目的:归纳梳理历代古籍中关于湿热的论述,明确湿热的概念,并探讨湿热在中医发展长河中的演变过程。系统整理叶天士《临证指南医案》中湿热病证相关医案,通过数据挖掘分析其对于湿热病证的辨证及组方用药规律,并提取《临证指南医案》中湿热病证治疗的核心处方,为现代临床辨治湿热病证提供借鉴依据。通过网络药理学方法,探讨数据挖掘所得核心处方治疗高脂血症的核心活性物质和具体作用机制,为今后对于高脂血症治疗的深入实验验证奠定理论基础和方向。研究方法:提取《临证指南医案》湿热病证医案中包含的所有中药组成,及每味中药涉及的性味、归经建立数据库。采用SPSS Statistics 26.0平台,对数据库中每味中药及其性味、归经出现的频次进行分析,统计后绘制成表。将数据库中叶天士的组方用药与《温病条辨》中的组方进行对比,找到对应组方后形成表格进行展示。参照《中药学》教材将医案中出现的中药按其功效归类,形成表格进行展示。在IBM SPSS Modeler Version 18.0系统中将所得数据库导入,并用Apriori算法对其进行关联规则分析,所得关联规则结果按药物组合支持度大小降序排序,并通过网络展示功能绘制关联规则网状图,以便更直观地观察药物间关系。对中药频次表中出现次数≥10次的中药进行主成分分析,提取公因子后进行因子分析,获得核心处方。通过TCMSP数据库查询核心处方所包含的靶点,通过Gene Cards、TTD、Pharm Gkb、Drugbank、OMIM数据库收集高脂血症的相关靶点,得到处方靶点与疾病靶点的交集,即核心处方治疗高脂血症的潜在靶点。运用Cytoscape软件构建“核心处方活性成分-高脂血症-靶点”网络,利用STRING和Cytoscape软件查找核心处方治疗高脂血症的核心靶点,利用R语言软件中的cluster profiler包对治疗靶点进行GO富集分析和KEGG富集分析。研究结果:湿热数据库中累计收录组方214个,共包含中药214味。1.数据挖掘研究结果:数据库中应用频率＞15%的中药共有9味分别是:陈皮、茯苓、黄连、杏仁、厚朴、滑石、半夏、黄芩、甘草。数据库中共有中药214味,主要入胃、肺、肝、脾经;在药味方面,苦味应用最多,其次为辛、甘味;寒性、温性中药应用较多。根据《中药学》教材进行功效分类,所有中药共分为20类,其中清热药使用药味及总频次最多,共使用32味,累计使用频次383次;其次为利水渗湿药,共使用16味,累计频次275次。通过关联规则Apriori算法分析共得到强关联规则23组,其中频次最高的规则为半夏、茯苓→陈皮,其次分别为枳实→黄连、白芍→黄连、生姜→半夏等。对出现频次≥12次的规则进行可视化展示,形成关联网络图,关联网络图核心的药物组成是猪苓、滑石、泽泻、枳实、杏仁、厚朴、半夏、人参、黄连、黄芩、陈皮、茯苓、白术、生姜、甘草。在进行主成分分析后,提取公因子9个,因子分析所得核心处方组合为:处方一:干姜、半夏、枳实、黄芩、黄连、人参;处方二:生地、知母、玄参、麦冬、川贝、金银花、竹叶;处方三:白术、甘草、神曲、陈皮、茯苓、当归、杏仁;处方四:石菖蒲、丹皮、郁金、连翘;处方五:猪苓、泽泻、寒水石、桔梗:处方六:黄柏、萆薢、茵陈、茯苓皮、滑石、苍术、石膏;处方七:白芍、生姜、通草;处方八:桂枝、山楂、防己;处方九:赤小豆、厚朴、豆蔻、薏苡仁、栀子。2.网络药理学研究结果:整理得到112个有效化学成分和1318个靶点基因,高脂血症相关疾病靶点1381个,核心处方与高脂血症交集靶点88个,共得到5个重要活性成分:槲皮素、山柰酚、柚皮素、木犀草素、汉黄芩素,分析核心处方治疗高脂血症的靶点之间的交互作用,得到含有13个核心靶点基因（CXCL8、CCL2、PPARG、VEGFA、MMP9、NOS3、PTGS2、IFNG、IL1B、ICAM1、AKT1、EGF、FOS）的核心网络图,GO功能富集分析获得1844条相关条目,KEGG通路富集分析结果得到核心处方干预高脂血症的信号通路159条。结论:通过数据挖掘结果我们得知,叶天士从三焦对湿热病证进行辨证论治,在治疗过程中注重调脾胃,兼顾肝肺,在药物性味方面,用药辛甘苦寒以治湿热,在药物功效方面,常用清热药及利水渗湿药治疗湿热。在与《温病条辨》对比后,得到了叶天士湿热病证常用核心组方,并发现叶氏在湿热病证治疗时常以二陈汤、猪苓汤、杏仁滑石汤、黄连白芍汤为底方加减,望能为湿热病临床治疗提供思路和依据。通过网络药理学研究揭示了核心处方治疗高脂血症的物质基础及可能的作用机制,并挖掘了多个潜在的治疗靶点,并且对网络药理学筛选出的关键靶点和通路进行验证,为临床应用奠定基础。