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中药信息学
本教材编写旨在结合中药现代化和信息学发展的实际需求，向中药学科各专业本科生讲授中药信息学的基本概念、基础知识、技术原理及应用方法，并简述相关重要软件工具的实际使用方法。通过本教材的学习，不仅能帮助学生掌握中药信息学基本理论知识、常用技术手段及相关软件的正确操作方法，还将拓展学生的知识领域和国际视野，培养学生多学科交叉融合创新发展思维。
本教材注重理论与实践结合，以融合创新的思路，将信息技术与教材建设、课程建设融合，助力中药学拔尖人才培养。本教材主要供中药学基础学科拔尖学生培养基地班、创新实验班及其他中药学相关专业学生使用。
作者：
孟昭鹏 赵鸿萍
定价：
52.00元
出版时间：
2025-09-01
ISBN：
978-7-04-064510-1
物料号：
64510-00
读者对象：
高等教育
一级分类：
医药
二级分类：
中药学
重点项目：
暂无
版面字数：
420.00千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
- 前辅文
- 第一章 概论
- 第一节 中药信息学简介
- 一、课程目标
- 二、中药信息学知识概要
- 三、中药信息学的应用领域
- 第二节 中药信息学的应用实例与未来发展
- 一、中药信息学的应用实例
- 二、中药信息学的未来发展展望
- 第三节 学习思路与方法
- 第一节 中药信息学简介
- 第二章 中药信息学数据基础
- 第一节 中药数据与信息来源
- 一、湿实验数据
- 二、干实验数据
- 第二节 中药理化数据
- 一、表征中药化学成分理化信息的方法
- 二、理化信息的数据处理方法
- 第三节 中药生物信息学数据
- 一、基因组数据
- 二、转录组数据
- 三、蛋白质组数据
- 四、代谢组数据
- 五、微生物组数据
- 第四节 中药临床与药理学数据
- 一、临床数据类型
- 二、药理数据类型
- 三、数据来源
- 四、数据处理与分析
- 第五节 中药其他信息数据
- 一、中药图像信息及处理
- 二、中药文本信息及处理
- 第六节 数据结构设计
- 一、基因组数据结构设计及实现
- 二、中药图像数据结构设计及实现
- 三、中药文本数据结构设计及实现
- 第一节 中药数据与信息来源
- 第三章 数据分析与可视化
- 第一节 经典统计学分析方法
- 一、差异性分析
- 二、相关性分析
- 三、数据分布
- 四、统计分析方法在中药学中的意义
- 第二节 主成分分析
- 一、主成分分析方法
- 二、主成分分析在中药学中的应用
- 第三节 聚类分析
- 一、聚类分析中相似程度的度量
- 二、聚类分析的方法
- 三、聚类分析在中药学中的应用
- 第四节 复杂网络分析
- 一、复杂网络的概念
- 二、复杂网络分析的研究内容
- 三、复杂网络分析的过程
- 四、复杂网络分析的常用工具
- 五、复杂网络分析在中药学中的应用
- 第五节 知识图谱
- 一、知识图谱的概念
- 二、知识图谱的分类
- 三、知识图谱的构建方法
- 四、构建知识图谱的常用工具
- 五、知识图谱案例
- 第六节 数据可视化
- 一、数据可视化的概念
- 二、数据可视化的原则
- 三、数据的展示形式
- 四、数据可视化的过程
- 五、数据可视化的常用工具
- 第一节 经典统计学分析方法
- 第四章 经典机器学习算法
- 第一节 概述
- 一、机器学习的基本概念
- 二、经典机器学习在中药信息学中的应用
- 第二节 数据预处理与模型评估
- 一、数据预处理
- 二、模型评估
- 第三节 特征工程
- 一、特征提取方法
- 二、特征选择技术
- 三、特征变换和特征降维
- 第四节 常用模型及其用法
- 一、偏最小二乘回归模型
- 二、贝叶斯模型
- 三、马尔可夫网络模型
- 四、LASSO回归模型
- 五、随机森林模型
- 六、支持向量机模型
- 七、LightGBM模型
- 第五节 发展趋势
- 一、机器学习的技术发展趋势
- 二、机器学习在中药学领域的应用发展趋势
- 第一节 概述
- 第五章 深度学习方法
- 第一节 深度学习基础
- 一、概述
- 二、深度学习的研究内容
- 三、深度学习在中药信息学领域的应用
- 第二节 常用模型及其原理
- 一、常用模型
- 二、模型分析
- 三、常用的深度学习框架
- 第三节 发展趋势
- 一、深度学习的应用模型
- 二、深度学习前沿发展
- 第一节 深度学习基础
- 第六章 中药信息技术前沿
- 第一节 大数据与云计算
- 一、简介
- 二、大数据与云计算在中药安全与质量控制方面的应用
- 第二节 大模型
- 一、简介
- 二、大模型在中药信息学中的作用
- 三、大模型在中药研究中的应用案例
- 四、大模型在中药领域应用的问题与挑战
- 第三节 机器人技术
- 一、基本概念与特点
- 二、机器人系统的基本组成
- 三、机器人关键技术
- 四、机器人技术在中药研究中的应用
- 第四节 区块链技术
- 一、基本概念
- 二、主要特征
- 三、路径与主流架构
- 四、区块链技术在中药领域的应用
- 五、区块链技术发展的挑战与机遇
- 第五节 数字孪生技术
- 一、简介
- 二、数字孪生技术在个性化诊疗中的应用
- 三、数字孪生技术在中药生产中的应用
- 第一节 大数据与云计算
- 第七章 中药信息学在基础研究中的应用
- 第一节 中药基础理论研究
- 一、中药药性科学内涵研究
- 二、中药功效科学内涵研究
- 三、中药配伍研究
- 第二节 中药药效物质及作用机制研究
- 一、中药药效物质发现研究
- 二、中药成分作用靶标预测
- 三、中药作用机制研究
- 第三节 中药质量分析评价研究
- 一、中药成分鉴定研究
- 二、中药质量标志物研究
- 第四节 中药组方设计与优化研究
- 一、中药组方配伍设计研究
- 二、中药组方配比优化研究
- 第一节 中药基础理论研究
- 第八章 中药信息学在生产中的应用
- 第一节 中药生产信息技术应用概述
- 一、政策背景
- 二、应用价值
- 三、应用现状与挑战
- 第二节 中药生产常用信息技术与方法
- 一、中药生产信息管理系统
- 二、生产过程质量检测与控制
- 第三节 中药生产过程应用
- 一、在中药栽培中的应用
- 二、在中药炮制与加工中的应用
- 三、在中药制剂生产中的应用
- 四、在中药仓储管理中的应用
- 第一节 中药生产信息技术应用概述
- 第九章 中药信息学在临床中的应用
- 第一节 中药临床数据及分析
- 一、中药临床信息学概述
- 二、中药临床数据的采集
- 三、中药临床数据的质量控制
- 四、中药临床数据的挖掘分析
- 第二节 中药临床疗效评价
- 一、中药临床疗效评价体系概述
- 二、中药临床疗效评价指标
- 三、中药临床疗效评价模型
- 四、组学技术在中药临床疗效评价中的应用
- 第一节 中药临床数据及分析
- 参考文献
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