1. 研究目的与意义
1.趋势和意义：
现阶段我国市面上存在的诸多药物存在一些药物的副作用、毒性作用（毒性反应）、后遗反应、过敏反应、特异质反应、抗感染药物引起的二重感染、依赖性以及致癌、致畸、致突变作用等负面的药物反应，给医生患者及研究人员带来困惑和难题。对此，我基于对生物信息学基础背景，利用普遍的临床及计算机基础知识通过案例[1][2]对一些常见药物[3]及其成分进行梳理预测和分析，分析不同药物中类似不良反应之间是否存在某种共性，并进行归类研究。志在找寻其中的通性，为药物的前沿研究做出数据参考。考虑到各不同领域药物通性不尽相同，本篇则主要以精神类治疗药物的分析研究为主，侧重于治疗抑郁症类药物的研究。以下是精神类药物不良反应的现状及抑郁症为主的精神类药物的应用发展趋势：
精神疾病病因复杂,至今多数疾病病因未明,疾病不同,症状轻重不同。重性精神疾病患者往往对病情缺乏判断,严重者可以导致精神残疾。而精神科疾病常常危及到家庭和社会,被认为是贻害人类,最具摧残性的疾病[4]。特别应该注意抗精神病药物最常发生在老年人和非常年老的不良反应[5]（如心血管和脑血管不良事件风险增加、猝死、跌倒、骨折、直立性低血压、锥体外系疾病、肺炎、泌尿道感染等）。通过回顾性分析,同时探究药物不良反应的表现分析精神科药物的不良反应以及其原因，发现在精神科收治的患者治疗期间,以药物治疗为主,但基于治疗周期较长且用药量较大等因素的影响,导致患者比较容易出现药物相关不良反应。常见不良反应包括消化系统不良反应、心血管系统不良反应等 [6]。如长期服用精神类药物患者的血Hcy水平增高,进而会增加罹患心脑血管疾病的风险[7]。因此，如何强化临床药物不良反应监测,为精神类药物的合理应用提供依据,尽可能降低ADR危害[8][9]成为我们关注的重点。
2. 研究内容和问题
1.基本内容：
基于文献和数据库分析检测和统计方法，使用CiteSpace可视化分析软件提取精神类辅助药物领域文献高频关键词，结合共词分析等方法，研究当前精神类药物的研究热点，也为优化未来精神类药物科学研究与发展提供较为全面客观的指导方向和理论依据。
2.预计难题：
3. 设计方案和技术路线
1. 研究方法：
利用SATI对论文的关键词进行预处理；
使用UCINET构建矩阵；
4. 研究的条件和基础
1.掌握基础编程；
2.掌握 SATI3.2构建高频关键词共现矩阵、相关矩阵和相异矩阵。
3.掌握CiteSpace 软件对数字图书馆领域内高频关键词进行筛选。以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
