Network pharmacology data

DBW 主要活性化合物的数据来自 TCMSP 数据库 （https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php），成分筛选标准为口服生物利用度 （OB） ≥30% 和药物相似度 （DL） ≥0.18。通过将 DBW 的经典 SMILES 从 PubChem 数据库 （https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/） 导入 Swiss Target Prediction 数据库 （http://swisstargetprediction.ch/） 来鉴定 DBW 的主要活性化合物，以寻找潜在靶标。接下来，我们从 Genecards 数据库 （https://www.genecards.org/） 和 OMIM 数据库 （https://www.omim.org/） 收集了关键词为 “Ulcerative colitis” 的结肠炎相关蛋白，然后使用 Uniprot 数据库 （https://www.uniprot.org/） 将所有靶标翻译成基因符号。我们整合了化合物和 UC 疾病的潜在靶点，并使用 Venn 工具 （htt ps://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/） 分析了常见靶点。随后，我们使用 String 数据库 （https://cn.string-db.org/） 构建了一个蛋白质\u2012蛋白质相互作用 （PPI） 网络，仅限于“智人”，并使用 Cytoscape 软件 （3.9.1） 可视化了该网络。最后，对 Metascape 数据库 （https://metascape.org/gp/index.html） 中的关键靶点进行基因本体论 （GO） 和京都基因与基因组百科全书 （KEGG） 分析，并将结果绘制在可视化平台 （http://www.bioinformatics.com.cn/） 上。