构建中药网络药理学分析工作流

Build a TCM Network Pharmacology Workflow · 🟡进阶 · 所属分类：结构生物学与药物发现

网络药理学是中药研究里最高产的计算类型之一，但成分筛选、靶点预测、取交集、PPI、GO/KEGG 富集、分子对接散在七八个数据库和工具之间，新手来回复制粘贴、口径和库版本对不上，做出来的网络图常被审稿人质疑「凑成分凑通路」。它帮你把一味药或一个方剂，串成规范、可复现的「成分-靶点-疾病-通路」分析，连库版本和检索时点都替你记好。

适合谁

做中药与天然产物机制研究的研究生、方剂或单味药课题的科研人，以及想把网络药理学流程标准化的中医药院校师生。

给它什么 · 得到什么

• 你提供：方剂或中药名（或直接给成分列表/SMILES）、研究的疾病、以及筛选偏好（如 OB≥30%、DL≥0.18）
• 你得到：活性成分表、成分-靶点与疾病-靶点映射、交集 Venn、PPI 网络与 Cytoscape 会话文件、GO/KEGG 富集图表、「药材-成分-靶点-通路」多层网络图与核心靶点排序，并附全流程脚本和各库版本记录

怎么用

示例提问：「我想分析黄连治疗2型糖尿病的机制，按 OB≥30%、DL≥0.18 筛成分，一路做到 GO/KEGG 富集和核心成分-靶点对接。」 触发后它会从 TCMSP/HERB 等库检索成分并按阈值筛活性，预测靶点、汇集疾病靶点取交集，接 STRING 建 PPI、导入 Cytoscape 做拓扑找枢纽，再做富集分析并对核心对做 AutoDock 抽检。

提个醒

OB/DL 这类阈值是经验值不是金标准，绝不能倒调阈值去凑成分；交集靶点、富集与网络拓扑都是假设生成、不是机制或因果证明，degree 高不等于关键靶点，分子对接打分也只是弱佐证——所有计算结论都需要湿实验验证。