中药网络药理学分析

一.网络药理学概念

近年来，网络药理学已经成为中医药研究领域的前沿和热点之一。网络药理学这个概念最早是2007年由Andrew L Hopkins提出[1]。网络药理学研究建立在高通量组学数据分析、计算机虚拟计算及网络数据库检索基础上，围绕生物学、生物网络构建和分析、连接性、冗余性和多效性等进行药物有效性、毒性、代谢特性的揭示[2]。网络药理学结束了“一个药物、一个靶标、一种疾病”为主导的传统药物研发模式，开启了一种多靶标与多种疾病间复杂网状关系的新研究模式。网络药理学方法在发现生物活性物质 和阐明清络饮、六味地黄丸等中药方剂的作用机理方面是有效的。其方法为中医药从经验医学向循证医学 体系转化提供了一种新的研究范式，这将加速中医药的发现，改善现有的药物发现策略 。

二. 数据库简介

ChEMBL:ChEMBL是一个大型的、开放访问的药物发现数据库，旨在收集药物研究和开发过程中的药物化学数据和知识。该数据库包含了临床实验药物和批准药物的治疗靶标和适应症，CHEMBL数据库的当前版本是2020年5月更新的第27版，包含了1,961,462个不同的化合物和13,382个靶标。（https://www.ebi.ac.uk/chembl/）

TTD：Therapeutic Target Database(TTD) 靶点数据库。TTD是一个提供目前已知或者处于探索阶段的、具有治疗价值的蛋白或核酸靶点的相关信息；包括靶点相关疾病、介导的生物学通路信息、以及作用靶点的药物信息。TTD包含5059种专利药物（摘自世界知识产权组织、美国、欧洲、日本等3145项专利）靶点215 个，236项临床试验和207个专利记录靶点。

（http://db.idrblab.net/ttd/）

YaTCM：另一个中医数据库，一个免费的基于网络的工具包，它提供全面的中医信息，并配备了分析工具。它包含47，696种天然化合物、6，220种草药、18，697个目标（包括3，461个治疗目标）、1，907个预测目标、390个通路和1，813个处方。YaTCM允许用户（1）通过相似性搜索和子结构搜索识别对中药材至关重要的潜在成分，（2）通过通路分析和网络药理学分析调查中药或处方的作用机制，（3）通过多投票化学相似性组合方法预测中药分子的潜在靶点，（4）探索功能相似的草布对。所有这些功能都可能导致一个系统网络，用于可视化中医食谱、草药、成分、明确或应定蛋白质靶点、通路和疾病。本网络服务有助于揭示中医的作用机制，揭示中医理论的精髓，进而促进药物的发现过程。

（http://cadd.pharmacy.nankai.edu.cn/yatcm/home）

SymMap：SymMap通过内部分子机制和外部符号ptommapping将中医（TCM）与现代医学（MM）集成在一起。它含有499种在中国药典中注册的草药，含有19，595种成分，以及1，717种在中药（TCM交集）中使用的相应症状。这些中医症状被严格映射到现代医学中使用的961个症状术语（MM症状）。此外，SymMap 收集了这些草药的关联目标（基因）和疾病，无论是通过症状-疾病关联，还是通过成分-目标关系。总共列入了4 302个目标和5 235种疾病。目前，SymMap 提供了大量有关草药、中医症状、MM 症状、成分、靶点和疾病的描述性信息。它还通过直接关联或间接统计推理，提供这六种组件之间的成对关系。总之，它显示了一个网络，用于所有六个组件之间的综合关系。（https://www.symmap.org）

三.数据分析流程

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四．分析内容

1.获取中药有效成分代谢物作用靶点

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2.获取关注疾病靶点

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