中药成分与疾病关键基因识别阶段（系统药理模块）

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一、中药成分与疾病关键基因识别阶段（系统药理模块）

1. 中药成分数据库构建与靶点预测

数据来源：

  1. TCMSP、ETCM数据库；

处理流程：

  1. 提取目标中药（复方/单味）活性成分；

  2. 应用ADME筛选标准：OB≥30%、DL≥0.18；

  3. SwissTargetPrediction标准化靶点（http://www.swisstargetprediction.ch/）；

  4. String-db数据库 (https://string-db.org/)

  5. 构建中药成分-靶点网络（Cytoscape可视化）。

2. 疾病表达组数据挖掘

数据来源：

  1. GEO公共数据库（如GSEXXXXX）；

分析步骤：

  1. 使用R语言limma包进行差异表达分析（DEG）；

  2. 阈值设定：|log2FC| > 1，adj.p-value < 0.05；

  3. 绘制火山图、热图；

3. 共表达网络构建与功能通路富集

方法与工具：

  1. WGCNA构建模块基因；

  2. GO / KEGG / DO 富集（clusterProfiler）；

蛋白互作网络构建：

  1. STRING数据库构建PPI；

  2. CytoHubba提取Hub基因（MCC/Degree算法）；

  3. PPI网络图构建与功能模块识别。

4. 多组学整合与候选基因筛选

交集分析：

  1. 取中药预测靶点 ∩ DEGs ∩ PPI Hub基因；

筛选结果：

  1. 获得具有疾病相关性与药物靶点价值的候选关键基因集；

  2. 可视化：Venn图、Upset图；

二、AI算法筛选核心靶点基因（智能药理模块）

1. 特征构建与样本准备

输入特征：

  1. 表达量、调控方向、拓扑中心性、通路归属等；

标签设计：

  1. 是否为PPI hub / 是否富集于核心通路；

  2. 高效活性靶点（可基于已有文献标签）；

2. 多模型交叉训练

机器学习模型：

  1. Random Forest（特征重要性排序）；

  2. SVM（支持向量分类）；

  3. LASSO（线性正则化降维）；

深度学习模型：

  1. ANN（多层感知机）；

  2. 1D-CNN（卷积神经网络）；

结果输出：

  1. 综合多个模型交叉验证结果，筛选稳健核心靶点；

  2. 可视化：ROC曲线、AUC值、Top N基因条形图、特征热图；

3. 核心基因生物学验证

GSEA分析：

  1. 基于表达高低分组，判断通路偏好；

相关性分析：

  1. 核心基因两两相关（Pearson/Spearman）；

多维验证：

  1. 诊断价值ROC；

  2. 是否参与核心通路（MAPK、PI3K-AKT等）；

  3. 多癌种或多组织数据库验证（如GEPIA、TCGA）。

三、候选小分子筛选与优化（智能配体筛选模块）

1. 化合物数据库构建

来源：

  1. ZINC15、ChEMBL、PubChem等；

预筛选条件：

  1. 具有IC50/Ki等生物活性标注；

  2. 小分子量≤500、结构完整、可SMILES转化。

2. 分子过滤与ADMET评估

预处理：

  1. 使用RDKit标准化分子；

  2. 去除不良结构（PAINS、Brenk等）；

药代动力学与毒性预测：

  1. 使用admetSAR、SwissADME、pkCSM等工具；

  2. 指标包括HIA、BBB渗透、CYP450抑制、致突变性等；

3. 基于配体的AI筛选

结构相似性建模：

  1. 使用ECFP4或MACCS分子指纹；

  2. 计算Tanimoto相似度，构建相似性网络；

AI活性预测模型：

  1. 训练集：活性/非活性标签样本；

  2. 算法：RF、XGBoost、GCN、DNN；

  3. 筛选Top 5%活性得分化合物作为先导结构候选；

四、蛋白质结合与AI虚拟筛选（分子对接与结合预测模块）

1. 靶点蛋白结构采集与处理

来源：

  1. PDB数据库或AlphaFold结构预测；

预处理流程：

  1. 去除配体/水分子；

  2. 加氢、优化离子状态（AutoDockTools、Chimera）；

  3. 活性口袋识别（基于共晶配体或AutoSite/DoGSite）；

2. AI辅助结合亲和力预测

方法：

  1. 使用DeepDTA、MONN、GraphDTA等深度学习模型；

  2. 蛋白序列 + 分子结构作为输入，预测Binding Affinity；

结果筛选：

  1. 筛选亲和力Top值化合物进入对接流程；

3. 分子对接验证与结合模式分析

工具：

  1. AutoDock Vina、LeDock、Schrödinger Glide；

对接流程：

  1. 网格框设置、分子柔性化处理；

  2. 计算结合能（kcal/mol）、对接位姿评分；

结合模式解析：

  1. PyMOL可视化蛋白-配体复合物；

  2. LigPlot+绘制氢键、疏水作用图谱；

五、实验级验证（体外-体内验证链条）

1. 分子动力学模拟（Molecular Dynamics）

工具： GROMACS、AMBER；

目标：

  1. 验证配体-蛋白复合物的稳定性；

  2. 分析RMSD、RMSF、H-bond持久性、结合自由能（MM-PBSA）；

2. 合成可行性分析

工具：

  1. retrosynthesis工具（如AiZynthFinder、ASKCOS）；

目标：

  1. 验证先导化合物可行合成路径；

  2. 优选合成难度小、成本低的候选结构。

3. 实验化合物合成与检测

实验步骤：

  1. 合成路线设计 → 核磁/质谱验证 → 纯度检测；

评价内容：

  1. IC50测定（细胞水平）；

  2. 靶点蛋白结合实验（如SPR/BLI）；

4. 细胞实验验证

实验设计：

  1. 使用靶点表达细胞株；

  2. 评估：细胞活性、凋亡、信号通路磷酸化等；

分子机制验证：

  1. Western blot、qPCR、荧光染色、流式分析；

5. 动物实验初步验证

动物模型：

  1. 疾病模型（如小鼠皮下注射建模）；

指标检测：

  1. 肿瘤体积、组织病理、血清标志物；

  2. 免疫组化/免疫荧光观察靶点表达变化；

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