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网络分析方法在疾病和药物研究中的应用
大多数复杂疾病并非是由单个致病基因引起的,而是多个基因或其产物功能紊乱所致调控网络失衡的结果.而药物则是通过作用于疾病网络中的多个靶点,对各靶点的作用产生协同效应,从而对疾病的发生,发展进行干预,终达到治疗效果.与作用于单个分子或通路的传统方法不同,高通量数据的网络分析方法从疾病和药物相关网络的构建、网络分解及亚网络生物学意义的确认3个层次提供了一个全新的视角,有助于更好地研究疾病病理和药物作用机制,为多组分多靶点的巾药药理作用机制的研究提供了新思路.
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网络医学的架构及其研究进展
背景:网络医学研究领域包含各种各样构造方法不同、结构各异且应用广泛而多样的网络,缺乏一种架构把它们组织起来,并且缺乏各类网络具体应用的阐述及新研究进展.目的:组织各种医学网络到一个层次架构,并归纳总结这些网络的研究进展.方法:检索CNKI和PubMed数据库1999至2016年有关网络医学的文献,中文检索关键词为"疾病,网络,蛋白质相互作用网络,代谢网络,基因调控,药物",英文检索关键词为"disease network,protein interaction network,metabolic network,gene regulatory".结合文献研究,搭建网络医学的层次架构,论述网络医学的主要研究内容,阐述医学网络的模块性质、构建方法、完善程度及应用进展,并预测各种网络的未来研究趋势.结果与结论:网络医学的架构由分子相互作用网络层、疾病网络层和药物网络层组成.分子相互作用网络层中,蛋白质相互作用网络、代谢网络和基因调控网络的构建都遵循低等生物→哺乳动物→人类的从低级生物到高级生物的顺序,并均已绘制人类细胞系统的对应网络,但还处在不断完善中,新的网络不断被构建.疾病网络层中利用单个元素对疾病聚类已经形成多个疾病网络,未来可以考虑使用新元素进行疾病聚类,也可以考虑利用组合多个元素进行疾病聚类.药物网络层的网络较少,原因是目前药理学是以蛋白质为中心的,构成网络的因素只有药物和蛋白质这2种因素.
