网络药理学

网络药理学是基于系统生物学的理论，通过建立和整合药物-作用靶点、疾病-治疗靶点等之间的作用网络，来分析药物活性成分及靶点在网络模块中的相互作用，从而预测药物的功效以及特定功效对应的药物。其研究方法主要是根据公共数据和公开发表的已有数据，建立特定药物作用机制网络预测模型，预测药物作用靶点，并从生物网络平衡的角度解析药物作用机制。

中药及其复方在治疗复杂慢性疾病方面具有确切的疗效和较低的毒副作用，在中国临床治疗疾病上拥有着无可替代的力量。然而中药成分复杂，与西药相比，其靶点、作用机制不清等，让科研人员很难从整体到细胞以及分子水平进行系统全面的研究。网络药理学作为新兴的研究方法，其整体性、系统性与中医药的整体观、辨证论等基本理论趋于一致，它强调对信号通路的多途径调节，提高药物的治疗效果，降低毒副作用，以提高新药临床试验的成功率，节省药物的研发费用。目前该方法已被广泛应用于中药研究。

流程

1. 筛选中药草组分，获取有效成分；

2. 预测靶点，获取交集基因；

3. 构建蛋白互作网络并分析；

4. 构建活性成分-靶点-疾病网络并分析；

5. 靶点通路分析（GO分析、KEGG分析）；

交付结果

网络药理学报告一份

附：药物-疾病交集基因图

蛋白互作网络分析图

药物-活性成分-靶点基因网络图

交集基因GO分析图

KEGG通路富集分析圈图

注意事项

重要复方由客户提供；如有需要关注的成分或者靶点，请备注。

常用数据库推荐

化学信息学数据库：

中药系统药理学数据库和分析平台（TCMSP）：http://tcmspw.com/tcmsp.php

台湾中医药资料数据库( TCM Database@ Taiwan) ：http://tcm.cmu.edu.tw/zh-tw/

药物相关数据库：

DrugBank数据库：https://go.drugbank.com/

STITCH 数据库 ：http://stitch.embl.de/

PubChem 数据库 ：https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/

靶点相关数据库：

STRING 数据库 ：http://string-db.org/cgi/input.pl

MINT数据库：https://mint.bio.uniroma2.it/

疾病相关数据库：

Therapeutic Target Database数据库（TTD）：http://db.idrblab.net/ttd/

OMIM数据库：https://omim.org/

功能富集分析数据库：

GO数据库：http://geneontology.org/

KEGG数据库：https://www.kegg.jp/