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disgenet新上映_disgenet官网入口(2024年12月抢先看)

内容来源：兔耳朵在线影院所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

disgenet

网络药理学与分子对接全攻略 ### 网络药理学部分 𐟌 药物成分与作用靶点检索 TCMSP、PubChem、SwissTargetprediction、Drugbank：这些数据库是查找药物成分和作用靶点的利器。疾病相关靶点收集 GeneCards、OMIM、Disgenet：这些资源可以帮助你找到与特定疾病相关的靶点。交集靶点与韦恩图获取微生信、VNEEY：通过这些工具，你可以轻松获取交集靶点并绘制韦恩图。 PPI网络互作图与核心靶点绘制 STRING、Cytoscape、CytoNCA、Sentiscape：这些软件和插件可以帮助你构建PPI网络互作图，并找出核心靶点。构建药物-成分-交集靶点-疾病图 Excel＋Cytoscape：通过这些工具，你可以构建药物-成分-交集靶点-疾病图，并筛选出核心活性成分。 GO和KEGG富基条目获取 DAVID数据库、微生信：这些资源可以帮助你获取GO和KEGG的富基条目，并制作气泡图。分子对接部分 𐟔슥—体蛋白筛选与配体小分子选择 Autodocktools＋pymol：通过这些工具，你可以筛选受体蛋白（即PPI中的核心靶点）与配体小分子（即“药物-成分-交集靶点-xx”中的核心活性成分）。受体蛋白与配体小分子准备 PDB、OpenbabelGUI：通过这些工具，你可以下载受体蛋白PDB格式文件和配体小分子3D结构SDF并转PDB格式。分子对接前处理 Autodocktools：配体小分子加氢＋扭转，受体蛋白去水＋加氢。分子对接操作 Autodocktools：运行两次才能得到最终结果。结果可视化处理 pymol：通过这些工具，你可以对分子对接的结果进行可视化处理。结合能做热图 R语言、微生信：通过这些工具，你可以对结合能做热图。分析部分 𐟓Š 网络药理学分析如何写好网络药理学？要对结果进行详细分析并讨论。分子对接分析如何写好分子对接内容？对结果如何分析与讨论？通过这些步骤，你可以全面掌握网络药理学和分子对接的技巧，为药物研发和疾病治疗提供有力支持。

网络药理学：中药现代化的新方向 𐟌🊣## 课程大纲网络药理学的发展历程和研究现状中药网络药理学的基本研究思路中药网络药理学的经典案例分析（SCI）中药复方/单味中药的化学成分筛选药物成分靶点预测疾病靶点预测交集靶点PPI网络构建网络拓扑分析信号通路及生物功能富集分子对接内容简介网络药理学的基本研究思路是通过液质联用或在线中药化学成分数据库（如TCMSP数据库、TCMID数据库、HIT数据库、BATMAN-TCM数据库等）获取中药复方或单位中药的化学成分（研究中药单体可跳过这一步骤）。然后，通过公共数据库（如PharmMapper数据库、SwissTargetPrediction数据库等）或者高通量测序/组学的数据对各成分的蛋白靶点进行预测。接下来，通过疾病数据库（OMIM数据库、Genecards数据库、DisGeNET数据库以及DrugBank数据库等）或者TCGA/GEO获取疾病的靶点信息或者疾病中差异表达的基因。将中药各成分对应的靶点和疾病对应的靶点采用韦恩图取交集，即为中药成分治疗疾病的潜在作用靶点。对交集内的靶点采用String数据库进行PPI网络的构建，最后采用Cytoscape软件构建成分-靶点、靶点-相关互作蛋白的网络进行网络拓扑分析。利用生物信息学网站将潜在作用靶点进行GO、KEGG富集分析，寻找其可能作用的信号通路以及参与的生物学过程，初步揭示中药复方/单味中药/中药单体的作用机制。最后，通过生物学实验进行相关验证。

网络药理学与分子对接全流程详解嘿，大家好！今天我想跟大家聊聊网络药理学和分子对接的那些事儿。说实话，做这些工作确实有点繁琐，但只要你跟着步骤来，其实也没那么难。下面我会详细讲解每一个步骤，希望能帮到你们。网络药理学部分 𐟌 药物成分与作用靶点检索首先，你需要找到药物的成分和它们的作用靶点。这里有几个常用的数据库：TCMSP、PubChem、SwissTargetprediction和Drugbank。这些数据库都能帮你找到药物的相关信息。收集疾病相关靶点接下来，你需要收集与疾病相关的靶点。GeneCards、OMIM和Disgenet是几个不错的选择。这些数据库能帮你找到与特定疾病相关的基因和靶点。获取交集靶点与韦恩图然后，你需要找到药物成分和疾病靶点的交集，并绘制韦恩图。微生信和VNEEY是两个不错的工具。通过这些工具，你能直观地看到药物成分和疾病靶点的关系。绘制PPI网络互作图与核心靶点接下来，你需要绘制PPI网络互作图和核心靶点。STRING、Cytoscape以及Cytoscape的插件CytoNCA和Sentiscape都能帮你实现这一点。这些工具能帮你看到蛋白质之间的相互作用关系。构建药物-成分-交集靶点-疾病图你可以构建“药物-成分-交集靶点-疾病”图，或者只构建“药物-成分-成分所对应的靶点”图，并筛选出核心活性成分。Excel和Cytoscape是两个很好的选择。通过这些工具，你能更清晰地看到药物与疾病之间的关系。获取GO和KEGG的富基条目最后，你需要获取GO（基因本体）和KEGG（京都基因与基因组百科全书）的富基条目，并制作气泡图。DAVID数据库和微生信是两个不错的选择。这些工具能帮你看到基因和靶点的功能分类和富集情况。分子对接部分 𐟔슧훩€‰受体蛋白与配体小分子首先，你需要筛选受体蛋白（即PPI中的核心靶点）和配体小分子（即“药物-成分-交集靶点-xx”中的核心活性成分）。这个过程有点繁琐，但只要你耐心点，还是能搞定的。下载受体蛋白PDB格式文件和配体小分子3D结构SDF 接下来，你需要下载受体蛋白的PDB格式文件和配体小分子的3D结构SDF文件，并将其转换为PDB格式。PDB和OpenbabelGUI是两个不错的选择。这些工具能帮你轻松处理蛋白质和分子的结构数据。分子对接前处理在进行分子对接前，你需要对配体小分子进行加氢和扭转操作，对受体蛋白进行去水和加氢操作。Autodocktools是这里的关键工具。通过这些操作，你能让分子对接过程更加顺利。分子对接过程分子对接过程需要运行两次才能得到最终结果。这个过程有点复杂，建议你们多看视频教学，文字笔记太多啦。Autodocktools是这里的关键工具。可视化处理和对结合能做热图最后，你需要对分子对接的结果进行可视化处理和对结合能做热图分析。pymol和R语言是两个不错的选择。通过这些工具，你能更直观地看到分子对接的结果和分析数据。分析部分 𐟓Š 写好网络药理学和分析结果首先，你需要写好网络药理学的分析结果。讨论部分很重要，要详细解释你的发现和分析过程。写好分子对接内容和分析结果接下来，你需要写好分子对接的分析结果。讨论部分同样重要，要详细解释你的发现和分析过程。总结 𐟓 以上就是网络药理学和分子对接的基本步骤和工具介绍啦！希望这些信息能帮到你们，让你们在做科研的过程中少走弯路。如果有任何问题或需要更多帮助，欢迎随时留言哦！

网络药理学必备知识：从数据到可视化嘿，大家好！今天我们来聊聊网络药理学的那些事儿，特别是如何获取药物的有效成分，以及如何预测这些成分的靶点。这个过程其实有点复杂，但只要掌握了几个关键步骤，你就能轻松上手。获取药物有效成分 𐟌🊩斥…ˆ，我们需要找到药物的有效成分。这里有两个常用的数据库：TCMSP和ETCM。这两个数据库里有很多关于药物成分的信息，可以帮助我们筛选出那些对疾病有潜在治疗作用的有效成分。预测有效成分的靶点 𐟎Ž夸‹来，我们要预测这些有效成分的靶点。Swiss TargetPrediction数据库是个不错的选择。它可以通过各种算法来预测药物与蛋白质之间的相互作用。获取疾病靶点 𐟏劧„𖥐Ž，我们需要找到与疾病相关的靶点。OMIM、Genecards和DisGeNET这些数据库里有很多关于疾病靶点的信息。通过这些数据库，我们可以找到与特定疾病相关的基因和蛋白质。交集基因（潜在作用靶点） 𐟔 接下来，我们要找出那些既是药物有效成分靶点又是疾病靶点的基因，这些基因就是我们的潜在作用靶点。你可以用Venny图来可视化这些交集基因。药物-有效成分-靶点-疾病网络 𐟌 然后，我们要构建一个药物-有效成分-靶点-疾病网络。这里可以使用Cytoscape软件来帮助我们。通过这个软件，我们可以看到药物、有效成分、靶点和疾病之间的复杂关系。 PPI网络（蛋白互作网络） 𐟌€ 接下来，我们要构建PPI网络（蛋白互作网络）。这里可以使用string数据库来获取蛋白质之间的相互作用信息。通过这个网络，我们可以看到哪些蛋白质是关键节点。功能富集分析 𐟓Š 最后，我们要进行一些功能富集分析，比如Go分析和KEGG分析。这里可以使用DAVID数据库来帮助我们。通过这些分析，我们可以了解这些蛋白质参与的生物过程和信号通路。验证核心靶点 𐟔슦œ€后一步，我们要验证这些核心靶点。这里可以使用分子对接的方法。你需要下载PDB数据库中的蛋白质3D结构，然后用PyMOL软件来处理这些结构。接着，你可以用DOG Site Score网站来预测蛋白质的活性中心，再用Pyrx进行分子对接。最后，用Discover Studio软件来可视化对接结果。其他工具 𐟛 ️ 还有一些其他的工具，比如Autodock和Openbabel，也可以用来帮助我们进行分子对接和结构处理。希望这些信息对你有帮助！网络药理学其实是一个非常有趣和充满挑战的领域，只要你不断学习和实践，你一定能发现更多有趣的发现！

无实验SCI！小檗碱抗炎新解今天要给大家介绍一篇超棒的文章，它于2024年6月发表在Phytomedicine杂志上，影响因子高达6.8分！这篇文章可是纯生信的经典之作，居然能在没有做实验的情况下发表在1区，真是让人羡慕不已。这篇文章的研究者巧妙地从抗炎角度入手，探讨了中药单体小檗碱在多种炎症相关疾病模型中的作用，包括类风湿性关节炎、动脉粥样硬化、阿尔茨海默病和乙型肝炎等。他们通过多维视角进行网络药理学分析，再结合分子对接技术，不仅深入了解了小檗碱在炎性疾病治疗中的有效性，还增大了数据量，避免了湿实验的繁琐。整体分析思路非常简单，只要换个中药单体或者几种类似疾病，就能轻松复现这篇文章的方法。对于经费紧张的课题组来说，这真是一个不二之选，打造一篇6分+的文章变得如此简单！如果你也想借助生物信息技术完成自己的小论文，但苦于没有相关经验，不妨参考一下这篇文章的设计思路。无数生信文章的套路都可以复现，赶快行动起来吧！题目：小檗碱抑制炎症的分子机制及网络药理学分析杂志：Phytomedicine 影响因子：IF=6.8 发表时间：2024年6月本研究使用相关关键词从Web of Science、PubMed、谷歌学术和Scopus检索截至2023年7月关于小檗碱抗炎药理作用和机制的最新研究。采用网络药理学和生物信息学分析来预测黄连素对潜在疾病的治疗作用和机制。具体来讲，首先是从OMIM、DisGeNET和GeneCards数据库筛选目的疾病相关的靶标，再将得到的靶标整合到STRING平台中，建立蛋白质-蛋白质相互作用，使用Metascape平台进行功能富集分析，筛选具有高度值的核心靶标。从而为进一步研究小檗碱治疗炎症性疾病的机制奠定了基础。这两年凭借纯生信发文章可谓越来越难了，大家通常都会选择干湿结合的方法，这篇文章却能凭借纯生物分析技术发表1区SCI，使人眼前一亮。仔细看来，这篇文章的研究内容并不复杂，操作难度也不高，将网络药理学+分级对接进行了完美地有机结合，选择多种疾病模型进行研究。最重要的是避免了长时间泡在实验室的巨大工作量，不仅节约时间，对经费紧张的课题组堪称不二之选,打造出一篇6分+的文章so easy！真诚建议还没发表小论文的同学可以参考这篇研究来设计自己的文章框架，换个成分，换个靶点，下一篇accept就是你的，需要帮助的话随时滴滴哦！

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