文章基本思路
- 选择一味中药或者中药复方（常见的都是选择一味中药，如：大黄、银柴胡等），同时选择一个要研究的疾病（如食管癌等）
- 获得中药的主要化学成分或者说活性成分（有时候也以化合物或小分子代称），通过
ADME筛选或者OB≥30%, DL≥0.18，将范围缩小到几种到十几种，常用的数据库有：TCMSP（选择Herb name）。
OB：生物利用度，指药物吸收进入人体循环的速度和程度。
DL：类药性，指化合物与已知药物的相似性。
- 预测活性成分作用的潜在靶点，取交集，范围通常是缩小到几百个，常用的数据库有：
SwissTarget、PharmMapper - 对预测到的靶点采用
UniProt检索基因名。 - 获得疾病潜在靶点，范围通常是取并集、去重、一般是几千个，常用的数据库有：
OMIM、Gene Cards - 绘制中药-成分-疾病-靶点/中药-成分-靶点/成分-靶点的PPI网络（蛋白互作网络），常用数据库和软件有：
String数据库、Cytoscape软件 - PPI网络拓扑分析，得到核心节点，一般是上千个。
- 取成分潜在靶点和疾病潜在靶点/成分潜在靶点和疾病潜在靶点和核心节点的交集画韦恩图，一般是几十到几百个，交集即Hub基因。
- 其中第6-7步也可以变为直接PPI网络拓扑分析（Betweenness、Cloness、Degree），取前10/15/20个靶点基因作为Hub基因。
- 做GO和KEGG（信号通路）的功能注释和富集分析，常见数据库为
David和Metascape。往往指标是选取p值最小前10/20
GO分为三大指标，CC：细胞成分或者说细胞组分，一般用来描述基因作用的位置，例如高尔基体、内质网。BP：生物过程或者说生物学过程，例如蛋白质磷酸化。MF：分子功能，可以描述分子水平的火星，例如催化活性。
综上，往往在一篇文章中，成分=化学成分=活性成分=化合物=小分子。
分子=靶点=蛋白=基因。
中药=药物。
药物本身可以分为中药和西药。也可以分为单体药和多组份药。其中西药大多是化学合成的药，拥有比较明确的单靶点。
推荐参考文献
纯网络药理学+分子对接：知网：基于网络药理学和分子对接技术的银柴胡解热作用机制探讨
网络药理学+分子对接+实验验证：知网：基于网络药理学的砂仁抗溃疡性结肠炎机制研究
推荐视频
B站up主小丑鱼在淡水的网络药理学系列视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Rs4y1k7ry/
各个数据库
| 数据库 | 最常用功能 | 缺点 | 数据集中常用列 | 其他功能 | 其他信息 |
|---|---|---|---|---|---|
TCMSP | 根据中药名获取化合物 | 不支持数据导出 | Mol ID、Molecule Name（分子名称）、MW（分子量）、OB、DL | 根据中药名获取相关靶点或相关疾病 | 是中药相关的网站 |
Uniprot | 获取化合物的基因名 | ||||
David | 获取GO和KEGG的分析 | ||||
SwissTargetPrediction | 获取化合物的基因名 | Target（基因全称）、Common Name（基因名称）Probability（可能性） |
TCMSP
韦恩图在线网站
https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html
