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系统生物学与中医:中药网络药理学研究的网络资源和工具汇总

来源:QB期刊 2019-04-11 15:45

系统生物学作为21世纪生命科学研究领域的新秀,从一开始就扎根在各种组学研究之内,并融合其他学科优势,如:信息科学、数学、计算机科学等,从整体上系统研究生命过程。而中医作为我国医学的精粹,其理论体系的两个突出特点就是“整体观念”和“辨证论治”。因此,当系统生物学研究与中医研究结合在一起后,取得了许多令人兴奋的进展。QB期刊特意邀请到北京大学来鲁华教授和清华大学李梢教授作为共同的Guest Editors组织了一期“Systems biology in Traditional Chinese Medicine”的专栏。本专栏共有五篇文章,本期先刊登四篇,其中两篇综述文章分别介绍了中药网络药理学网络资源和工具、定量系统药理学的计算方法和应用;另外两篇文章则应用系统药理学方法和代谢网络计算模型分别研究了白屈菜抗癌的分子机制和HOEC的药效模拟过程。

今天主要介绍的是来自上海中医药大学张卫东教授实验室的综述文章“A survey ofweb resources and tools for the study of TCM network pharmacology”[1](”下载文章原文),本文系统的介绍了中药网络药理学常用的网络资源和工具,希望对于想开展中药网络药理学研究的老师和同学有所帮助


文章简介
   中药具有悠久的历史,在治疗一些复杂疾病方面具有确切的药效。然而与西药相比,中药成分复杂、靶点和机制不清。因此,在现代生物医学背景下阐明中药的作用机制仍然是一个巨大的挑战。近年来,随着多靶点药物发现理念的兴起及网络生物学研究的深入,网络药理学作为一个新的科学概念和研究模式,正逐渐被应用于中药研究中。中药网络药理学将系统生物学、复杂网络、科学计算和生物信息学等研究方法引入到中药药理学的研究中,成为一个新兴的跨学科研究方向。

中药网络药理学要解决的一个核心问题是,如何在疾病相关网络的背景下,评价中药的多成分、多靶点的协同作用。根据中药方剂成分复杂、靶点不清、以全面调节的方式干预复杂疾病的特点,研究者们提出了一些中药网络药理学的研究路线[2-5],如图1就是一个典型的中药复方研究的网络药理学路线图。这个路线图包括数据获取和网络分析两大部分。需要获取的数据包括中药方剂的有效活性成分、活性化合物的靶点和疾病相关基因等。基于这些数据,构建和分析疾病相关网络、药物影响网络,识别疾病和药物影响的信号通路和生物学过程,能帮助我们阐明中药方剂的作用机制。随着中药网络药理学研究的深入,一系列相关的数据库和算法被建立起来,例如中药数据库、靶点预测算法等。基于中药网络药理学的研究路线,利用已建立的数据库和算法,一些中药方剂如麝香保心丸、六味地黄丸、四物汤等的作用机制得以解析。

                      图 1中药复方研究的网络药理学路线图

考虑到以实验为主的中药研究人员对于数据库以及网络计算方法等比较陌生,这阻碍了他们在网络药理学方面的研究。本综述以这一类研究者为主要对象,介绍中药网络药理学研究用到的各种数据库和工具,包括中药数据库、药靶数据库、疾病基因数据库、靶点预测工具、网络构建和分析工具、功能分析工具等,所介绍的数据库和工具全部是公开、免费的。
 本文介绍的中药数据库见表1

本文介绍的药物靶标数据库见表2

本文介绍的药物靶标预测工具有SuperPred、SwissTargetPrediction、TargetNet、PharmMapper和SystemsDock;介绍的疾病数据库包括OMIM、DisGeNET、MalaCards和DigSee;还介绍了中药网络药理学研究中用到的网络软件工具,包括BATMAN-TCM、DAVID、CMap和Cytoscape。

Reference
1. Zhao, J., Yang, J., Tian,S. et al. Asurvey of web resources and tools for the study of TCM    network pharmacology. Quant Biol (2019) 7: 17.
2. Li S, Zhang B. Traditional Chinesemedicine network pharmacology: theory, methodology and application. ChineseJournal of Natural Medicines 2013, 11(2):110-120.
3. Zhao J, Jiang P, Zhang WD. Molecularnetworks for the study of TCM pharmacology. Briefings Bioinf 2010, 11:417-430.
4. Li P, Chen J, Wang J, et al. Systems pharmacology strategies fordrug discovery and combination with applications to cardiovascular diseases. Journal of Ethnopharmacology 2014, 151(1):93-107.
5. Huang C, Zheng C, Li Y, et al. Systems pharmacology in drug discovery and therapeutic insight forherbal medicines. Briefings in Bioinformatics 2014, 15(5):710-733.
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