网络一网打尽！

在网络药理学、中药机制研究中，我们常常面对一个问题：
成分多、靶点杂，怎么找准作用机制？

别担心！
本期教程将手把手带你走完整个流程。

关键词：GO/KEGG富集分析 + Cytoscape可视化构建
不管你是科研小白还是数据分析老手，看完这一期都能轻松上手！

 回顾一下：我们得到了117个交集基因

这是通过前期筛选药物活性成分靶点与疾病相关靶点的交集而来，

那下一步，这些基因到底在疾病中发挥了哪些作用？在哪些通路中参与调控？

这时就要用到功能富集分析（GO/KEGG），帮我们理清这些“核心靶点”的功能定位和信号通路背景。

本期将用到的工具清单：

Ø 生物学信息注释数据库（DAVID）：用于GO分类富集和KEGG通路富集分析；

Ø Metascape在线分析：在线富集分析，结果清晰，适合作图

Ø 在线云平台（微生信）：用于GO分类富集分析和KEGG通路分析结果绘制气泡图或者柱状图

Ø 网络拓扑属性分析软件（Cytoscape）：用于构建“成分-靶点-通路”网络。

一、DAVID数据库富集分析

1. 数据库简介

DAVID（Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery） 是一个常用的生物信息分析工具，它整合了大量生物学数据和分析模块，能够为大规模基因或蛋白列表提供系统的功能注释、通路分析和可视化结果。

通过DAVID，我们可以快速了解核心靶点所涉及的生物过程（BP）、细胞组成（CC）、分子功能（MF）以及参与的信号通路（KEGG），帮助提炼药物的作用机制。

数据库网址：https://david.ncifcrf.gov/

2. 富集分析步骤

步骤1：导入基因集

Ø 将核心靶点基因列表复制到DAVID的输入框中；

Ø 选择输入格式为 OFFICIAL_GENE_SYMBOL（官方基因符号格式，如EGFR、AKT1等）；

Ø 在Species选项中，选择 Homo sapiens（人类），保证分析结果与研究物种一致。

Ø 点击 Submit List 按钮提交。 

提示： 输入时每个基因符号占一行，避免多余空格或制表符，以防出错。

步骤2：选择分析模块

 在 Functional Annotation Chart 模块下，勾选：

 Ø GOTERM_BP_DIRECT（生物学过程

Ø GOTERM_CC_DIRECT（细胞组成）

Ø GOTERM_MF_DIRECT（分子功能）

Ø KEGG_PATHWAY（KEGG信号通路）

点击 Chart 查看详细富集结果。

步骤3：下载分析结果

Ø 在结果页面点击 Download File，会打开一个新的网页窗口；

Ø 使用 Ctrl + A 全选网页数据并复制；

Ø 将数据粘贴到一个新建的 TXT文本文档 中，再从TXT中复制到Excel表格，以避免粘贴格式错乱问题。

Tips： DAVID下载的结果有时直接粘贴到Excel会导致列数据混乱，先粘贴到TXT是一个有效的解决方法。

步骤4：整理结果表格

Ø 在Excel中，筛选出用于展示的GO条目和KEGG通路，将其汇总到一个新的表格。

Ø 使用“数据→分列”功能，将GO/KEGG编号和通路名称分列处理，以方便后续作图。

二、Metascape富集分析

1. Metascape数据库简介

Metascape 是一个功能强大的在线富集分析平台，集成了多个公共数据库，可对基因集进行GO、KEGG、Reactome通路分析，并生成直观的可视化图表，适用于中药多成分、多靶点的机制研究。

网址：https://metascape.org

2.分析步骤

步骤1：上传基因集

Ø 打开Metascape主页后，点击首页按钮 “Custom Analysis” 进入上传界面；

Ø 可选择粘贴基因列表或上传TXT/Excel格式的基因文件；

Ø 上传时确保使用的是标准的基因名称（Gene Symbol），如：TP53、AKT1、MAPK1等。

✅ 上传完毕后点击“Start”启动分析。

步骤2：选择富集分析模块

 Ø 在左侧栏目中选择所需分析项目

Ø 每次选择一种类型进行分析，避免信息过载。

步骤3：查看分析报告

分析完成后，点击页面右上角的 橙色按钮“Analysis Report Page” 进入结果汇总页；

Ø 在页面中部找到板块“Pathway and Process Enrichment Analysis”；

Ø 点击右上角的“Export Table”，即可复制整个表格内容；

Ø 粘贴到Excel中进行进一步整理。

Tips：用于气泡图绘图时的注意事项

² Metascape输出的表格中，p值通常是以 Log10(P) 表达；

² 若要在微生信等平台作图，请先用以下公式转换为常规 p 值：POWER(10, LogP)

若需要全部结果：点击上方“Download All”按钮，可打包下载所有分析文件，包括：

Ø 富集结果表格

Ø 网络图、柱状图、气泡图等

Ø 分组聚类结果等辅助分析内容

三、微生信绘制气泡图

1. 微生信简介

微生信是一个面向科研人员的在线可视化工具平台，支持一键绘制GO/KEGG气泡图、柱状图、热图等多种生信图表，界面简洁、操作直观，适合无编程基础的用户。

网址：http://www.bioinformatics.com.cn

2. 操作步骤

步骤1：登录平台并选择图表类型

Ø 在浏览器中输入网址 http://www.bioinformatics.com.cn；

Ø 在网页右上角注册并登录账号（首次使用需注册）；

Ø 登录后，点击左侧菜单中的【GO，Pathway图】，然后选择【富集气泡图】。

✅ “富集气泡图”适用于展示多个富集类型（如GO、KEGG）或不同实验组的结果，非常适合科研汇报和文章配图。

步骤2：查看数据格式说明，准备输入数据

Ø 页面左侧为数据输入区域，右侧提供标准数据格式示例和参数设置说明；

Ø 点击右侧的 “示例数据” 查看推荐字段格式，

步骤3：整理Excel数据表

 Ø 打开Excel表格，将从DAVID或Metascape中提取的富集结果按照示例格式整理；

✅ DAVID分析结果可直接整理后用于作图；
✅ Metascape结果中的 Log10(P) 需要转换为常规p值

步骤4：输入数据并提交绘图

 Ø 将整理好的表格内容直接复制粘贴到左侧数据框中；

Ø 可根据需求自定义气泡大小、颜色、字体等参数；

Ø 确认无误后，点击下方 “提交” 按钮，系统将在几秒内自动生成气泡图。

步骤5：下载高清图表

 Ø 气泡图生成后显示在页面右侧；

Ø 点击下方下载按钮，可选择导出为 PNG、PDF、SVG 等格式，适合用于论文图示、答辩幻灯片或项目报告

四、Cytoscape构建“药物-成分-靶点”网络

1. Cytoscape简介

Cytoscape 是一款强大的开源软件，专门用于可视化和分析复杂网络。在中药研究中，Cytoscape可以帮助我们直观地构建“药物-成分-靶点-疾病”的关系网络，从而揭示中药多成分、多靶点、多通路的作用机制。

2. 操作步骤

 步骤1：

开始之前，你需要准备两个Excel文件

 ①边文件（network）—网络的“骨架”

用于记录节点之间的连接关系。
格式要求：

l 第一列（Source）：可以是药物名、成分ID或疾病名称；

l 第二列（Target）：为与其对应的成分ID、靶点或疾病靶点；

注意：若一个靶点对应多个成分，请一一列出所有成分与该靶点之间的连接关系，每一对关系单独成行。

②节点属性文件（type）— 网络的“标签”

用于标注每个节点的类别，方便后续在图中进行样式批量设置。
格式要求：

l 第一列：节点名称（与边文件一致）

l 第二列：节点类型（如 drug, mol, gene, disease）

例如：“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。

设置节点类型非常重要，它将帮助我们统一设置颜色、大小、形状等样式，大大提升网络图的美观度和逻辑性。

步骤2：导入数据

Ø 打开Cytoscape，点击顶部菜单【File】→【Import】→【Network】→【File】，导入边文件（network）；

Ø 系统会自动识别【Source】与【Target】，确认无误后点击【OK】完成导入；

Ø 接着点击【File】→【Import】→【Table】→【File】，导入节点属性文件（type），勾选“Key column”为“Node”，确保与网络节点匹配，点击【OK】加载节点类型信息。

步骤3：筛选节点类型并调整样式

Ø 打开右侧【Filter】面板，点击“+”添加过滤器 → 选择【Column Filter】；

Ø 在【Choose column】中选择“Node：Type”，输入要筛选的类型（如“gene”），即可选中所有对应节点；

Ø 可对这些节点进行颜色、大小、形状等样式设置

Ø 选中节点后它们会高亮显示，便于后续操作。

步骤4：去除多余靶点，仅保留交集靶点

Ø 根据研究目的筛选节点，例如仅保留药物成分与疾病共有的交集靶点，其余可以手动删除或通过筛选批量处理；

Ø 此步骤可以大大提升网络简洁度与可读性。

步骤5：查找与中药相关的所有成分

Ø 选中中药节点（如 Huangqi），右击→ Select → First neighbors of selected nodes；

Ø 即可选中该药物所关联的所有成分和靶点。

步骤6：美化网络图

 Ø 排版方式：

上方菜单【Layout】→【Attribute Circle Layout】或【Grid Layout】；

可仅对选中节点应用排布，提升结构层次感；

 Ø 调整排布密度：

右侧【Layout Tools】中可调整圆圈或网格间距；

 Ø 节点样式：

打开右侧【Style】面板，对不同类型节点设置颜色、形状；

【Edge】中设置连线的颜色、粗细；

若有大量节点，可使用【Label】设置只显示部分标签，避免过于拥挤。

步骤7：导出网络图

Ø 右下角点击【File】→【Export】→【Network View as Image】，可导出为 PNG、PDF、SVG 等格式；

Ø 也可以选择【File】→【Save】→ 保存为“.cys”格式，方便后期继续修改使用。

到此为止，一张精致的“药物-成分-靶点”网络图就完成啦！

 写在最后

从117个交集基因出发，我们依次完成了GO/KEGG富集分析、气泡图可视化，并借助 Cytoscape 成功构建了“药物-成分-靶点”网络图。这不仅清晰呈现了中药的多靶点机制，也为后续的功能验证与靶点筛选打下了坚实基础。

无论是科研写作、课题展示还是投稿发文，这套方法都值得你收藏与反复使用！