Cytoscape实战指南：高效构建“药物-成分-靶点-疾病网络”

在中药现代化与多靶点药物研发中

如何快速解析“药物-成分-靶点-疾病”的复杂交互网络？

如何从海量数据中精准筛选出关键靶点？

如果你还在为这些问题困扰，那么今天这篇文章将为你提供一个全新的解决方案。在前几期的文章中，我们系统地解析了OMIM、GeneCards、TDD等疾病靶点数据库的检索策略（请添加文章链接）。今天我们将手把手教你使用Cytoscape构建药物-成分-靶点-疾病作用网络，并实现核心靶点的智能筛选，帮助你轻松解锁网络药理学研究的科研密码！

你软件简介

Cytoscape是一个开源软件平台，专门用于可视化复杂网络并进行分析。在中药研究中，我们经常需要构建“药物-成分-靶点-疾病”网络来探索中药成分的作用机制。本教程将详细指导你如何使用Cytoscape一步步构建这样的网络。

1. 安装Cytoscape

· 下载地址：https://cytoscape.org/（选择最新版本）

· 安装：直接运行安装程序，按默认设置完成安装。

2. 准备数据

1）构建网络前，你需要准备以下4类数据：

药物信息（如中药名称）

药物成分（如化合物名称或TCMSP数据库的成分Mol ID）

成分靶点（如Gene Symbol）

疾病相关靶点（如OMIM或GeneCards检索的靶点基因）

2）我们依然以药物-黄芪，疾病-糖尿病为例，按照之前的教程获取药物成分、药物靶点和疾病靶点，用Excel整理为两个文件：

① 边文件（net）：记录所有对应关系（如：药物→成分→靶点→疾病）。

第一列为药物名称/成分Mol ID/疾病名称，

第二列为成分Mol ID/药物靶点/疾病靶点，与第一列一一对应。

注：当同一靶点对应的成分Mol ID有很多种时，需要一一列举，以便在网络图中突出显示重要的药物成分。例如：PTGS2在5种成分中均有，在net文件中就应该全部列出为：

② 节点属性文件（type）：记录节点名称及其对应属性。

例如：糖尿病“Diabetes”对应的属性为疾病“disease”，“Huangqi”对应的属性为药物“drug”，“MOL000211”对应的属性为成分“mol”，“HSD11B1”对应的属性为靶点基因“gene”等，自己可以根据节点属性自行更改。设置属性是为了后续网络中调整某一类型的节点时可以直接一次性选择一类节点。

3. 网络构建

步骤1：导入数据到Cytoscape构建网络

① 熟悉软件页面：Cytoscape的界面主要分为操作区、网络图形绘制区和网络具体数据区3个区域。

② 导入边文件：点击

按钮，将边文件net导入到软件中，检查【Name】和【Target】，确认无误后点击【OK】即可导入。

③ 导入节点属性文件：再点击

按钮，将节点属性文件type导入到软件中，点击【OK】即可初步生成网络。

步骤2：调整网络

① 选择某一类属性的节点进行调整：

在操作区的侧边栏选择【Filter】à

à【Column Filter】；

在【Choose column】中选择【Node:Type】；

在下面出现的文本框里

可以输入想调整的节点类型，由于先前我们设定的糖尿病“Diabetes”对应的属性为疾病“disease”，“Huangqi”对应的属性为药物“drug”，“MOL000211”对应的属性为成分“mol”，“HSD11B1”对应的属性为靶点基因“gene”，那我们就可以输入“mol”来调整药物成分这类节点，输入后该类节点就会被选中，变为醒目的黄色。

在操作区的上边栏选择【Layout】à【Attribute Circle Layout】à【Selected Nodes Only】à【Selected】，即可把选中的节点排布成圆形，【Attribute Grid Layout】是排布成方形；

在操作区的侧边栏选择【Layout Tools】可以调整排布圆形/方形的大小（疏密程度）；

② 调整某类节点的颜色、大小、形状：

在操作区的侧边栏选择【Style】即可对节点的颜色、大小、形状进行调整；

需要注意的是，每个可调整的选项都有3个方格，第1个方格是对网络中所有的节点进行调整，第3个方格才是对所选中的节点进行相关调整；

例如我们如下图操作就可以将【mol】代表的药物成分节点设置为橙色，字体设置为14号，形状改为六边形，并锁定节点宽度和高度；

在操作区的侧边栏选择【Style】à左下方的【Edge】可对网络连接线条的颜色、粗细进行调整；

按照上述步骤可调整“drug”节点的颜色、大小、形状；

调整“disease”节点的颜色、大小、形状；

调整“gene”节点的颜色、大小、形状；

调整后生成的网络图已经基本成型；

步骤3：分析网络

① 计算网络拓扑参数：

点击【Tools】à【Analyze Network】，计算Degree（度中心性，计算节点的度，即与节点直接相连的边的数量）、Betweenness（介数中心性，衡量节点在网络最短路径中的中介作用，介数中心性高的节点在不同节点之间的通信中起到重要作用）、Closeness（紧密中心性，衡量节点到其他节点的平均距离，紧密中心性高的节点在网络中更容易与其他节点进行交流）等参数，数据会展示在网络图下方的具体数据区。

② 根据degree调整node节点大小：

点击【Style】à【Size】à【Colum】选择【Degree】à【Mapping Type】选择【Continuous Mapping】——点击进入调整到合适的大小区间；

③ 根据degree调整node节点颜色深浅（透明度）：

点击【Style】à【Transparency】à【Colum】选择【Degree】à【Mapping Type】选择【Continuous Mapping】——点击进入调整到合适的大小区间；

步骤4：保存与导出

① 保存项目：【File】à【Save Session As…】（.cys格式，可下次直接打开当前网络）。

② 导出图片：得到满意的网络图后，调整好其在画布上的位置和大小（否则容易导致导出图像显示不完整），在画布下方点击文件导出键，导出图片：【Export to File…】à【Export as Image】（PNG/PDF）。

按照本教程的详细指导和步骤，相信大家应该能够熟练使用Cytoscape软件绘制出精美的多维网络图。接下来，我们可以借助基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）等功能数据库和富集分析算法，来确定潜在靶点（即药物靶点与疾病靶点的交集）在细胞内的生物学过程、分子功能以及参与的信号通路。有关富集分析及气泡图绘制的具体教程，可以通过以下链接学习：

① 组学数据分析实操系列 |（三）Metascape零代码解锁富集分析（https://mp.weixin.qq.com/s/0tqfOgpmmACE3qjankw5mA），

② 组学数据分析实操系列 |（四） 富集气泡图的绘制（https://mp.weixin.qq.com/s/28m196L_07E4ObOixXsYJw）。

此外，基于构建的“药物-成分-靶点-疾病”网络，你可以挑选排名靠前的活性成分和关键靶点，进行分子对接研究，探索它们之间的相互作用。具体的分子对接教程，请点击以下链接学习：

③ 组学数据分析实操系列 |（七）AutoDock蛋白-分子对接（https://mp.weixin.qq.com/s/BerCqk-S8YfmBRk9IsjA7w）。

当分子对接结合能小于-5 kcal/mol时，表明蛋白质与活性成分具有良好的结合活性，可以进一步对分子对接的结果进行可视化。关于分子对接结果的结构可视化，我们将会在后续文章中详细介绍。

以上就是我们今天的主要分享内容，在实际使用中，我们可能还会遇到以下疑问：

1）Q：Cytoscape进行network analyzer分析后怎么显示网络有多少条边？

A：先点击左边【Network】，再点击旁边相应的【sheet】，在右侧显示的两个数字即为node和edge。

2）Q：Cytoscape做出来的图很乱、很模糊怎么办？

A：图的清晰度与交集基因的多少有关，图不清晰的可能原因是交集基因太多。可以尝试把基因靶点调成grid（方形），如果是调圆形的话尽量不要让太多的基因重合。

3）Q：Cytoscape做的图导出来后怎么继续修改？

A：保存成“cys”格式后再打开进行修改。