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网络药理学:16、速通流程版

一、筛选疾病靶点

GeneCards

  1. 下载数据得到GeneCards-SearchResult.csv
  2. 通过Relevance score≥1.0得到GeneCards.csv
  3. 步骤2只保留Gene Symbol,即基因名这一列得到GeneCards_gene_names.csv

OMIM

  1. 下载数据得到OMIM-Gene-Map-Retrieval.xlsx
  2. 只保留Gene/Locus,即基因名这一列得到OMIM.xlsx
  3. 处理OMIM.xlsx,得到单个基因名只占一行、去重、去除空格的OMIM_gene_names.xlsx

TDD

  1. 手动粘贴Target Name小括号里面的基因名称,加上列名GeneName,得到TDD_gene_names.csv

汇总

  1. 取三个数据库的交集或并集(一般取交集),去重,得到disease.xlsx,数据量为几千个为合适的。

二、筛选药物成分

TCMSP

  1. OB≥30%, DL≥0.18标准筛选后手动粘贴数据得到TCMSP.xlsx(数据量太少就用OB≥20%, DL≥0.18

SwissADME二次筛选

  1. 高GI和两条yes于Druglikeness标准进行二次筛选,得到SwissADME.xlsx,最终数据量为几条到十几条。

三、查询成分相关信息

TCMSP根据成分名称(Molecule Name)获取其mol2格式文件

PubChem根据成分名称获取其2D结构的SDF格式文件

四、预测成分靶点

PharmMapper

  1. SDF(2D3D都可)/MOL2格式文件上传任务(一般2DSDF最常用)
  2. 下载任务数据集,命名为成分名称_pharmMapper.csv
  3. 对步骤2得到的文件进行处理,列只要Norm FitUniplot,得到成分名称_pharmMapper_uniplot.csv
  4. 对步骤3得到的文件进行处理,只要Norm Fit≥0.9的数据行,得到成分名称_pharmMapper_filtered.csv
  5. 对步骤4得到得文件进行处理,列只要Uniplot,去重,得到pharmMapper_filtered.csv,数据量在几十到几百正常。

SwissTargetPrediction

  1. 下载数据集,分别命名为成分名称_SwissTargetPrediction.csv
  2. 选取ProbabilityTop15,分别命名为成分名称_SwissTargettPrediction_top15.csv

如果Probability为0,那么即使在top15也不要选,数据量小时可以选择Top 20/Top 25,或者干脆≥0.7≥0.1>0的都可。数据量过多时, probability大于10也可以。大于中位数也行。

  1. 对步骤2得到的文件进行处理,列只要Common(靶点名)、Uniprot IDProbability,分别命名为成分名称_SwissTargetPrediction_filtered.csv
  2. 对步骤3得到的文件进行处理,把所有成分汇总,只保留列Common nameUniprot ID,并去重,得到SwissTargetPrediction_top15_filtered.csv,数据量在几十到几百正常。

汇总

  1. 取两个数据库的交集或并集(一般取交集,数据量过小就取并集),只保留Uniplot列,去重,得到drug.xlsx,数据量为几百个为合适的。

五、Uniprot转化为基因名

  • 对成分靶点的数据文件转换为基因名,将From列改为Uniplot,将To列改为GeneName,命名为drug_genes.xlsx

六、成分靶点和疾病靶点做韦恩图

  • 命名为venn.png

七、

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