网络药理学文章好发吗 复现网络药理学研究全貌精讲（1）
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0 看看网络药理学论文是什么样的
期刊，药学学报
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1 活性成分筛选及靶点预测
1.1 活性成分筛选
中医药：柴胡、茯苓
TCMSP:
在TCMSP中查找，条件，OB>=30%, DL >=0.18
整理好，放excel里面。
1.2 活性成分治疗的全部靶点
在TCMSP中， ，是成分对应的靶点。
通过这个读取表格数据，并下载
数据起点：搜索“”
数据终点：
1.3 潜在活性成分治疗的靶点
（1）公式，=IF(($A$21:$A$35,C656)>0,1,0)
从A21-A35这个固定的区间（活性成分），寻找C656,如果有，即说明C656是活性成分，则赋值为1
（2）公式应用到列的后面内容，在第一个单元格右下角双击接即可。
（3）筛选，选择“1”的即可
（4）数据组合
（5）查找靶点的简写
=(D3,[u.xlsx]!$C:$D,2,0)
在u.xlsx文件的C列（靶点全称）和D列（靶点简写）中查找，D3（靶点全称），如果找到，2表示返回第2列对应位置，即D列靶点简写。
（6）筛选，去除找不到的靶点。
有公式的位置，用紫色背景和白色字体进行标识。
1.4 疾病靶点
在数据库中，
抑郁症，
导出文件为 .xlsx
1.5 交集靶点
（1）将 .xlsx的内容放入总表的一个sheet，疾病靶点。13913
（2）成分靶点，复制到疾病靶点的sheet中，新建一列，去除重复项。不重复的靶点90个
（3）公式，得到交集靶点，82个。
=IF((A:A,O2)>0,O2,0)
2 “成分-靶点”和靶点蛋白互作网络构建
2.1 活性成分与交集靶点网络
确定成分与交集靶点的连接，非交集靶点的连接不在考虑范围内。
（1）把交集靶点复制到成分靶点的sheet中，新建一列，按照交集靶点筛选相应的成分与靶点。
公式：=IF((J:J,F2)>0,F2,0)
（2）新建.sheet.
将成分名称mol，和靶点gene这两列数据复制进来。
考虑到与交集靶点相关的活性成分，只是筛选出的活性成分的一部分。
对活性成分进行进一步处理。
（1）活性成分(2R)-2-[(3S,5R,10S,13R,14R,16R,17R)-3,16--4,4,10,13,14--2,3,5,6,12,15,16,17--1H-[a]-17-yl]-6--5-enoic acid，名字太长
简写为-4-
3,5,6,7--2-(3,4,5-)，简写为
3,5,6,7--2-
（2）先导入，后导入
导入时，设置gene和靶点。
2.2 靶点蛋白互作网络PPI
（1）数据库，
结果保存为：TSV格式文件（A-B，B-A），如图。
（2）导入，File->-> from file
（3）的MCODE算法，提取核心靶点
3 富集分析
3.1 GO
（1）数据库平台
（2）富集分析内容
GO MF
GO BP
GO CC
（3）微生信
GO BP+CC+MF，多类型气泡图
（4）GO结果分析
3.2 KEGG
（1）微生信
KEGG，富集气泡图
（2）KEGG结果分析
4 分子对接
4.1 配体准备，活性成分处理
（1）TCMSP数据库中，查找
（2）中，输入，找到 SMILE，化合物，同时下载2D的SDF文件。
（3）配体批量转化为PDBQT格式文件。
在配体文件夹，。需要注意保留在英文名字的文件夹下，路径也是英文的，不能有中文。
obabel *.sdf -O *.pdbqt -h -xb
4.2 受体准备，靶点蛋白处理
（1）数据库中，输入靶点名称，找到Entry
（2）PDB数据库中，输入的entry编号，查找并下载第一个结果的PDB文件。
（3）通过PyMOL软件进行去水、去杂，保存为PDB文件
remove solvent
remove organic
（4）受体进行加氢处理，并保存为PDBQT文件。
采用软件，加氢处理
通过Grid->->，保存为PDBQT文件。
（5）受体的窗体保存为同名GPF文件
通过-> ，选择“ only”,显示二维结构
通过->Lines,选择“ ”，不显示线。
通过Grid->Grid Box, 设置窗体，一定要记得保存配置。
通过Grid->->save GPF，保存为同名的窗体信息。
4.3 多配体对多靶点对接
（1）按照多分子对多分子的批处理要求，配体放在文件夹，受体放在文件夹。
（2）运行批处理文件.bat。
批处理文件具体内容：
@echo
for %%r in (receptor*.pdbqt) do (
for %%l in (ligand*.pdbqt) do (
if not exist results mkdir results
vina --config receptor%%~nr.txt --receptor %%r --ligand %%l --out results%%~nr_2_%%~nl.pdbqt --log results%%~nr_2_%%~nl.txt
timeout 10))
exit
（3）对接结果分析
通过代码读取文件夹中的多个txt文件绘制热力图。
通过 实现，结果分析，并生成热力图。
**安装和 的参考方法**，有过程指导如下。
【一劳永逸安装和配置.7.2（新手必读）】 ;=
【数据分析神器 快速入门】 ;=
在文件夹中，运行cmd，输入如下命令
-m
安装、numpy库
-m pip
-m pip numpy
4.4 分子对接图
选择能量最小的绘制分子对接图。
（1）在PyMOL软件中，将对接后生成的PDBQT文件拖入。
（2）将蛋白质受体PPARA的PDBQT文件拖入。
（3）背景设置白色。->设置。
（4）蛋白质透明度设为60%，->->,
（5）选中配体，右键->->atoms 4 A，显示周围的连接点。
（6）右侧列表，（sele）对象的S->lines，显示连接的线条。
（7）选中配体，在右侧列表（sele）对象的A->find->polar ->to any atoms.
（8）显示氢键连接的节点编号。
逐个选中氢键连接的点，在右侧菜单（sele）L，右键选择。
（9）拖动连接点名称至合理位置。按右下方菜单，点击，变为。
按住Ctri，选中名称，拖动到空白位置。调整至效果最佳。
保存为.png
（10）制作宏观图，重新拖入受体和对接后的配体。
背景设置为白色。
受体的显示，为，透明度50%，颜色为淡蓝色。
配体为绿色，保持与上面的微观图一致。
按照上面的操作，显示对接的氢键。
（11）PPT制图，搞定。
5 网络药理流程全图
6 研究建议
（1）论文的内容和格式比较固定，研究模式固定下来，按研究套路进行。这里整理好了研究全过程所需的表格，公式，软件，代码等，照着做就行。这样的话，您可以把研究的重心放在研究选题和结果分析上，中间过程可以高效快速完成。
改进意见：一是分子对接，是选取的核心成分与选取的核心靶点对接，但如果它们之间不存在作用关系，对接就毫无意义。应考虑它们之间的作用关系。二是核心成分与核心靶点的选取标准，除了从数据上分析，还要兼顾实际功效。
（2） 是亮点，投SCI论文更有把握。此外，网络药理学与分子对接，结合动物实验、meta分析等科研方法，出成果质量会更高，发文章也更容易。
（3）模仿和借鉴是论文框架，研究对象和分析是你赋予论文的灵魂。
期刊， OF ，
7 课程资料获取
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