清咳平喘颗粒（原名清宣颗粒）出自张仲景《伤寒杂病论》中辛凉重剂麻杏石甘汤，在其基础上增加金荞麦、鱼腥草、川贝母、矮地茶、枇杷叶、紫苏子六味清肺、化痰、解毒之品，经现代制药工艺精制而成，具有清热宣肺、止咳平喘、解毒化痰功效，主要用于急性支气管炎、慢性支气管炎急性发作属痰热郁肺证患者的治疗。

《鲍威尔写本》是19世纪在新疆地区出土的梵文文书，其中常用的10种性味甘甜的配伍药物被称为“十甜药（jīvanīya）”。参考印度阿育吠陀经典古籍和现代阿育吠陀药典，研究发现：十甜药味甘、性凉，主要用于滋补、缓和过盛的风。该药存在酥油剂、油剂、灌肠剂、外敷膏药等多种剂型。《鲍威尔写本》医学卷中，该组合可用于治疗肺相关的消耗性疾病、癫痫、儿童的虚劳和发热。《鲍威尔写本》对十甜药的应用，源于阿育吠陀经典理论。再与中医理论进行对比发现，十甜药治肺虚的理念与《素问》论“风消”的理念相符。由此可见，印度传统医学与中医的理论，存在很多共性，如均以甜味药滋补，以甘草、川贝母为治肺病常用药。

目的 基于Carma算法和复杂网络探讨王应麟教授治疗小儿咳嗽的处方规律.方法 选择2022年11月-2023年5月王教授门诊以咳嗽为主诉的患儿处方,采用Carma算法和复杂网络分析王教授治疗小儿咳嗽的主方,探索王教授治疗小儿咳嗽的处方规律.结果 共纳入病例420人次,平均年龄6.5岁,其中男158例、女262例,涉及处方420首,中药97味,药物总频次为4 665,使用频次>20的药物37味.将Carma算法分析出的药物组合与临床验证,发现王教授治疗小儿咳嗽常用两药组合为茯苓-橘红、玄参-白茅根、前胡-白前、紫苏子-紫菀、防风-路路通;三药组合为紫苏子-紫菀-葶苈子、茯苓-藿香-橘红、辛夷-防风-路路通;四药组合为茯苓-玄参-橘红-白茅根、茯苓-南沙参-橘红-玄参;五药组合为茯苓-玄参-橘红-白茅根-南沙参、茯苓-玄参-橘红-白茅根-藿香;六药组合为茯苓-玄参-橘红-白茅根-南沙参-枇杷叶、茯苓-玄参-橘红-白茅根-南沙参-板蓝根、茯苓-玄参-橘红-白茅根-藿香-防风、枇杷叶-紫苏子-紫菀-葶苈子-前胡-白前、北沙参-净山楂-百部-百合-川贝母-麦冬.复杂网络分析发现核心药物有南沙参、茯苓、橘红、玄参、白茅根、枇杷叶、浙贝母、板蓝根、前胡、白前、百部、天竺黄、藿香.多尺度骨干网络分析出5首核心处方.结论 王教授治疗小儿咳嗽根据病史、症状、病位不同,处方不同,新病多从邪实考虑,以痰热为主,多以泻肺化痰取效;痰热渐退,余邪未清,以清除余邪、补益气阴为主;久病则以益气养阴为主.

热激蛋白 70(heat shock protein 70,HSP70)是植物响应逆境胁迫的一类应激蛋白,在生物体内分布广,具有高度保守性.为解析川贝母响应高温胁迫的分子机制,该研究利用川贝母根、鳞茎、茎、叶、果不同组织的转录组数据,通过生物信息学方法对HSP70 家族基因进行鉴定与筛选,并采用qRT-PCR技术分析其在高温(35℃)胁迫下的表达模式.结果显示,共鉴定出 26 个川贝母HSP70 成员,分别命名为FcHSP70-1～FcHSP70-26,编码蛋白的氨基酸数量为 560～944 个,相对分子质量为61.64～100.01 kDa,理论等电点为 5.00～6.59,蛋白质二级以无规卷曲和α-螺旋为主.亚细胞定位预测分析表明,FcHSP70s在线粒体、叶绿体、细胞核、内质网和细胞质中均有分布.系统进化树分析表明,26 个川贝母FcHSP70s中 7 个属于Dnak亚家族,19 个属于HSP110/SSE亚家族.在 35℃处理下,FcHSP70-5、FcHSP70-8、FcHSP70-17、FcHSP70-18 和FcHSP70-23 在川贝母5 个组织中的表达量均显著上升,最高上调倍数为 156.54,推测在川贝母植株响应高温胁迫中起主要作用.另外相较于其他组织,茎和叶片对高温最为敏感,在 18 个基因中的平均上调倍数分别为 18.18、8.03,说明川贝母主要感受高温的组织可能是茎和叶片.该研究为深入解析HSP70 家族基因在川贝母高温胁迫中的功能奠定基础.

目的 针对现有复杂背景药材切片自动鉴别准确率较低的问题,实现复杂背景下药材切片图像的准确识别.方法 基于整理的藏药材切片图像数据集进行实验,分析切片的RGB、HOG、LBP特征,使用改进的HOG算法进行多特征融合,最后使深度学习网络对任务图像进行识别.结果 本文提出的多特征融合结合深度学习方法对32种复杂背景下藏药材切片的3610张图像识别准确率达到91.68%,同时该方法对川贝母、山楂及半夏等20种常见中药饮片的平均鉴别准确率达到98.00%,优于其他现有的复杂背景下的中药饮片识别方法,说明该方法对其他中药材鉴定也同样具有可行性,应用范围较广泛.结论 多特征融合能够较好地提取复杂背景下药材切片的区分特征,对于背景复杂且堆积遮挡严重的藏药材切片识别率较高,可有效应用于自然场景下的中药材、藏药材切片与其他中药饮片识别,具有较好的应用前景.

目的 归纳总结中医药治疗慢性支气管炎(CB)的用药规律,为临床用药提供参考.方法 基于健康信息系统(HIS)电子病历数据提取2016年1月1日-2021年12月31日于河南中医药大学第一附属医院呼吸科住院的CB患者病历资料.经筛选后,将处方中药录入Excel 2019建立数据库.基于Lantern5.0软件对频率>6%的中药进行隐结构模型学习,得到隐变量及显变量,对模型进行诠释.利用SPSS Modeler 18.0软件将频率>6%的中药用Apriori算法建立模点,得到药物之间的关联规则,分析中医药治疗CB的用药规律.结果 共纳入病例3 410例,涉及中药423味,累计用药82 766次,其中频率>6%的中药109味,累计频次为69 845,频次前5位中药依次为川贝母、茯苓、白术、紫菀、陈皮,以化痰止咳平喘药、补虚药、清热药、解表药、活血化瘀药为主.药性偏温、寒、平,药味以苦、甘、辛为主,主归肺经、脾经、肝经、胃经.隐结构模型分析得到隐变量49个、隐类149个,结合专业知识推断得到10个综合聚类模型,21个核心方剂,如桑白皮汤、血府逐瘀汤、小青龙汤、二陈汤、沙参麦冬汤、六味地黄丸、银翘散、止嗽散、玉屏风散、血府逐瘀汤合导痰汤等,推断CB证候有痰热郁肺证、气滞血瘀证、寒饮射肺证、痰湿蕴肺证、肺气阴两虚证、肾阴虚证、风热犯肺证、风寒袭肺证、肺脾气虚证、痰瘀互结证.关联规则分析共得到强关联规则41条,其中二项强关联规则5条,三项强关联规则36条,置信度较高的为防风+黄芪→白术、防风+党参→白术、党参+陈皮→白术等,提升度较高的为柴胡+桑白皮→黄芩、紫苏子+射干→川贝母、苦杏仁+清半夏→陈皮等.结论 中医药治疗CB以化痰止咳平喘为主,且常用活血化瘀法以助化痰,并注重补肺固表、健脾益气等法的应用.

目的 将川贝母及其市场常见易混品进行鉴别区分,从而更好地对市场上川贝母药材的质量进行监控.方法 采用传统的性状鉴别与显微鉴别方法.结果 川贝母、伊贝母、平贝母、浙贝母、湖北贝母性状之间具有一定的差异,如表面颜色、外部鳞叶、气味,通过显微实验观察到的淀粉粒的形状、边缘形态,脐点大小、明显程度,层纹的明显程度以及螺纹或螺纹—环纹导管的大小,可将川贝母类与常见不同种类的贝母进行初步鉴别.结论 采用传统的性状、显微鉴别手段可对川贝母及其市场常见易混品进行粗略区分,初步减少川贝母市场药用混乱情况.

目的 基于网络药理学和分子对接技术探讨川贝母-百部药对干预慢性阻塞性肺疾病(COPD)药效物质、作用靶点与潜在机制.方法 分别从TCMSP、Gene Cards、OMIM和Drug Bank收集川贝母与百部活性成分、COPD相关靶点,取二者交叠基因并采用STRING数据库构建蛋白相互作用网络.通过Metascape数据库进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析.最后,利用SwissDock平台对潜在药效物质和关键靶点进行分子对接.结果 共筛选出活性成分 36 个、关键靶点 30 个.GO富集到 20 个生物过程、10 个分子功能、5 个细胞组分,KEGG通路富集到 61条信号通路,涉及细胞凋亡、氧化及炎症反应等通路.分子对接结果显示,潜在药效物质beta-sitosterol、7-methoxy-3-methyl-2,5-dihydroxy-9,10-dihydrophenanthrene、formononetin与关键靶点半胱氨酸蛋白酶(CASP)3、糖皮质激素受体(NR3C1)、前列腺素合成酶(PTGS)2、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)14 和c-Jun氨基端激酶(JNK)对接结果能量低于-5 kcal/mol,表明两者结合活性较好.结论 揭示了川贝母-百部药对治疗COPD的潜在药效物质和关键靶点,为其后续临床应用和基础研究提供依据.

该文建立基于机器学习技术的准确预测川贝母商品规格的方法,并且对数据增强技术在药物分析领域的应用进行探讨.对30批样品的UPLC-QDA多通道叠加数据使用correlation optimized warping(COW)算法进行峰校正,并对数据进行归一化处理,通过聚类分析、主成分分析、相关性分析等非监督学习方法,掌握数据大致特点,然后使用逻辑回归算法对数据进行监督学习,并使用条件表格生成对抗网络(condition tabular generative adversarial networks,CTGAN)对应生成大量数据,与真实数据分别训练生成逻辑回归分类模型,并对这些模型进行评价.按照真实数据训练的逻辑回归模型交叉验证和测试集验证正确率分别为0.95和1.00,真实数据与CTGAN生成数据一起训练的逻辑回归模型交叉验证和测试集验证正确率分别为0.99和1.00.结果表明,机器学习可以准确地根据UPLC-QDA检测数据预测松贝、青贝和炉贝分类;CTGAN生成数据可以在一定程度上弥补药物分析中数据量不足的问题,提高机器学习模型的精度及预测的能力.

川贝母(Fritillaria cirrhosa D.Don),也称卷叶贝母,为百合科贝母属多年生植物.通常植株高20～65 cm.地下鳞茎药用,直径8～15 mm,由2枚鳞片组成;茎生叶对生为主,兼有互生或轮生,多呈条状披针形或条形,上部叶长于下部叶,先端卷曲或成弯钩状.苞片呈叶状,通常3枚,较少1～2枚,长于下部叶,比相邻的叶更狭细,先端向下强烈卷曲或近成环状弧曲.花通常单生,下垂呈钟状,也可见少量2～3朵花簇生于顶部,花色呈紫色时,通常具黄绿色斑纹及方格斑,花色为黄绿色时,具紫色斑纹及方格斑;花被片两轮,每轮3枚,在花被片近基部具向外凸起的蜜腺,凸起弧度约140°.进入果期后,花被片枯萎并宿存一段时间,果实近成熟时凋落,果实为蒴果,具狭翅[1,2].