当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

disgenet新上映_disgenet官网入口(2024年11月抢先看)

内容来源：乐园影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

disgenet

网络药理数据库汇总，超全！很多朋友都在问，网络药理学都用哪些数据库？今天我就来给大家整理了一份超全的网络药理学数据库清单，绝对干货满满！特别是那些标绿的数据库，强烈推荐给大家，简单易用，数据又完整。网络药理学常用数据库 𐟌 SwissTargetPrediction 这个平台主要用来预测药物和靶点之间的关系。 SuperPred 也是一个预测药物和靶点关系的平台。 STITCH 可以预测化合物和靶点之间的相互作用。 DRAR-CPI 这个平台主要是用来做药物重定位和靶点预测的。 HTDocking 可以模拟药物和靶点的结合过程。 TargetNet 整合了多个数据库，方便查询药物和靶点关系。 PharmMapper 用来预测药物的作用靶点。 GeneCards 提供了基因相关的各种信息。 DisGeNet 专门用来查询疾病和靶点之间的关系。 OMIM 涵盖了大量的遗传性疾病信息。 DrugBank 西药靶点数据库，药物信息一网打尽。 TTD 药物靶点数据库，靶点信息应有尽有。 DAVID 数据库主要用于富集分析。 Metascape 也是富集分析的平台。 Enrich 提供基因和蛋白质的富集分析。 OmicShare 可视化平台，方便展示实验结果。微生信平台用于微生物相关的数据分析。 Cytoscape 软件，方便构建网络图。 TCMSP 中药网络药理学数据库。 SymMap 中药网络药理学数据库。 INPUT 整合型数据库，方便查询。 NPASS 中药网络药理学数据库。 Batman-TCM 数据库，专门用于中药研究。本草组鉴数据库，中药组分分析。 ETCM 数据库，中药药理学信息。 TCMID 中药网络药理学数据库。 STRING 蛋白质互相作用数据库。 SwissADME 药物药动学分析平台。 Uniprot 蛋白质信息数据库。 PDB 蛋白质结构数据库。 OPENBabel 分子结构文件转换工具。化源网 CAS号查询，药物中英文名查询。 Venny 绘制韦恩图平台。希望这份清单能帮到大家，做网络药理学研究再也不用愁数据库啦！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟒쀀

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！

网络药理学研究全攻略：从成分到疾病 1. 𐟔 探索药物成分与作用靶点：利用 TCMSP、PubChem、SwissTargetprediction 和 Drugbank 等数据库，深入挖掘药物的成分和潜在作用靶点。 𐟒‰ 收集疾病相关靶点：通过 GeneCards、OMlM 和 Disgenet 等资源，获取与特定疾病相关的靶点信息。 𐟔— 绘制韦恩图：使用微生信和 VNEEY 等工具，找出药物和疾病之间的交集靶点，并绘制韦恩图以直观展示这些关系。 𐟓Š 绘制PPI网络互作图与核心靶点：利用 STRING、Cytoscape 和其插件（如 CytoNCA 和 Sentiscape），构建蛋白质相互作用（PPI）网络图，并筛选出核心靶点。 𐟓ˆ 构建药物-成分-交集靶点-疾病图：使用 Excel 和 Cytoscape，构建药物、成分、交集靶点和疾病之间的网络图，进一步分析它们之间的关系。 𐟓Š 富集分析：利用微生信等工具进行富集分析，探索这些靶点的功能和通路。 𐟔젥ˆ†子对接和结合能热图：使用 Autodock、Pymol、Vina 和 GraphPad 等软件，进行分子对接研究，生成结合能热图。这些步骤和工具将帮助你更深入地理解药物与靶点之间的相互作用，为你的研究提供有力的支持。如果你需要更详细的信息或有其他问题，请随时提问！𐟘Š

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：揭秘药物作用机制 𐟌 网络药理学与分子对接技术相结合，为药物研究提供了全新的视角。通过检索中药系统药理学技术平台（TCMSP）、GeneCards、OMIM和DisGeNET等数据库，我们能够筛选出药物的活性成分和与疾病相关的靶点。利用Venny 2.1软件，我们可以进一步筛选出活性成分与疾病的共同靶点。 𐟒ᠥ€Ÿ助STRING数据库，我们构建了药物治疗疾病的蛋白互作网络图。通过Cytoscape 3.8.2软件，对这个网络进行拓扑分析，可以更深入地了解药物的作用机制。 𐟔젥ˆ駔蒨𝯤𛶯𜌦ˆ‘们对药物的活性成分与疾病的共同靶点进行基因本体（GO）功能和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。这一步不仅有助于理解药物的作用途径，还能构建成分-疾病靶点-KEGG通路网络图，为药物研发提供有力的理论支持。 𐟓Š 通过这些综合分析，我们能够更全面地了解药物的作用机制，为药物研发和临床应用提供有力的科学依据。

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。

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！

专栏内容推荐

713 x 197 · png
ECO - About ECO
素材来自:evidenceontology.org

3006 x 1638 · png
R包：disgenet2r｜DisGeNET的懒癌福利，一行代码多种可视化-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

640 x 640 · jpeg
(PDF) DisGeNET: A comprehensive platform integrating information on ...
素材来自:researchgate.net
3363 x 1857 · jpeg
The DisGeNET cytoscape app: Exploring and visualizing disease genomics ...
素材来自:csbj.org

3149 x 1442 · jpeg
The DisGeNET cytoscape app: Exploring and visualizing disease genomics ...
素材来自:csbj.org

756 x 548 · jpeg
The DisGeNET cytoscape app: Exploring and visualizing disease genomics ...
素材来自:csbj.org
640 x 640 · jpeg
(PDF) The DisGeNET knowledge platform for disease genomics: 2019 update
素材来自:researchgate.net

640 x 640 · jpeg
| Dot plot of DisGeNET disease enrichment analysis. | Download ...
素材来自:researchgate.net
1202 x 736 · png
Cytoscape App Store - DisGeNET-app
素材来自:apps.cytoscape.org

850 x 531 · png
The DisGeNET platform. (A) Simplified DisGeNET database schema. (B ...
素材来自:researchgate.net
850 x 599 · png
The main features of the DisGeNET discovery platform. DisGeNET is ...
素材来自:researchgate.net

3500 x 756 · png
The Most Extensive & Reliable Gene-Disease Database | DISGENET
素材来自:disgenet.com

850 x 633 · png
| Dot plot of DisGeNET disease enrichment analysis. | Download ...
素材来自:researchgate.net
850 x 314 · png
| Results of the DisGeNET dataset and PPI pathways of the Basal subtype ...
素材来自:researchgate.net

640 x 640 · jpeg
DisGeNET and KEGG analyses of regulated genes in PCOS vs. Normal. A ...
素材来自:researchgate.net
1871 x 879 · png
DisGeNET数据库-如何获取与疾病相关的基因？ - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

1068 x 860 · jpeg
科普 | DisGeNET，与疾病相关的基因公开数据库有什么好的？_to
素材来自:sohu.com
400 x 353 · jpeg
Nueva versión de DisGeNET y reconocimiento de ELIXIR - Noticias - IMIM ...
素材来自:imim.es

850 x 1248 · png
6 The network was extended with gene disease associations from DisGeNET ...
素材来自:researchgate.net
638 x 479 · jpeg
disgenet2r: The DisGeNET R package
素材来自:slideshare.net

素材来自:youtube.com

320 x 240 · jpeg
disgenet2r: The DisGeNET R package | PPT
素材来自:slideshare.net
549 x 549 · jpeg
Running example: A simplified graphical representation of DisGeNET ...
素材来自:researchgate.net

640 x 640 · jpeg
The DisGeNET platform. (A) Simplified DisGeNET database schema. (B ...
素材来自:researchgate.net
638 x 479 · jpeg
disgenet2r: The DisGeNET R package
素材来自:slideshare.net

850 x 656 · png
Obtaining genes from DisGeNET database (A-D) (A) DisGeNET search bar ...
素材来自:researchgate.net
850 x 758 · png
Venn diagram analysis of the DisGeNET and VOSviewer lists of genes. The ...
素材来自:researchgate.net

600 x 336 · png
DISGENET plus：人类疾病相关基因和变异信息的综合平台 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

450 x 200 · jpeg
Technology / Software - DisGeNET - Content - Knowledge Portal (UPF)
素材来自:upf.edu
638 x 479 · jpeg
DisGeNET: A discovery platform for the dynamical exploration of human…
素材来自:slideshare.net

638 x 479 · jpeg
DisGeNET: A discovery platform for the dynamical exploration of human…
素材来自:slideshare.net
850 x 773 · png
Obtained data about IDH1 in the DisGeNET library. Investigation of the ...
素材来自:researchgate.net

711 x 302 · jpeg
The DisGeNET cytoscape app: Exploring and visualizing disease genomics ...
素材来自:csbj.org

640 x 640 · jpeg
(PDF) The DisGeNET knowledge platform for disease genomics: 2019 update
素材来自:researchgate.net
850 x 274 · png
Disease Ontology (DO) and Disease Gene Network (DisGeNET) enrichment ...
素材来自:researchgate.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)