网络药理学药效团模型靶点预测具体过程

注意!文章中的代码有问题,注意修改

1.

PubChem

2.PharmMapper

保存此时的网页,等待结果,或者查看邮箱(时间是几个小时或几天)

然后把结果保存

图形可以放大保存

文件结果

添加靶点基因名称信息便于后续分析。

1.注释文件包含基因名称和数据库ID的对应关系。

 2.注释文件第二列为基因名称,第一列为基因ID。

3.注释文件由多个数据库的ID转化为基因名字,下载并整合多个数据库的信息。

4.做人的话直接用这个注释文件就好。其他物种要买一下

<<ann.txt>>

针对这三个文件进行操作

就是从excel复制出来,然后新建一个input.txt,把我们这个文件拷贝到这个input.txt就完成了。

在含有perl的文件夹里运行程序,获得out文件复制到excel里

通常会留下这几行文件

提取其中两行形成merge.xlsl→一列是靶点另一列是化合物名称

做蛋白互作网络:STRING: functional protein association networks

基因名字:基因名字不要太多了,如果太多,可以选择分值进行过滤,也可以每个化合物选择前50个基因进行一个分析。

拉到最后点continue(确保全搜索完)

一般默认

分值就是过滤的分值,它的分是0到1分值越大就是两个基因之间具有蛋白相互作用的可能性越大。

如果发现还是很乱,就把数值调到0.96

第二部分选evidence

需要下载的格式

把merge.xlsl复制成merge.txt

准备好这三个文件

获得这三个文件

导入network.txt

选择类型

Select geneList.txt

调整线条

现在node的属性还没导入(node.txt)

总的来说就是按照自己的需求去个性化(这里不多赘述了)

保存图形:保存时注意,只会保存方框里面的东西

保存网络:

<think>好的,用户的问题是关于网络药理学中自建库的筛选方法和工具。首先需要明确用户的需求,他们可能在进行药物发现或机制研究时需要自己构建数据库,并筛选出潜在的靶点化合物。接下来要考虑的是,自建数据库常用的方法有哪些,以及有哪些工具可以帮助实现这些筛选。 网络药理学的自建数据库通常涉及数据收集、标准化处理、靶点预测网络构建等步骤。数据来源可能包括公开数据库如PubChem、ChEMBL、KEGG等,也可能包含实验数据。筛选方法可能涉及分子对接、通路分析、网络拓扑分析等。工具方面,可能需要使用到化学信息学工具如Open Babel进行格式转换,或者使用R/Bioconductor中的包进行数据分析。 需要确认是否有特定的筛选方法,比如基于机器学习的方法,或者基于网络的算法。此外,是否涉及多组学数据的整合,比如基因组学、蛋白质组学等。工具方面,是否有开源工具推荐,或者商业软件,比如Cytoscape用于网络可视化,STRING用于蛋白互作分析。 可能还需要考虑数据预处理的问题,比如化合物结构标准化、靶点基因名的统一等。另外,筛选后的验证方法,比如体外实验或动物模型,可能不在当前问题范围内,但用户可能有后续需求。 需要检查是否有最新的工具或方法发布,比如深度学习在靶点预测中的应用。同时,用户可能关心如何评估筛选结果的准确性,比如交叉验证或与已知药物数据库的比较。 最后,生成回答时要结构清晰,分点列出方法和工具,确保每个步骤有具体的工具或方法示例,并附上相关代码或公式。同时,相关问题需要基于回答内容,可能涉及具体工具的使用、数据标准化方法或结果验证策略。</think>网络药理学自建数据库的筛选方法与工具可分为数据采集、靶点预测网络分析三个核心环节。以下为具体实施方案及对应工具: **1. 化合物靶点数据采集** 公共数据库资源整合需使用PubChem、ChEMBL、DrugBank等平台API接口获取原始数据。本地数据管理推荐采用MySQL或PostgreSQL关系型数据库,化学结构标准化处理可调用RDKit工具包: ```python from rdkit import Chem mol = Chem.MolFromSmiles('C1CCCCC1') Chem.SanitizeMol(mol) ``` **2. 多维度靶点预测** 反向药效匹配适用PharmMapper服务器(http://lilab-ecust.cn/pharmmapper/),需上传化合物3D结构文件。分子对接推荐AutoDock Vina: ```bash vina --config config.txt --ligand ligand.pdbqt --out output.pdbqt ``` 机器学习模型构建可采用scikit-learn框架,特征矩阵构建公式: $$P_{binding} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot f_i + b$$ 其中$w_i$为特征权重,$f_i$为分子描述符,$b$为偏置项 **3. 网络拓扑分析** Cytoscape 3.9+版本支持网络可视化与模块识别,关键节点计算使用cytoHubba插件。通路富集分析推荐clusterProfiler R包: ```r library(clusterProfiler) ego <- enrichGO(gene = target_list, OrgDb = org.Hs.eg.db, ont = "BP") ``` **4. 验证策略实施** 拓扑参数筛选标准建议采用度中心性(Degree Centrality)>10、介数中心性(Betweenness Centrality)>0.01的双重阈值。实验验证方案应包含qPCR检测(2$^{-\Delta\Delta C_t}$方法)与Western blot蛋白表达验证
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