网络药理学常见问题汇总
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发布时间：2024-10-22 18:42
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热心网友
时间：2024-10-25 00:23
1. 对于大分子药物，如多肽类，虽然Swisstargetprediction可能不适用，但可通过查阅文献进行靶点分析。
2. 交集靶点和有效成分的筛选需结合CytoCNA分析和疾病核心靶点研究，分子对接增加可信度。
3. 使用TCMSP数据库和文献补充药物成分通常足够，但可视需求补充其他数据库。
4. 在活性成分预测后，需根据score值去重并取疾病靶点交集，注意保留每个成分对应靶点文件。
5. 对于无Pubchem CID的成分，首先确保数据库筛选过，可用SWISS ADME评估，但不必立即删除。
6. 基因的fold change值代表差异倍数，通过R语言分析，通常取绝对值大于1。
7. 在筛选时，可调整OB和DL值，增加筛选条件，如HL和BBB，以避免同质化现象。
8. 基因数减少可能由于设置的交互分数卡值，STRING数据库提供补充信息。
9. 化合物中的复合基因如"CHRNA3 CHRNB4"，一般需要分开处理，但可能对应同一蛋白时可合并。
10. Swisstargetprediction的成分对应靶点无需在Uniprot校准，但可自行检测校准。
11. 对于 Pubchem CID，若获取的SMILES数量减少，需记录并寻找其他方法补充。
12. 选用单一数据库预测，如swisstargetprediction效果好，可结合其他数据库补全成分信息。
13. 网络构建时，network文件包含各成分的交集基因靶点，type文件则是疾病与成分交集基因靶点。
14. 对于核心靶点如TNF，需确认其确切蛋白名称，考虑基因家族的相似性。
15. 除了TCMSP，还有其他中药成分数据库，如TCM@Taiwan, SymMap等，疾病基因数据库推荐Genecards等。
16. 成分筛选过程中，若数据不全，可结合其他数据库和方法补充信息。
17. 在TCMSP筛选中，需权衡保留有效成分与缩小范围，建议结合文献与实验验证。
18. 对于筛选后剩余的成分，建议根据疾病相关性进一步分析，而非仅依赖数值设定。
19. 对于带特殊离子的化合物，可能需要在其他数据库中查找对应靶点或使用不含离子的结构。
20. TCMSP和Swisstargetprediction各有优势，选择哪种方法取决于具体需求和数据库完整性。
21. 对于精油网络药理学，可结合所有化合物的靶点，但需评估其对疾病的治疗意义。
22. ETCM和CAS化源网成分差异，以结构和相对分子质量一致性为判断依据。
以上是网络药理学常见问题的解答，希望对你有所帮助。
热心网友
时间：2024-10-25 00:20
1. 对于大分子药物，如多肽类，虽然Swisstargetprediction可能不适用，但可通过查阅文献进行靶点分析。
2. 交集靶点和有效成分的筛选需结合CytoCNA分析和疾病核心靶点研究，分子对接增加可信度。
3. 使用TCMSP数据库和文献补充药物成分通常足够，但可视需求补充其他数据库。
4. 在活性成分预测后，需根据score值去重并取疾病靶点交集，注意保留每个成分对应靶点文件。
5. 对于无Pubchem CID的成分，首先确保数据库筛选过，可用SWISS ADME评估，但不必立即删除。
6. 基因的fold change值代表差异倍数，通过R语言分析，通常取绝对值大于1。
7. 在筛选时，可调整OB和DL值，增加筛选条件，如HL和BBB，以避免同质化现象。
8. 基因数减少可能由于设置的交互分数卡值，STRING数据库提供补充信息。
9. 化合物中的复合基因如"CHRNA3 CHRNB4"，一般需要分开处理，但可能对应同一蛋白时可合并。
10. Swisstargetprediction的成分对应靶点无需在Uniprot校准，但可自行检测校准。
11. 对于 Pubchem CID，若获取的SMILES数量减少，需记录并寻找其他方法补充。
12. 选用单一数据库预测，如swisstargetprediction效果好，可结合其他数据库补全成分信息。
13. 网络构建时，network文件包含各成分的交集基因靶点，type文件则是疾病与成分交集基因靶点。
14. 对于核心靶点如TNF，需确认其确切蛋白名称，考虑基因家族的相似性。
15. 除了TCMSP，还有其他中药成分数据库，如TCM@Taiwan, SymMap等，疾病基因数据库推荐Genecards等。
16. 成分筛选过程中，若数据不全，可结合其他数据库和方法补充信息。
17. 在TCMSP筛选中，需权衡保留有效成分与缩小范围，建议结合文献与实验验证。
18. 对于筛选后剩余的成分，建议根据疾病相关性进一步分析，而非仅依赖数值设定。
19. 对于带特殊离子的化合物，可能需要在其他数据库中查找对应靶点或使用不含离子的结构。
20. TCMSP和Swisstargetprediction各有优势，选择哪种方法取决于具体需求和数据库完整性。
21. 对于精油网络药理学，可结合所有化合物的靶点，但需评估其对疾病的治疗意义。
22. ETCM和CAS化源网成分差异，以结构和相对分子质量一致性为判断依据。
以上是网络药理学常见问题的解答，希望对你有所帮助。
