基于机器学习的针灸相关疾病、基因、药物新关联挖掘

• 作者: 叶枫 张德成 朱文婕 蒋秀林 谢静 陈友春 魏星
• 来源期刊: 中华医学图书情报杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 针灸 疾病 基因 药物 SVM 关联网络 数据挖掘 文本挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 8-16
• 页数: 9页
• 分类号: R245|TP181
• 字数: 5595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3982.2019.08.002

摘要

目的:挖掘针灸相关疾病、基因和药物间的新关联.方法:提出一种基于SVM的机器学习算法,结合词典识别疾病、基因和药物实体并挖掘三者之间的关联,构建针灸相关疾病、基因和药物关联网络.结果:识别出针灸相关的296种疾病、51种基因和278种药物,并在27种疾病、13种基因和135种药物之间挖掘出704种关联,构建3个关联网络,发现了262种新关联.结论:针灸相关疾病-基因-药物之间存在大量程度不一的关联,为针灸精准医疗提供了新的研究思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢静	蚌埠医学院公共基础课学院	49	140	6.0	10.0
2	魏星	蚌埠医学院公共基础课学院	14	30	3.0	5.0
3	朱文婕	蚌埠医学院公共基础课学院	31	77	4.0	8.0
4	叶枫	蚌埠医学院公共基础课学院	13	19	3.0	4.0
5	蒋秀林	蚌埠医学院公共基础课学院	22	18	2.0	2.0
6	陈友春	蚌埠医学院公共基础课学院	10	16	2.0	3.0
7	张德成	蚌埠医学院公共基础课学院	8	5	2.0	2.0