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ttd数据库权威发布_ttd数据库官网入口(2024年11月精准访谈)

内容来源：网络红人排行榜所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

ttd数据库

科研效率翻倍！必备工具大揭秘 𐟚€ 在科研的道路上，效率就是生命！很多时候，我们因为不知道某些便利工具的存在，而浪费了宝贵的时间。今天，我要给大家介绍一个超级实用的网站——SciBank，它汇集了众多在线工具，可以帮助你轻松收集学术资料、进行英语纠错、数据库查询、蛋白与核酸分析等。遇到科研问题时，先别急着动手，看看有没有现成的工具可以帮你，效率绝对翻倍！𐟒ከ𕄦–™收集：海量资源任你挑资料收集是科研的基础。除了大家熟知的PubMed和谷歌学术，还有一些高校和专利的收集工具，比如JAIRO和Apollo。此外，还有各种数据库，比如信号通路数据库KEGG、蛋白与小分子对接数据库BindingDB、高分子建模软件库ROSIE等。这些工具在各个领域内都能提供丰富的数据资源。𐟓š 科研助手：节省你的宝贵时间在科研过程中，一些小工具能帮你节省大量时间。比如，免费的Grammarly可以帮你进行语法纠错，Matcha可以将公式转换成Latex格式，还有一些格式、公式、名词分析工具，在关键时刻真的能救你一命！𐟕’ 计算软件：生物化学信息学神器生物信息学工具如MHCpred可以预测多肽与组织相容性，化学信息学工具如DockRMSD可以进行在线对接，中药靶点数据库TTD和通用化学AI框架DeepChem也是被广泛验证过的便利工具。将这些工具收入你的工具箱，绝对没错！𐟔슊总之，科研效率的提升离不开这些实用工具的帮助。赶紧去试试这些网站和工具吧，让你的科研之路更加顺畅！𐟌Ÿ

「收藏」应用率最高的5个药物靶点数据库！

网络药理数据库汇总，超全！很多朋友都在问，网络药理学都用哪些数据库？今天我就来给大家整理了一份超全的网络药理学数据库清单，绝对干货满满！特别是那些标绿的数据库，强烈推荐给大家，简单易用，数据又完整。网络药理学常用数据库 𐟌 SwissTargetPrediction 这个平台主要用来预测药物和靶点之间的关系。 SuperPred 也是一个预测药物和靶点关系的平台。 STITCH 可以预测化合物和靶点之间的相互作用。 DRAR-CPI 这个平台主要是用来做药物重定位和靶点预测的。 HTDocking 可以模拟药物和靶点的结合过程。 TargetNet 整合了多个数据库，方便查询药物和靶点关系。 PharmMapper 用来预测药物的作用靶点。 GeneCards 提供了基因相关的各种信息。 DisGeNet 专门用来查询疾病和靶点之间的关系。 OMIM 涵盖了大量的遗传性疾病信息。 DrugBank 西药靶点数据库，药物信息一网打尽。 TTD 药物靶点数据库，靶点信息应有尽有。 DAVID 数据库主要用于富集分析。 Metascape 也是富集分析的平台。 Enrich 提供基因和蛋白质的富集分析。 OmicShare 可视化平台，方便展示实验结果。微生信平台用于微生物相关的数据分析。 Cytoscape 软件，方便构建网络图。 TCMSP 中药网络药理学数据库。 SymMap 中药网络药理学数据库。 INPUT 整合型数据库，方便查询。 NPASS 中药网络药理学数据库。 Batman-TCM 数据库，专门用于中药研究。本草组鉴数据库，中药组分分析。 ETCM 数据库，中药药理学信息。 TCMID 中药网络药理学数据库。 STRING 蛋白质互相作用数据库。 SwissADME 药物药动学分析平台。 Uniprot 蛋白质信息数据库。 PDB 蛋白质结构数据库。 OPENBabel 分子结构文件转换工具。化源网 CAS号查询，药物中英文名查询。 Venny 绘制韦恩图平台。希望这份清单能帮到大家，做网络药理学研究再也不用愁数据库啦！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟒쀀

网络药理学步骤流程图现在，越来越多的人开始接触生信研究，网络药理学作为一种在线预测工具，其实非常简单易用。它不仅能帮你绘制出精美的网络图，还能帮你找到中药复方的潜在靶点和通路。下面，我们将通过一篇文章，看看如何基于网络药理学预测并发表一区SCI。 𐟓š 期刊：Phytomedicine 𐟓ˆ 影响因子：7.9 𐟓 题目：Network pharmacology-based study on the mechanism of ShenKang injection in diabetic kidney disease through Keap1/Nrf2/Ho-1 signaling pathway 思路解析： 1️⃣ 首先，他们列出了肾康注射液（SKI）中的多种成分，并将其输入到TCMSP系统中进行预测，得到了280个潜在的基因。 2️⃣ 然后，将这些基因与可能诱发糖尿病肾病（DKD）的基因进行交集分析，并进行GO/KEGG富集分析和药物成分疾病目标网络分析，发现可能与铁死亡有关（虽然排名靠后，但有点牵强）。 3️⃣ 进行表型验证：观察小鼠的体重、血脂、肾功能、肾脏组织学和氧化应激水平。 4️⃣ 检测肾脏内铁离子和铁死亡通路的变化。 5️⃣ 进行细胞实验和影响铁死亡的Keap1/Nrf2/Ho-1通路验证。 𐟔 数据库和生信工具：网络药理学系统：TCMSP system 疾病相关基因检索：GenGards, OMIM, drugbank, TTD, Disgene 蛋白互作分析：Sting 蛋白互作画图：Cytoscape 3.9.0（画图花了不少时间） GO/KEGG分析：Metascape数据库 𐟒ᠦœ€后，提醒大家，这篇文章没有检测AST和ALT等肝功指标，以验证药物的肝毒性。通过以上步骤，你可以轻松发表一篇基于网络药理学的中药复方研究SCI论文。简言之，就是幻想一个通路，然后网络药理学强行解释一下，最后在动物和细胞上找一找相应的表型。这样一篇文章就可以复现出来，美其名曰循证医学。

网络药理学助力中药复方轻松发一区SCI 最近大家都在讨论生信，网络药理学更是其中的热门话题。其实，网络药理学真的很简单，就是在线预测嘛！但它能帮你找到中药复方的潜在靶点和通路，真是太棒了！今天我们就来看看一篇基于网络药理学预测并依赖铁死亡的中药复方如何轻松发表一区SCI。 𐟓Š 文章概况期刊名：Phytomedicine 影响因子：7.9 题目：Network pharmacology-based study on the mechanism of ShenKang injection in diabetic kidney disease through Keap1/Nrf2/Ho-1 signaling pathway 𐟒ᠦ€路解析列出肾康注射液（SKI）中的多种成分，并将其输入TCMSP系统进行预测，得到280个潜在基因。将这些基因与可能诱发糖尿病肾病（DKD）的基因取交集，进行GO/KEGG富集分析和药物成分疾病目标网络分析，发现可能影响铁死亡（排名靠后，略显牵强）。进行表型验证，包括小鼠的体重、血脂、肾功能、肾脏组织学和氧化应激水平。检测肾脏内铁离子和铁死亡通路变化。进行细胞实验和影响铁死亡的Keap1/Nrf2/Ho-1通路验证。 𐟛 ️ 数据库和生信工具网络药理学系统：TCMSP system 疾病相关基因检索：GenGards, OMIM, drugbank, TTD, Disgene 蛋白互作分析：Sting 蛋白互作画图：Cytoscape 3.9.0（画图至少花了2个小时） GO/KEGG分析：Metascape数据库 𐟌Ÿ 总结这篇文章通过幻想一个通路，然后利用网络药理学强行解释，再在动物和细胞上找相应的表型。虽然看起来简单，但效果却非常好。希望这篇文章能给你一些启发，毕竟循证医学还是很重要的嘛！

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