一种中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法
【专利摘要】本发明是一种基于系统生物学的中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法。本发明包括以下步骤：获得待分析中药制剂的生物物种成分，包括处方物种和非处方物种；获得上述非处方物种的化学成分，对所述化学成分的不同格式文件进行标准化处理；利用STITCH数据库建立上述非处方物种化学成分与人蛋白的联系，得到待分析中药制剂非处方物种化学成分与蛋白相互作用关系文件；建立所获得人蛋白之间的相互作用关系，得到人蛋白之间相互作用关系文件；构建“中药制剂非处方物种化学成分---人蛋白---疾病”网络。本发明以中药制剂中非处方物种的化学成分作为研究对象，基于系统生物学思路，利用网络分析技术对其进行研究。
【专利说明】
一种中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法
技术领域
[0001] 本发明属于中药制剂网络药理学研究领域，具体的说是一种基于系统生物学的中 药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法。
【背景技术】
[0002] 中药制剂是在中医理论指导下，按照"君臣佐使"的组方原则，选择适宜的药味和 剂量，采用合理的制剂工艺制成随时可以取用的现成药品。中药制剂往往含有多种动植物 成分，其药效是多种药味整体作用的体现，是多种成分、多种机制综合作用的结果。然而，由 于中药材原料掺假、错误鉴定，以及种植、加工及制剂工艺过程杂质的引入，使得中药制剂 中可能含有一些非处方物种（药典中该中药制剂处方未记载的物种）。这些非处方物种虽 然所占的比例很小，但其所含的化学成分很有可能会降低临床疗效，甚至产生或增加毒副 作用，危及患者健康和生命安全。
[0003] 基于高通量测序技术的元基因组研究方法是目前认识、分析生物混合体系结构和 功能最有效、最重要的方法之一。利用该方法可以较全面的检测中药制剂中的物种成分，从 而使得我们可以较容易的获得中药制剂的非处方物种信息（Cheng，Su et al. 2014)，进而 评价其潜在的毒副作用。
[0004] 近年来，随着现代基因组学、蛋白质组学、代谢组学等"组学"理论的发展，系统生 物学视角的引入以及生物信息学的应用，网络药理学（Network pharmacology)概念应运 而生，它是在系统生物学与计算机技术高速发展的基础上发展起来的，基于"疾病一基 因一靶点一药物"相互作用网络的基础上，通过网络分析，系统综合地观察药物对疾 病网络的干预与影响，揭示多分子药物协同作用于人体的奥秘，这与中医学从整体的角度 去诊治疾病的理论，中药及其复方的多成分、多途径、多靶点协同作用的原理殊途同归。中 药制剂的研究策略也在从描述性研究转为预测性研究。其中一个重要标志就是从"生物分 子网络"的结构与功能来认识疾病分子机制与药物作用机制。被认为是"下一代药物研究 模式"的网络药理学带来了药物研究的重大变革，也为中药制剂的研究带来新的机遇，其中 最大的机遇在于能够用网络与系统的思想来理解并处理中药制剂化学体系与机体生物系 统的复杂性。中药制剂处方物种化学成分的网络药理分析目前研究报道较多（Li，Zhang et al. 2010, Zhao, Jiang et al. 2010, Liang, Li et al. 2014)，而对其非处方物种化学成分的 网络药理分析未见报道。中药制剂非处方物种化学成分对人类健康有不可忽视的影响，因 此非常有必要运用系统生物学的方法通过网络药理学分析预测中药制剂非处方物种化学 成分与人体靶点的相互作用关系，从而揭示它们可能对身体产生的不良影响。
【发明内容】
[0005] 针对现有技术中存在的上述不足之处，本发明要解决的技术问题是提供一种中药 制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法。
[0006] 本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种中药制剂非处方物种化学成分 的网络药理分析方法，包括以下步骤：
[0007] 步骤1 :根据中华人民共和国药典和对中药制剂中生物成分分析的实验结果获得 待分析中药制剂的生物物种成分，包括处方物种和非处方物种；
[0008] 步骤2 :获得上述非处方物种的化学成分，对所述化学成分的不同格式文件进行 标准化处理；
[0009] 步骤3 :将STITCH数据库中化学成分进行同样的标准化处理，利用STITCH数据库 建立上述非处方物种化学成分与人蛋白的联系，得到待分析中药制剂非处方物种化学成分 与蛋白相互作用关系文件；然后在STRING数据库中建立所获得人蛋白之间的相互作用关 系，得到人蛋白之间相互作用关系文件；
[0010] 步骤4 :根据0M頂数据库得到0M頂号与基因关系对应文件，利用Clone/Gene IDconverter工具将基因名称转换为"ENSG"形式的ID信息，同时将STRING数据库中已 得的蛋白质信息进行相同性质的处理，使转换后的ID统一化后经过筛选匹配就可以得到 0M頂号与人蛋白相互关系文件，然后利用步骤3中已经得到的待分析中药制剂非处方物种 化学成分与蛋白相互作用文件和人蛋白之间相互作用关系文件，共三个文件在Cytoscape 软件中构建"中药制剂非处方物种化学成分人蛋白疾病"网络。
[0011] 所述处方物种为待分析中药制剂的生物物种成分，且该生物物种成分在中华人民 共和国药典中有记载。
[0012] 所述非处方物种为待分析中药制剂的生物物种成分，且该生物物种成分在中华人 民共和国药典中未记载。
[0013] 所述非处方物种的化学成分从台湾中医药资料库和中医综合数据库中获得。
[0014] 所述标准化处理包括以下步骤：
[0015] 通过Open Babel软件对化学成分的不同格式文件转换为Canonical SMILES format 格式；
[0016] 在转换后的结果中去掉格式里的"H、@、[、]、/、\"，进而生成一个can格式文件。
[0017] 所述相同性质的处理具体为：利用STRING数据库中的蛋白质别名信息文件，将蛋 白质进行转换处理使其名称同样转换为"ENSG"形式的ID信息。
[0018] 所述步骤4还包括：利用Clone/Gene IDconverter工具对0ΜΙΜ数据库中0ΜΙΜ号 所对应的基因进行名称转化处理，便于蛋白质数据与0ΜΙΜ数据库的对接。
[0019] 本发明以中药制剂中非处方物种的化学成分作为研究对象，基于系统生物学思 路，利用网络分析技术对其进行研究。相比传统方法而言，该方法有以下优点：
[0020] (1)周期较短。
[0021] (2)该方法所用到的数据库在其所属领域中具有权威性和普遍性：台湾中医药资 料库和中医综合数据库已被全球数十家科研机构使用，被引用次数均达到数百次（基于 Web of Science 数据）。
[0022] (3)将化学成分转换为简化的、无重复、无歧义的can格式文件，从而增加中药制 剂非处方物种化学成分在STITCH数据库中的匹配率。
[0023] (4)可以利用生物信息学方法在理论上预测中药制剂非处方物种化学成分可能存 在的危害。
【附图说明】
[0024] 图1为中药制剂非处方物种化学成分与STITCH和STRING数据库构建联系的示意 图；
[0025] 图2为中药制剂非处方物种化学成分与疾病网络构建示意图；
[0026] 图3为实施例六味地黄丸非处方物种与相关疾病的网络图；
[0027] 其中，三角形代表六位地黄丸非处方物种化学小分子，圆形代表人蛋白，正方形表 示疾病，虚线代表化学小分子与人蛋白的相互作用，实线代表人蛋白之间的相互作用，平行 线代表人蛋白与疾病之间的联系。
【具体实施方式】
[0028] 下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
[0029] 本发明采用的技术方案为：
[0030] 1)根据中华人民共和国药典和实验结果获得中药制剂的生物物种成分，即处方物 种和非处方物种。所述实验包括对中药制剂中生物成分的DNA进行提取、扩增及高通量测 序后，对测序数据进行分析，进而可得知中药制剂所含处方物种和非处方物种成分。
[0031] 2)从台湾中医药资料库（Chen 2011)(化学成分为m〇12格式）和中医综合数据库 中（Xue，Fang et al. 2013)(化学成分为SMILES格式）获得上述所得中药制剂非处方物种 的化学成分。然后用Open Babel软件对所得数据进行标准化处理，并且在转换为Canonical SMILES format后将结果进行人工处理，去掉格式中的"H、@、[、]、/、\"，从而得到简化的、 无重复、无歧义的can格式文件，所得结果即为本发明的研究对象。
[0032] 所述台湾中医药资料库（http://tcm. emu. edu. tw)为目前全世界最大提供下载 中草药化合物的数据库。
[0033] 所述中医综合数据库（http://www. megabionet. org/temid/)为提供中医药信息 及其与现代生命科学的综合数据库。
[0034] 3)将 STITCH 数据库（Kuhn, Szklarczyk et al. 2014)中 SMILES 格式的化学组分 同样处理为简化的、无重复、无歧义的can格式文件，然后将中药制剂非处方物种的化学成 分与该数据库进行匹配，经过去重筛选后得到化学组分对应的CID编号；然后根据CID编号 建立中药制剂非处方物种化学成分与人蛋白的联系（见图1)。
[0035] 所述STITCH数据库（http://stitch. embl. de/)为探索化学小分子与蛋白质相互 作用关系的数据库。
[0036] 4)利用 STRING数据库（Szklarczyk, Franceschini et al· 2011)获得在上述所获 得人蛋白之间的相互作用关系（图1)。
[0037] 所述STRING数据库（http://string-db. org/)为表征蛋白质相互作用关系的数 据库。
[0038] 5)根据0M頂数据库（Hamosh, Scott et al· 2005)可以得到0M頂号（疾病相关） 与基因关系对应文件，利用Clone/Gene IDconverter这一工具将基因名称转换为更容易识 别的"ENSG"形式ID信息，同时将STRING数据库中已得的蛋白质信息进行"别名转换"处 理，即利用STRING数据库中的蛋白质别名信息文件，将蛋白质名称同样转换为"ENSG"形式 的ID，两者转换后的ID统一形式之后，经过筛选匹配可以得到0M頂号与人蛋白相互关系文 件；通过前面步骤的分析处理，可以从STITCH与STRING数据库中分别得到中药制剂非处方 物种化学成分与人蛋白的相互作用文件以及人蛋白之间的相互作用文件；可以利用这三个 文件在Cytoscape软件中构建"中药制剂非处方物种化学成分人蛋白一_疾病"网络， 并利用0M頂数据库中的morbid-map (基因-疾病关系文件，该文件包含的信息：疾病名称， 0M頂号，疾病相关基因及其所在染色体上的位置）作辅助来解析该网络发现可能与中药制 剂非处方物种化学成分可能导致的疾病（见图2)。
[0039] 所述0ΜΙΜ数据库（http://www. omim. org/)为关于人类基因和遗传疾病的数据 库。
[0040] 实施例以六味地黄丸为例
[0041] 1)根据药典和高通量测序研究结果（实施步骤为：六味地黄丸的基因组DNA进 行提取一对DNA分子进行PCR扩增一对扩增得到的片段进行高通量测序并构建文 库一利用物种结构解析软件对测序数据进行分析一确定六味地黄丸的处方物种和非处 方物种）得获得六味地黄丸的处方物种（地黄，酒萸肉，牡丹皮，山药，茯苓和泽泻）以及非 处方物种（防风属，寥属，酸模属，决明属，豇豆属和蒲公英属）（Cheng，Su et al. 2014)。
[0042] 2)从台湾中医药资料库（化学组分格式为m〇12)和中医综合数据库（TCMID)中 (化学组分格式为SMILES)获得上述非处方物种所含的化学组分（116个），用Open Babel 软件对所得数据进行标准化处理，即将所得化学组分转换为Canonical SMILES format，而 后将结果进行人工处理，去掉格式中的"H、@、[、]、/、\"，得到一个简化的、无重复、无歧义 的can格式文件。
[0043] 3)与此同时，将STITCH数据库中SMILES格式的化学组分同样处理为简化的、无重 复、无歧义的can格式文件，然后将六味地黄丸非处方物种化学成分与该数据库进行匹配， 经去重后得到六味地黄丸非处方物种化学成分对应的CID编号58个，进而可根据编号与数 据库信息建立小分子与人蛋白（约2200个）的联系。
[0044] 4)在STRING数据库中获得在上述所获得人蛋白之间的相互作用关系。
[0045] 5)根据0M頂数据库可以得到0M頂号与基因关系对应文件，利用Clone/Gene IDconverter这一工具将基因名称转换为更容易识别的ID信息，同时将STRING数据库中已 得的蛋白质信息进行"别名转换"处理，两者转换后的ID统一形式之后，经过筛选匹配可以 得到0ΜΙΜ号与人蛋白相互关系文件，然后从中搜索与六味地黄丸非处方物种化学成分相 关的人蛋白，经过筛选匹配可以得到0M頂号与人蛋白相互关系文件；经过前面步骤的分析 处理，已得到STITCH与STRING数据库中分别得到非处方物种化学成分与人蛋白的相互作 用文件以及人蛋白之间的相互作用文件；利用这三个文件在Cytoscape软件中构建"六味 地黄丸非处方物种化学成分一人蛋白一疾病"网络，并利用该网络和morbid-map结果 获取六味地黄丸非处方物种化学成分的相关疾病信息如表1 (部分结果）。这些数据可以在 一定程度上作为实验验证的理论基础。
[0046] 表1六味地黄丸非处方物种化学成分所对应疾病的部分结果
[0047]
[0048] 对构建的总网络图进行人工解析，发现六味地黄丸非处方物种所含小分子大黄素 (emodin)与肺部疾病革E1 点 ERBB2 和 TGFB(0rho，Buist et al. 1998, Pittet, Griffiths et al. 2001)，以及肝病靶点GYS2(0rho, Buist et al. 1998)有相互作用（图3,部分人工解析 结果），提示大黄素可能是导致肺部疾病发生的原因，因此网络分析结果有助于系统性的筛 选小分子与靶蛋白的作用关系及作用途径，从而为下一步实验验证提供前提和依据。从另 外一个角度来说，也有相关文献研究表明决明属中的大黄素（emodin)会对肝、肾和肺产生 毒害作用（S.M.Yagi，Tigani et al.l998，Maiga，Diallo et al.2005)，与该实施例的网络 分析预测相吻合。该结果在一定程度上证明了该网络分析方法在预测中药制剂非处方物种 化学成分致病性影响方面的可行性与合理性。
【主权项】
1. 一种中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法，其特征在于，包括以下步 骤： 步骤1 :根据中华人民共和国药典和对中药制剂中生物成分分析的实验结果获得待分 析中药制剂的生物物种成分，包括处方物种和非处方物种； 步骤2 :获得上述非处方物种的化学成分，对所述化学成分的不同格式文件进行标准 化处理； 步骤3 :将STITCH数据库中化学成分进行同样的标准化处理，利用STITCH数据库建立 上述非处方物种化学成分与人蛋白的联系，得到待分析中药制剂非处方物种化学成分与蛋 白相互作用关系文件；然后在STRING数据库中建立所获得人蛋白之间的相互作用关系，得 到人蛋白之间相互作用关系文件； 步骤4 :根据0M頂数据库得到0M頂号与基因关系对应文件，利用Clone/Gene IDconverter工具将基因名称转换为"ENSG"形式的ID信息，同时将STRING数据库中已 得的蛋白质信息进行相同性质的处理，使转换后的ID统一化后经过筛选匹配就可以得到 0M頂号与人蛋白相互关系文件，然后利用步骤3中已经得到的待分析中药制剂非处方物种 化学成分与蛋白相互作用文件和人蛋白之间相互作用关系文件，共三个文件在Cytoscape 软件中构建"中药制剂非处方物种化学成分人蛋白疾病"网络。2. 根据权利要求1所述的一种中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法，其 特征在于，所述处方物种为待分析中药制剂的生物物种成分，且该生物物种成分在中华人 民共和国药典中有记载。3. 根据权利要求1所述的一种中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法，其 特征在于，所述非处方物种为待分析中药制剂的生物物种成分，且该生物物种成分在中华 人民共和国药典中未记载。4. 根据权利要求1所述的一种中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法，其 特征在于，所述非处方物种的化学成分从台湾中医药资料库和中医综合数据库中获得。5. 根据权利要求1所述的一种中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法，其 特征在于，所述标准化处理包括以下步骤： 通过Open Babel软件对化学成分的不同格式文件转换为Canonical SMILES format 格式； 在转换后的结果中去掉格式里的"H、@、[、]、/、\"，进而生成一个can格式文件。6. 根据权利要求1所述的一种中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法，其 特征在于，所述相同性质的处理具体为：利用STRING数据库中的蛋白质别名信息文件，将 蛋白质进行转换处理使其名称同样转换为"ENSG"形式的ID信息。7. 根据权利要求1所述的一种中药制剂非处方物种化学成分的网络药理分析方法，其 特征在于，所述步骤4还包括：利用Clone/Gene IDconverter工具对0MIM数据库中0MIM 号所对应的基因进行名称转化处理，便于蛋白质数据与0MIM数据库的对接。
【文档编号】G06F19/00GK105868518SQ201510026994
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2015年1月20日
【发明人】宁康, 王静
【申请人】中国科学院青岛生物能源与过程研究所