代谢组学是近年发展快速的一门学科,目前在医学、植物学、微生物学、毒理学、药物研发等多个领域中得到了广泛的应用。如何从复杂的代谢组学数据中提取出有价值的信息,筛选出潜在的生物标志物成为近年来代谢组学研究的热点和难点。网络药理学能够通过计算机模拟算法、运用组学、高通量筛选及网络分析等技术揭露药物-靶点-疾病之间复杂的网络信号关系,已经成为揭示生物系统复杂功能和行为的有力工具。
1、代谢组学简介及样本的采集与制备关键问题探讨
代谢组学概述、操作流程、样本采集、储存及制备问题
2、代谢组学数据采集与预处理,决定数据统计结果的准确性
2.1 常用技术平台介绍(NMR和LC-MS)
2.2 常用软件和数据库介绍(代谢物鉴定、数据预处理与分析)
2.3 数据预处理(归一化、标准化、数据转化、缺失值评估)
3、基于SIMCA-P软件的代谢组学数据多元统计分析与实操
3.1 样本分类(无监督和监督模式)
3.2 差异变量筛选(S-plot、S+V-plot、VIP、biplot等)
3.3 常见图形结果解读
网络药理学研究思路和流程
5、网络药理学数据分析与实操
5.1 化学成分的获取与筛选
5.2 中药化学成分靶点获取
5.3 疾病靶点富集数据库
5.4 化合物与疾病靶点映射(韦恩图)
5.5 PPI网络分析(PPI网站的构建、PPI核心网络的筛选)
5.6 富集分析(DAVID数据库、Metascape 数据库)
5.7 网络图构建—Cytoscape(数据导入、节点关系的建立、节点属性计算、调整网络样式、筛选及过滤、网络图导出)
代谢组学与网络药理学结合研究思路
7、代谢组学与网络药理学结合分析技术
7.1 代谢组学与网络药理学数据的获取
7.2 代谢组学功能分析(富集分析、通路分析等)
7.3 小分子网络关联分析(Metscape软件、KEGG数据库等)
7.4 代谢组学与网络药理学功能层次关联分析
实例操作
8.1 TCMSP数据库获取与筛选化学成分
8.2 Swiss Target Prediction数据库预测成分靶点
8.3 DisGeNET数据库获取疾病靶点
8.4 化合物与疾病靶点映射
8.5 PPI网络绘制
8.6 DAVID软件进行富集分析
8.7 Cytoscape工具绘制成分-靶点图
8.8 Metscape绘制代谢-酶网络关联图
代谢组学与网络药理学结合的文章分析流程和套路
9.1 中药化学成分靶点与代谢小分子网络分析实例(Food Res Int. 2020, 136:109503)
目标:采用Metscape软件对代谢组学发现的差异代谢物和中药成分的药物靶点关联,聚焦关键蛋白。
9.2代谢组学与网络药理学功能层次关联分析实例(J Ethnopharmacol. 2021,264:113281. )
目标:采用功能富集工具分别对网络药理学和代谢组学数据进行关联,聚焦关键通路。
9.3代谢组学和网络药理关联分析实例(Comput Struct Biotechnol J. 2021, 19:1002-1013)
目标:整合代谢组学和网络药理学揭示羟基红花黄色素A抗急性脑外伤的作用机制损伤。
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