完整原文链接概要方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律。业务挑战中医传承过程中，关于生理、病因病机以及疾病的表现和发展规律，都容易记载在书上，也容易理解和传承。然而随着医药科技的不断进步,新特药品的的种类的不断出现,给药物配伍又一次新挑战。同时，为了探索昂...
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2021-05-12 14:47:25
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2021-05-20 18:54:58
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2022-11-10 23:24:35
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2024-04-15 10:44:06
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2021-05-12 14:05:44
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2021-05-12 14:05:45
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桃仁、威灵仙配伍治疗咳嗽妙招(转载)
龚某，男，20岁。患者于二十余年前不慎感冒，当时证见咳嗽，头痛，咽痛，鼻塞，恶寒发热。曾到别处就诊，服中药数剂(具体处方不详)，诸症渐消，惟咳嗽不减。初诊：自觉痰阻于咽中，咳嗽，痰稠色白，咽痒，胸闷，大便四日未解，舌淡红，苔白微腻，脉浮。
辨证分析：患者年轻体壮，故外感之邪虽迁延二十余日未除，然邪未传里，其病位仍须责之于肺。肺气失于宣降，上逆而见咳嗽、咽痒；肺
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2021-07-28 15:42:32
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告，包括一些图形和统计输出。 方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律 业务挑战 中医传承过
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2023-01-08 00:24:30
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R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律
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2022-12-11 13:54:09
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是通过古籍，古代流
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2023-05-13 22:09:52
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# 如何实现 Python 药物管理系统
在现代医学中，药物管理是一个至关重要的任务。随着数字化的不断推进，使用编程语言如 Python 开发一个简单的药物管理系统变得相对简单而高效。本文将指导你完成这个项目，适合初学者入门。
## 项目流程
在构建一个简易的药物管理系统之前，我们需要了解整个开发流程。下表展示了实现流程的各个步骤：
| 步骤 | 描述
１. 说明 基于人工智能的药物分子筛选，是最近在DC大数据平台上看到的一个新比赛．这个题目对于我这种半科盲来说好难．花了一些时间才弄明白它是干嘛的．这是一家药品公词举办的比赛．我理解题目是这样的：给出三种数据：致病蛋白信息（病），小分子信息（药），蛋白和小分子间的亲和力（药和病能否结合），预测Ｎ种没见过的致病蛋白与已知的小分子之间的亲和力．简单地说就是知道一些病和药的特征以及它们之间的关系，预测一
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2023-10-16 19:06:39
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2023-04-18 17:38:09
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目录1 数据库简介2 药物基因组学3 举例4 数据库使用5 参考文献 1 数据库简介 DGIdb数据库（Drug-Gene Interaction database）。它是一个用于挖掘现有资源，产生关于突变基因如何在治疗上被靶向或者优先用于药物开发的假设。它提供了针对一个药物-基因相互作用和潜在“可成药”基因汇编搜索基因列表的一个界面。它可以很好的帮助科学家解释药物基因组学（“Druggabl
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2024-04-07 15:30:57
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我们常说的中药挖掘，一般是用药挖掘，还有穴位的挖掘，主要是想找出一些用药的规律。在中医挖掘中，数据的来源比较广泛,有的是通过临床收集用药处方，比如，一个著名老中医针对某一疾病的用药情况;有的是通过古籍，古代流传下来的药方;还有一种情况是在论文数据框里查找专门治疗某一疾病的文献，从中找到处方，用来分析。Apriori算法是一种最有影响的挖掘关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算
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2023-11-15 09:55:05
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4717. 环形队伍n 个小朋友围成一圈，按顺时针顺序依次编号为 1∼n。有 7 种颜色的帽子，每种颜色的帽子的数量都足够多。7 种颜色不妨表示为 R、O、Y、G、B、I、V。现在，要给每个小朋友都发一个帽子，要求：每种颜色的帽子都至少有一个小朋友戴。任意四个相邻
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2022-11-13 19:09:29
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1、项目介绍技术栈： Python语言、Django框架、Echarts可视化、HTML、Prophet时间序列算法预测模型本文利用了Python爬虫技术对空气质量网站的数据进行获取，获取之后把数据生成CSV格式的文件，然后再存入数据库方便保存。再从之前九个月的AQI(空气质量指数)的值中进行分析,把数据取出来后，对数据进行数据清洗，最后将数据提取出来做可视化的分析。 在使用requests模块爬
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2024-09-13 14:09:10
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编辑 | 绿萝世界人口老龄化、慢性病和传染病负担日益加重，迫切需要安全有效的药物来满足全球数十亿人的医疗需求。然而，发现一种新药并将其推向市场是一个漫长、艰巨且昂贵的过程。长期以来，人工智能（AI）一直被认为能够克服这些障碍，因为它能够分析大量数据、发现模式和关系，并预测效果。但是，尽管 AI 具有巨大的潜力，但 AI 尚未兑现改变药物发现的承诺。现在，由哈佛医学院生物医学信息学家 Marinka
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2023-11-07 20:20:17
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是在下老了...
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2021-08-30 15:07:25
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# 深度学习药物筛选：创新未来的制药方式
随着科技的迅猛发展，深度学习已经渗透到了多个领域，包括医疗和制药行业。药物筛选是新药研发过程中最重要的环节之一，通过智能化的方法提高筛选的效率和准确性，能够极大地降低研发成本和时间。本文将深入探讨深度学习在药物筛选中的应用，并提供简单的代码示例，以帮助读者理解这一主题。
## 一、药物筛选的背景
传统的药物筛选方法往往依赖于生物实验，这不仅耗时长，成
