系統(tǒng)藥理學：系統(tǒng)藥理學是從系統(tǒng)水平研究藥物和機體相互作用及其規(guī)律與機制的一門新興學科凄诞。從分子驶俊、網(wǎng)絡桑滩、細胞到組織剥汤、器官等不同水平上研究藥物治療疾病時引起機體功能變化機制颠放，建立藥物對于機體的作用從微觀（分子、生化網(wǎng)絡水平）到宏觀（組織吭敢、器官碰凶、整體水平）的各水平間相互關聯(lián)關系。
尋找目標靶點方法一：在Cytoscape自帶插件對網(wǎng)絡進行拓撲學分析鹿驼，輸出該網(wǎng)絡的主要參數(shù)欲低。中心性指標是衡量網(wǎng)絡圖中節(jié)點重要程度的關鍵指標，值越大畜晰，則該節(jié)點在整個網(wǎng)絡中越重要砾莱，對于整個網(wǎng)絡的結構及功能就影響越大。此項研究中以節(jié)點度中心性（degree centrality）算法為核心凄鼻，以接近中心性（closeness centrality）和中介中心性（betweenness centrality)算法為輔助腊瑟，對寒熱中藥的關鍵靶點進行篩選和綜合評價聚假。以節(jié)點度中心性算法計算獲得的關鍵靶點為基礎，通過TCMSP數(shù)據(jù)庫收集關鍵靶點的所有信息闰非，并進行數(shù)據(jù)整理和去重膘格。這篇文章選擇重點分析的節(jié)點是節(jié)點度中心性高于節(jié)點度平均值2倍的節(jié)點進行分析。并納入了接近中心性與中介中心性算法财松，接近中心性算法強調(diào)的是節(jié)點與網(wǎng)絡中其他節(jié)點的平均最短路徑長度瘪贱，中介中心性算法衡量了節(jié)點位于其他節(jié)點的的最短路徑上的次數(shù)，即網(wǎng)絡中其他節(jié)點之間最短路徑中經(jīng)過該節(jié)點的次數(shù)辆毡，也就是說如果其他節(jié)點的最短路徑都要通過該節(jié)點菜秦，則該節(jié)點具有較高的重要性或能力，作為其他節(jié)點相互連接的紐帶胚迫，控制了其他節(jié)點的信息傳輸喷户。并且文章通過3種算法計算整個網(wǎng)絡唾那，并匯總了各算法結果排名前20位的靶點访锻。
但是文章最后只討論了關鍵靶點，好像另外兩種算法只是應用了一下闹获，展示了結果期犬，并沒有分析，內(nèi)容較少避诽，但這是一篇18年的文章龟虎，且分析的數(shù)據(jù)庫截止日期在16年底，可以理解沙庐。不過討論不足之處的內(nèi)容我認為還是不錯的鲤妥。它首先是對代表性寒熱性中藥活性成分的系統(tǒng)網(wǎng)絡分析，發(fā)現(xiàn)了寒性藥和熱性藥入體后作用的分子靶標和疾病網(wǎng)絡拱雏，為揭示寒熱藥性本質(zhì)進行實驗研究提供了參考棉安。到那時準確性有待驗證。局限性在于參數(shù)（藥代動力學和藥效學參數(shù)）的選擇是否合理铸抑，及建模對已有數(shù)據(jù)的依賴程度較高贡耽。
參考文獻：戴逸飛, 霍海如, 王朋倩,等. 基于系統(tǒng)藥理模式挖掘中藥寒熱藥性的關鍵靶標和疾病網(wǎng)絡[J]. 中華中醫(yī)藥雜志, 2018, 033(002):521-526.
尋找目標靶點方法二：網(wǎng)絡為大量生物信息的整合提供了有效手段，基于生物網(wǎng)絡的模塊劃分方法鹊汛，成為網(wǎng)絡簡化分解和抽提新知識的重要途徑蒲赂。從網(wǎng)絡節(jié)點在模塊中的分布重疊情況，模塊劃分方法可以分為重疊模塊和非重疊模塊劃分方法刁憋。目前常用的重疊模塊劃分方法主要包括MCLiQUE滥嘴，Cluster one, NEMine, PEW-CC和Fuzzifier cluster等算法。非重疊模塊劃分方法包括Community cluster(glay), Connected component cluster, MCL cluster, MOCDE cluster, Spectral clusters of protein sequences和AP等至耻。? ? ? ?面對眾多的模塊劃分方法氏涩，怎么選擇一個優(yōu)化的模塊劃分方法對網(wǎng)絡進行結構和功能解析届囚，從而得到一個相對穩(wěn)定可靠的結果，是模塊研究的重要內(nèi)容是尖。有研究者提出了網(wǎng)絡結構熵的概念意系，可以有效地刻畫無尺度網(wǎng)絡的無序性。團隊前期利用網(wǎng)絡結構熵計算方法饺汹，對中藥成分干預腦缺血的藥理網(wǎng)絡進行了模塊劃分結果的熵值計算蛔添。用最小網(wǎng)絡結構熵刻畫節(jié)點間的關系，熵越小兜辞，節(jié)點間越相似迎瞧，那么識別出來的功能模塊就越穩(wěn)定，這為文章進一步篩選疾病網(wǎng)絡模塊劃分方法提供了可借鑒的經(jīng)驗逸吵。
文章利用重疊模塊和非重疊模塊等多種常用模塊劃分方法凶硅，解析冠心病基因網(wǎng)絡扫皱；通過最小網(wǎng)絡結構熵值足绅，判定適用于冠心病基因的模塊識別的最佳方法；利用杰卡德相似系數(shù)（Jaccard similarity coefficient）分析冠心病網(wǎng)絡和模塊功能的相關性韩脑，為簡化和理解疾病網(wǎng)絡提供一種可行方案。
就是說該文章通過篩選11中模塊劃分方式選出了最優(yōu)的一種首量，然后用這種方法進行模塊劃分加缘，劃分出11種模塊之后又通過杰卡德相似系數(shù)判斷富集能力較高的模塊拣宏，從而得到主要模塊和次要模塊柄延。
參考文獻：顧浩, 陳寅螢, 王朋倩,等. 基于熵值的冠心病基因網(wǎng)絡模塊劃分方法評價與模塊功能相似度分析[J]. 中國藥理學與毒理學雜志, 2018, 32(05):33-40.
以上兩種主要是網(wǎng)絡藥理學找模塊找核心靶點的方式搜吧，更多方式有待今天下午的文獻總結市俊。（不過什么時候發(fā)到簡書就不知道了（狗頭保命））
