浙江
【网药标准分析流程】
1 数据收集与处理
这是整个研究的基石，目标是分别获取药物的活性成分靶点和疾病的相关靶点。
①中药活性成分筛选
主要数据库：首选 TCMSP （中药系统药理学数据库），也可以结合 TCMID 、BATMAN-TCM 、HERB 等数据库进行补充，以确保成分的全面性。
筛选标准：通常采用口服生物利用度（OB）≥ 30% 和类药性（DL）≥ 0.18作为初步筛选标准。
实操技巧：在TCMSP中筛选出成分后，需要去 PubChem 数据库搜索每个成分的分子式或名称，获取其 SMILES （化学结构信息），这是后续靶点预测的关键。
②药物靶点预测
预测工具：将上一步获取的SMILES信息输入到靶点预测数据库中，常用的是 SwissTargetPrediction ，它对小分子化合物的靶点预测很准。也可以结合 PharmMapper 、STITCH 等工具进行交叉验证。
数据整理：不同数据库的预测结果可能有差异，建议取多个数据库预测结果的交集，以提高靶点的可靠性。预测后得到的靶点名称需要统一，可以使用 UniProt 数据库将蛋白名标准化为基因名。
③疾病相关靶点获取
主要数据库：在 GeneCards 、OMIM 、DisGeNET 等数据库中搜索目标疾病，获取与该疾病相关的基因靶点。
实操技巧：为了尽可能全面地获取疾病靶点，建议同时使用多个数据库检索，然后合并结果。
2核心靶点筛选与网络构建
这一步是将药物靶点和疾病靶点进行匹配，并构建可视化网络来筛选核心靶点。
①获取交集靶点
将药物活性成分的靶点与疾病相关靶点取交集，得到的基因就是药物干预该疾病的潜在核心靶点。可以使用在线工具如jvenn来绘制 韦恩图 ，直观展示交集情况。
②构建药物-活性成分-靶点网络
在 Cytoscape 中构建药物-活性成分-靶基因关系网络。
③网络可视化
将交集靶点导入 STRING数据库 ，构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。设置置信度（confidence score）中等，然后导出网络数据（通常是tsv格式）。将STRING导出的数据导入 Cytoscape 软件进行可视化。
④筛选核心靶点
PPI网络导入Cytoscape软件使其可视化，然后利用CytoNCA插件分析初步的网络拓扑参数：Degree、紧密度(Closeness centrality，CC)和介度(Betweenness centrality，BC) 3个参数值。其中“度值”（Degree）是最重要的指标之一，代表一个节点（靶点）与其他节点的连接数。度值越高的靶点，在网络中越核心，通常作为后续研究的关键基因。
3富集分析与机制预测
使用DAVID、Metascape或基迪奥等工具对核心靶点进行 GO （基因本体论）和 KEGG （通路）富集分析。GO的功能富集(包括生物过程(BP)、分子功能(MF)和细胞成分(CC))和KEGG途径的富集。检索结果的过滤阈值为p<0.05，计数按降序排列。
10.结果分析
根 据 K EGG 分析 结果， 筛 选 出 p <0. 05 的显著通路，并结合“成分-靶点-通路”网络图来系统性地阐述药物的作 用机制 。 单个信号通路或者多个信号通路联合分析验证。
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