【摘 要】
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姜黄和甘草是我国传统中药,在我国具有悠久的临床应用历史。现代研究表明,姜黄具有明显的抗肿瘤作用。根据中医理论,甘草有“调和诸药之功”,有“国老之号”。本论文以姜黄和
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姜黄和甘草是我国传统中药,在我国具有悠久的临床应用历史。现代研究表明,姜黄具有明显的抗肿瘤作用。根据中医理论,甘草有“调和诸药之功”,有“国老之号”。本论文以姜黄和甘草的提取混合物为研究对象,通过优化建模过程,建立了主要成分与其抗肿瘤活性之间的组效关系模型,用于药效的预测。具体工作内容如下:1.采用超声提取法分别对50批次的姜黄和甘草样品进行提取,采用MTT法测定了50批姜黄甘草浸膏混合物对人宫颈癌Hela细胞的抑制活性。结果表明不同批次的样品的成分含量及抗肿瘤活性均存在明显差异;2.采用BP网络,以样品中46个成分与其抗肿瘤药效关系建立“组效关系”模型,以均方根误差为指标,确定建立模型的最佳参数为:采用5个隐含层神经元,并利用trainlm和trainrp算法对网络进行训练;3.采用支持向量回归机,以样品中46个成分与其抗肿瘤药效关系建立“组效关系”模型,以均方根误差和线性相关系数为指标,确定建立模型的最佳参数为:采用ν-SVR,并利用LKF和RBKF作为核函数;4.采用遗传算法和粒子寻优算法,对所获得的模型的参数进行寻优,证明了寻优结果可以显著提高模型的性能,并最终获得了性能最佳的模型,即利用粒子群寻优算法优化的ν-SVR模型,其核函数为高斯径向基核函数(RBKF),其惩罚参数(c)和核函数参数(g)分别为2.9441和0.1000。
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