网络药理学流程 | lyy 个人博客

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常用工具

a. 中药系统药理学数据库和分析平台（TCMSP）：用于药物化合物成分及相关靶标的筛选；

b. 有机小分子生物活性数据库（Pubchem）：用于药物化合物结构搜索；

c. SwissTarget数据库与Uniprot数据库：用于靶标蛋白基因的搜索与校正；

d. 人类基因数据库（GeneCards）以及疾病相关的基因与突变位点数据库（DisGeNET）：用于疾病基因搜索筛选；

e. 在线韦恩图（Venny）：用于药物筛选靶标基因与疾病基因的交集基因的反映；

f. 蛋白互作平台数据库（STRING）：用于构建蛋白相互作用网络（PPI）；

g. 生物学信息注释数据库（DAVID）：用于GO分类富集和KEGG通路富集分析；

h. R语言或者在线微生信网站：用于GO分类富集分析和KEGG通路分析结果绘制气泡图或者柱状图；

i. 网络拓扑属性分析软件Cytoscape：用于构建“成分-靶点-通路”网络。

流程

先确定你的中药与需要治疗的疾病

到现在为止单纯的网络药理学已经不好发文章了，需要补充分子对接和线下实验的验证。

1. 药物有效成分及其靶点筛选

确定中药的药物成分（陈皮为例），在TCMSP中搜索相关的中药可以得到相关的活性成分和对应靶点，注意筛选条件（OB（生物利用度）和DL（药物相似性））。为了保证收集到的中药活性成分数据的完整性，常常会使用多个数据库的数据合并在一起进行后续分析，我们将这些成分收集完毕后，删去重复数据。（其他中药数据库：TCMID数据库（http://www.megabionet.org/tcmid/），TCM Database@Taiwan数据库（http://tcm.cmu.edu.tw/））

利用TCMSP数据库等，以OB ≥ 30％（口服生物利用度）和DL ≥ 0.18（类药性）为筛选条件，检索药物有效成分。若利用本草组鉴（Herb）数据库（http://herb.ac.cn）（貌似整合了SymMap、TCMID、TCMSP、TCM-ID四个数据库的结果。参考：零基础复现）进行检索，常根据Linpinski五原则对检索到的活性成分进行筛选。根据各成分的PubChem Cid在PubChem数据库中进行检索，获得候选化合物的isomeric smiles编号，若无PubChem Cid则在TCMSP数据库中下载其分子图片利用结构计算站（http://www.vcclab.org/web/alogps/）计算其SMILES编号。将得到的活性成分的SMILES编号导入到SwissTargetPrediction数据库、TargetNet数据库对化合物靶标进行预测，获得化合物的靶点。得到化合物相应靶点后通过Cytoscape软件构建“药物成分-靶点”网络。

2. 疾病靶点筛选

可利用GeneCards数据库、DisGeNET数据库，进行检索，获得疾病相关靶点。（参考网络药理学：3、零基础复现一篇生信文章：筛选疾病靶点、GeneCards、OMIM、TTD使用教程_ttd数据库怎么查找疾病靶点-CSDN博客）利用Uniprot数据库对靶点进行去重和规范化处理（参考将TCMSP 数据库信息匹配uniprot - 简书 (jianshu.com)）。

3. 潜在靶点蛋白质-蛋白质互作网络的构建

利用Venny对规范后的疾病相关靶点与中药相关靶点进行交互映射，获得交集靶点，并将所得结果以Venn图的形式呈现。然后将交集靶点导入String数据库，蛋白质种类设置为“homo sapiens”，其他参数值保持默认，得到药物治疗疾病潜在靶点的蛋白质-蛋白质互作网络。随后将其导入Cytoscape，利用CytoNCA计算网络的Degree值（DC）、Betweenness值（BC）、Closeness值（CC）等筛选关键靶点。

4. GO富集分析和KEGG信号通路富集分析

将核心靶点导入DAVID数据库进行分析，选择OFFICAL_GENE_SYMOL格式，设置物种为“homo sapiens”，进行“GOTERM_BP_DIRECT”、“GOTERM_CC_DIRECT”、“GOTERM_MF_DIRECT”等GO生物进程富集分析和“KEGG_PATHWAY” KEGG信号通路富集分析，以得到药物作用于疾病的生物进程和关键信号通路，并将结果分别以柱状图和气泡图的形式呈现。参考资料：

简述网络药理学及实际操作思路~ - 知乎 (zhihu.com)

网络药理学的操作方法（以中药为例）·1_网络药理学具体步骤-CSDN博客