中医经典方剂功效预测结果数据集 - 中医经典方剂功效预测结果数据集（富集分析）.xlsx

本数据集分别整理了174首经典方剂的sheet表，每个sheet表代表一个方剂功效预测数据计算表。

（3）数据集结构介绍下表以小柴胡汤的预测功效结果为例对该数据集进行下说明。表中字段信息代表小柴胡汤通过中药知识图谱预测出来的功效过程。表小柴胡汤方剂预测富集度表编号预测功效 N n M值 k值 P值 JX88 退热 474 2 5 2 0.000588755 JX2220 和解退热 474 2 1 1 0.002676158 JX30 和解半表半里之邪 474 2 1 1 0.008420978

下面是对各字段意义进行的解释： ① 编号字段：代表功效编号，每个编号代表相应的方剂功效； ② 预测功效字段：代表方剂功效，由中药功效利用中药知识图谱扩展出来。 ③ N字段：此字段是超几何方剂功效预测模型计算的一个变量值，代指预测方剂包含中药个数。一般方剂中药组成为4～10味左右。例如：四物汤包含川芎、当归、熟地、白芍四味药，那么n=4。 ④ n字段：此字段是超几何方剂功效预测模型计算的一个变量值，代指所有中药个数。常用中药基本上有300～400味左右，如果知识图谱中有400味中药，那么N=400，知识图谱构建稳定后，该值基本不变。 ⑤ M字段：此字段是超几何方剂功效预测模型计算的一个变量值，代指某一功效的所有中药个数。这个统计不限于拟预测方剂的中药，而是所有中药个数。通常一个功效涉及的中药个数是数味到数十味不等，知识图谱构建稳定后，该值基本不变。例如，有20味中药都具备清热这一功效，那么M清热=20。 ⑥ k字段：此字段是超几何方剂功效预测模型计算的一个变量值，代指拟预测方剂中属于某一功效的中药个数。例如：清热这一功效拟预测方剂中共有2个中药涉及，那么k清热=2，其他补气等功效均同理统计。

Талбар	Утга
Өгөгдлийн сүүлийн шинэчлэл	2025 оны тавдугаар сарын 28
Мета өгөгдөлийн сүүлийн шинэчлэл	2025 оны тавдугаар сарын 28
Үүссэн	2025 оны тавдугаар сарын 28
Хэлбэр	Тодорхой бус
Ашиглах зөвшөөрөл	Creative Commons Non-Commercial (Any)
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中医经典方剂功效预测结果数据集（富集分析）.xlsx

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