专利名称：利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法
技术领域：
本发明属于生物信息和医药研发技术领域，具体涉及一种利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法。
背景技术：
目前，在医药研发领域，对多组分药物药效的研究方法主要为根据经验确定组分及组分间配比，然后对药物进行多次动物试验；在动物试验成功后再应用于临床实验，根据临床实验结果确定该药物所具有的药效。但是，由于物质间相生或相克等作用非常复杂，一旦药物中某一组分的量发生变化时，就需要重新开始上述的研究过程，因此，药物的研究工作是一件非常费时费力的事情。对于最初确定药物的组分及组分间配比，由于仅仅是凭借经验，有时会导致药物研究的盲目性。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法，将组分量化和图形可视化结合起来，并根据计算得到的映射系数分析预测优化物质的药效，从而为药物研究提供了一种新思路。本发明采用的技术方案如下本发明提供一种利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法，包括以下步骤SI，建立树型存储结构，所述树型存储结构包括根结点、第一层子结点、第二层子结点和第三层子结点；其中，所述第一层子结点为所述根结点的直接子结点，所述第二层子结点为所述第一层子结点的直接子结点，所述第三层子结点为所述第二层子结点的直接子结点；所述第一层子结点用于存储与各种类型的疾病分类分别对应的疾病代码；
所述第二层子结点用于存储与各种总药效名称分别对应的功能代码；所述总药效名称指药物与机体相互作用产生的总反应名称；所述第三层子结点用于存储各种子药效名称；所述子药效名称指药物与机体相互作用产生的子反应名称；其中，具有父子关系的第一疾病代码、第一功能代码和第一子药效名称的关系为所述第一疾病代码代表第一疾病、所述第一功能代码代表第一总药效；所述第一子药效名称代表第一子药效；当患有第一疾病的机体食用指定药物后，该指定药物与机体作用后产生第一子药效，第一子药效属于第一总药效更细化的药效；而第一子药效为治疗第一疾病的途径和环节；S2，特定药物M的组分名称为集合Paii = {Pi，P2，. . .PJ ;其中，n彡I ;各组分在特定药物M中的对应质量分数为集合Kaii = IK1, K2,... KJ ;当接收到任意的包含X个组分的组分名称集合P = (P1, P2, PJ以及对应的质量分数集合K = (K1, K2, . . . KJ时，其中，X ^n, P C Pm K C Km ;对该集合P中的每一个组分Pi,均执行以下操作,得到子网络映射图集合 W = Iff1, W2, ... Wi, ... WJ ;根据已有药物与药效关系的信息，构建与该组分Pi相关的一个以上指定子药效名称；再以各个指定子药效名称为关键词，根据Si得到的所述树型存储结构，获得子网络映射图Wi,所述子网络映射图Wi是以组分Pi为根结点的三层树状分散图，从内向外包括第一层结点、第二层结点和第三层结点；第三层结点即为所述各个指定子药效名称；第三层结点在所述树型存储结构中具有父子关系的第二层子结点即为第二层结点；第二层结点在所述树型存储结构中具有父子关系的第一层子结点即为第一层结点；S3，将子网络映射图集合W = (W1, W2，... Wi,... WJ中的X个子网络映射图相互关联，处于同一层结点中的各个组分对应的相同结点合并，得到总网络映射图；其中，同一层结点中合并后的结点称为共享结点；S4，根据下列公式计算所述X个组分的映射系数MC ；
权利要求
1.一种利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法，其特征在于，包括以下步骤 SI，建立树型存储结构，所述树型存储结构包括根结点、第一层子结点、第二层子结点和第三层子结点；其中，所述第一层子结点为所述根结点的直接子结点，所述第二层子结点为所述第一层子结点的直接子结点，所述第三层子结点为所述第二层子结点的直接子结占. 所述第一层子结点用于存储与各种类型的疾病分类分别对应的疾病代码； 所述第二层子结点用于存储与各种总药效名称分别对应的功能代码；所述总药效名称指药物与机体相互作用产生的总反应名称； 所述第三层子结点用于存储各种子药效名称；所述子药效名称指药物与机体相互作用产生的子反应名称； 其中，具有父子关系的第一疾病代码、第一功能代码和第一子药效名称的关系为所述第一疾病代码代表第一疾病、所述第一功能代码代表第一总药效；所述第一子药效名称代表第一子药效；当患有第一疾病的机体食用指定药物后，该指定药物与机体作用后产生第一子药效，第一子药效属于第一总药效更细化的药效；而第一子药效为治疗第一疾病的途径和环节； S2，特定药物M的组分名称为集合Paii =的，己，...PJ ;其中，n彡I ;各组分在特定药物M中的对应质量分数为集合Kaii = (K1, K2,... Kj ;当接收到任意的包含X个组分的组分名称集合P= (PijP2^--PJ以及对应的质量分数集合K = IK1, K2,... KJ时，其中，X彡n，P<^ Paiic 14//;对该集合P中的每一个组分Pi，均执行以下操作，得到子网络映射图集合 W= (W1, W2,... Wi,... WJ ； 根据已有药物与药效关系的信息，构建与该组分Pi相关的一个以上指定子药效名称；再以各个指定子药效名称为关键词，根据Si得到的所述树型存储结构，获得子网络映射图Wi,所述子网络映射图Wi是以组分Pi为根结点的三层树状分散图，从内向外包括第一层结点、第二层结点和第三层结点；第三层结点即为所述各个指定子药效名称；第三层结点在所述树型存储结构中具有父子关系的第二层子结点即为第二层结点；第二层结点在所述树型存储结构中具有父子关系的第一层子结点即为第一层结点； S3，将子网络映射图集合W = (WpW2PuWiMuWJ中的X个子网络映射图相互关联，处于同一层结点中的各个组分对应的相同结点合并，得到总网络映射图；其中，同一层结点中合并后的结点称为共享结点； S4，根据下列公式计算所述X个组分的映射系数MC ； ,X Vi、 MC= X^-Ec/10& G'i V " -/=1J
2.根据权利要求I所述的利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法，其特征在于，S2中，所述已有药物与药效关系的信息来源于各种已知的实验数据。
3.根据权利要求I所述的利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法，其特征在于，S4中,对于四气特征向量Ri = (ri1、;^2、;^3、;^4),当rj为温属性时,rj = I表示该组分温属性程度为微温，iV = 2表示该组分温属性程度为温；当为热属性时，= I表示该组分热属性程度为热，iV = 2表示该组分热属性程度为大热；当为寒属性时，iV =I表示该组分寒属性程度为寒，r,J = 2表示该组分寒属性程度为大寒；当为凉属性时，iV = I表示该组分凉属性程度为微凉，r,J = 2表示该组分凉属性程度为凉； 对于五味和毒性特征向量Ti = (t/.t^tAtAtAt,6)，当V_为辛属性时，V_ = I表示该组分辛属性程度为微辛，V_ = 2表示该组分辛属性程度为辛；当为甘属性时，=I表示该组分甘属性程度为微甘，t,J = 2表示该组分甘属性程度为甘；当为苦属性时，= I表示该组分苦属性程度为微苦，= 2表示该组分苦属性程度为苦；当为咸属性时，= I表示该组分咸属性程度为微咸，t J = 2表示该组分咸属性程度为咸；当为毒性属性时，= I表示该组分毒性属性程度为微毒性，= 2表示该组分毒性属性程度为毒性。
对于归经特征向量 Qi = (q/、qj、qA qA qA qA qA qA qA q/。、q/1、q/2)，当组分 Pi的药效作用于肺时，向代表肺的q 赋值I ;当组分Pi的药效作用于膀胱时，向代表膀胱的Qij赋值I ;当组分Pi的药效作用于脾时，向代表脾的qj赋值I ;当组分Pi的药效作用于大肠时，向代表大肠的q 赋值I ;当组分Pi的药效作用于胃时，向代表胃的q 赋值I ;当组分Pi的药效作用于小肠时，向代表小肠的q 赋值I ;当组分Pi的药效作用于肝时，向代表肝的qj赋值I ;当组分Pi的药效作用于心包时，向代表心包的qj赋值I ;当组分Pi的药效作用于心时，向代表心的q 赋值I ;当组分Pi的药效作用于肾时，向代表肾的q 赋值I ;当组分Pi的药效作用于胆时，向代表胆的V赋值I ;当组分Pi的药效作用于三焦时，向代表三焦的Qij赋值I。
4.根据权利要求I所述的利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法，其特征在于，还包括将S2得到的各个所述子网络映射图、将S3得到的所述总网络映射图进行可视化图形显示的步骤。
5.根据权利要求4所述的利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法，其特征在于，还包括结合所述可视化图形以及所述映射系数的大小分析与单一组分对应的子网络映射图中各结点的密集程度；或，分析特定药物M中任意多个组分之间的关系密切程度。
6.根据权利要求I所述的利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法，其特征在于，S4之后，还包括 计算特定药物M的X个组分的第一映射系数MCl，其中，X个组分在特定药物M中分别具有原质量配比量； 改变所述X个组分在特定药物M中分别具有的原质量配比量后，得到新的质量配比量；用所述新的质量配比量替换所述原质量配比量后，重复执行S1-S4，得到第二映射系数MC2 ； 比较MCl与MC2的大小，如果MC2大于MC1，则新的质量配比量更有利于发挥特定药物M的药效。
7.根据权利要求I所述的药物组分的优化方法，其特征在于，S4之后，还包括 计算特定药物M中任意C个组分的C组分映射系数，得到所有组合情况下的多个C个组分映射系数；其中，对于数值最高的C个组分映射系数，表明最高映射系数下的C个组分是所述特定药物M的主要成分；其中，n > C > I。
全文摘要
本发明提供一种利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法，包括S1，建立树型存储结构；S2，得到特定药物M的各组分的子网络映射图；S3，将各子网络映射图相互关联，得到总网络映射图；S4，计算x个组分的映射系数；S5，通过各个组分的映射系数值的大小预测组分在特定质量配比下可能发挥的药效作用。本发明将组分量化和图形可视化结合起来，然后通过本发明提供的公式可以计算出单一物质或多组分物质的映射系数，该映射系数通过量化多种物质的综合药效信息及其相互关联性，从而直观的分析预测优化物质的药效；并通过临床实验验证了本发明映射系数的有效性和可靠性；从而为药物研究提供了一种新思路。
文档编号G01N33/15GK102798704SQ20121032879
公开日2012年11月28日 申请日期2012年9月6日 优先权日2012年9月6日
发明者杨晔宏, 黄卉 申请人:杨晔宏, 黄卉