数据融合技术是对多来源的数据信息进行统筹、集成的技术,以提高决策模型的灵敏度、特异性和准确率.数据融合技术结合多变量模型是研究中药复杂体系的有力工具,目前已应用于中药的基原鉴别、产地溯源与鉴别、质量控制与评价、加工炮制与制剂研究、资源形成研究等诸多领域.融合所纳入的源数据主要是中药的化学物质信息,包括各类色谱、光谱信息,无机元素及有机成分的含量信息,电子鼻、电子眼、电子舌等传感器信息以及代谢组学信息等;所采用的多变量模型如主成分分析、层次聚类分析、偏最小二乘-判别分析、正交偏最小二乘-判别分析、支持向量机、人工神经网络、随机森林、决策树、线性判别分析等.未来,数据融合有望与人工智能(artificial intelligence,AI)相结合,源数据中纳入生物医学数据与组学数据,拓展应用于中药活性物质筛选,预测患者对药物反应、药物相互作用、药物-靶点相互作用,中药新药开发以及栽培种植等更多领域,同时应积极开发集数据融合与多变量建模功能于一体的中药研究相关软件系统.
作者：顾志荣；毛小文；祁梅；郭燕；葛斌
来源：中草药 2023 年 54卷 18期
