中医药研究领域：网络药理学（二）
上篇文章的最后说到网络药理学的基本研究思路，今天我们看看怎么实现它。
首先要获取中药的有效成分，可以通过液质联用或者使用在线数据库获取中药复方或者单味中药的化学成分，如果是研究中药单体的话就跳过这个步骤。液质联用（HPLC-MS）又叫液相色谱-质谱联用技术，以液相色谱作为分离系统、质谱为检测系统。样品在质谱部分和流动相分离，被离子化后，经质谱的质量分析器将离子碎片按质量数分开，经检测器得到质谱图，其分析原理是将离子源产生的离子按质荷比大小的顺序分开。这种方法获得药物成分需要相应的仪器设备及一定的解谱能力。另一种获取中药成分信息的方法是使用在线的数据库，如TCMSP数据库、TCMID数据库、BATMAN-TCM数据库等。
TCMSP数据库包含了499味草药（中国药典2010版）、29384种化合物成分、3311个靶标和837个相关疾病，针对每个化合物提供了较全面的人体吸收、分布、代谢（ADME）性质评价数据，同时提供了潜在活性分子的靶标及其疾病信息，形成了针对每味草药的药物-靶标-疾病网络。该数据库有多种搜索方式，可以使用中药名称、化合物名称、InChIKey、CAS号、靶点名称及疾病名称进行检索，以绞股蓝为例，我们可以检索到202个化合物，通过ADME参数缩小筛选范围，优先筛选原则：生物利用度OB≥30%，类药性DL≥0.18，若成分信息比较多，还可以通过其他参数对筛选条件设置严格一点。
TCMID数据库提供有关中药复方、草药和草药化合物的信息，以及疾病和西药信息。该数据库是通过集成以前的数据库和文本挖掘而构建的。有多种搜索方式，可以使用复方名称、中药名称、化合物名称、疾病名称、西药名称及靶点名称进行检索。
BATMAN-TCM数据库是国内科学家开发的首个专门为研究中药分子机制而设计的在线生物信息学分析工具。主要功能包括中药组分成分靶标预测，潜在靶标的功能分析，成分-靶标-通路/疾病关联网络的可视化，及中药不同组分的分析比较。该数据库支持使用者同时输入多个中药，这通常用于同时分析一个配方的多个综合草药，有助于从分子和系统水平理解该配方的组合原理。
获得中药成分后我们就可以通过数据库预测靶点了，如果是做中药单体可以直接从这一步开始操作。一些中药数据库和化合物–蛋白质相互作用数据库，如TCMSP、TTD、BATMAN-TCM和STITCH，也包含靶标预测，也有一些专门用于靶标预测的网站用于中药药理学研究，比如SuperPred、SwissTargetPrediction、TargetNet、PharmMapper等。
我们以Biofactors（IF 3.598）上最近发表的一篇网络药理学文章为例给大家演示。
这篇文章的研究对象是灯盏花素治疗鼻咽癌，基本思路是：首先通过数据库预测灯盏花素的靶点和检索鼻咽癌疾病的靶点，将两者的靶点取交集得到灯盏花素治疗鼻咽癌疾病的靶点，然后建立蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络，并对靶点进行GO富集分析和KEGG富集分析，预测灯盏花素治疗鼻咽癌疾病的机制并进行实验验证。
第一步，利用SwissTargetPrediction和SuperPred预测灯盏花素成分的靶点。SwissTargetPrediction数据库是基于与已知化合物的二维和三维化学结构的相似性来预测化合物的靶点。该数据库可预测人、大鼠、小鼠3个种属的靶点，有37万已知的化合物和3000多个靶标，其中大多数靶点（66%）是人的蛋白。
SwissTargetPrediction还为每个预测靶点提供一个分数，以评估预测正确的可能性。以文章中的灯盏花素为例，输入灯盏花素的SMILES结构或者画出二维结构，选择人的种属，点击预测靶点即可获得化合物的靶点信息，结果可以Excel或PDF等格式导出。
文章里还用到的一个数据库是SuperPred，其预测也是基于相似性原理，靶标预测是将输入化合物针对包含约341000个化合物、1800个靶标和665000个化合物–靶标相互作用的数据库进行筛选。以文章中的灯盏花素为例，点击首页上方Target-Prediction，输入灯盏花素的英文名称或者SMILES结构或者画出二维结构都是可以的，点击下方开始预测靶点即可获得靶点信息，结果可以Excel或PDF等格式导出。
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TCMSP数据库：
http://www.tcmspw.com/tcmsp.php
TCMID数据库：
http://119.3.41.228:8000/tcmid/
BATMAN-TCM数据库：
http://bionet.ncpsb.org/batman-tcm/
SwissTargetPrediction数据库：
http://www.swisstargetprediction.ch/
SuperPred数据库：
