《秘诀方海》中含黑芸香方剂组方规律研究

2017-03-09 18:01木其尔白明慧满达
中国民族民间医药·上半月 2017年2期
关键词:数据挖掘

木其尔 白明慧 满达

【摘 要】 目的:应用数据挖掘技术对《秘诀方海》中明确含有黑芸香的方剂进行分析,探讨其组方规律。方法:收集、整理方剂,将其录入Excel 2010进行频数统计,筛选出高频使用药物。将数据导入SPSS Modeler14.1数据挖掘软件,应用关联规则Apriori算法进行分析,建立药物关联相关“网格图”。应用SPSS 20.0数据软件,对数据进行因子分析。结果:高频药物统计结果:277首含黑芸香的方剂中,共涉及299味药物,其中麝香、石菖蒲、草乌、诃子等药物出现的频次较高,尤其麝香出现频次高达181次。關联分析结果:黑芸香与麝香关联最强,其次为草乌、石菖蒲、诃子。因子分析结果:共得8个公因子,以抑赫依、杀粘、清热、燥黄水为主,累计贡献率达68.68%。结论:通过本次研究初步掌握了蒙药黑芸香在方剂中的组方规律,即蒙药黑芸香主要应用于抑赫依、杀粘、清热、祛黄水方剂中,为黑芸香的临床应用及进一步研究提供了参考。

【关键词】 秘诀方海;黑芸香;数据挖掘;组方规律

【中图分类号】R289.1 【文献标志码】 A 【文章编号】1007-8517(2017)03-0117-04

discipline Research of Containing Hei-yun-xiangPrescriptions in MiJueFangHai

Muqier1,2 BAI Minghui1,2 Manda1,2*

1.International Mongolian hospital of Inner Mongolia,Hohhot 010065,China;2.Traditional Mongolian Medicine institute ofInner Mongolia,Hohhot 010065,China

Abstract:Objective Using data mining technology, prescriptions contained Heiyunxiang were analyzed to find their general characteristics and composition rules in Ubidis un Dalai that also named MiJueFangHai. Methods Collecting prescriptions contained Heiyunxiang and input them into Excel software to set up database and obtain high frequency drugs. Input the data into SPSS Modeler14.1 database software, then to make correlation analysis and use net graph to express the correlation analysis results. Using SPSS 20.0 database software to making factor analysis applying main composition method to extract factors and using varimax rotation method make factors rotation. Results Statistical results of high frequency drugs shown: There are 299 drugs in 277 prescription contained Heiyunxing in this study. However, appearance frequency of Shexiang, Shi Changpu Caowuand Hezi were obviously more than others, especially Shexiang appear frequency more than 181 time. Results of Correlation analysis shown that Heiyunxiang and Shexiang have the strongest correlation, followed by Caowu, Shi Changpu, Hezi. Factor analysis result obtained eight common factors and their contribution rate is 68.68%. This factors mainly faction were clear hot, repress Heyi, dry Xiriusu and so on. Conclusion Through the research, it is first grasped that composition rules of Heiyunxiang in Mongolian medicine prescriptions Heiyunxiang mainly apply in prescription with repress Heyi, kill Niyan, clear hot and dry Xiriwusu. This research provides references for the clinical application of Heiyunxiang and provides a necessary basis for further research and development of Mongolian medicine.

Keywords:MiJueFangHai; Heiyunxiang; Data mining;Discipline of Prescription

黑芸香又名“安息香”、“芸香”、“C.Myrrha”、“Commiphramolmol”、“Arabian myrrh”、“Karam”、“MorrHigazi”、“murr”、“guggul”、“makkul”、“malmal”、“moyao”和“bola”[1]。黑芸香作为蒙药中重要的药材之一,在许多蒙医药学著作中均有提及。如《甘露四部》、《通瓦嘎吉德》、《哲对宁诺尔》等蒙医经典著作中均有众多含黑芸香方剂的记载;《晶珠本草》、《无误蒙药鉴》等著作中不仅详细地描述了黑芸香植物的原生态,更是记载了它的药味、药性及功效。但是有关黑蕓香在方剂中的作用、地位及其意义等方面的研究资料较为缺乏。尤其是现代蒙医学对黑芸香的研究极为少见,或仅限于临床观察。因此,有必要加强此方面的研究,为蒙药方剂配伍理论提供科学依据。《秘诀方海》又名《蒙医金匮》,是蒙医药学史上较为完整的一部方剂学著作,与《四部甘露》、《蒙药正典》等两部蒙医药古籍并称为蒙医“三大经典”[2]。《蒙医金匮》记载的方剂数量,按方剂学标准统计共有3381首[3]。进一步研究、挖掘并利用本书中丰富的方剂资源及独特的组方规律,对蒙医药学的发展有着不可或缺的重要意义。本研究通过了解《秘诀方海》中含有黑芸香方剂的组方规律,为黑芸香的临床应用及进一步研究提供参考,也为蒙药的进一步开发研究提供了必要的依据。

1 方法

首先对黑芸香的别名、异名统一整理,之后从《秘诀方海》中收集、整理组方组成中明确含有黑芸香(包括其别名、异名)的处方,删除重复方剂,共收集285首。再将其中8首(占总数的2.81%)有异议的、信息不完整的处方采取直接删除方式,对剩余的277首完整处方进行再次审核整理,保证信息的准确性。最后将最终筛选整理后的数据进行药物频数统计分析及组方规律分析,包括关联分析、关联分析网格化展示、因子分析等。具体步骤如下:①将数据输入Excel 2010进行频数统计,筛选出高频使用药物。②将数据导入SPSS Modeler 14.1数据挖掘软件,进行药物之间的关联分析,通过“类型”和“设为标志”两个节点进行数据结构化处理。之后建立Apriori关联分析节点,探寻相关药物关联规则。并根据关联分析结果,建立药物关联相关“网格图”。③应用SPSS 20.0软件,对数据进行因子分析,即采用主成分法进行因子提取,最大方差旋转法进行因子旋转,应用具有 Kaiser 标准化的正交旋转法旋转后的因子载荷矩阵作为提取公因子的依据。

2 结果

2.1 常用药物频数 本次研究统计的277首含黑芸香方剂中,共涉及299味药物,分析与黑芸香配伍使用较多的24味药物(出现频次大于30次),总出现频次为1572次,占全部药物出现频次(3212次)的48.09%,如表1。从表中可以看出黑芸香与麝香配伍频次最高,达181次;与石菖蒲、草乌、诃子的配伍也明显高于其他药物。

2.2 基于关联规则 Apriori算法进行组方规律分析应用SPSS Modeler 14.1软件,将277首方剂所涉及299味药物,用关联规则Apriori算法进行分析,将支持度设为20%(表示该数据出现的频次至少占用总处方数的20%),置信度设置为90%,得到常用核心组合共16个,其中与1味药物的配伍药对有9对;与2味药物的配伍药对有6对;3味药物配伍的药对有1对,如表2。将支持度分别设置为20%、25%、30%展示药物之间关联的“网格图”,如图1。从表格及网格图中发现,将支持度调至30%时,显示与麝香、草乌、石菖蒲、诃子等药物有较强关联,尤其与麝香的关联支持度可达58.38%,其次与牛黄、多叶棘豆也有较强关联。

2.3 高频核心药物因子分析 本研究直接采用SPSS 20.0统计软件进行药物因子分析。首先对含有黑芸香的277首方剂中出现频次较高的29味药物进行KMO 和 Bartlett 的检验,检验原有的变量是否适合做因子分析。29味药物检验通过,显示有统计学意义后进行因子分析。在分析过程中,根据旋转成分矩阵a的贡献值,依次将贡献值小于0.500的药物去除,最终对24味药物进行了因子分析。24味药物KMO 和 Bartlett 的检验得出Kaiser-Meyer-Olkin值为0.723,Bartlett值为2267.690,自由度为276,P=0.00<0.001,示所得因子可靠,可以进行因子分析,因子分析碎石图,如图2。分析结果得到8个公因子,如表3。因子1为肉豆蔻、丁香、白豆蔻、天竺黄、沉香,可理解为“抑赫依”;因子2为细辛、旋覆花、草乌芽,可理解为“杀粘(药性偏凉)”;因子3为草乌、石菖蒲、硫磺、阿魏、藁本,可理解为“杀粘(药性偏温)”;因子4为五灵脂、红花、查干泵阿,牛黄,可理解为“清热”;因子5为酸模、狼毒,可理解为“杀粘、泄下”;因子6为川楝子、苦参,可理解为“燥黄水”;因子7为木香、诃子,可理解为“调理体素”;因子8为胡黄莲,可理解为“清血热”。

提取方法:主成份。旋转法:具有 Kaiser 标准化的正交旋转法a. 旋转在 7 次迭代后收敛。

3 讨论

本次研究频数分析结果示,黑芸香与麝香配伍频次最高,其次与石菖蒲、草乌、诃子的配伍也明显高于其他药物。麝香、石菖蒲、草乌等药物的主要功效为杀粘,故黑芸香与上述药物配伍密切表明黑芸香有较强的杀粘功效。关联分析结果示,黑芸香多与麝香、草乌、石菖蒲、多叶棘豆、牛黄、红花、天竺黄等药物联用,以助方剂的杀粘、清热、抑赫依等功效。如表2及图1所示,在方剂中黑芸香与麝香、草乌、石菖蒲、诃子的关联最强,再次验证了黑芸香杀粘作用的重要性。在频次分析及关联分析中诃子出现频次较高。在蒙医学中诃子作为解毒剂多与草乌等毒性较大的药物联用。本次研究统计的含黑芸香方剂多为杀粘制剂,且含草乌方剂较多。故作者认为诃子出现频次较高且与黑芸香关联较强的原因为它的解毒功效所致。因子分析结果示,因子1为“赫依”,提示含黑芸香方剂中抑赫依为显著要素;因子2、因子3、因子5均提示含黑芸香方剂中杀粘为重要因子,因子2为凉性杀粘因子;因子3为温性杀粘因子;因子5可理解为功效较强的杀粘因子,因为因子五中的泻下,有增强方剂杀粘功效。因子4及因子8提示黑芸香方剂中清热因子的重要性。因子6则提示黑芸香方剂中也不能忽视燥黄水。正如蒙医学提及治疗疾病需注意调理体素理论,因子7显示含黑芸香方剂中也注重调理体素因素。

综上所述,本次研究得出,在蒙医药学中黑芸香主要应用于杀粘、抑赫依、清热方剂中,而这一结果也符合蒙医药学文献所记载的黑芸香的用法。《晶珠本草》[4]记载黑芸香具有抑邪病、炭疽、粘病及刺痛之功效。《无误名药鉴》[5]记载黑芸香能抑邪病、炭疽、粘病及刺痛,尤其是有抑赫依之功效。《药物异名及药物识别》[6]亦记载有抑邪病、炭疽、粘病、筋扭转粘、刺痛及赫依之功效。蒙医学认为炭疽、粘病、筋扭转粘、刺痛等以上所提及的疾病均属粘病。粘病属热症范围[7],主要表现为血、协日偏盛。而赫依则总是促使热症急骤发展的推动者。根据蒙药学理论分析,黑芸香的秉性“凉”可抑制协日之“腻”,“重”秉性可抑制赫依之“轻”,故黑芸香的杀粘作用为药物本身秉性所决定得功效。现代研究认为黑芸香(没药)具有调血脂、甲状腺素样作用、抗炎镇痛、退热以及抗菌作用等多种药理活性[7-10],结合黑芸香杀粘、抑赫依、清热功效,笔者认为蒙医学所谓粘病与炎症过程有较强联系,需进一步深入研究。

参考文献

[1]MOER SA,ASAM SE,KHALID HE.Efferent on rats of Commiphoramyrrha extract given by different routes of administration[J].Vet Hum Toxicol,1999(41):193-196.

[2]孔德明,姜玉霞,巴·吉格木德.蒙医药学拓疆者[N].中国中医药报,2015-03-04(003).

[3]包哈申.《蒙医金匮》方剂数目的统计研究 [J].中国民族医药杂志,2007,28(01):54.

[4]丹增彭措.晶珠本草[M].呼和浩特:内蒙古科学技术出版社,2001:262.

[5]占布拉道尔吉.无误蒙药鉴[M].呼和浩特:内蒙古人民出版社,1988:155-156.

[6]伊希巴拉朱尔.药物异名及药物识别[M].呼和浩特:内蒙古人民出版社,2012:97.

[7]李舍予,田报春,张勇刚,等.没药挥发油对大鼠神经胶质瘤细胞体外增殖的抑制作用[J]. 中草药, 2009,49(7): 1102-1106.

[8]宋凡波, 宋元元, 張京玲, 等. 没药的研究进展[J]. 中草药,2006,11:1757-1758.

[9]沈涛,娄红祥.没药的化学成分及其活性[J].天然产物研究与开发,2008,02:360-366.

[10]Massoud A,Elsisi S,Salamao,et al.Preliminary study of therapeutic efficacy of a new fasciolicidal drug derived from Commiphoramolmol(myrrh)[J]. Am J Trop MedHyp,2001,65(2):96.

(收稿日期:2016-11-25 编辑:梁志庆)

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