常用中医药相关数据库介绍_数据库使用指南_实用技巧

有的小伙伴一看网络药理学可能会说这是针对中医专业的发文套路，No, No, No，不仅是中药相关专业可以用这个套路，还有研究从中草药中提取的天然化合物的小伙伴们也可以用。用好数据库，解决毕业问题不是难事。今天给大家推荐几个现在可以使用且更新较快，国际公认的网络药理学相关数据库。

1. SymMap

（网址：https://www.symmap.org/）

图片来源于SymMap

SymMap提供了大量关于中药、中医症状、西医症状、化合物、靶点和疾病的信息，包括在中国药典中注册的499种中药，含19595种化合物以及1717种中医症状。此外，SymMap收集了这些中药/化合物相关的4302个靶标和5235种疾病。它通过直接或间接关联统计推断所有类型元素之间的成对关系并显示它们的综合关系网络。

从“Browse”中点击进入，用户可以浏览所有草药、中医症状、西医症状、化合物、靶点和疾病，并通过点击SymMap ID详细查看某一项的分类信息和网络图。

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图片来源于SymMap

点击“Search”，可以搜索中药、中医症状、西医症状、化合物、靶点和疾病。比如输入“qinghao”，下方显示青蒿的ID、中文名、拼音、拉丁名、英文名和中药分类等。

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图片来源于SymMap

点击“Herb id”进入详细页面查看，SymMap已构建好六个元素间的互作网络。网络中的每个节点都可以移动，点击可打开对应节点的信息网页，网络图可以设置p值进行筛选，图片和表格均可下载。SymMap链接到TCM-ID、TCMID和TCMSP数据库，可以点击查看其他数据库的信息。

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图片来源于SymMap

如果我们需要下载网站所有信息，可以点击“Download”，SymMap提供6类元素所有的下载信息，大家可以下载下来，综合其他的数据库进行筛选。

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图片来源于SymMap

2. ETCM

ETCM包含常用草药和中药配伍及其成分的全面和标准化信息以及预测靶点。ETCM还开发了系统分析功能，用户可以探索中药、复方、成分、靶点以及相关信号通路或疾病之间的关系或网络。元素类别和数量如下：

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（网址：http://www.tcmip.cn/ETCM/index.php/Home/）

图片来源于ETCM

点击“Herbs”进入中药页面总览，ETCM将402味中药的性味归经进行了统计分析，并且显示了所有中药的信息总表，图片和表格都可以导出。

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图片来源于ETCM

在搜索框中中输入目标中药，比如“ren shen”,点击进入人参的详细介绍，成分、靶点、疾病和复方信息都有，且每个条目都可以打开。并且还有人参的图片、产地和质量控制信息，以及每个成分对应的靶点信息。

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图片来源于ETCM

还有中药相关靶点富集到的GO分析和KEGG信号通路气泡图:

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图片来源于ETCM

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图片来源于ETCM

以及中药-靶点-疾病-复方网络分析图，左侧栏是网络图的参数设置。所有图片和表格都可以导出。

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图片来源于ETCM

如果要找的是化合物或者其他类别，一样用上述方法选择对应类别查找导出。对化合物的查询将展示化合物的基本信息以及相关的靶点、中药、疾病和复方，以及ADMET成药性分析。网络图展示同前。

图片来源于ETCM

3. HERB

中文名“本草组鉴”，是一个基于高通量实验和文献的中药数据库，包括中药、成分、靶点、疾病和实验的信息。点击主页的“Download”可下载所有表格。从收集的中药和化合物数量来看居三个数据库之首，综合性最强。

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（网址：http://herb.ac.cn/）

图片来源于HERB

点击“Search”，支持四种类别的搜索：中药、成分、靶点和疾病，可识别id、拼音、中文名、英文名和拉丁文名。如输入“LING ZHI”，点开页面，首先是对灵芝的基本介绍，并链接了SymMap、TCMID、TCMSP、TCM-ID数据库。

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图片来源于HERB

页面下滑有高通量实验的结果分析，首先是通过使用CMap网站将中药/成分的差异表达基因映射到CMap Touchstone数据集进行连接性分析。四种描边的圆代表四种类型的干扰所对应的基因，如下方图例所示。

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图片来源于HERB

基因差异表达火山图：以中药/成分为变量的差异基因表达，其计算来自于GEO数据库中的高通量实验。

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图片来源于HERB

GO富集分析：

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图片来源于HERB

KEGG富集分析：

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图片来源于HERB

还有和中药相关的手工筛选的GEO数据库中的高通量实验的信息，中药相关的成分、靶点和疾病信息。

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图片来源于HERB

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图片来源于HERB

点击“Experiments”,可以设置条件，筛选相关实验。

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图片来源于HERB

点击“Reference”，可通过设置筛选条件快速查询中药/成分相关的文献。

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图片来源于HERB

除了这几个比较新的数据库，还有我们的心头好——TCMSP（网址：https://tcmspw.com/tcmsp.php）。

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图片来源于TCMSP

经典款——TCMID（网址：http://www.megabionet.org/tcmid/）

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图片来源于TCMID

蝙蝠侠——BATMAN（网址：http://bionet.ncpsb.org/batman-tcm/，最近有点打不开）。

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图片来源于BATMAN-TCM

好用的数据库不少，都能够帮助大家从中药及其天然化合物中挖掘与靶点或疾病的关系，结合Cytoscape等寻找关键子网络，后期可加上一点分子生物学的验证，就是一篇比较完整的网络药理学文章了。当然，走纯机制挖掘不做验证也是可以的。好好研究研究，毕业发文不是梦！

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