如何整合多个数据库获取复方靶标和疾病基因
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这期分享本课题组在Phytomedicine新发表的论文《系统药理学研究揭示清肺排毒汤治疗COVID-19在免疫调节、抗感染、抗炎和多器官保护方面的机制》中，通过多个数据库收集复方靶标和疾病相关基因的方法。
Zhao J, Tian S, Lu D, Yang J, Zeng H, Zhang F, Tu D, Ge G, Zheng Y, Shi T, Xu X, Zhao S, Yang Y, Zhang W. Systems pharmacological study illustrates the immune regulation, anti-infection, anti-inflammation, and multi-organ protection mechanism of Qing-Fei-Pai-Du decoction in the treatment of COVID-19. Phytomedicine. 2020 Sep 9:153315. doi: 10.1016/j.phymed.2020.153315. PMID: 32978039; PMCID: PMC7480398.
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清肺排毒汤潜在靶标的获取
清肺排毒汤给药后的小鼠血浆中鉴定到的12个化合物来自文献【1】。通过UHPLC-Q-Orbitrap HRMS实验，文献【1】从含药血清中鉴定到苦杏仁苷、黄芩苷、麻黄碱、橙皮苷、金丝桃苷、淫羊藿苷、异绿原酸A、甘草素、甘草素、伪麻黄碱、泽泻醇B23乙酸酯和甘草酸，这12个化合物被认为是清肺排毒汤发挥药效的潜在活性成分，用于我们的研究。
对于每种化合物，从四个数据库中搜索潜在靶标：DrugBank、PubChem、STITCH和ETCM:
(1) ETCM通过MedChem Studio预测靶标，并且仅输出置信度分数至少为0.8的靶标。
(2) 将置信度阈值设置为0.8来过滤STITCH预测的结果。
(3) 从PubChem数据库的4个部分收集了化合物-蛋白质相互作用：文献中的化学-基因共现(Chemical-Gene Co-Occurrences in Literature)、与蛋白质结合的三维结构（Protein Bound 3-D Structures）、药物-基因相互作用（Drug-Gene Interactions）和生物活性结果（BioAssay Results）。
在PubChem数据库的生物活性结果部分，只接受活性值不超过100μmol的化合物与人蛋白之间的相互作用。
(4) 从DrugBank获取与输入化合物相互作用的所有蛋白。
通过查询上述4个数据库，获得了12个化合物与623个不同靶点之间的1289个化合物-蛋白质相互作用。
为了量化化合物-靶标相互作用的可信度，首先为从不同来源收集的每个数据定义来源得分：
(1) 如果化合物-靶标相互作用是通过ETCM或SINTCH预测的，则设置来源分数为0.8。
(2) 考虑到文献中的靶标通常具有较高的可靠性，为了区分这些化合物-靶标相互作用与预测的相互作用，我们给它们更高的来源分数。具体地说，PubChem文献中化学-基因共现部分中关于化合物-靶标相互作用的每篇文章都为源得分贡献了1分，来自PubChem的其他3个部分和DrugBank的数据得到了源得分2。
然后，对于每个化合物-靶标对，定义了一个置信度得分，该得分是所有的来源得分的和。
在收集的1289对化合物-蛋白质相互作用中，有712对的置信分数至少为2，占所有数据的55%。
2. COVID-19相关基因和蛋白的获取
考虑到血管紧张素转换酶2(ACE2)是SARS-CoV-2病毒的宿主受体，我们从两个来源收集了与ACE2共表达的基因:
(1) 我们下载了参考文献【2】的补充材料，其中包括5556个与ACE2在结肠上皮细胞中共表达的基因。
(2) 从基因型-组织表达门户(GTEx)数据库下载288个正常肺组织样本的表达数据。对ACE2和所有蛋白编码基因进行共表达的Pearson相关分析。以 |r|>=0.4, p<10^(-11)为阈值，我们获得了与ACE2在肺细胞中共表达的5685个基因。
上述两个基因集有1158个共同的基因。
接下来，我们从文献中收集了与COVID-2019疾病过程相关的基因,然后将它们与1158个ACE2共表达基因整合在一起。
最后，我们获得了1202个与新冠肺炎相关的基因。
此外，将与病毒蛋白直接相互作用的宿主蛋白认为是抗病毒药物的潜在靶点。结合文献报道的与SARS-CoV-2相互作用的人类蛋白和冠状病毒蛋白(文献【3,4】)，我们获得了445个不同的蛋白质，这些蛋白质被设定为新冠肺炎靶标。
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参考文献：
【1】刘伟, 葛广波, 王永丽, 等.基于UHPLC-Q-Orbitrap HRMS技术研究清肺排毒汤化学成分及小鼠组织分布[J].中草药,2020,51(8):2035-2045.DOI:10.7501/j.issn.0253-2670.2020.08.007
【2】Wang, J., Zhao, S., Liu, M., Zhao, Z., Xu, Y., Wang, P., Lin, M., Xu, Y., Huang, B., Zuo, X.,Chen, Z., Bai, F., Cui, J., Lew, A.M., Zhao, J., Zhang, Y., Luo, H., Zhang, Y., 2020a.ACE2 expression by colonic epithelial cells is associated with viral infection, immunity and energy metabolism. medRxiv, 2020.2002.2005.20020545.
【3】Gordon, D.E., Jang, G.M., Bouhaddou, M., Xu, J. et al, 2020. ASARS-CoV-2-Human Protein-Protein Interaction Map Reveals Drug Targets andPotential Drug-Repurposing. Nature.
【4】Zhou, Y., Hou, Y., Shen, J., Huang, Y., Martin, W.,Cheng, F., 2020. Network-based drug repurposing for novel coronavirus2019-nCoV/SARS-CoV-2. Cell discovery 6, 1-18.
【5】Zhao J, Tian S, Lu D, Yang J, Zeng H, Zhang F, Tu D, Ge G, Zheng Y, Shi T, Xu X, Zhao S, Yang Y, Zhang W. Systems pharmacological study illustrates the immune regulation, anti-infection, anti-inflammation, and multi-organ protection mechanism of Qing-Fei-Pai-Du decoction in the treatment of COVID-19. Phytomedicine. 2020 Sep 9:153315. doi: 10.1016/j.phymed.2020.153315. PMID: 32978039; PMCID: PMC7480398.
中药网络药理学的研究策略与使用技能研讨班
医药加ZOOM网络会议室
2021年3月6-7日
本次网络学习班背景简介
传统中药历史悠久，在治疗复杂慢性疾病方面具有独到的疗效和较小的毒副作用。但中药存在成分复杂、机制不清的问题，阻碍了中药的现代化和国际化。中药的物质基础和作用机理，尚需应用现代医学和生物科学技术，进行深入的研究。近年来，将系统生物学的思想和方法应用于中药研究中，正成为一种新的趋势。中药网络药理学已发展成为一个新的交叉学科，它将网络科学、生物信息学、计算机科学和数学等学科的方法结合到中药药理的研究中，从分子水平和分子网络调控的背景中阐明中药的作用机理。通过中药网络药理学的方法，可望使中药的理论研究和临床应用更加科学严谨，逐渐得到世界的认可。
中药网络药理学已成为近年来研究的热点和国家自然基金重点支持的领域，一系列的数据库及计算方法被开发出来。但是，对于临床医生、科研人员和硕博士研究生，尤其是没有生物信息学分析基础、不会编写计算机程序的初学者而言，如何合理地应用这些已有的数据库和计算方法，分析自己所研究的中药方剂，解释实验结果，仍然是一大难题。
课程特色
本次医药加金牌讲师长期从事中药网络药理学的资深教授，结合个人实践经验，带领广大学员，从科研设计、项目具体实施以及SCI文章发表等多个方面，通过实际案例，介绍中药网络药理学的研究思路及具体方法，介绍网络药理学相关基金申请及课题设计，本课程可以提供电子版的ppt，主办方会组建微信群，并把主讲教授邀请到微信群解答学员的疑问，举办了前19期之后，很多参加过其他机构举办的网络药理学班培训的学员，都很后悔为啥没有早点来咱们医药加的金牌学习班呢？
本次课程以SCI文章为案例主线，逐一详细剖析，全程电脑实战教学。理论与实践相结合，老师将以最简单易懂的方式，既介绍中药网络药理学的研究路线、发展状况和最新前沿进展，又介绍具体的数据库、工具和软件的使用，并在课堂上进行上机指导。本学习班全部采用免费数据库和在线分析工具，学员不需要编写程序。带领大家一步一步完成一篇3分SCI论文的全部分析。
讲师简介
主讲老师07年生信博士毕业，从事生物信息学及中药网络药理学方面的研究10多年, 是国内最早从事网络药理学研究的资深研究人员，发表生物信息学、网络药理学及中药复方相关SCI数十篇，含多篇5分以上的文章，主持多项国家自然基金和省部级科研课题，获得多项省部级科研及教学奖项。讲课效果好，获得学员广泛好评。
适合对象
各级医院临床医生、药师、科研单位研究人员、高校老师、硕/博士研究生、企业相关研发人员和对网络药理学和生物信息学感兴趣的广大同行。同样适合准备申请国自然、省自然基金，希望能够使用网络药理学和生物信息学的分析手段充实基金前期研究基础，提升基金逻辑性和故事性的老师和同学。（尤其适合初学者和无基础的学员，无需学习任何R语言，轻松解析中药复方/单体的作用机制，讲好故事，写好基金，做好课题，发好文章）
会议地点：医药加ZOOM网络会议室
主办方：上海遐永医药科技有限公司
会议时间：2021年3月6-7日
学费 3200元/每位（两天集中网络授课，互动性好，可开发票，可视频回放）
优惠政策
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2. 参加过医药加同名线下班的学员，只要300元复听费用（推荐新学员的，免收复听费用）
3. 办理了SCI与国自然VIP年卡的学员是免费参加的。
4. 分享到朋友圈并且推荐评论的，可以减免100元
注意：为了保证学习效果，我们提前录制了全程视频，支付学费后，可以提前拿到录制的视频先预习，再参加网络会议直播课。
报名付费成功后，提前发培训需要应用到的软件与课件，并且指导安装。
参加培训的学员课后可通过微信群继续和老师交流，长期获得指导机会。
【报名方式】
2. 肠道菌群/微生物组相关研究（81篇，点击阅读，跟踪订阅）
7.CRISPR基因编辑相关研究（5篇，点击阅读，跟踪订阅）
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| 2021.1.9-1.10 | 循证医学Meta分析及网状Meta分析网络精讲班 |
| 2021.1.8-1.10 | TCGA,GEO生信高通量数据挖掘2天2晚精讲班 |
| 2021.1.16-1.17 | 基因编辑技术与动物模型构建网络精讲班 |
| 2021.1.16-1.17 | 单细胞测序数据分析与课题设计网络精讲班 |
| 2021.1.23-1.24 | 肠道菌群与代谢组学课题设计网络精讲班 |
| 2021.1.30-1.31 | 2021国自然基金标书课题构思辅导班（个性化现场点评辅导） |
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| 2021.1.23-1.24 | 中药网络药理学的研究策略与技能及分子对接网络精讲班 |
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| 每天，随时预约 | 国自然专家冲刺修改，一对一看标书 |
| 2.20-21.22~25号晚 | 非编码RNA与外泌体研究策略与数据分析网络精讲班 |
| 2021.2.27-28 | 单细胞测序数据分析与课题设计网络精讲班 |
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| 2021.3.6-7 | 肠道菌群与代谢组学课题设计网络精讲班 |
| 2021.3.6-7 | 循证医学Meta分析及网状Meta分析网络精讲班 |
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