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实验一:大鼠VNEI网络病理生理状态模型的建立与评价
目的:比较同型半胱氨酸(Hcy)和缺氧对大鼠血管-神经-内分泌-免疫(VNEI)网络的影响，并探究VNEI网络间的相互作用。
方法:以部分VNEI网络中的多项生化指标为评价体系，同时采用模糊聚类分析及主成分分析对NEI网络的多维指标进行解析，比较Hcy、缺氧及Hcy+缺氧所致大鼠VNEI病理生理状态的异同。
结果:三种模型的大鼠血管内皮功能均出现一定损伤，但缺氧组与正常对照组在内皮素(ET)及血管性假性血友病因子(vWF)表达方面无显著性差异。在神经-内分泌-免疫(NEI)网络表达方面，Hcy组主要表现为神经递质表达紊乱，缺氧组中内分泌及免疫系统表达失衡，而Hcy+缺氧组的整个NEI网络平衡均被打破。血管活性物质与NEI网络的多项指标显著相关。
结论:Hcy及缺氧对大鼠VNEI网络表达的影响具有明显差异，其中Hcy导致的大鼠VNEI病理生理状态可能由神经递质表达紊乱引起，而缺氧导致的大鼠VNEI病理生理状态则可能由内分泌及免疫系统表达失衡引起。
实验二:药物对大鼠VNEI病理生理状态复合模型的干预研究
目的:以中成药通心络和辛伐他汀为工具药，探讨对大鼠VNEI网络的调节作用，并验证网络指标间的相互联系。
方法:通过喂食3％高蛋氨酸饲料结合缺氧建立大鼠VNEI病理生理状态复合模型，比较通心络与辛伐他汀对大鼠VNEI网络的调节差异。
结果:辛伐他汀与通心络能改善大鼠VNEI网络中血管内皮功能的部分指标，且对NEI网络指标具有一定的调节作用，其中通心络的NEI网络调节作用更为明显。
结论:通心络相比辛伐他汀对大鼠VNEI病理生理状态复合模型具有更好的整体调节作用。
实验三:血管-神经-内分泌-免疫(VNEI)网络缺失数据填补方法研究
1.方法学研究
目的:比较多种缺失数据填补方法的优劣，找出适合VNEI网络数据特点的填补方法。
方法:利用随机抽样技术将“实验一”和“实验二”中VNEI网络完整数据集模拟成任意缺失模式下缺失率分别为25％、10％、5％的缺失数据集，分别采用均值法、Bootstrap法、相关系数法、极大似然法以及多重填补法对缺失值进行填补，以多项评价指标对填补后的数据集与原完整数据集进行比较并综合分析。
结果:相关系数法与极大似然法相比其它几种方法表现优异，其中相关系数法填补效果在缺失率为25％及10％下优于极大似然法。
结论:相关系数法与极大似然法针对VNEI网络缺失数据具有较好的填补效果。
2.方法学应用
目的:比较大鼠VNEI网络缺失数据集填补后统计结果与填补前的差异，验证填补方法的可靠性。
方法:采用极大似然法对大鼠VNEI网络缺失数据集进行填补，观察各指标下均数与标准差、各指标间相关系数及主成分分析结果在填补前后的变化。
结果:填补后数据集在均数、标准差、各指标间相关系数及主成分分析结果与填补前相比差异不显著，统计结论基本一致。
结论:在数据缺失率较低的情况下，采用合适的缺失数据填补方法能够较好地保持原有数据特点，为进一步地数据挖掘研究奠定了基础。