一、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：

    • TCMSP、ETCM数据库；

  • 处理流程：

2. 疾病表达组数据挖掘

  • 数据来源：

    • GEO公共数据库（如GSEXXXXX）；

  • 分析步骤：

    • 使用R语言limma包进行差异表达分析（DEG）；

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

    • 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：

    • WGCNA构建模块基因；

    • GO / KEGG / DO 富集（clusterProfiler）；

  • 蛋白互作网络构建：

    • STRING数据库构建PPI；

    • CytoHubba提取Hub基因（MCC/Degree算法）；

    • 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：

    • 取中药预测靶点 ∩ DEGs ∩ PPI Hub基因；

  • 筛选结果：

    • 获得具有疾病相关性与药物靶点价值的候选关键基因集；

    • 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：

    • 表达量、调控方向、拓扑中心性、通路归属等；

  • 标签设计：

    • 是否为PPI hub / 是否富集于核心通路；

    • 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：

    • Random Forest（特征重要性排序）；

    • SVM（支持向量分类）；

    • LASSO（线性正则化降维）；

  • 深度学习模型：

    • ANN（多层感知机）；

    • 1D-CNN（卷积神经网络）；

  • 结果输出：

    • 综合多个模型交叉验证结果，筛选稳健核心靶点；

    • 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：

    • 基于表达高低分组，判断通路偏好；

  • 相关性分析：

    • 核心基因两两相关（Pearson/Spearman）；

  • 多维验证：

    • 诊断价值ROC；

    • 是否参与核心通路（MAPK、PI3K-AKT等）；

    • 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：

    • ZINC15、ChEMBL、PubChem等；

  • 预筛选条件：

    • 具有IC50/Ki等生物活性标注；

    • 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：

    • 使用RDKit标准化分子；

    • 去除不良结构（PAINS、Brenk等）；

  • 药代动力学与毒性预测：

    • 使用admetSAR、SwissADME、pkCSM等工具；

    • 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：

    • 使用ECFP4或MACCS分子指纹；

    • 计算Tanimoto相似度，构建相似性网络；

  • AI活性预测模型：

    • 训练集：活性/非活性标签样本；

    • 算法：RF、XGBoost、GCN、DNN；

    • 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：

    • PDB数据库或AlphaFold结构预测；

  • 预处理流程：

    • 去除配体/水分子；

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

    • 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：

    • 使用DeepDTA、MONN、GraphDTA等深度学习模型；

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

  • 结果筛选：

    • 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：

    • AutoDock Vina、LeDock、Schrödinger Glide；

  • 对接流程：

    • 网格框设置、分子柔性化处理；

    • 计算结合能（kcal/mol）、对接位姿评分；

  • 结合模式解析：

    • PyMOL可视化蛋白-配体复合物；

    • 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：

    • 验证配体-蛋白复合物的稳定性；

    • 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：

    • retrosynthesis工具（如AiZynthFinder、ASKCOS）；

  • 目标：

    • 验证先导化合物可行合成路径；

    • 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：

    • 合成路线设计 → 核磁/质谱验证 → 纯度检测；

  • 评价内容：

    • IC50测定（细胞水平）；

    • 靶点蛋白结合实验（如SPR/BLI）；

4. 细胞实验验证

  • 实验设计：

    • 使用靶点表达细胞株；

    • 评估：细胞活性、凋亡、信号通路磷酸化等；

  • 分子机制验证：

    • Western blot、qPCR、荧光染色、流式分析；

5. 动物实验初步验证

  • 动物模型：

    • 疾病模型（如小鼠皮下注射建模）；

  • 指标检测：

    • 肿瘤体积、组织病理、血清标志物；

    • 免疫组化/免疫荧光观察靶点表达变化；

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