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华柄数据
华柄数据服务平台，由原中国科学院科学数据库团队（原中国植物物种信息数据库建设团队）耗费近十年时间构建，是综合了数据智能与搜索、知识工程与语义识别、网页数据采集与复杂文本自动提取数据等技术开发而成。
一、网站介绍
网站名简称：华柄数据
数据服务：面向中医药大数据的大数据服务平台，以中医药大数据为核心，总数据量约450亿条（其中45亿条提供在线搜索服务），利用数据挖掘和数据架构技术，整合关联了包括互联网和公开出版物上的大量中医药专业数据，并与其他专业领域的相关数据智能整合，让药物（材）的数据多层次、多维度全面呈现；强大的搜索引擎，可自动集成、智能识别，满足用户的多条件精准搜索；为中药现代化研究水平的提高以及中药的传承、创新、发展，提供了全新的视角和全面的数据支撑。对中药现代化，新药研药（中成药、新药、组方）提供专业智能化数据信息服务。
网站内容包括物种数据库、中药数据网络、药物数据网络、方剂数据网络、公开数据、文献等。
中药数据网络，方剂数据网络、药物数据网络、物种大数据一起构成生物医药数据网络体系的核心数据服务。
二、网站特色
（一）、中药（材）数据最全面、最专业
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名称 |
靶点（个） |
与中药相关物种（个） |
中草药（个） |
方剂 |
中药相关名（个） |
中药核心数据（条） |
药物数据（条） |
开放数据（条） |
数量 |
6200 |
2.6万 |
4万 |
18万 |
16万 |
5900万 |
9800万 |
45亿 |
（二）、唯一一个对药物（材）数据跨学科、多维度智能整合的网站
华柄数据（智能中医药大数据）是对中药学、化学制药、生物制药、分子生物学等相关学科中的药物数据进行甄别提取、智能整合而生成的，药物（材）的数据多层次全面呈现，而且高度关联。
（三）、可以站内、外无缝扩展链接，尤其是可以链接到世界四大顶级网站。
华柄数据（智能中医药大数据）中的数据点可以站内、外无缝扩展链接，包括世界四大顶级网站（DrugBank,PubMed,PubChem,Uniport），让用户查找站外相关数据更方便。
（四）、强大的智能搜索能力。
华柄数据（智能中医药大数据）可实现对输入的各种数据的自动识别：在海量数据（数千亿数据）中自动定位数据和关联数据。支持多条件搜索，可以得到精准的结果。如：藏药抗病毒退热，就可以得到相应的中药条目白狼毒、蔓荆子、凤尾草等，点击中药名，就可以得到相应的中药数据。
（五）、弥补中医药信息化建设的不足，推动中医药行业发展。
通过华柄数据（智能中医药大数据）提供的多层次中药数据，中医药从业人员可以结合自己的实践，对中药进行多维度的深度探索，为发现中药新的使用方法或用途，为组成新的药方或发明新药提供灵感和思路，从而推动整个中医药行业的快速发展。
三、核心数据
（一）、中药大数据网络
涵盖了中医药及相关的大量专业数据。通过数据自动集成与相互关联，与国家西药处方用药数据进行对比，同时与中药现代研究的中药相关的基因、蛋白、代谢数据等现代生物医药知识结合，进行综合分析处理，再按照不同的需求将数据进行分类形成中医药智能网络。
数据来源：以生物医药知识结构与海量数据为基础，构建相互关联的生物医药知识网络与大数据网络。产品的知识信息和数据来源于互联网、国家及相关科研机构公开出版物中与生物医药相关的内容，包括但不限于基因及基因组数据，化学数据，分子及活性，蛋白质，药物及靶点数据，生理、病理、毒理、药理、基础医学、中药、文献等数据。
（二）、药物数据网络
集成中国药典2015，美国药典29版，马丁代尔药物大典37版，新编药物学，中国药学大辞典，中国药物大词典，DrugBank，Chembl，FDA，PubChem等。
（三）、物种数据网络
集成了中国植物志，云南植物志，Flora of Chia, Moss Flora of China, Flora of North America，Species2000，中国生物多样性红色名录，中国珍稀濒危植物名录，中国入侵植物，中国经济植物志，药用植物（来源于中药数据网络），观赏植物：2000种观花植物，中国自然标本馆图片；CNKI文献，pubchem文献，通过数据自动标注物种进行集成。
（四）、方剂数据网络（个人版）
中医方剂，是历代医家临床经验的结晶，是运用中医有关辩证论治理论指导临床防病治病的主要手段。纵观周秦以来，新方创制不断增加，载方文献汗牛充栋，组方理论渐趋完善，为炎黄子孙的健康和中华民族的繁衍昌盛，作出了巨大的贡献。[选自《中医方剂大辞典》]
方剂是一个复杂体系，符合疾病现代治疗学发展趋势，原创性思维与现代科学技术相结合就可形成原创性优势。
方剂数据网络（个人版）是以经典方剂大数据为基础（目前收集到18万个），集中医证候学、中药基础数据、中药药对、中西医病名对照、中药化学活性作用功能统计、药物、有毒活性成化、有毒活性统计、相似方剂，对方剂进行初步数据化解析，实现对特定方剂的评估、重新发现方剂内在价值、进一步组方、药物开发等。
（五）、公开数据
包括Pubchem化学数据、基因数据:Genbank、蛋白数据:Uniport Sport、基因本体：Go
（六）、文献
包括CNKI文献、NCBI PubMed
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