快速掌握网络药理学分析流程

Step1: 中药活性成分鉴定

可在TCMSP, TCM-ID, HIT2等数据库中鉴定中药里包括的化合物成分。

Step2: 活性成分毒性预测

通过计算化合物的QED值（类药性综合指标）>0.2筛选有效的活性成分。

Step3: 活性成分靶基因提取

在HIT2，SwissTargetPrediction，Super-PRED数据库中检索活性成分的靶基因。

Step4: 疾病靶基因获取

在Genecards，DisGeNET中搜索疾病的靶基因。

Step5: 疾病差异基因筛选

在GEO数据库下载疾病转录组数据集，利用limma程序包进行差异基因筛选。

Step6: 交集基因鉴定

鉴定疾病相关基因-药物靶基因-差异基因共有的交集基因。

Step7：药物-活性成分-靶基因网络构建

在cytoscape中构建药物-活性成分-靶基因关系网络。

Step8: 富集分析&PPI分析

利用R语言进行GO&KEGG富集分析。在STRING中构建PPI网络。

Step9: 核心基因鉴定

在cytoscape中利用cytohubba插件进行核心子网络筛选，鉴定核心基因。

Step10: 机器学习预测基因-活性成分结合得分

通过机器学习预测核心基因和核心活性成分的结合得分。

Step11: 分子对接

利用Autodock vina软件进行分子对接，评估靶基因-活性成分的作用关系。