教育的关系,有利于进一步探讨两者的深度融合。基于此,大学生日常思想政治教育大数据概念得以提出。从大学生日常思想政治教育大数据资源、大学生日常思想政治教育大数据技术、大学生日常思想政治教育大数据思维三个维度全面阐述大学生日常思想政治教育大数据的内涵与外延,同时运用马克思主义哲学基本原理和方法论论析大学生日常思想政治教育大数据的生成逻辑、发展动因、方法论基础与价值取向,可以明确大数据与大学生日常思想政治教育需求的契合点,理清大数据对大学生日常思想政治教育的作用机理。面对新时代提出的新任务与新要求,大学生日常思想政治教育仍然面临一些困境、存在一些短板和弱环。运用文献资料法、大数据文本挖掘方法与访谈调研法审视大学生日常思想政治教育现状,总结当前大学生日常思想政治教育存在的问题与困境并作原因剖析,同时探讨新时代大学生日常思想政治教育新要求,指出新时代大学生日常思想政治教育面临的新课题以及新时代大学生日常思想政治教育的指导思想与原则、教育内容体系以及教育工作的主体转型,有利于为新时期大学生日常思想政治教育发展创新提供现实依据。通过分析大数据在大学生日常思想政治教育中应用的技术优势以及可能性,进一步探讨大数据在大学生日常思想政治教育中“精准画像”“规律探寻”与“超前感知”三个应用呈现。以之为基础,基于当前大学生日常思想政治教育存在的理念滞后、模式粗放、知行脱节、供需错位等难题,提出利用大数据推进大学生日常思想政治教育由线性思维向系统思维、由普适教育向个性化培育、由认知培育向实践养成、由需求侧适应向供给侧发力四大发展转向并详细阐述四大发展转向的实现路径。基于大数据推进大学生日常思想政治教育不仅要遵循学科规律、注重理论深化,还要坚持实践导向,致力推动大数据应用,促进理论与实践的双向转化。由之,宏观上,探索大学生日常思想政治教育大数据的数据采集、数据预处理与存储、数据挖掘与分析、数据应用与可视化、数据解释与反馈五大工作模块与应用流程;微观上,对大数据在大学生日常思想政治教育典型场域中的“数据画像”“精准资助”“失联告警”三个应用进行数据模型构建,从而为大学生日常思想政治教育利用大数据提供切实可行的实现路径。大数据为大学生日常思想政治教育创新发展带来了前所未有的机遇,然而,当前大学生日常思想政治教育利用大数据还存在观念性、路径性与机制性瓶颈,同时,大数据是一柄双刃剑,对数据的不当应用会带来诸如“数据垄断”“数据滥用”“数据侵害”“数据冰冷”等一些可能的风险与挑战。高校尚须在思维理念、技术开发、政策支持、制度完善、机制建设、校园环境建设等方面对大数据应用作出回应与调试。不仅如此,在基于大数据创新大学生日常思想政治教育过程中,高校要注重发挥教育工作者的主体性与能动性,始终坚持数字技术与人文精神、数据智能与教育智慧相结合。
张天宇[4]（2021）在《曾庆琪教授治疗湿热内蕴型慢性前列腺炎的“方药构靶”数据化研究》文中进行了进一步梳理目的借助中医传承辅助平台（V2.5）挖掘曾庆琪教授治疗湿热内蕴精浊病用药规律,探索乌药-石菖蒲治疗精浊病多成分、多靶标、多途径的作用机制,预测其主治症候,构建网络药理作用体系,基于网络药理学从分子水平预测核心组方治疗精浊病多成分、多靶标、多通路的潜在可能作用机制,构建“方药构靶”作用体系。方法根据纳入、排除标准收集曾师治疗湿热内蕴精浊病的有效方剂,应用关联规则、聚类分析等算法进行数据挖掘,将结果可视化,分析用药规律,总结用药经验。应用TCMSPV2.3筛选药对和核心组方有效化学成分及靶标,探讨蛋白质间的相互作用关系,开展GO功能、KEGG通路富集分析,从理论角度预测其潜在作用机制。结果收集到有效处方193个,共240种中药,药频最高是茯苓,药物四气分布主要是温性,五味则以苦、甘、辛三味为主,归经主归肝、脾两经,乌药与石菖蒲组关联性最大,核心组方组成包括茯苓、乌药、石菖蒲、柴胡、丹参、陈皮、赤芍、牡丹皮、大枣、山药。发现乌药-石菖蒲药对共含有233个化学成分,筛选获得14个有效化学成分,对应101个靶标基因,PTGS2、PTGS1、ADRB2、RXRA等关键靶标14个,AKT1、TNF、JUN、RXRA、ESR1、RELA、MAPK14、AR、MAPK8 等治疗 CP核心靶标89个;富集通路最可能是癌症相关通路;对接结果验证两药对CP的干预作用;药对主治包括腹胀、疼痛等10个中医症候。核心组方10味中药共含有119个有效化学成分,对应 276 个靶标基因,STAT3、AKT1、TP53、MAPK1、JUN、TNF、MAPK14、RELA、IL6、MAPK8等为关键靶标。核心组方最可能作用于细胞膜发挥激酶结合、蛋白激酶活性、蛋白激酶结合等分子功能,完成对含氧化合物的反应、对细胞死亡的调节、对细胞群体增殖的调控等生物学过程,通过PI3K-Akt、MAPK、P53等癌症相关通路干预疾病发生发展。结论曾师治疗湿热内蕴型精浊病主要以清热利湿为治疗大法,从肝脾切入苦温燥湿、健脾疏肝,清利与补益同施,融合行气活血、温阳化气,共奏利湿泄热、导浊通络之功。乌药-石菖蒲通过多成分-多靶点-多通路发挥治疗CP作用,中医症候有腹胀疼痛或焦虑健忘等精神症状,适用于气机郁滞型精浊病,可能对慢性骨盆疼痛综合征更有效。核心组方通过多中药-多成分-多靶点-多通路发挥抗炎症反应、抗肿瘤、细胞代谢、免疫调节、神经调节等作用,最终达到治疗CP作用。
郭锦晨[5]（2021）在《明清新安医家诊治眩晕经验及半夏白术天麻汤治疗眩晕的数据挖掘和网络药理学研究》文中研究表明目的本研究主要根据明清时期新安医家相关学术着作及医案,总结明清新安医家总体治疗眩晕的特色,通过数据挖掘技术研究明清新安医家治疗眩晕处方用药规律,以期传承新安医学及为临床治疗提供参考。基于数据挖掘技术,探讨近30年名老中医运用新安名方程国彭半夏白术天麻汤加减治疗眩晕的临证用药规律,并采用网络药理学和分子对接技术研究半夏白术天麻汤治疗眩晕的药效物质基础和分子作用机制,探究其多成分、多靶点和多途径作用机制。方法采用文献追溯法、分类整理法、纵横联系研究法等文献研究的方法对明清时期新安医家相关学术着作及医案进行整理分析,研究汪机、孙一奎、余淙、叶桂、汪文绮、程国彭、程文囿、方肇权、程有功等治疗眩晕的经验,总结归纳明清新安医家总体治疗眩晕的特色。使用IBM SPSS Modeler 18.0、SPSS Statistics 22.0、中医传承辅助系统平台（V2.5）等对明清新安医家治疗眩晕医案处方用药进行频次统计、关联规则分析、复杂网络分析、系统聚类、熵层次聚类新方及主成分因子分析。采用SPSS Statistics 22.0、IBM SPSS Modeler 18.0等对近30年名老中医运用半夏白术天麻汤加减治疗眩晕的医案症状、用药进行频次统计、主成分因子分析、系统聚类及关联规则分析。通过TCMSP、TCMID、SEA等筛选半夏白术天麻汤的有效成分及靶蛋白,通过Genecards、OMIM、Drug Bank、TTD等筛选出眩晕相关疾病的靶点,利用Venn在线软件获取共同靶点,运用Cytoscape 3.7.2软件构建“药物-疾病-靶点”网络图,使用STRING绘制蛋白互作（PPI）网络,并用Cyto NCA进行筛选,用MCODE进行PPI网络聚类。利用DAVID数据库和和R语言3.6.3中cluster Profiler包进行GO功能富集及KEGG通路分析,采用Auto Dock Vina进行配体和受体的半柔性分子对接,最后运用Py MOL、Lig Plot+、MOE软件进行三维和二维可视化分析。结果明清新安医家认为眩晕之症有内外虚实不同,实者,病理因素有痰、火、风、瘀,孙一奎、孙文胤、方广、余午亭、徐春甫、洪参岐、程国彭、汪文绮、汪昂、吴迈、汪启贤等认为尤以痰为重,常有上焦有痰、痰浊中阻、痰热上扰、肝火挟痰、风痰上扰、肝阳上亢、痰瘀互阻等;虚者多因脏腑气、血、阴、阳的不足,汪机、吴正伦、程敬通、汪宦、吴楚、吴洋、罗周彦、吴崐、方肇权、郑重光等尤为重视气血不足致眩,气虚包括中气（脾胃之气）虚、元气虚、肾间动气不足等,血虚包括肝血虚、营血虚等,孙一奎、程国彭、汪文绮、罗周彦、汪汝麟、郑重光等重视肾阳不足致眩,阳虚包括脾阳虚、肾阳虚等。以虚为本,邪实为标,虚实可单独为患,虚实之间亦常相互影响,相互转化,形成虚实夹杂证。外风内风皆可感,叶天士、程杏轩、程有功、洪桂、王仲奇等认为以阴虚阳亢动风为主,阴虚包括肝阴虚、肾阴虚、心阴虚等。新安医家认为眩晕病位在于脑（心神）,病变脏腑主要责之于肝（胆）、脾（胃）、肾,与心、肺因五行相互关系也具有一定联系。辨证治疗方面,气血不足者,擅用参芪归术培补气血;阴虚阳亢者,喜用滋水涵木和阳息风;痰浊中阻者,常用二陈化裁培土化痰;下元虚惫者,温补脾肾阳气冀其运化;坎离失交者,补养水火根基精神乃治;病关情志者,重视内观静养治疗思路。用药方面,新安医家承历代医家经典方剂,灵活运用,大胆创制新方,如改正四君子汤、改正四物汤、湿痰汤、血虚眩晕汤、气虚眩晕汤、清上丸、壮元汤、香砂六君子汤、程氏半夏白术天麻汤等,擅用药对配伍,如人参、黄芪,龟甲、牡蛎,半夏、陈皮,半夏、天麻,白芍、生地黄,珍珠母、牡蛎,苦丁茶、夏枯草等。203例明清新安医家治疗眩晕医案处方涉及239味中药,累计用药频次2120次,平均频次9次,使用频次<9次的中药137味（470次）,占比为22.17%,使用频次≧9次的中药66味（1650次）,占比为77.83%。中药共归18大类,主要为10类,其中补虚药、清热药、平肝息风药、解表药、利水渗湿药位居前5位。四气方面,寒性药、温性药出现和使用最为频繁;五味方面,味甘药、味苦药、味辛药运用最为频繁;归经方面,归肝经药、肺经药、脾经药、肾经药和胃经药出现最为频繁,归肝经药、肺经药和脾经药使用最为频繁。共涉及7个病位证素和12个病性证素,频次较高的病位证素为肝、脾、肾,频次较高的病性证素为痰（湿）、动风、阳亢、火（热）、阴虚。得到二项关联药物组合31组,三项关联药物组合32组,四项关联药物组合29组。核心处方组成为半夏、茯苓、陈皮、甘草、白术、人参、天麻、白芍。得到19组药物聚类组合,熵层次聚类得到治疗眩晕的15个新方,共提取出22个中药公因子。180例医案包括1673条症状记录,2527条中药记录,对应144种症状,187味中药,症状前六位是眩晕、恶心、食少、乏力、呕吐、苔白腻,中药前六位是半夏、白术、天麻、茯苓、陈皮、甘草。主成分因子分析共提取出15个症状公因子,累计贡献率为68.004%,系统聚类共得到11组中药聚类组合,关联规则得到中药之间二、三、四项关联组合32项,症状和中药之间二、三、四项关联组合28项。共筛选出半夏白术天麻汤活性成分193个化合物,整理得到330个靶点,与眩晕相关疾病有149个共同靶点。PPI网络发现STAT3、CXCL8、EGFR、VEGFA、MAPK14、EP300、MAPK3、CTNNB1、JUN、AKT1、MAPK8、CCND1等可能是关键治疗靶点,GO分析共包含2827条富集结果,其中生物过程2480条,分子功能203条,细胞组成144条。KEGG通路分析发现176个条目,涉及AGE-RAGE信号通路、流体切应力和动脉粥样硬化信号通路、内分泌抵抗信号通路等。分子对接结果显示与关键靶点对接较好的成分有豆甾醇、槲皮素、β胡萝卜素、山奈酚、天麻素、谷固醇。结论1.明清新安医家认为眩晕病因病机虚实兼有,本虚标实,虚实夹杂,实者,病理因素有痰、火、风、瘀,尤以痰为重,虚者多因脏腑气、血、阴、阳的不足,虚实可单独为患,虚实之间亦常相互影响,相互转化。2.辨证治疗方面,别具特色,新安医家承历代医家经典方剂,灵活运用,大胆创制新方,擅用药对配伍,值得我们进一步挖掘研究与传承。3.数据挖掘方法对新安医家眩晕医案处方从多个维度进行数据分析,一方面印证了理论研究的结果,一方面进一步拓展了研究的广度深度,弥补了文献理论研究的局限。4.新安程国彭半夏白术天麻汤8味药方简力宏,紧扣脾虚生痰、肝风内作、风痰上扰之病机,其临床应用范围广泛。现代名老中医运用半夏白术天麻汤所治眩晕的病因常有风痰、肝风、肝火、痰浊、脾虚、瘀血等,以本方合用可兼治肝阳上亢、痰浊上蒙、气血亏虚、瘀血阻窍等眩晕的不同证候和阶段。5.通过网络药理学的方法,推测半夏白术天麻汤通过槲皮素、山奈酚、豆甾醇、β-谷甾醇、天麻素、β-胡萝卜素等潜在药效成分协同作用于STAT3、CXCL8、EGFR、VEGFA、MAPK14、EP300、MAPK3、CTNNB1、AKT1等多个靶点,通过流体切应力和动脉粥样硬化信号通路、IL-17信号通路、TNF信号通路等信号通路参与管径调节、循环系统中的血管过程、活性氧代谢过程、氧化应激反应等发挥治疗眩晕的作用,初步揭示了半夏白术天麻汤通过多成分、多靶点、多通路协同作用的机制。
楚鎏慈[6]（2021）在《宋立群教授辨治糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期验方的挖掘及其网络药理学机制探讨》文中指出目的:收集宋立群教授辨治糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期的医案进行数据挖掘,总结其临床经验与核心验方;对宋师治疗糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期的核心经验方进行网络药理学分析及分子对接技术验证,探讨宋师经验方治疗糖尿病肾病的作用机制。方法:1.收集2010年1月-2020年9月于黑龙江中医药大学附属第一医院肾病科门诊就诊,由导师宋立群教授诊治的567例糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期患者作为研究对象,将病例进行标准化处理后,运用中医传承计算平台（V3.0）对于症候、方药等进行数据挖掘,结合宋师相关医案、论着进行研读,对挖掘结果进行分析,从中提炼宋师辨治经验及核心经验方。2.选取宋立群教授辨治糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期的核心经验方进行网络药理学分析及分子对接技术验证,我们利用TCMSP数据库筛选宋师经验方中的生物活性成分及作用靶点,利用GeneCard5、OMIM、Pharm GKB等数据库检索糖尿病肾病的基因靶点,使用Uniprot、Perl及R软件将药物相关成分靶点及疾病相关基因靶点进行整合汇总,筛选出共同作用靶点,借助Cytoscape构建药物与疾病调控网络,利用STRNG数据库构建蛋白互作网络,运用R软件进行GO与KEGG基因功能富集分析并可视化,使用Autodock vina对活性成分及靶点蛋白进行分子对接。结果:1.一般情况:本研究最终纳入567例糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期首诊处方,共计诊次2194次,男性（358例,63.14%）多于女性（209例,36.86%）;宋师辨证分型后将本虚证型分为脾肾亏虚证（401例,70.72%）和肝脾肾虚证（166例,29.27%）,兼夹的标实证分为水湿证（259例,46.67%）、血瘀证（156例,27.51%）及不兼实证（152例,26.82%）。2.症状情况:本研究纳入的567例病例中,主要症候为腰膝酸软、尿多泡沫、呕恶纳呆、小便清长、夜尿频多、腹胀便溏、神疲乏力、手足浮肿、肢体浮肿、面目浮肿等;脾肾亏虚证的主要症候为腹胀便溏、少气懒言、呕恶纳呆、面色萎黄等;肝脾肾虚证的主要症候为咽干口燥、盗汗、视物模糊、大便干结、头晕目眩、五心烦热、口渴喜饮等;水湿证的主要症候为肢体浮肿、手足浮肿、肢体困重、形体肥胖、胸闷不舒等;血瘀证的主要症候为皮下瘀斑、口唇紫暗、定位刺痛、夜间加重、肌肤甲错、肢体麻木、尿血等。3.处方用药情况:首诊处方567张,共涉及中药217味,总使用频数9831次,频次排名前10味的中药为:黄芪、白术、金樱子、女贞子、芡实、茯苓、覆盆子、沙苑子、菟丝子、白果;脾肾亏虚证特色用药为:陈皮、锁阳、石莲子、桑螵蛸;肝脾肾虚证特色用药为:桑椹、墨旱莲、山茱萸、牛膝、山楂、鸡内金;水湿证特色用药为:桑白皮、路路通、穿山龙、苏木;血瘀证特色用药为:生地黄炭、熟地黄炭、大蓟炭、小蓟炭、丹参、郁金、鸡血藤、瓜萎;用药药性主要为平性药,其次为温性药、寒性药,药味以甘性药、苦性药、酸性药为主,归经以肾经,脾经和肝经为主,宋立群教授常用药对组合6对,药物组合9组,567首方剂聚类分析共聚为4类。4.网络药理学研究及分子对接技术验证:经过筛选得知,宋师经验方中46种活性成分可作用于糖尿病肾病的223个靶点,主要活性成分为β-胡萝卜素、β-谷苗醇、鞣花酸、刺芒柄花素、异鼠李素、山柰酚、木犀草素、苦参碱、槲皮苷、芝麻素等;核心靶点为MYC、JUN、CCND1、TP53、CDKN1A、RB1、AKT1、MAPk1、RELA、CTNNB1 等;GO功能富集分析主要涉及聚合酶Ⅱ转录调节复合物活化、细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶全酶复合物、转录调节复合物等生物学过程;KEGG通路富集分析主要涉及糖尿病并发症AGE-RAGE信号通路,人巨细胞病毒感染信号通路,胰岛素抵抗,IL-17信号通路,TNF信号通路,PI3 K-Akt信号通路,Th 17细胞分化机制,p53信号通路等;度值最高的有效成分配体与受体进行分子对接,得到19对配体-受体（结合自由能≤-5.0KJ·mol-1）的分子对接结果。结论:1.黄芪、白术、茯苓、覆盆子、女贞子、芡实、金樱子、菟丝子、沙苑子为宋立群教授治疗糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期的核心经验方。2.宋师认为糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期的病机为“本虚标实”,治疗时始终秉承“肝脾肾同调,补虚扶正;湿与瘀并治,泻实祛邪”的诊疗思路。3.宋师经验方治疗糖尿病肾病具有“多成分-多靶点-多途径”的特点,网络药理学及分子对接结果显示该方主要通过调节AGE-RAGE、IL-17、TNF等信号通路参与炎症反应、氧化应激反应、糖脂代谢反应、胰岛素效应及细胞生长因子等生物学功能,从而作用于糖尿病肾病,以达到控制其发生、发展的目的。
许晶[7]（2021）在《基于数据挖掘联合基因芯片的中医治疗晚期胃癌用药规律和作用机制》文中进行了进一步梳理目的:首先,筛选出中西医结合治疗晚期胃癌的受益人群,利用数据挖掘技术探索晚期胃癌患者的中医处方用药规律,为晚期胃癌临床合理用药提供理论依据;其次,通过网络药理学联合基因芯片技术,预测核心药物治疗胃癌的作用机制,并进一步探寻关键靶点与胃癌预后的关联性,为胃癌新药研发开辟新途径。方法:收集整理2015年1月至2020年1月就诊于北京中医药大学东直门医院和北京市桓兴肿瘤医院的晚期胃癌患者,从中筛选出晚期胃癌中西医结合治疗受益人群。受益人群定义基于前期首都卫生发展科研专项（编号:2016-1-4171）晚期胃癌中西医结合治疗的受益人群,即Ⅳ期生存时间≥11.1个月的患者。病理诊断参照WHO（2019年）《消化系统肿瘤分类》胃癌定义标准,临床分期参考国际抗癌联盟（UICC）及美国肿瘤联合会（AJCC）胃癌TNM分期（第8版,2016）标准。最终纳入135例患者,收集性别、年龄、BMI、KPS评分、具体方药等信息,运用中医传承计算平台（V3.0）分析纳入处方药物频次、四气、五味、归经、功效、关联规则等,最终获得核心药物组合。根据上述结果得到的核心药物组合,检索TCMSP数据库和文献数据库得到药物有效成分,并通过Pubchem数据库和Swiss Target Prediction平台预测活性化合物的潜在靶点,同时联合TCMSP数据库中的有效成分靶点以获得最终药物靶点。通过GEO数据库中胃癌基因芯片获取疾病靶点,Venn在线数据库获取药物与疾病共同靶点。运用STRING数据库获得靶点PPI网络,Cytoscape3.8.1软件构建相关的可视化网络,并利用其MCODE和BisoGenent插件筛选出核心靶点。使用R软件对共同靶点进行GO和KEGG富集分析。最后,通过Oncomine和Kaplan-Meier Plotter数据库探究关键靶点在胃癌中的表达情况及其与胃癌生存期的关系。结果:在纳入的135例患者中,男性81例,占比60%,女性54例,占比40%,男女之比为3:2;最大年龄为85岁,最小年龄为26岁,平均年龄为59.33岁,中位年龄为59岁,超过85%患者的年龄在50岁以上;最小BMI为12.33kg/m2,最大BMI为33.23kg/m2,BMI平均值为21.13kg/m2,超过50%患者的BMI在正常范围内;135名患者中KPS评分在70分及以上者共有127人,累计占94.07%。药物统计结果显示,135首处方涉及251味中药,药物频次由高到低依次为黄芪、党参、半夏、陈皮、茯苓、鸡内金、白术、甘草、神曲、麦芽等;四气所占比例由高到低依次为温、平、寒、凉、热,其中温、平、寒占比94.38%;五味所占比例由高到低依次为甘、苦、辛、酸、咸,其中甘、苦、辛占比90.41%;归经中脾经（22.47%）占比最高,其次为肺（16.86%）、胃（15.78%）、肝（13.68%）、肾（10.46%）等;药物功效以补虚类为主,辅以理气类、清热类、消食类等;对药物组合进行分析,频次较高的药物组合为黄芪与半夏、黄芪与党参、党参与半夏、党参与陈皮等;对药物进行聚类分析,将135首处方分为三类,第一类以含有黄芪、党参、陈皮、半夏、茯苓为主处方有72首,第二类以含有黄芪、党参、陈皮、半夏、白术为主处方有33首,第三类以含有黄芪、鸡内金、甘草、麦芽、鸡血藤为主处方有30首。结合药物频次、关联规则和聚类分析结果发现,“黄芪-党参-陈皮-半夏-茯苓”为135首处方的核心药物组合。本研究共发现“黄芪-党参-陈皮-半夏-茯苓”有效活性成分77个,其中黄芪为23个、党参为20个、陈皮为6个、半夏为12个、茯苓为14个、党参半夏共同成分1个、黄芪茯苓共同成分1个,其中,黄芪中的槲皮素（quercetin）、异鼠李素（isorhamnetin）、山萘酚（kaempferol）和熊竹素（Jaranol）,党参中的木犀草素（luteolin）,半夏中的黄芩素（baicalein）,陈皮中的橙皮素（（Rac）-Hesperetin）和柚皮素（naringenin）,茯苓中的16 α-羟基脱氢甲基丙烯酸（16alpha-Hydroxydehydrotrametenolic acid）等成分为治疗胃癌的主要有效成分。以GEO数据库中GSE63089和GSE118916数据集的胃癌样本组织为研究对象,共得到520个胃癌的差异基因,其中涉及366个上调基因和154个下调基因。通过Venn数据库得到药物和胃癌的共同靶点58个,其中NTRK1、TP53、MCM2、CUL3、CDK2、FN1、ESR1、ITGA4、UBC、NPM1、CUL1 等为关键靶点。58 个共同靶点涉及的GO功能主要参与细胞外基质代谢、DNA信号转导、调控有丝分裂过程、金属内肽酶活性、氧化还原酶活性、染色体结构等生物学过程,KEGG通路主要与细胞周期、细胞衰老、p53信号通路、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路等有关。在Oncomine数据库数中,共有10项研究,涉及928个样本（胃癌和正常组织分别为500例和428例）,研究发现NTRK1在胃癌组织和正常组织中的表达差异有统计学意义（P<0.05）。7项研究,涉及291个样本（胃癌和正常组织分别为205例和86例）,研究发现TP53在胃癌组织和正常组织中的表达差异有统计学意义（P<0.05）。12项研究,涉及1274个样本（胃癌和正常组织分别为694例和580例）,研究发现MCM2在胃癌组织和正常组织中的表达差异有统计学意义（P<0.05）。此外,Kaplan-Meier Plotter数据库发现NTRK1、TP53、MCM2高表达组的总生存期（OS）和首次进展时间（FP）均低于低表达组,差异均有统计学意义（P<0.05）。结论:晚期胃癌的中医药处方治以健脾益气,理气化痰为主,辅以清热燥湿,健脾消食,活血化瘀等,核心处方为“黄芪-党参-陈皮-半夏-茯苓”,体现了晚期胃癌“脾胃虚弱”的重要病机。“黄芪-党参-陈皮-半夏-茯苓”通过槲皮素、异鼠李素、山奈酚、木犀草素、黄芩素、橙皮素、柚皮素等活性成分调控NTRK1、TP53、MCM2、CUL3、CDK2等关键靶点以参与调控肿瘤细胞周期、炎症反应等过程,调控细胞周期、p53信号通路、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、TNF信号通路等发挥抗胃癌作用,其中NTRK1、TP53、MCM2在胃癌组织中均高表达,三者表达水平越高,胃癌患者生存期越短,反之,三者表达水平越低,患者生存期越长。
原凌燕[8]（2021）在《基于转录组数据挖掘分析免疫标志物与恶性黑色素瘤转移机制的研究》文中指出背景:恶性黑色素瘤（Malignant Melanoma,MM）是极具侵袭力的恶性肿瘤之一,具有发病隐匿,易转移,治疗反应差的特点,死亡病例占皮肤肿瘤总死亡病例的80%。多数患者确诊之前就已经发生远处转移,由于晚期有效的治疗方法和治疗药物有限,伴发转移患者总生存期仅为6-9个月,3年生存率不足15%。目前,即使包括最新获批用于转移性黑色素瘤的分子靶向治疗药物KRAS抑制剂和抗细胞毒性T淋巴细胞抗原（CTLA）-4抗体Ipilimumab在内的免疫治疗的受益群体也相当有限,而且几乎无法预测不同个体伴随治疗的严重副作用。因此,鉴定筛选与恶性黑色素瘤的预后高特异、高选择性相关的标志物,筛选出新治疗方法的获益群体,并据此预测预测筛选开发针对性的治疗方法,对改进MM的治疗至关重要,这也很可能有助于发现未来针对性研发MM新药的潜在靶点。目的:分析和筛选MM原发病例样本和转移病例样本中的差异表达基因,构建预后风险模型,并探索预后风险模型基因对肿瘤微环境的影响,分析基因标志物与MM恶性程度和免疫耐受复杂特性的关系,获取基因标志物影响黑色素瘤恶性表型相关的功能证据,为改善MM转移患者的临床治疗决策和相关新药研发提供参考依据。方法:（1）筛选基因标志物:1)以生物信息学方法,获取和清洗TCGA数据库的MM病例的基因组表达谱、生存数据,因为数据库中缺乏恶性黑色素瘤原发病例和转移病例的配对样本,所以根据数据库中恶性黑色素瘤病例的临床特征、治疗干预措施等,我们严格制定纳入和排除标准,保证原发病例样本和转移病例样本的一般资料具有可比性后,进行两组样本的差异表达基因分析;2)使用Imm Port（The Immunology Database and Analysis Portal）数据库的免疫相关基因数据集,取交集匹配出免疫相关基因标志物。3)为了保证预后时间的准确性,我们使用观察到的生存间隔时间（observed survival interval,OBS,即从TCGA采样到患者死亡或最后一次随访的时间间隔）代替总生存时间（overall survival,OS）;为了排除病例临床表型和治疗干预措施等因素的影响,我们纳入了年龄、性别、AJCC分期、Clark评分、Breslow厚度值进行单变量和多变量逐步Cox风险比例回归分析以构建预后基因标志物的预测模型,并通过R软件的“survminer”软件包构建,根据ROC曲线下面积验证模型的有效性。4)通过CIBERSORTx反卷积方法重构MM样本的免疫浸润淋巴细胞的相对含量丰度,“Spearman”相关性分析确定预后模型基因与免疫浸润淋巴细胞的相关性;5)本研究还收集MM单细胞测序数据,通过单细胞组学数据对转移预后基因标志物与肿瘤微环境的浸润淋巴细胞亚组进行相关性分析并比较计算结果,进一步对反卷积计算的结果加以验证。（2）验证基因标志物:1)利用人类蛋白质图谱（The human protein atlas,HPA）数据库的人类肿瘤样本免疫组学数据验证基因标志物,包括目标蛋白在细胞内的定位、肿瘤组织中的表达水平及免疫组化的特征等;针对缺乏免疫组化数据的目标靶基因,使用TCGA泛癌数据验证该基因对多种肿瘤的预后作用;2)利用分子生物学方法,通过Cas9技术基于向导RNA（small guide RNA,sg RNA）敲除CXCR4,构建敲除目标基因的恶性黑色素瘤细胞系sg-A375细胞,通过划痕实验、Transwell实验、CCK-8实验获取CXCR4影响黑色素瘤细胞恶性生物学行为的功能证据,以实验研究验证CXCR4基因对A375细胞侵袭和转移的促进作用。结果:（1）通过一系列分析,构建了一个可以预测MM转移患者预后的由6个免疫相关基因（immune-related genes,IRGs）-SLPI,S100A7,LYZ,CCL19,CXCR4和CD79A-组成的基因标志物模型,该模型能够在训练集中区分转移MM患者的预后风险,（TCGA,n=226,log-rank test,P<0.001）;且6-IRGs是MM独立的预后危险因素,不受性别、年龄和病理分期等临床特征的影响（HR=20.84,95%CI:5.00-86.93,P<0.001）;在GEO独立数据集中的验证结果显示该模型对转移患者的预后也能做出有效预测（GSE19234,n=106,log-rank test P<0.001,GES53118,n=79,log-rank test,P<0.001）,并通过ROC曲线验证模型的有效性;通过CIBERSORTx重构免疫浸润细胞的含量丰度,6个IRGs与免疫浸润细胞及免疫检查点基因（immune-checkpoint genes,ICGs）均具有一定的相关性。（2）通过GEO（GSE72056）单细胞测序数据集,运用单细胞分析软件及方法分析了MM转移病例样本中的细胞特征和聚类分型。结果显示,样本细胞注释后分为18类,与免疫微环境有关的肿瘤细胞亚群包括B细胞、DC细胞、成纤维细胞、粒细胞集落刺激因子、CD34造血干细胞、神经上皮细胞、神经元细胞、嗜中性粒细胞、NK细胞、前体CD34B细胞、晚期CD34B细胞、早幼粒细胞、T细胞和组织干细胞。与原发病例样本的肿瘤微环境比较,上述细胞（除NK细胞和T细胞）在淋巴结转移病例样本的含量丰度有显着差异（P<0.001）;单细胞中检测到的3个基因标志物（CXCR4,LYZ和CD79A）与上述差异细胞具有显着的相关性（P<0.001）。其中,CXCR4和多种免疫浸润细胞具有较高的相关性,因此CXCR4作为后期的实验验证对象,进行生物实验验证其功能。（3）通过HPA数据库中102例MM样本的免疫组化数据验证分析了筛选出的5个IRGs（SLPI,S100A7,LYZ,CCL19和CD79A）的蛋白组化结果显示在恶性黑色素瘤中均可以看到5个基因的蛋白免疫组化的染色;CXCR4和免疫浸润细胞呈高度相关,但是CXCR4在HPA数据库缺少蛋白组化数据,因此,为深入探讨CXCR4在肿瘤中的功能,基于TCGA泛癌的数据,分析CXCR4出恶性黑色素瘤之外的多种肿瘤的预后风险比（hazard radio,HR）,将CXCR4对不同肿瘤患者预后的HR进行Meta分析。结果显示,CXCR4对胃癌、骨肉瘤、卵巢癌、肺腺癌、肾透明细胞癌、头颈部癌、食管腺癌和宫颈癌的OS有预测作用（P<0.001）,其中,在胃癌和肾透明细胞癌的预后是保护性因素（HR<1）,在其余肿瘤的预后为危险性因素（HR>1）。CXCR4对于多种肿瘤患者的无复发生存时间（Relapse-Free Survival,RFS）预后HR的Meta分析结果显示,CXCR4的高表达对胃癌、卵巢癌、肺腺癌、肾透明细胞癌和膀胱癌具有预后预测作用（P<0.001）,在胃癌、肺腺癌和肾透明细胞癌患者的RFS是保护性因素（HR>1）,而在卵巢癌还和膀胱癌中是高风险因素（HR>1）。（4）通过生物实验验证CXCR4与MM的增殖、转移功能关联:使用Cas9技术,利用sg-RNA转染敲除CXCR4后构建MM的CXCR4基因敲除细胞系A375细胞（sg-A375）,然后通过划痕实验和Transwell小室实验检测sg-A375细胞的迁移及穿透力,获取CXCR4与黑素瘤恶性行为相关功能的证据。与A375细胞比较,sg-A375细胞的划痕实验修复能力和迁移及侵袭能力显着下降。结果证实敲除CXCR4可抑制黑素瘤增殖、侵袭、迁移过程,表明MM中CXCR4高表达和患者预后不良相关。结论:（1）通过TCGA数据库筛选获得6个IRGs（SLPI,S100A7,LYZ,CCL19,CXCR4和CD79A）组成的可用于MM转移患者预后预测的免疫相关基因标志物（immune-related gene signature,IRGS）,经GEO不同维度的独立数据集验证该6个IRGs组成的IRGS模型具有很好的适用性。（2）转移MM病例的单细胞分析结果说明:转移病例样本中的B细胞、粒细胞集落刺激因子、中性粒细胞和成纤维细胞的浸润,与MM患者预后相关,同时上述浸润细胞含量丰度和免疫预后基因表达呈显着正相关。（3）HPA数据库验证基因标志物的结果显示,除CXCR4外,其余SLPI,S100A7,LYZ,CCL19和CD79A5个基因蛋白可以在数据库验证;基于泛癌数据的meta分析结果显示,CXCR4对多种肿瘤患者的OS和RFS均具有较好的预测作用。对不同的肿瘤,CXCR4具有不同的预后判断价值。（4）CXCR4不仅促进A375细胞的增殖和克隆,还与细胞的迁移和侵袭行为密切相关,说明CXCR4可能通过影响免疫微环境而改变患者的预后。
贺鹏飞[9]（2021）在《古代痿证和现代肌萎缩侧索硬化症文献用药规律与药物作用机制研究》文中研究表明目的肌萎缩侧索硬化症（Amyotrophic lateral sclerosis）是常见的神经退行性疾病之一,引起中枢神经系统的上下运动神经元变性。通常表现为肌肉无力、瘫痪,最终多因呼吸衰竭而死亡。中医药文化传承数千年,具有深厚的文化底蕴和治疗经验,虽然没有肌萎缩侧索硬化症的中医病名,但是发现此类患者的临床症状特点和中医“痿证”极其相似。为了改善肌萎缩侧索硬化症治疗困难的现状,本研究全面搜集了古代痿证的文献和现代肌萎缩侧索硬化症的文献,依托中医传承计算平台（V3.0）采用频数分析和关联规则的方法分析了肌萎缩侧索硬化症的用药规律。将古今文献频数前10的药物进行对比,找出重合药物作为治疗肌萎缩侧索硬化症的核心药物组合,随后通过关联规则分析治疗用到的高频药对,为治疗时临证加减做出指导。并且通过网络药理学对核心药物组合进行了机制研究,旨在为肌萎缩侧索硬化症的临床治疗提供理论依据。方法数据挖掘:古代文献的筛选方面,设定检索词为痿、萎、痿辟、痿厥、痿躄等在《中华医典5.0》中选取中药治疗“痿证”的方药;现代文献的筛选通过设定检索词为“肌萎缩侧索硬化”和“运动神经元病”的中英文条目,干预措施检索词为:中医、中药、中草药、Drugs或ChineseHerbal,在万方、知网、维普、Pubmed等数据库检索建库至2020年12月01日所有相关文献方药。使用Excel文件软件建立数据库对研究资料进行规范及提取,着重提取方药组成信息导入中医传承计算平台（V3.0）,运用频数分析和Apriori关联规则为主的数据挖掘方法,分别统计出药物使用频次、药性、归经、四气五味及药对等信息,并且将古今文献频数前10的药物进行对比,找出重合药物作为治疗肌萎缩侧索硬化症的核心药物组合。设定不同支持度和置信度,得到古今文献用到的高频药对。网络药理学:基于中药系统药理学分析平台（TCMSP）筛选出数据挖掘结果中核心药物组合的化学成分和潜在作用靶点,通过Cytoscape3.7.2构建药物的化合物-蛋白-靶点关系图。通过DisGeNet、TTD、GeneCards和OMIM多个数据库数据库筛选出肌萎缩侧索硬化症的疾病靶点。使用Excel软件筛选获得核心药物与疾病的靶点交集基因,之后通过在线绘图工具制作文恩图进行可视化展示,将取得的共有靶点输入String数据库运行得到PPI网络（蛋白质相互作用网络模型）,导出结果再使用Cytoscape3.7.2软件进行参数计算及分析,判断核心靶点。将核心靶点导入metascape平台,进行基因本体（GO）生物过程分析和京都基因和基因组百科全书（KEGG）通路分析,并通过微生信平台进行可视化分析。结果本课题古代文献共包含376个方剂,其中明清代文献较多。311味药物,总使用频次为4239次。其中使用频次≥30次的药物有35种,总计使用频率61.71%。药物使用频次居于前十的分别为地黄、党参、茯苓、当归、附子、牛膝、肉桂、甘草、白术、黄芪。药物分属21类,使用频次≥10次者,频率高达90.98%,分别为补虚类、温里类、清热类、活血化瘀类、利水渗湿类、理气类、解表类、祛风湿类、收涩类、化湿类。药性由高到低分别为温、平、寒、热、凉,最常用的药物多为温性药物,占比可达44%。药味由高到低分别为甘、苦、辛、酸、咸,其中甘味、苦味、辛味占比高居前三,分别是38%、26%、24%。药物归经前三分别为脾经、肾经和肝经。药物组合使用频次≥38次者有118对,位居前三位的药物组合分别是“党参,茯苓”、“党参,当归”和“地黄,茯苓”。其中二味中药的核心组合72对,三味中药的核心组合40对,四味中药的核心组合6对。“支持度为38（10%）,置信度为0.8”的情况下,分析得到关联规则组合22个。得到频次≥56次的药物组合共31对,其中二味中药的核心组合25对,三味中药的核心组合6对。设置“支持度为56（15%）,置信度为0.8”的情况下,分析得到关联则组合5个。现代文献共61篇,处方62首,涉及药物149种,总使用频次为824次。其中使用频次≥10次的药物有23种,其总计使用频率55.83%。使用频次前十的药物分别为:黄芪、党参、地黄、白术、茯苓、杜仲、甘草、当归、陈皮、白芍。药物分属18类,其中使用频次≥20次者,频率高达92.45%,分别为补虚类、活血化瘀类、解表类、利水渗湿类、平肝息风类、祛风湿类、清热类、理气类、温里类、收涩类、消食类。药性由高到低分别为温、平、寒、凉、热,最常用的物多为温性药物,占比可达47%。药味由高到低分别为甘、苦、辛、酸、咸,其中甘味、苦味、辛味占比高居前三,分别是43%、24%、21%。药物归经前三分别为脾经、肝经和肺经。药物组合使用频次≥12时得到63对组合,位居前三位的药物组合分别是“黄芪,党参”、“黄芪,白术”和“党参,白术”。其中二味中药的核心组合34对,三味中药的核心组合25对,四味中药的核心组合4对。“支持度为12（20%）,置信度为0.8”的情况下,分析得到关联规则组合55个。使用频次≥18次时的药物组合共21对,其中二味中药的核心组合15对,三味中药的核心组合6对。设置“支持度为18（30%）,置信度为0.8”的情况下,分析得到关联规则组合19个。筛选核心药物组合（黄芪、党参、茯苓、白术、地黄和当归）得到化学成分52个,潜在作用靶点277个。获得疾病靶点14594个,药物与疾病有264个交集基因,其中CXCL8为最核心的靶点,其次为ADRA2A、ADRA2C、CXCL2等。GO基因注释功能分析得到49个条目（P<0.01）,细胞组成条目20个,分子功能条目9个,生物进程条目20个,通过KEGG富集通路得到核心药物组合治疗肌萎缩侧索硬化症相交靶点的通路,共得到富集通路20条（P<0.01）。结论中医治疗痿证有着丰富的经验,并且随着现代中医对肌萎缩侧索硬化症研究的不断深入,能为临床诊治提供更多有效的手段。本研究通过数据挖掘的方法分析了中医治疗肌萎缩侧索硬化症及相关痿证的用药规律,其中核心药物组合以黄芪、党参、茯苓、白术、地黄和当归为主,形似八珍汤,药物均以补气养血,扶正固本为主。同时根据病情的侧重不同,治疗从整体出发也当补泄兼施,根据症状各异可增加药物或增大剂量,如见到气虚水停者可以重用“茯苓—白术”,阴虚血瘀者重用“地黄—当归”,阳虚寒凝者可重用“肉桂—附子”,对于肌萎缩侧索硬化症伴随肌肉瞤动的表现可选用防风、僵蚕、全蝎等高频药物或黄芪-僵蚕这类补益辅以祛风的药对。并且将研究结果与导师临症经验结合,着重提出了合理运用补肾填精法、开达脑窍法和解毒护髓法等,为灵活应对肌萎缩侧索硬化症临床症状多样化提供了用药指导。最终运用网络药理学对核心药物组合治疗肌萎缩侧索硬化症的机制进行研究,发现了中药多层次、多靶点、多途径的治疗肌萎缩侧索硬化症的特点,为肌萎缩侧索硬化症的临床治疗提供理论依据。
李茵[10]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中进行了进一步梳理信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
二、过程数据挖掘及进展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、过程数据挖掘及进展（论文提纲范文）
（1）农业信息处理技术研究与应用进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 农业数据挖掘技术 |
| 2 农业数据处理技术 |
| 3 农业预测预警技术 |
| 4 农业人工智能技术 |
| 5 结语 |
（2）基于数据挖掘技术分析贾六金教授治疗儿童慢性咳嗽用药规律（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 1.研究背景 |
| 1.1 现代医学对儿童慢性咳嗽的认识及治疗现状 |
| 1.2 中医学对儿童慢性咳嗽的认识与治疗特色 |
| 1.3 名老中医经验传承研究的现状和意义 |
| 2.立题依据 |
| 2.1 数据挖掘技术在中医学术传承中的应用 |
| 2.2 贾六金教授学术思想的秉承与发扬 |
| 3.研究方案 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.2 样本采集及处理方法 |
| 3.3 数据录入与核对 |
| 3.4 数据分析 |
| 4.研究结果 |
| 4.1 患者信息统计 |
| 4.2 药物性味分布 |
| 4.3 药物统计 |
| 5.讨论 |
| 5.1 四诊合参,注重望诊 |
| 5.2 五脏论治,突出肺脾 |
| 5.3 痰浊内伏,祛邪为要 |
| 5.4 药对合方,协同增效 |
| 5.5 新方分析,临床新用 |
| 5.6 中病即止,注重调护 |
| 5.7 病案分析,临证应用 |
| 6.结论 |
| 7.不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 综述儿童慢性咳嗽中西医研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 大数据让大学生日常思想政治教育智能化 |
| 第一节 选题缘由及研究意义 |
| 一、选题缘由 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究综述 |
| 一、国内研究现状 |
| 二、国外大数据与教育交叉研究综述 |
| 三、研究评析 |
| 第三节 逻辑结构 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 三、内容框架 |
| 第四节 重点、难点及预期创新点 |
| 一、研究重点 |
| 二、研究难点 |
| 三、研究创新点 |
| 第一章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的理论基础 |
| 第一节 核心概念解读 |
| 一、大数据 |
| 二、大学生日常思想政治教育 |
| 三、大学生日常思想政治教育大数据 |
| 第二节 大学生日常思想政治教育大数据之马克思主义哲学审视 |
| 一、感性对象性活动之数据生成逻辑 |
| 二、实践的社会历史性之数据发展动因 |
| 三、辩证唯物主义认识论之数据应用的方法论基础 |
| 四、人的全面自由发展之数据应用的价值取向 |
| 第三节 大学生日常思想政治教育大数据自组织系统阐释 |
| 一、大学生日常思想政治教育之复杂自组织系统特征 |
| 二、大学生日常思想政治教育大数据之数据转化 |
| 三、大学生日常思想政治教育大数据之数据转换 |
| 四、大学生日常思想政治教育之数据工作机制 |
| 第二章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的现实依据 |
| 第一节 大学生日常思想政治教育存在的现实困境 |
| 一、基于大数据文本挖掘方法的大学生日常思想政治教育现实困境分析 |
| 二、大学生日常思想政治教育者访谈 |
| 三、大学生日常思想政治教育存在的问题及原因剖析 |
| 第二节 新时代大学生日常思想政治教育新要求 |
| 一、新时代大学生日常思想政治教育面临的新课题 |
| 二、新时代大学生日常思想政治教育指导思想与原则 |
| 三、新时代大学生日常思想政治教育教育内容体系 |
| 四、新时代大学生日常思想政治教育的主体转型 |
| 第三节 基于大数据创新大学生日常思想政治教育技术优势 |
| 一、大数据关键技术之大学生日常思想政治教育应用 |
| 二、教育主体与教育客体的数据交互 |
| 三、教育管理平台载体的数据智能 |
| 四、教育管理实践数据的跨域应用 |
| 第四节 基于大数据创新大学生日常思想政治教育可能性分析 |
| 一、基于数据技术的效率提升 |
| 二、基于证据的日常教育管理 |
| 三、基于数据评价的工作改进 |
| 第三章 基于大数据促进大学生日常思想政治教育发展转向 |
| 第一节 大学生日常思想政治教育大数据应用呈现 |
| 一、精准画像:大数据精确反映学生行为状态 |
| 二、规律探寻:大数据有效呈现学生活动规律 |
| 三、超前感知:大数据准确研判学生活动趋向 |
| 第二节 基于大数据之由线性思维向系统思维转变 |
| 一、线性思维 |
| 二、系统思维 |
| 三、线性思维向系统思维转变的全面性与准确性 |
| 第三节 基于大数据之由普适教育向个性化培育转变 |
| 一、普适教育 |
| 二、个性化培育 |
| 三、普适教育向个性化培育转变的适应性与有效性 |
| 第四节 基于大数据之由认知培育向实践养成转变 |
| 一、认知培育 |
| 二、实践养成 |
| 三、认知培育向实践养成转变的实效性与长效性 |
| 第五节 基于大数据之由需求侧适应向供给侧发力转变 |
| 一、需求侧适应 |
| 二、供给侧发力 |
| 三、需求侧适应向供给侧发力转变的精准性与有效性 |
| 第四章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的实施路径 |
| 第一节 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的原则 |
| 一、以人为本原则 |
| 二、守正创新原则 |
| 三、趋利避害原则 |
| 四、循序渐进原则 |
| 五、理论与实践相结合原则 |
| 第二节 大学生日常思想政治教育大数据资源库建设与运行 |
| 一、大学生日常思想政治教育大数据采集 |
| 二、大学生日常思想政治教育大数据预处理与存储 |
| 三、大学生日常思想政治教育大数据挖掘与建模分析 |
| 四、大学生日常思想政治教育大数据可视化与应用 |
| 五、大学生日常思想政治教育大数据解释与反馈 |
| 第三节 利用大数据推进大学生日常思想政治教育实践应用 |
| 一、数据画像 |
| 二、精准资助 |
| 三、异常告警 |
| 第五章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的条件保障 |
| 第一节 个体主观条件 |
| 一、培育大数据意识与大数据思维 |
| 二、掌握大数据知识与大数据技能 |
| 三、提升大数据伦理与管理理性 |
| 四、把握大数据应用的价值导向 |
| 第二节 技术条件保障 |
| 一、开发和搭建高校思想政治教育大数据技术平台 |
| 二、培育大学生思想政治教育大数据核心技术团队 |
| 第三节 组织与制度保障 |
| 一、加强组织领导 |
| 二、推进教育政策实施与制度建设 |
| 三、加强体制机制建设 |
| 第四节 文化环境保障 |
| 一、优化校园网络环境 |
| 二、培育校园数据文化 |
| 三、优化校园人文环境 |
| 结语:数据智能与教育智慧结合 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
（4）曾庆琪教授治疗湿热内蕴型慢性前列腺炎的“方药构靶”数据化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一部分 文献综述 |
| 综述一 网络药理学概述 |
| 参考文献 |
| 综述二 慢性前列腺炎的中医药研究 |
| 参考文献 |
| 综述三 曾庆琪教授辨治慢性前列腺炎的临证经验总结 |
| 1 病因病机 |
| 2 诊断 |
| 3 治疗 |
| 参考文献 |
| 第二部分 基于数据挖掘曾庆琪教授治疗湿热内蕴型精浊病用药规律研究 |
| 1、资料与方法 |
| 1.1 研究内容 |
| 1.2 研究方法 |
| 2、结果 |
| 2.1 药物基本信息统计 |
| 2.2 组方规律分析 |
| 2.3 新方分析 |
| 3、讨论 |
| 参考文献 |
| 第三部分 基于网络药理学预测乌药-石菖蒲治疗CP网络药理作用体系 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 应用平台及软件 |
| 1.2 药对有效化学成分及靶标的筛选 |
| 1.3 疾病靶标的获取 |
| 1.4 蛋白质间相互作用网络的建立 |
| 1.5 网络构建及拓扑分析 |
| 1.6 GO功能与KEGG通路富集分析 |
| 1.7 分子对接 |
| 1.8 中医症候的反向推导 |
| 2 结果 |
| 2.1 乌药-石菖蒲药对的有效化学成分及靶标信息 |
| 2.2 乌药-石菖蒲药对成分-靶标网络关系分析 |
| 2.3 乌药-石菖蒲药对与CP共同靶标分析 |
| 2.4 蛋白质之间相互作用(PPI)网络分析 |
| 2.5 基因功能与参与通路富集分析 |
| 2.6 分子对接结果 |
| 2.7 中医症候推导结果 |
| 3 讨论 |
| 参考文献 |
| 第四部分 核心组方治疗慢性前列腺炎的网络药理学研究 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1核心组方有效成分的收集与筛选 |
| 1.2 核心组方潜在作用靶点的预测 |
| 1.3 慢性前列腺炎疾病靶标的收集与筛选 |
| 1.4 核心组方治疗慢性前列腺炎的靶标预测 |
| 1.5 蛋白互作网络图的绘制与分析 |
| 1.6 生物信息学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 核心组方有效化合物与作用靶点 |
| 2.2 CP靶标与核心组方治疗CP作用靶点 |
| 2.3 PPI网络图分析 |
| 2.4 核心组方治疗CP作用靶点的生物信息学分析结果 |
| 3 讨论 |
| 参考文献 |
| 第五部分 小结与展望 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（5）明清新安医家诊治眩晕经验及半夏白术天麻汤治疗眩晕的数据挖掘和网络药理学研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略词表 |
| 前言 |
| 第一部分 文献理论研究 |
| 1 古代医家及着作对眩晕的认识 |
| 1.1 眩晕的病名溯源 |
| 1.2 眩晕的病因病机 |
| 1.3 眩晕的辨证治疗 |
| 2 现代医家对眩晕的认识 |
| 2.1 邓铁涛 |
| 2.2 路志正 |
| 2.3 颜德馨 |
| 2.4 颜正华 |
| 2.5 方和谦 |
| 2.6 李振华 |
| 2.7 刘志明 |
| 2.8 段富津 |
| 2.9 张学文 |
| 2.10 李士懋 |
| 2.11 熊继柏 |
| 2.12 王乐匋 |
| 第二部分 明清新安医家诊治眩晕经验研究 |
| 1 代表性新安医家诊治眩晕经验 |
| 1.1 汪机 |
| 1.2 孙一奎 |
| 1.3 余淙 |
| 1.4 叶桂 |
| 1.5 汪文绮 |
| 1.6 程国彭 |
| 1.7 程文囿 |
| 1.8 方肇权 |
| 1.9 程有功 |
| 2 总体诊治眩晕经验 |
| 2.1 病因病机方面 |
| 2.1.1 虚实兼有,本虚标实,虚实夹杂 |
| 2.1.2 外风内风皆可感,以阴虚阳亢动风为主 |
| 2.1.3 实者，病理因素痰、火、风、瘀，尤以痰为重 |
| 2.1.4 虚者,责之于脏腑气血阴阳四端 |
| 2.2 病位在脑(心神),发病与脏腑密切相关 |
| 2.3 辨证治疗方面 |
| 2.3.1 气血不足,擅用参芪归术培补气血 |
| 2.3.2 阴虚阳亢,喜用滋水涵木和阳息风 |
| 2.3.3 痰浊中阻,常用二陈化裁培土化痰 |
| 2.3.4 下元虚惫,温补脾肾阳气冀其运化 |
| 2.3.5 坎离失交,补养水火根基精神乃治 |
| 2.3.6 病关情志,重视内观静养治疗思路 |
| 2.4 灵活用药,擅用药对 |
| 第三部分 明清新安医家治疗眩晕用药规律数据挖掘研究 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 纳入与排除标准 |
| 1.3 数据录入 |
| 1.4 数据规范化 |
| 1.5 数据分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 中药频次、频率分析 |
| 2.2 中药的类别分析 |
| 2.3 中药的药性药味归经分析 |
| 2.4 证素频次、频率分析 |
| 2.5 中药关联规则分析 |
| 2.6 中药复杂网络分析 |
| 2.7 中药系统聚类分析 |
| 2.8 熵层次聚类新处方分析 |
| 2.9 中药主成分因子分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 中药频次、频率 |
| 3.2 中药类别 |
| 3.3 中药性味归经 |
| 3.4 证素频次、频率 |
| 3.5 中药关联规则 |
| 3.6 中药复杂网络 |
| 3.7 中药系统聚类 |
| 3.8 熵层次聚类新处方 |
| 3.9 中药主成分公因子 |
| 第四部分 新安程氏半夏白术天麻汤治疗眩晕的数据挖掘及网络药理学研究 |
| 研究一 基于数据挖掘的半夏白术天麻汤治疗眩晕的临床应用规律研究 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 纳入与排除标准 |
| 1.3 数据规范化 |
| 1.4 数据分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 患者一般情况及疾病频数分析 |
| 2.2 症状、药物频数分析 |
| 2.3 症状因子分析 |
| 2.4 中药聚类分析 |
| 2.5 关联规则分析 |
| 3 讨论 |
| 研究二 基于网络药理学和分子对接研究半夏白术天麻汤治疗眩晕的潜在药效物质基础及作用机制 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 主要软件和数据库 |
| 1.2 半夏白术天麻汤活性成分的预测 |
| 1.3 半夏白术天麻汤的靶点预测 |
| 1.4 眩晕相关疾病的靶点预测 |
| 1.5 药物-疾病-靶点网络的构建 |
| 1.6 蛋白互作(PPI)网络的构建 |
| 1.7 核心化学成分和靶点的筛选 |
| 1.8 PPI网络聚类 |
| 1.9 药物-疾病交集靶点的GO和 KEGG富集 |
| 1.10 分子对接 |
| 2 结果 |
| 2.1 半夏白术天麻汤活性成分 |
| 2.2 半夏白术天麻汤活性成分的靶点 |
| 2.3 眩晕相关疾病的靶点 |
| 2.4 药物-疾病-靶点网络的构建 |
| 2.5 药物-疾病交集靶点的蛋白互作(PPI)网络的构建 |
| 2.6 核心化学成分和靶点的筛选分析 |
| 2.7 PPI网络聚类分析 |
| 2.8 药物-疾病-靶点的GO和 KEGG富集分析 |
| 2.9 分子对接分析 |
| 3 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述一 中医药治疗眩晕的研究进展 |
| 参考文献 |
| 综述二 半夏白术天麻汤药效物质基础和药理作用机制的研究进展 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（6）宋立群教授辨治糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期验方的挖掘及其网络药理学机制探讨（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 一: 文献综述 |
| 1. 糖尿病肾病的研究进展 |
| 1.1 中医学对糖尿病肾病的研究进展 |
| 1.2 现代医学对糖尿病肾病的研究进展 |
| 2 数据挖掘及网络药理学在中医药领域的应用 |
| 2.1 数据挖掘在中医领域的运用情况 |
| 2.2 网络药理学在中医领域的运用情况 |
| 3. 技术路线 |
| 二: 基于中医传承计算平台探究宋立群教授治疗糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期的组方规律及经验总结 |
| 1. 资料与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 分析软件中医传承计算平台(V3.0)简介 |
| 2. 结果 |
| 2.1 基本信息统计分析 |
| 2.2 疾病分期及疗效判定分析 |
| 2.3 症候分析 |
| 2.4 方剂分析 |
| 3. 讨论 |
| 3.1 宋立群教授学术经验及治学态度概述 |
| 3.2 宋立群教授辨治糖尿病肾病的经验采撷 |
| 3.3 数据挖掘统计分析结果讨论 |
| 3.4 验案举隅 |
| 三: 宋立群教授治疗糖尿病肾病经验方的网络药理学及分子对接研究 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 宋师治疗DKD Ⅲ-Ⅳ期经验方的活性成分及作用靶点筛选 |
| 1.3 糖尿病肾病作用靶点筛选 |
| 1.4 药物-成分-靶点-疾病调控网络的构建 |
| 1.5 蛋白-蛋白互作网络图的构建 |
| 1.6 GO生物功能能富集分析及KEGG通路富集分析 |
| 1.7 分子对接 |
| 2 结果 |
| 2.1 宋师治疗DKDⅢ-Ⅳ期自拟经验方的活性成分筛选情况 |
| 2.2 自拟经验方的潜在作用靶点及DKD相关基因靶点 |
| 2.3 自拟经验方-糖尿病肾病共同靶点汇总 |
| 2.4 自拟经验方治疗糖尿病肾病的调控网络构建 |
| 2.5 自拟经验方治疗糖尿病肾病的功能蛋白互作网络 |
| 2.6 GO功能富集分析 |
| 2.7 KEGG通路富集分析 |
| 2.8 分子对接 |
| 3 讨论 |
| 结论 |
| 创新点说明 |
| 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表论文 |
| 个人简历 |
（7）基于数据挖掘联合基因芯片的中医治疗晚期胃癌用药规律和作用机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一部分 文献综述 |
| 综述一 晚期胃癌的中西医结合研究进展 |
| 1 胃癌的中医溯源 |
| 1.1 病因病机 |
| 1.2 中医药论治 |
| 2 西医治疗晚期胃癌的研究进展 |
| 2.1 病因 |
| 2.2 晚期胃癌的治疗手段 |
| 3 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 综述二 数据挖掘与生物信息学在中医药的应用 |
| 1 数据挖掘的概念 |
| 2 数据挖据在中医药的应用 |
| 2.1 用于中医证候分析 |
| 2.2 用于中药处方规律分析 |
| 2.3 用于方剂配伍规律分析 |
| 2.4 用于名老中医经验传承 |
| 2.5 用于中医药其他领域 |
| 3 生物信息学的概念 |
| 3.1 生物信息学分析工具 |
| 3.2 生物信息学在中医药的应用 |
| 4 小结与展望 |
| 参考文献 |
| 前言 |
| 第二部分 研究部分 |
| 研究内容一 135例晚期胃癌患者的中医处方用药规律挖掘 |
| 1 研究内容 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 纳入标准 |
| 1.3 排除标准 |
| 1.4 受益人群定义 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 资料收集 |
| 2.2 分析软件 |
| 2.3 规范处方药名 |
| 2.4 数据录入和核对 |
| 2.5 数据分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 基本信息统计 |
| 3.2 药物频次统计 |
| 3.3 药物性味归经统计 |
| 3.4 药物功效统计 |
| 3.5 药物关联规则分析 |
| 3.6 药物聚类分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 基本信息分析 |
| 4.2 药物频次分析 |
| 4.3 药物功效分析 |
| 4.4 药物性味归经分析 |
| 4.5 药物组方规律和关联分析 |
| 4.6 核心药物分析 |
| 4.7 不足与展望 |
| 研究内容二 基于网络药理学联合基因芯片分析核心药物组合治疗胃癌作用机制 |
| 1 研究目的 |
| 2 资料和方法 |
| 2.1 筛选药物活性成分和靶点 |
| 2.2 筛选胃癌作用靶点 |
| 2.3 构建PPI网络 |
| 2.4 GO和KEGG富集分析 |
| 2.5 关键靶点与胃癌预后的关联性 |
| 3 结果 |
| 3.1 “黄芪-党参-陈皮-半夏-茯苓”有效活性成分和靶点 |
| 3.2 胃癌作用靶点 |
| 3.3 胃癌差异基因的PPI网络图 |
| 3.4 “药物-疾病“共同靶点PPI网络图 |
| 3.5 共同靶点PPI网络拓扑分析 |
| 3.6 “有效成分-共同靶点”可视化网络图的构建 |
| 3.7 GO和KEGG功能富集分析 |
| 3.8 关键靶点与胃癌预后的关联性 |
| 4 讨论 |
| 4.1 “黄芪-党参-陈皮-半夏-茯苓”有效活性成分分析 |
| 4.2 关键靶点分析 |
| 4.3 通路富集分析 |
| 4.4 关键靶点与胃癌预后的关联性 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（8）基于转录组数据挖掘分析免疫标志物与恶性黑色素瘤转移机制的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 恶性黑色素瘤的流行病学特点及治疗现状 |
| 1.1.2 恶性黑色素瘤分子缺陷的研究进展 |
| 1.1.3 恶性黑色素瘤生物标志物的研究进展 |
| 1.1.4 肿瘤微环境的研究进展 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 生物信息学方法 |
| 1.4.2 计算结果的独立数据集验证 |
| 1.4.3 分子生物学实验功能验证 |
| 1.5 技术路线图 |
| 参考文献 |
| 第二章 恶性黑色素瘤Bulk转录组测序数据分析 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.1.1 生物信息学与肿瘤治疗研究 |
| 2.1.2 技术路线图 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 数据来源和分类 |
| 2.2.2 数据预处理和数据质量标准化 |
| 2.2.3 差异基因分析 |
| 2.2.4 基因标志物的Cox风险比例回归分析 |
| 2.2.5 构建基因标志物预后风险模型 |
| 2.2.6 基因标志物通路和功能分析 |
| 2.2.7 反卷积网络重构恶性黑色素瘤的免疫微环境 |
| 2.2.8 预后基因标志物与肿瘤免疫浸润细胞的相关性分析 |
| 2.2.9 恶性黑色素瘤中突变基因分布统计 |
| 2.2.10 肿瘤突变负荷分数的计算和预后分析 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 患者人口统计学和临床因素 |
| 2.3.2 差异基因与免疫相关基因的识别 |
| 2.3.3 建立免疫相关基因的风险模型 |
| 2.3.4 评估预后模型的预测效果 |
| 2.3.5 基因本体分析与KEGG通路分析 |
| 2.3.6 原发和转移病例样本中肿瘤浸润免疫细胞的差异 |
| 2.3.7 基因标志物与肿瘤免疫微环境的相关性分析 |
| 2.3.8 GEO队列独立数据集验证模型的预后 |
| 2.3.9 GEO队列中恶性黑色素瘤验证集的免疫分析 |
| 2.3.10 评估低危和高危人群之间的免疫情况 |
| 2.3.11 评估基于CD274/PDCD1 转移亚组肿瘤微环境的差异 |
| 2.3.12 MM中的突变图谱 |
| 2.3.13 TMB对恶性黑色素瘤预后的影响 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 结论 |
| 参考文献 |
| 第三章 恶性黑色素瘤单细胞转录组测序数据验证 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 关键软件及数据库资源 |
| 3.2.3 质控:细胞的选择和过滤 |
| 3.2.4 数据标准化 |
| 3.2.5 识别高变异基因 |
| 3.2.6 中心化(Scaling)分析 |
| 3.2.7 主成分(PCA)分析 |
| 3.2.8 非线性降维(t-SNE) |
| 3.2.9 寻找差异表达的特征(聚类生物标志物) |
| 3.2.10 注释cluster中细胞类型 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 质控和细胞群分类 |
| 3.3.2 数据标准化 |
| 3.3.3 质控和细胞群分类 |
| 3.3.4 PCA降维并提取主成分分析 |
| 3.3.5 T-SNE聚类分析和marker基因 |
| 3.3.6 寻找差异表达的特征 |
| 3.3.7 细胞类型鉴定 |
| 3.3.8 基因标志物与肿瘤浸润免疫细胞的相关性 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 结论 |
| 参考文献 |
| 第四章 HPA数据库基因标志物的免疫组化分析 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.1.1 人类蛋白质图谱网站数据对基因标志物的验证 |
| 4.2 材料和方法 |
| 4.2.1 数据来源与下载 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 蛋白SLPI的免疫组化特征 |
| 4.3.2 蛋白LYZ的免疫组化特征 |
| 4.3.3 蛋白CD79A的免疫组化特征 |
| 4.3.4 蛋白CCL19 的免疫组化特征 |
| 4.3.5 蛋白S100A7 的免疫组化特征 |
| 4.3.6 蛋白CXCR4 对泛癌的预后的meta分析 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 结论 |
| 参考文献 |
| 第五章 CXCR4促进 A375细胞的侵袭和转移的实验研究 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 材料和方法 |
| 5.2.1 实验试剂与实验仪器 |
| 5.2.2 仪器和设备 |
| 5.2.3 细胞株选择 |
| 5.3 实验方法 |
| 5.3.1 细胞培养 |
| 5.3.2 Cas9敲除实验 |
| 5.4 结果 |
| 5.4.1 构建CXCR4 敲除细胞系模型 |
| 5.4.2 实时荧光定量PCR检测A375细胞CXCR4 mRNA表达 |
| 5.4.3 CXCR4 能够促进A375 细胞克隆集落形成 |
| 5.4.4 CXCR4对A375细胞划痕实验的影响 |
| 5.4.5 CXCR4增强A375细胞转移和侵袭能力 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 结论 |
| 参考文献 |
| 第六章 结论与展望 |
| 附录一 CIBERSORTx计算结果(TCGA) |
| 附录二 CIBERSORTx计算结果(GSE19234,GSE53118) |
| 附录三 28 个差异基因的筛选结果 |
| 附录四 相关性分析结果(Primary Samples) |
| 附录五 相关性分析结果(Metastasis Samples) |
| 附录六 相关性分析结果(GSE19234) |
| 附录七 相关性分析结果(GSE72056) |
| 附录八 缩略语表(Abbreviation) |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）古代痿证和现代肌萎缩侧索硬化症文献用药规律与药物作用机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第一部分 文献综述 |
| 综述一 肌萎缩侧索硬化症(痿证)的中医研究进展 |
| 1. ALS病名 |
| 2. 病因病机 |
| 3. 中医临床治疗 |
| 参考文献 |
| 综述二 数据挖掘在中医研究领域的应用 |
| 1. 数据挖掘概况 |
| 2. 数据挖掘的方法 |
| 3. 数据挖掘在中医药中的应用 |
| 4. 总结 |
| 参考文献 |
| 综述三 网络药理学在中医研究领域的应用 |
| 1. 网络药理学概念与发展 |
| 2. 中药复方网络药理学研究内容与方法 |
| 3. 网络药理学在中药作用机制方面的研究 |
| 4. 总结 |
| 参考文献 |
| 前言 |
| 第二部分 研究部分 |
| 一、古今文献用药规律的数据挖掘研究 |
| (一) 资料 |
| (二) 文献纳排标准 |
| (三) 数据规范化与数据库的建立 |
| (四) 统计分析方法 |
| (五) 结果 |
| (六) 讨论 |
| 二、核心药物组合治疗ALS的机制研究 |
| (一) ALS相关痿证重要药物化学成分及靶点查询与筛选 |
| (二) ALS相应疾病靶点筛选 |
| (三) 药物疾病蛋白质互做网络构建 |
| (四) GO分析以及KEGG分析 |
| (五) 结果 |
| (六) 讨论 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 不足及展望 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
四、过程数据挖掘及进展（论文参考文献）
- [1]农业信息处理技术研究与应用进展[J]. 欧非凡,张超群. 中国农学通报, 2021(20)
- [2]基于数据挖掘技术分析贾六金教授治疗儿童慢性咳嗽用药规律[D]. 王盼盼. 山西中医药大学, 2021(09)
- [3]基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究[D]. 邓晶艳. 贵州师范大学, 2021(09)
- [4]曾庆琪教授治疗湿热内蕴型慢性前列腺炎的“方药构靶”数据化研究[D]. 张天宇. 南京中医药大学, 2021(01)
- [5]明清新安医家诊治眩晕经验及半夏白术天麻汤治疗眩晕的数据挖掘和网络药理学研究[D]. 郭锦晨. 安徽中医药大学, 2021(01)
- [6]宋立群教授辨治糖尿病肾病Ⅲ-Ⅳ期验方的挖掘及其网络药理学机制探讨[D]. 楚鎏慈. 黑龙江中医药大学, 2021(01)
- [7]基于数据挖掘联合基因芯片的中医治疗晚期胃癌用药规律和作用机制[D]. 许晶. 北京中医药大学, 2021(08)
- [8]基于转录组数据挖掘分析免疫标志物与恶性黑色素瘤转移机制的研究[D]. 原凌燕. 兰州大学, 2021(09)
- [9]古代痿证和现代肌萎缩侧索硬化症文献用药规律与药物作用机制研究[D]. 贺鹏飞. 北京中医药大学, 2021(08)
- [10]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)