中药复方网络药理学的研究思路和流程
1.中药复方活性成分及靶点的筛选 通过中医药相关数据库，如中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）或中药分子机制生物信息学分析工具（BATMAN-TCM）等在线检索复方中各味中药的化学成分及其作用靶标。对于中药活性成分的筛选应充分考虑研究目的及研究对象的性质，如研究对象为口服药物，可以选择表征药物化学成分类药性的相关指标进行筛选；对于药物作用靶标的确定，可以选择活性成分的作用靶标或使用一些基于统计的算法进行筛选，最后将获得的靶标名称进行标准化，建立包含药物-活性成分-靶标的“药物活性成分靶标数据集”。
2.疾病相关基因靶标的获取及筛选 通过疾病相关数据库如GeneCards（MalaCards）或OMIM 等在线检索目的疾病的相关基因，根据数据库提供的疾病基因关联度评分对疾病基因进行筛选，建立“疾病靶标数据集”。
3.复方有效成分-靶标-疾病数据集的获取 将“药物活性成分靶标数据集”和“疾病靶标数据集”相交获得复方与疾病的共同靶点，即“复方有效成分-靶标-疾病数据集”。当疾病与复方的共同靶标占比较高时，此交集集合可以作为复方药物治疗疾病的潜在靶点。同时，此集合映射的药物活性成分即为复方治疗疾病的有效成分。
4.交集靶点蛋白-蛋白互作网络的构建及网络关键基因筛选 将“复方有效成分-靶标-疾病数据集”提交至STRING 网站，在线生成蛋白质-蛋白质互作（protein-protein interaction，PPI）网络。通过对网络节点中心度的分析确定网络的关键基因。
5.交集靶点的GO（Gene Ontology）功能富集分析 将“复方有效成分-靶点-疾病数据集”提交至如DAVID等网站进行GO功能富集分析，获得与交集基因相关联的基因本体功能。(https://www.daowen.com)
6.交集靶点的KEGG信号通路富集分析 通过KEGG数据库对“复方有效成分-靶点-疾病数据集”进行信号通路富集分析，获得与交集靶标相关联的信号通路（signal pathway）。
7.科学假设的提出 依据PPI网络关键基因、KEGG信号通路及GO 功能分析的结果提出复方药物治疗疾病可能机制的假设，即科学研究假设。
8.科学假设的验证 通过临床数据或设计的实验数据对科学假设进行验证，阐明其可能的作用机制；并可根据靶点映射结果寻找复方中主要的药效化合物来进一步研究。上述研究思路和操作流程可总结为图20-2。
图20-2 中药复方网络药理学研究思路和流程