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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。
课程详情
代谢组学数据分析及网络药理学研究技术与实践课程 |
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代谢组学研究技术与实践 |
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 |
网络药理学研究技术与实践 |
4、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技术与实践 |
6、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 |
核心技术实战 |
8、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 |
文献解析实例 |
9、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。 |
部分案例图展示
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