一种基于变量重要性投影分析确定中药复方量效的方法

摘要

本发明公开了一种基于变量重要性投影分析确定中药复方量效的方法。本发明基于变量重要性投影分析以确定中药复方量效关系研究方法与现有技术相比有如下优点：1、本方法采用基于变量重要性投影分析的方法，通过分析入血成份的分析，获得最重要的入血成份变量，优于对复方的成分的分析。并且本方法计算出来的方案准确、可靠。2、本方法在确定量效关系的基础上给出临床推荐用药阈值能够为临床用药提出有价值的参考建议。并且通过量效曲线拟合方程对临床用药的预测有着直观的认识。3、本方法采用的是中药复方的入血成份进行量效分析，使分析的结果更加的合理与精准。4、本方法的结果采用图形化显示，能够更好地使人理解分析结果。

主权项

一种基于变量重要性投影分析确定中药复方量效的方法，步骤如下：(1)变量投影重要性指标VIP分析；(1.1)计算方法选择：根据整方治疗肠梗阻实验数据中的入血成份自变量和药效指标因变量，计算相互的相关系数并绘制成矩阵相关系数热图；采用偏最小二乘法提取主成分后，根据主成分在各个样本点上的得分，绘制出每个样本在二维直角坐标系上的点的分布，并且根据偏最小二乘特累西统计量绘制出T²椭圆图，当所有样本点在椭圆内时，表示数据没有特异点；如果有样本点在椭圆外，则说明该样本点有特异性，不具有主成分分析要求，需要去除该样本点；(1.2)确定与药效作用相关的主成分个数：通过K折交叉验证和主成分PCA分析，根据主成分解释程度大于70％时，获得偏最小二乘法需提取的主成分个数；(1.3)根据主成分求得的回归效果：将入血成分自变量中提取的主成分与药效指标因变量间进行多元回归，根据回归后的方程，计算回归值，绘制出回归值和实际值分布图；根据回归值和实际值的分布图与平均相对误差值来判断预测效果，若是平均相对误差值小于0.8时，判定为具有好的回归效果，可进行分析出主要药效；若是平均相对误差值大于0.8时，判定不具有回归效果，直接给出没有相关关系结论；(1.4)根据回归效果得到主要药效指标：根据偏最小二乘回归模型，计算出各个主成分对对应的因变量Y的解释能力；(1.5)根据回归的变量投影重要性指标VIP确定药效指标对应的入血成份：对于变量投影重要性指标VIP大于1时，则认为该药效指标对应的入血成份；(2)剂量阈值的计算；(2.1)利用变量投影重要性指标VIP分析中入血成份自变量和药效指标因变量数据，依据Hill量效曲线公式进行量效曲线拟合计算剂量阈值，拟合可决系数大于0.7，则拟合效果很好，并给出对应拟合图；拟合可决系数小于或等于0.7就表示不具有拟合效果，不能进行量效曲线拟合，也就是说分析结果为不具有量效关系；(2.2)入血成份自变量的Hill量效曲线公式：$\begin{array}{cc}E=Bottom+\frac{(Top-Bottm)}{1+{10}^{^}(pC-px)}& (C=D50)\end{array},$$x=\frac{1}{p}\lg \left(\frac{E-Bottom}{Top-E}\right)+C;$(2.3)求解公式系数：利用步骤(2.1)获得的拟合图中的数据，根据步骤(2.2)中的公式求解出对应系数Bottom、Top、C、p的值；(2.4)给出复方药剂的有效剂量范围：利用入血成份与整方剂量的映射关系，将步骤(2.2)中获得的入血成份剂量阈值折算为成人整方，并给出成人整方有效剂量范围；(3)生成成人整方有效剂量范围和成人整方中的入血成份剂量阈值以及对应步骤(2.2)中的Hill量效曲线公式，获取临床用药量和预测临床最高用药量。