一种基于模式分析研究中药物质基础和作用机制的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及中药分析技术领域，具体涉及一种基于模式分析研究中药物质基础和 作用机制的方法。
【背景技术】
[0002] 网络药理学（network pharmacology)从药物、革E点与疾病间相互作用的整体性和 系统性出发，在高通量组学数据分析、计算机虚拟计算机网络数据库检索基础上，从分子生 物学角度，系统地揭示中药及复方物质基础和作用机制。目前已经被广泛应用于中药复方 物质基础、作用机制、中药药性与疗效的相关性等相关领域的研究中。
【发明内容】
[0003] 本发明所提供一种基于模式分析研究中药物质基础和作用机制的方法，所述方法 包含如下步骤：
[0004] SI.构建中药成分网络：从现有报道中收集待研究的中药的化学成分及所述化学 成分的结构，用PaDEL-Descriptor计算化学成分的pubchem fingerprint，然后自编程序 计算Tanimoto系数；将Tanimoto系数大于0. 90的，定义为非常相似的结构，从而获得中药 化学成分之间的关系，构建中药成分网络；
[0005] S2.构建成分一靶点网络：在数据库中收集SI.中收集的化学成分的靶点；将有三 个或以上的化学成分同时作用的靶点，定义为有效靶点，构建成分一靶点网络；
[0006] S3.构建靶点相互作用网络：将SI.和S2.中收集得到的化学成分及靶点通过 MATLAB自编程序对数据库UniHI信息进行筛选，构建靶点相互作用网络；
[0007] S4.构建二阶异质网络：以成分-靶点作用网络为基础，应用Cytoscape构建二阶 异质网络；
[0008] S5.检测并分析关键网络：采用Cytoscape中clusterMaker插件，用 Girvan-Newman算法对异质网络进行网络结构分析，通过计算各模块的Modularity measure和Ratio of preserved CPIs筛选关键模块，最后对其中的药理单位进行GO注释 和KEGG通路分析，从而确定中药在治疗疾病过程中可能的有效成分、作用靶点和通路。
[0009] 优选地，SI.中所述化学成分从中药系统药理学数据库和分析平台TCMSP中收集 得到，所述化学成分的结构从结构可从PubChem数据库下载。
[0010] 优选地，S2.中所述的化学成分的靶点在CTD数据库和PubChem数据库中收集得 到。
[0011] 优选地，S5.中所述的Ratio of preserved CPIs是指各模块中成分与革巴点之间 连线数与二阶异质网络中成分与靶点之间总连线数的比值。
[0012] 优选地，S5.中所述的Modularity measure通过如下公式计算得到：
[0014] 公式⑴中m :图中的总边数；Lc :社区c中所有内部边的条数；Dc :社区c中所有 顶点的度之和。
[0015] 优选地，所述的方法用于分析复方丹参滴丸治疗颈动脉粥样硬化的物质基础和作 用机制。
[0016] 有益效果：该方法提供了一种分析中药物质基础以及作用机制的新的方法，该方 法可以快速分析单味中药、复方中药的物质基础以及作用机制。利用该方法分析复方丹参 滴丸治疗颈动脉粥样硬化的物质基础和作用机制，结果分析得出4个主要成分，9个关键网 络，进一步分析网络的结果初步揭示了复方丹参滴丸治疗颈动脉粥样硬化的物质基础和作 用机制，结果得到研究报道的验证。
【附图说明】
[0017] 图1为通过Girvan-Newman算法分析后得到的9个关键网络图。
【具体实施方式】
[0018] 以下根据具体实施例来进一步解释本发明，但实施例对本发明不做任何形式的限 定。
[0019] 实施例1基于模式分析研究复方丹参滴丸治疗颈动脉粥样硬化的物质基础和作 用机制的方法
[0020] SI.构建复方成分网络：复方丹参滴丸包含3味中药，即丹参、三七和冰片，从中药 系统药理学数据库和分析平台TCMSP(http://lsp. nwsuaf. edu. cn/tcmsp. php)搜集到202 个丹参成分、119个三七成分和31个冰片成分，排除冗余后共得到336个成分。所述成分 的结构从 PubChem 数据库（http://pubchem. ncbi. nlm. nih. gov/)下载，保存为 SDF 格式。 用PaDEL-Descriptor计算小分子的pubchem fingerprint，然后自编程序计算Tanimoto系 数。Tanimoto系数又称为广义Jaccard系数，若大于0. 90,可认为两个化合物具有非常相 似的结构。从而获得复方成分之间的关系，构建复方成分网络。结果显示：复方成分之间具 有较高相似性结构的配对共有831对，包含有246个成分。
[0021] S2.构建成分一靶点网络：在CTD数据库和PubChem数据库中收集336个复方成 分的靶点。由于潜在靶点的药理空间复杂属性，通常认为关键靶点通常与两个以上成分关 联，即按照有三个或以上的成分作用同一个靶点，筛选有效靶点。
[0022] 结果通过两个数据库共收集到104个成分的靶点信息，排除冗余后共有4400个靶 点。以三个或以上的成分作用同一个靶点为有效靶点，筛选后保留99个成分，404个靶点， 作用靶点较多的主要成分有四个（表1)。
[0023] 表1成分一靶点网络中主要成分
[0025] S3.构建靶点相互作用网络：通过两个数据库共收集到104个成分的靶点信息，排 除冗余后共有4400个靶点。通过MTLAB自编程序对数据库UniHI信息进行筛选，得到355 个靶点，2957对靶点作用信息。
[0026] UniHI (Unified Human Interactome)是 Matthias 等基于 BIND、HPRD、DIP、OPHID 等PPI公共数据库，通过信息搜集、筛选、数据整合后构建的二级数据库。UniHI专门针对 人的PPI数据库，信息量更丰富，查询结果更可靠，还可以根据选择以网络形式可视化分析 PPIs0
[0027] S4.构建二阶异质网络：以成分-靶点网络为基础，根据其余2个子网络删除无效 信息，应用Cytoscape 3. 2.0构建二阶异质网络。结果表明，二阶异质网络包含有141个成 分，404个靶点，二阶异质网络和三个子网的拓扑信息如表2。
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