基于网络药理学的研究思路和方法-生信自学网

基于网络药理学的茵陈五苓散作用机制分析
该研究基于中药系统药理学技术平台、蛋白数据库和String 数据库，分别获取茵陈五苓散中化学成分，及其对应靶点、疾病并构建化合物-靶点，靶点-疾病网络，蛋白相互作用网络，通过生物学信息注释数据库( DAVID) 注释数据库对靶点进行基因本体生物学过程( gene ontology biology process，GO-BP) 富集分析及基因组百科全书( Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG) 通路分析。

学习网络药理学，可以学习生信自学网的两个课程：
《网络药理学》
《中药复方网络药理学》
网络药理学( network pharmacology) 是当前中药学科的研究前沿，其融合了系统生物学和多向药理学的思想，通过构建药物-靶点-疾病之间的复杂网络分析药物的作用机制，使药理研究由传统寻找单一靶点转向综合网络分析。同时，通过网络药理学分析可发现，在不同发展阶段的同一疾病，由不同的功能基因或功能蛋白调控; 而部分功能蛋白可在多个疾病中起中枢( Hub) 调控作用，与中医药理论的“同病异治”和“异病同治”相似。而中药复方所含化学成分较复杂和药理作用具有多靶点多层次的特点，与网络药理学具有天然的兼容性。网络药理学能够从整体性分析和阐述中药复方的作用机理，有利于推动中药复方的深入研究和扩大临床适应症的发展。

文章通过网络药理学的方法，系统性分析茵陈五苓散多成分、多靶点与多疾病之间的复杂关系，从系统生物学整体水平阐释其药理机制，并诠释茵陈五苓散的可能的新适应症，为茵陈五苓散复方开发提供全新的理论基础。

1 材料与方法
1. 1 筛选茵陈五苓散的化学成分本研究采用中药系统药理学技术平台( TCMSP ) ( http://lsp.nwu.edu.cn/tcmsp.php) 检索茵陈五苓散中茵陈、白术、桂枝、泽泻、茯苓、猪苓的所有化学成分，共搜集了878 个化合物，其中茵陈106 个，白术110 个，桂枝440 个，泽泻92 个，茯苓68 个，猪苓62 个。再根据所有化合物的口服生物利用度( 0B) 和类药性( DL) 进行评估，得到符合条件的候选化合物。

1. 2 预测靶点和疾病基于TCMSP 数据库，将茵陈五苓散中的有效化合物逐一配对潜在靶点。同时使用蛋白质数据库( Uniprot Database，https://www.uniprot.org/) ，筛选出物种为“人”的靶点，从而获得与候选化合物相关的靶点蛋白信息。同时在TCMSP 数据库中筛选靶点靶点对应的疾病。

1. 3 构建化合物-靶点网络、靶点-疾病网络和PPI
网络通过Cytoscape3.5.1软件，将茵陈五苓散的候选化合物和相关靶点蛋白，靶点蛋白和相关疾病进行构建化合物-靶点网络以及靶点-疾病网络，以探讨茵陈五苓散的药理学作用机制。并且利用string 数据库将靶点蛋白所对应的基因构建PPI 网络并通过Cytoscape 软件中的Cytohubba 插件获取度值为前11 的Hub 蛋白。

1. 4 分析GO-BP 富集和KEGG 通路富集本研究
采用David6.7数据库( https://david.ncifcrf.gov/)对靶点蛋白进行GO-BP 富集分析和KEGG 通路富集分析。以“P<0.01，基因数＞ 6”或“P<0.01，基因数＞ 8”作为条件进行筛选，得到茵陈五苓散靶点主要的生物功能及药理作用机制中可能性较大的通路，并且利用Ｒ软件对GO-BP富集分析中的GO条目和KEGG 通路富集分析的通路绘制条形图。