基于古籍方剂的中风病症－药复杂网络演变分析

李芊芊; 付兴; 杨凤; 侯鉴宸; 周冉冉; 陶晓华

doi:10.3969/j.issn.1006-2157.2023.03.011

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基于古籍方剂的中风病症－药复杂网络演变分析

中医信息 | 更新时间：2023-04-07

- 基于古籍方剂的中风病症－药复杂网络演变分析
- Analysis of complex network evolution of stroke symptoms and herbs based on ancient prescriptions
- 北京中医药大学学报 2023年46卷第3期页码：347-356
- 作者机构：
  
  1.北京中医药大学　北京　100029
  2.海南医学院
- 作者简介：
  
  李芊芊，女，在读博士生
  # 陶晓华，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：《伤寒论》病证辨治规律及中医古籍知识表达研究，E-mail：xhtao1963@126.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目(2019YFC1709200;2019YFC1709201)
- DOI：10.3969/j.issn.1006-2157.2023.03.011
  中图分类号： R255.2
- 收稿日期：2022-05-09，
  
  网络出版日期：2023-01-05，
  
  纸质出版日期：2023-03-30
- 稿件说明：
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李芊芊, 付兴, 杨凤, 等. 基于古籍方剂的中风病症－药复杂网络演变分析[J]. 北京中医药大学学报, 2023,46(3):347-356.

LI Qianqian, FU Xing, YANG Feng, et al. Analysis of complex network evolution of stroke symptoms and herbs based on ancient prescriptions[J]. Journal of beijing university of traditional chinese medicine, 2023, 46(3): 347-356.
李芊芊, 付兴, 杨凤, 等. 基于古籍方剂的中风病症－药复杂网络演变分析[J]. 北京中医药大学学报, 2023,46(3):347-356. DOI： 10.3969/j.issn.1006-2157.2023.03.011.

LI Qianqian, FU Xing, YANG Feng, et al. Analysis of complex network evolution of stroke symptoms and herbs based on ancient prescriptions[J]. Journal of beijing university of traditional chinese medicine, 2023, 46(3): 347-356. DOI： 10.3969/j.issn.1006-2157.2023.03.011.

摘要

目的

探索中医药辨治中风病发展过程中隐含的症－药关系及演变规律。

方法

基于古籍构建中风病症－药网络，利用网络拓扑和节点排序特征计算、子网络相似性分析、社团发现等方法分析中风病辨治规律及演变。

结果

基于中风病症－药网络结构与规模的变化及节点排序特征的演变分析，挖掘出不同历史时期中风病的关键症状与核心药物，印证了中医药对中风病理论认识的演变及辨证治疗的日趋成熟。子网络相似性分析表明中风病大致可分为真中风、类中风、急中风三大类；社团发现及演变分析则挖掘出在不同历史时期均有紧密联系的症状与药物组合。

结论

复杂网络演变分析为研究中风病症－药复杂关系及发展规律提供新方法，所得结果可为中风病源流梳理及临床辨证治疗作参考。

Abstract

Objective

We aimed to explore the symptom-herb relationships and the evolution law implied in the development of stroke treated by traditional Chinese medicine (TCM).

Methods

Based on ancient books on TCM

a stroke symptom-herb network was constructed

and its temporal evolution was analyzed by network topology and node ranking feature calculation

community discovery

subnetwork similarity calculation

and other method.

Results

The changes in the structure and scale of the symptom-herb network of stroke and evolution analysis of the node sorting characteristics revealed the key symptoms and core herbs used to treat stroke in different historical periods

which confirmed the changes in the theoretical understanding of stroke in TCM and the gradual maturity of symptom differentiation and treatment. Subnetwork similarity analysis showed that stroke can be roughly divided into three categories: true stroke

analogous stroke

and acute stroke. Community discovery and evolutionary analysis uncovered symptom and drug combinations that were closely linked in different historical periods.

Conclusion

The temporal evolution analysis of complex networks serves as a new method for studying the complex relationship and evolution law between stroke-related symptoms and herbs used. The result can be used as a reference for combining the source and flow of stroke and clinical symptom differentiation and treatment.

关键词

Keywords

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