【项目来源】科技部公共卫生专项资助项目。 【项目简介】针对我国中药材种植生产中种子种苗繁育基本处于自繁自用、监管体系缺失的无序状态，难以保证药材生产的有序发展和质量的突出问题，选择江苏省及华东地区常用道地、大宗中药材品种，建立标准化、规范化、产业化的江苏省种子种苗繁育基地，促进中药材生产的种子种苗繁育技术进步与生产、管理的标准化和规范化发展，培训专业技术人员，为江苏及东部沿海地区国家基本药物所需中药材原料中药材品种生产的良种化、生产规范化、质量标准化发展提供支撑。 【技术指标】本着因地制宜，科学合理布局各品种-的原则，立足江苏本省、顺应市场需求，建立包括茅苍术、银杏叶在内的7个品种的种子种苗标准化、规范化繁育基地，总面积达到2200亩，达到年供应各品种5000亩以上中药材生产基地建设所需中药材种子种苗要求，同时建立其种子种苗质量标准和繁育技术SOP等技术支撑体系，为中药材生产提供品种优良化、生产规范化、质量标准化的中药材种子种苗两种，保证国家基本药物所需中药材原料供应的稳定、优质。项目完成：（1）种子种苗繁育生产基地建设；（2）种子种苗生产技术标准、技术规程的研究与制定；（3）沿海六省地区中药资源普查种子种苗的收集和保存；（4）科技研究与人才培训的平台建设。 【推广应用前景】 目前中药材种子种苗品质退化严重，我国中药材种子种苗的繁育基本上还处于农户“自繁自用”阶段，新品种选育薄弱，中药材种子种苗的审定工作缺乏，制约了中药资源产业的发展。随着现代中医药的发展和临床医药的应用，中药材品种纯正、质量稳定、安全性强等的要求越来越高。因此，我国药材种质资源面临的问题日益突出，从药材生产的源头种子种苗抓起，加强药材优良种子种苗的繁育和药材种子种苗产业的发展已引起国家政府有关部门的广泛重视。 本项目针对中药资源种质退化、流失的问题，选择形成资源产业链的代表性品种银杏、当归、金银花等开展研究，突破关键技术瓶颈，形成相关技术体系，优选出中药材优良品种。

该产品是从中药赤芍中提取的有效部位，主要用于因各种器质性心脏病（冠心病、心绞痛、心肌炎、心肌病、肺心病）引起的心肌损伤，并能用于慢性充血性心力衰竭的治疗。据世界卫生组织调查结果显示，全世界每年约有1500万人死于心脏病，占总病死率的54%以上。目前，我国有近亿心脏病患者，每年用于心脏病治疗的费用保持惊人的增长速度。据统计，2000年中国医药市场总销量在几千

本发明提供一种用于治疗多囊卵巢综合征高雄激素性痤疮的外用中药组合物，由以下重量配比的原料药组成：蒲公英100-300份，全蝎?200-500份，紫草150-450份，土茯苓200-500份，金银花150-450份，蛇床子100-300份，黄柏100-300份。药物的制剂形式为洗剂。本发明药物组合物经临床研究验证了其治疗多囊卵巢综合征高雄激素性痤疮的安全性和有效性，组合物药味少，易于质量控制，同时成本低廉。可在制备用于治疗多囊卵巢综合征高雄激素性痤疮的外用药物中应用。

湿疹是一种常见的、病因复杂的皮肤变态反应性疾病，其发病率已占到皮肤科门诊病人的20%-30%，由于其病程长、易反复发作，严重影响到患者的生活和工作。目前，皮质类固醇激素制剂和抗组胺类药物仍作为西药治疗湿疹的首选药物，但该类药物仅仅是达到缓解症状的效果，未能有效治疗湿疹病症，且伴随有诸多毒副作用。此外，目前市场上还未见针对小儿皮肤特征所研发的防治湿疹的特有药物。本教研室通过长期临床实践发现，野菊花对小儿湿疹疗效显著，安全性高，但现有文献还未见以湿疹特有模型研究野菊花的相关报道。因此，以中药野菊花作为研究对象，开展该中药治疗湿疹的现代药理学研究，同时探究野菊花防治小儿湿疹的药效物质基础研究，将有助于提升该味中药临床用药的科学性、合理性，并为后续开发出一款具有自主知识产权的针对小儿湿疹的现代纯中药制剂奠定基础。

常用西药控制血糖会出现血糖波动大，常常出现低血糖，诱发糖 尿病并发症等问题。本中西药结合方剂既能快速控制血糖，又能改善 胰岛素抵抗，具有治疗糖尿病及控制常见并发症的效果，是一种疗效 好、不良反应低的中西结合药物。中药在治疗糖尿病并发症方面有着稳定的疗效，并且与西药相比 其作用温和持久，毒性和不良反应相对较少的特点。本中西药结合方 剂既有西药迅速控制血糖效果，又有中药改善胰岛素抵抗和预防糖尿 病常见并发症的效果，是一种疗效好、不良反应低的中西结合药物。

产品详细介绍中谷机械设备（郑州）有限公司提供给您大量郑州中西药取样器器，郑州中药取样器厂。西药取样器，同时您可以免费提供一个完整的取样解决方案，以满足您的需求，产品应用范围广泛，如还不能满足您的具体要求，还可以按照您的要求具体定做性能特点: 该款粉末取样器适合容器内固体粉末的不同高度，多个样品的取样．有多种尺寸可供选择．材质：316不锈钢， 操作步骤：把取样器放入产品中到了需要的取样深度，旋转把手，打开取样口，产品落入取样腔．旋转把手，关闭取样口，取出取样器．产品:取样器 粮食取样器 电动取样器 扦样器 电动扦样器 粮食扦样器 分层取样器 粉末颗粒取样器 窗口关闭式取样器 医药取样器 化工原料取样器 液体取样器 油桶取样管 油桶取样器 底部取样器  槽车取样器电话:0371-55510982       传真: 0371-68210665     网址:http://www.zgqyq.net 手机：18939565296信箱:zg2588@163.com详细资料,敬请登录中谷机械设备公司以下网站: http://www.zgqyq.net中谷机械设备（郑州）有限公司更多产品：电动取样器http://www.zgqyq.net/1-1.html 吸式扦样器http://www.zgqyq.net/2-2.html粮食扦样器http://www.zgqyq.net/3-1.html粮食深层扦样器http://www.zgqyq.net/3-2.html取样器http://www.zgqyq.net/5-1.html不锈钢取样器http://www.zgqyq.net/5-2.html双管取样器http://www.zgqyq.net/6-1.html 粉末颗粒取样器http://www.zgqyq.net/6-3.html 末端封闭式取样器http://www.zgqyq.net/6-6.html液体取样器http://www.zgqyq.net/7-2.html油桶取样器http://www.zgqyq.net/7-9.html散粮车取样器http://www.zgqyq.net/8-1.html全自动取样器http://www.zgqyq.net/9-1.html

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

本装置可以进行动态提取或静态提取，也可以使用各种溶剂进行渗漉或索氏提取，具有多 种用途。本设备的动态提取方式，采用热流体循环提取方式，有效加强了在提取过程中固体药 材表面与提取溶剂之间浓度推动力。流体的动态过程，消除了溶剂层的外扩散阻力，能维持药 材表面和溶剂之间始终存在较大浓度推动力，从而在同等的提取条件下缩短提取时间，提取效 率也能得到相应的提高。索氏提取过程中溶剂的蒸发采用内循环式蒸发器，其优点是溶剂蒸发 量大，可提高单位时间内提取次数。 本装置的蒸发浓缩采用单效蒸发和双效蒸发的组合形式，即能进行单效的蒸发浓缩操作， 也能进行双效的蒸发浓缩操作，单效浓缩采用强制循环的蒸发方法，双效浓缩则采用正、负压 操作的蒸发形式，保证二次蒸汽能充分有效的利用。 本套装置的综合优点： (1) 综合传统和现代提取方法，多功能组合； (2) 采用先进的单元设备进行工艺组合； (3) 热流体循环提取速度快、时间短、效率高； (4) 蒸发浓缩热效率高、能耗低； (5) 整套装置可手动操作或计算机 (触摸屏) 全程自动控制；手动操作简便、流畅，计算机 控制更安全、稳定、可靠。

本装置可以进行动态提取或静态提取，也可以使用各种溶剂进行渗漉或索氏提取，显示了其多功能用途的特点。本设备的动态提取方式，采用热流体循环提取方式，不断加强了在提取过程中固体药材表面与提取溶剂之间浓度推动力。流体的动态过程，消除了溶剂层的外扩散阻力，能维持药材表面和溶剂之间始终存在较大浓度推动力，从而在同等的提取条件下缩短提取时间，提取效率能得到相应的提高。索氏提取过程中溶剂的蒸发采用内循环式蒸发器，溶剂蒸发量大，可提高单位时间内提取次数。本装置的蒸发浓缩采用单效蒸发和双效蒸发的组合形式，即能进行单效的蒸发浓缩操作，也能进行双效的蒸发浓缩操作，单效浓缩采用强制循环的蒸发方法，双效浓缩则采用正、负压操作的蒸发形式，保证二次蒸汽能充分有效的利用。本套装置的综合优点：（1）综合传统和现代提取方法，多功能组合；（2）采用先进的单元设备进行工艺组合；（3）热流体循环提取速度快，时间短，效率高；（4）蒸发浓缩热效率高，能耗低；（5）整套装置可手动操作或计算机（触摸屏）全程自动控制；手动操作简便、流畅，计算机控制更安全、稳定、可靠。本套装置可整机提供，手动操作整套48万元，自动操作98万元；也可根据用户需要进行工艺组配设计；或进行50吨/年、100吨/年、500吨/年、1000吨/年、2000吨/年生药量的中药提取生产流水线的设计。

本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。