集聚药理学（Network Pharmacology）是一种基于系统生物学和计较生物学的范例，旨在领路药物在复杂生物系统中的作用机制。与传统药理学频繁热心单一靶点不同，集聚药理学将药物、靶点、疾病和生物集聚中的其他元素视为一个举座偷拍 自慰，接洽它们之间的相互作用和相互依赖联系。
主要范例
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范例一、中药主要因素的筛选（TCMSP）
TCMSP的全称是中药系统药理学数据库与分析平台，它是一种特有的中草药系统药理学平台，它能捕捉药物、靶标和疾病之间的联系。
网址：https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php
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集聚药理学第一步，是了解咱们接洽对象的主要组成因素是什么。举个例子，咱们想知说念陈皮对脑卒中是否有作用，作用靶点是什么。咱们当先需要了解陈皮约略是由哪些因素组成，举例陈皮可能是由Decanal（癸醛）、alpha-Ocimene（α-烯烃）、Kirenol（奇任醇）等因素组成。TCMSP就不错帮咱们作念到这少许。
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当咱们查询到了拟接洽中药的Ingredients（因素）组成后，咱们需要筛选出对生物体果然起功效的因素，筛选的依据主要参考OB值和DL值（越高越好）。
OB值(oral bioavailability)，即生物利费用，指的是制剂中药被经受入东说念主体轮回的速率与进度。（参考值：大于30%）
DL值(drug-like properties)，即类药性，指的是化合物与已知药物的相通性。具有类药性的化合物并不是药物，然而具有成为药物的可能。（参考值：大于0.18）
范例二、因素对应SMILES号获取（PubChem）
PubChem，有机小分子生物活性数据，是一个生环化材中利用分子的数据模子库，由好意思国国度健康接洽院复旧，好意思国国度生物技艺信息中心（NCBI）细腻调治的一款实用查询网站。
网址：https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov
咱们了解到一种中药由好多因素组成，为了便于后续分析，这里咱们就地选拔一个因素（Kirenol）进行背面的演示。
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这一步的主要作用是拿到某个因素的SMILES ID（化学结构的线性默示法）
eg. Kirenol SMILES: C[C&]1(CC[C&H]2C(=C1)CC[C@H]3[C@]2(C[C&H](C[C&]3(C)CO)O)C)[C@H](CO)O
其实等于高中所学的化学结构式的一种书写表情，由这个结构式不错画出来其structure：
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若是PubChem网站莫得找到某个化合物的SMILES号，咱们不错在TCMSP网站平直搜索该因素
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点击图片下载其化合物的结构式。接着翻开Novo Pro的“3D模子分子转成SMILES”器用（https://www.novopro.cn/tools/mol2smiles.html），上传刚刚下载的结构式文献，即可赢得该化合物的SMILES ID
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范例三、化合物筛选（SwissAMDE）
SwissAMDE是使用最为世俗的药代能源学属性展望器用，它允许用户计较物理化学刻画符，并展望一个或多个小分子的ADME参数、药代能源学性质、类药性。
网址：http://www.swissadme.ch/
天然咱们前期照旧通过OB值和DL值对某个中药的因素进行了筛查过滤，然而咱们还要在药代能源学层面络续检验其因素的灵验性。咱们在范例二中赢得SMILES ID在这里就有了用武之地了。
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对于筛选的依据，咱们主要检验该药物的胃肠说念吸奏效果（GI absorptoon为high）和类药性（Druglikeness里的参数至少有两个YES），若是这两个条目不蓬勃，就把这个因素剔除出咱们后续的分析除外。由此咱们又会过滤掉拟探索中药的一些因素，剩下的因素才是果然对生物体起作用的灵验因素。
范例四、筛选后的因素靶点展望
SwissTargetPrediction 是一个基于化学结构的在线器用，用于展望小分子化合物可能的生物学靶点。它主要使用化合物的2D和3D结构相通性来揣度与已知药物靶点的潜在相互作用。
网址：http://www.swisstargetprediction.ch/
接下来咱们需要得到化合物对应的靶点基因（即该化合物可能通过哪些基因对生物体起作用）：
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输入对应化合物的SMILES ID号以后，点击Predict targets，就能得到该化合物作用的Target基因
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以CSV表情导出文献，文献表情如下：
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咱们需要的是“Common name列”统共基因名。Probability默示因素对应Target的可能性，不提倡进行筛选，因为咱们尽可能保留多的target基因，除非Probability = 0。
范例五、疾病基因靶点的获取（GeneCards）
当咱们照旧筛选好某味中药中的灵验因素，并找到了其对应靶点基因。接下来等于检验这种灵验因素与某种疾病之间的相互作用，灵验因素与疾病二者讨论的纽带等于“Target”基因。是以接下来咱们需要找到所接洽疾病的Target有关基因。
GeneCards是一个可搜索的集成东说念主类基因组数据库，该常识库会自动集成来自约150个集聚起首的以基因为中心的数据，包括基因组、转录组学、卵白质组学、遗传、临床和功能信息。
网址：https://www.genecards.org/
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这里咱们以脑卒中为例，在Genecards数据库的首页搜索框平直输入“Stroke”（脑卒中）
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在右上角Export处平直导出该表格（最多只可下载10000行）。接下来咱们不错证据'Relevance score'列的中位数 或 平均值 或 Top2000等圭臬对咱们的疾病Target基因进行初筛（举例在Excel中先计较中位数「= MEDIAN(B2:B100001) 」，然后只保留统共大于该中位数的Gene Symbol），录取圭臬的依据取决于课题分析布景（eg. 若已有本质对某些基因进行了考证，则可录取相应圭臬使该基因在过滤范畴外，因为咱们需要保留这些基因）
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其他获取疾病靶点基因妙技（提倡齐作念）：
（1）OMIM，是一个详尽的、泰斗的接洽东说念主类表型和基因型联系的数据库，收录了统共已知的孟德尔疾病，和罕见16000个基因的信息。
网址：
日本av电影https://www.omim.org/search/advanced/geneMap
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（2）DisGeNET，网罗了多量文献、基因组、卵白质组和化学信息的数据，能够提供多量的遗传性疾病的有关信息，包括遗传突变的位置、基因变异的性质、有关卵白质的抒发及功能等。
网址：https://www.disgenet.com/
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范例六、不同数据库疾病基因的团结
通过范例五，咱们赢得了三个数据库的疾病基因靶点，为了增强分析的品貌，咱们将照旧通过筛选（筛选的圭臬在GeneCard数据库部分照旧说起）的基因取并集。
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这里Target团结的具体范例不再赘述，不错平直用Excel团结基因名数据后去除访佛值，也不错平直用R话语对数据处治。最终咱们只需要三个疾病数据库的Target基因并集。
范例七、因素靶点基因与疾病靶点基因取交加
为了分析中药的某个因素与疾病的讨论，咱们通过中药因素靶点基因（范例四）与不同疾病数据库团结得到的靶点基因（范例六）取交加，这里的交加基因十分于是中药因素与疾病的要道和桥梁（Share）。若是莫得筛选出交加基因，平直休止分析。
Tips：如何明确最终交加基因是咱们需要的？
举个例子，比如咱们前期照旧通过一部分实考证实Kirenol激活Nrf-2/HO-1通路调节氧化应激并保护伞经元细胞。那这里的交加基因最佳包括这个通路内部的绝大部分基因（KEAP1、NFE2L2、HMOX1 ）。若是筛选出的交加基因不包含前期本质探索的基因（KEAP1、NFE2L2、HMOX1），先硬着头皮作念！
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中药因素与疾病基因交加的呈现，咱们不错通过韦恩图结束（https://www.bioinformatics.com.cn）
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范例八、中枢靶点基因的录取（STRING）
STRING是一个在线的生物信息学数据库，旨在提供基因和卵白质相互作用的信息。该数据库整合了多种数据起首，包括本质室本质、文献报说念和计较展望，以提供全面的相互作用集聚。
网址：https://cn.string-db.org/
通过交加分析，咱们在范例七中发现Stroke Targets和Kirenol Targets有46个交加基因，然而这里的交加基因是否齐是中枢基因？咱们需要进一步check。
通过STRING网站咱们不错构建Target基因的卵白互作集聚，通过其相互互作联系，咱们不错判定哪些是中枢基因。
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点击SEARCH后，络续点击 CONTINUE
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由此咱们不错得到交加基因对应卵白的互作集聚图，不错平直在Expors处导出该图片，然而好意思不雅进度欠安，提见识入Cytoscape进一步好意思化和分析。在用Cytoscape分析前，先下载Cytoscape指定表情的输入文献：
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Cytoscape软件下载网址：https://cytoscape.org/
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Cytoscape下载后，安设一个中枢靶点筛选的插件（Centiscape2.2）
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提倡平直下载该插件后进行“Install Apps From File”土产货安设，centiscape插件下载地址：https://apps.cytoscape.org/apps/centiscape
安设好软件和插件后，咱们将在STRING网站下载的文献导入
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点击“OK”后会呈现底下布局，接着点击上方菜单栏的Apps，再点击刚刚装好的插件“Centiscape2.2”
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点击插件后会跳转到以下界面，选拔需要分析的三项后，用鼠标一直滑到下方，点击下方的Start即可运转分析计较相应值
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分析末端后，右侧会展示分析分析死字，包括Closeness unDir、Betweeness unDir、Degree unDir 的Threshold值，咱们需要证据所产生的Threshold值对咱们的Target基因进行筛选
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当先导出经由Centiscape2.2分析后的文献 “Export Table to File”
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在Excel中证据得到的三种Threshold值对数据进行筛选，要求大于采用的阈值
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筛选后的表格如下：
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接下来咱们录取中枢靶点基因进行可视化
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填入相应Threshold值（右侧已展示），黄色部分即为筛选后的中枢靶点基因
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将黄色中枢基因拉至一侧后删除蓝色基因，即只保留中枢靶点基因
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接下来，等于对中枢靶点基因的可视化好意思化，笃定可参考教程：https://www.bilibili.com/video/BV1mN4y137Bd/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=e9e2746ee19f2a7212a7e44727160666
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这里只演示了一个中药因素（Kinerol）与疾病（Stroke）的交加中枢靶点基因集聚图，若有多个因素，前边分析范例不变，只不外在录取中药因素的Target基因时，咱们会拿到更多基因数目，因为每一个中药因素齐有相对应的Target基因。
不同是的，若是咱们若是录取了一个中药的多个因素进行上述分析，咱们还不错作念“复方药物-因素-靶点-通路”集聚图，这里不具体展示，笃定可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1kv4y1p7Q2?p=13&spm_id_from=pageDriver&vd_source=e9e2746ee19f2a7212a7e44727160666
范例九、中枢靶点基因富集分析
网址1：https://toppgene.cchmc.org/enrichment.jsp
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网址2：https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gost
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网址3：https://metascape.org/gp/index.html#/main/step1
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咱们在范例七中谈到，若是交加基因内部莫得咱们前期生物学本质分析的死字，先硬着头皮作念！是因为在这里可能还有鬈曲，因为这里中枢靶点基因的富集分析死字可能会拿到课题有关的通路，不错作念一些关联性探讨。但从举座课题想路来讲，咱们愈加提倡前期先作念生信数据探索，再开展本质，裁减本质本钱。
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