代谢组学及网络药理学

代谢组学是近年发展快速的一门学科，目前在医学、植物学、微生物学、毒理学、药物研发等多个领域中得到了广泛的应用。如何从复杂的代谢组学数据中提取出有价值的信息，筛选出潜在的生物标志物成为近年来代谢组学研究的热点和难点。网络药理学能够通过计算机模拟算法、运用组学、高通量筛选及网络分析等技术揭露药物-靶点-疾病之间复杂的网络信号关系,已经成为揭示生物系统复杂功能和行为的有力工具。

1、代谢组学简介及样本的采集与制备关键问题探讨

代谢组学概述、操作流程、样本采集、储存及制备问题

2、代谢组学数据采集与预处理，决定数据统计结果的准确性

2.1 常用技术平台介绍（NMR和LC-MS）

2.2 常用软件和数据库介绍（代谢物鉴定、数据预处理与分析）

2.3 数据预处理（归一化、标准化、数据转化、缺失值评估）

3、基于SIMCA-P软件的代谢组学数据多元统计分析与实操

3.1 样本分类（无监督和监督模式）

3.2 差异变量筛选（S-plot、S+V-plot、VIP、biplot等）

3.3 常见图形结果解读

网络药理学研究思路和流程

5、网络药理学数据分析与实操

5.1 化学成分的获取与筛选

5.2 中药化学成分靶点获取

5.3 疾病靶点富集数据库

5.4 化合物与疾病靶点映射（韦恩图）

5.5 PPI网络分析（PPI网站的构建、PPI核心网络的筛选）

5.6 富集分析（DAVID数据库、Metascape 数据库）

5.7 网络图构建—Cytoscape（数据导入、节点关系的建立、节点属性计算、调整网络样式、筛选及过滤、网络图导出）

代谢组学与网络药理学结合研究思路

7、代谢组学与网络药理学结合分析技术

7.1 代谢组学与网络药理学数据的获取

7.2 代谢组学功能分析（富集分析、通路分析等）

7.3 小分子网络关联分析（Metscape软件、KEGG数据库等）

7.4 代谢组学与网络药理学功能层次关联分析

实例操作

8.1 TCMSP数据库获取与筛选化学成分

8.2 Swiss Target Prediction数据库预测成分靶点

8.3 DisGeNET数据库获取疾病靶点

8.4 化合物与疾病靶点映射

8.5 PPI网络绘制

8.6 DAVID软件进行富集分析

8.7 Cytoscape工具绘制成分-靶点图

8.8 Metscape绘制代谢-酶网络关联图

代谢组学与网络药理学结合的文章分析流程和套路

9.1 中药化学成分靶点与代谢小分子网络分析实例（Food Res Int. 2020, 136:109503）

目标：采用Metscape软件对代谢组学发现的差异代谢物和中药成分的药物靶点关联，聚焦关键蛋白。

9.2代谢组学与网络药理学功能层次关联分析实例（J Ethnopharmacol. 2021，264:113281. ）

目标：采用功能富集工具分别对网络药理学和代谢组学数据进行关联，聚焦关键通路。

9.3代谢组学和网络药理关联分析实例（Comput Struct Biotechnol J. 2021, 19:1002-1013）

目标：整合代谢组学和网络药理学揭示羟基红花黄色素A抗急性脑外伤的作用机制损伤。

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