前面两期我们介绍了如何利用TCMSP和SwissTargetPrediction进行成分对应的靶点筛选，获得到这些信息后，我们可以初步利用这些信息进行中药-成分-靶点进行网络图的绘制，当然我们也可以进一步通过疾病筛选对应的靶点来减少靶点的信息，以获得更加精细的预测结果，本期我们就一起来看一下如何利用中药饮片/复方治疗的疾病名称来进行靶点信息的获取。
本次疾病靶标的预测我们主要是使用3个网站进行，我们可以通过汇总这些网站中的信息来进行下一步的工作，也可以重点选择其中的一个网站获取的数据，目前使用的较多网站是GeneCards和DisGeNET。接下来让我们具体来看一下这3个网站都是如何获取我们所需要的信息的。
1.使用网站：
GeneCards（https://www.genecards.org/）
是一个全面的，综合的收集所有已知的或者预测人类基因的网站。它整合跟基因相关的基因组、转录组、蛋白质组、临床等相关信息，收集整理了超过100个网站的数据。
Note！该网站下载需要注册，开放免费注册。
以肾病（nephrotic syndrome）为例进行分享
①在搜索框中输入“nephrotic syndrome”之后
②完成下载后得到疾病对应的Gene Symbol信息，后续使用的较多的主要是“Gene Symbol、Description、Category”这三列。
列名释义：
Category：基因的分类，包括蛋白质编码基因（Protein Coding）、假基因(pseudogene)、非编码基因（ncRNA gene）、非编码区（Biological regions增强子、启动子等）、基因对（gene cluster piwi-interacting RNA ）等其他；
Gifts：GeneCards Inferred Functionality Scores
2.使用网站：
DisGeNET（https://www.disgenet.org/）
DisGeNET 是一个包含与人类疾病相关的最大的公开可用基因和变异集合的平台。当前版本的 DisGeNET (v7.0) 包含 1,134,942 个基因-疾病关联 (GDA)，介于 21,671 个基因和 30,170 个疾病、病症、性状和临床或异常人类表型之间，以及 369,554 个变异疾病关联 (VDA)，介于 194,515变异和 14,155 种疾病、性状和表型。
Note！该网站下载需要注册，开放免费注册。
同样也以肾病（nephrotic syndrome）为例进行分享
①
②查询完成后
3.使用网站：
OMIM（https://omim.org/）
OMIM 是一个全面的、权威的人类基因和遗传表型纲要，OMIM 中的全文引用概述包含所有已知孟德尔疾病和超过 16,000 个基因的信息。OMIM 侧重于表型和基因型之间的关系。
以肾病（nephrotic syndrome）为例进行分享
①在首页上
②在搜索框中填入相应的疾病名称，对检索出来的结果直接
获取我们所关注的疾病相关的靶点之后，我们可以通过迈维代谢云平台上的韦恩图小工具来进行分析，最终获得成分预测的靶点和疾病预测的靶点的交集，之后再进行下一步的分析。
本期关于疾病靶点的筛选我们就介绍完了，下期我们再一起来看一下，利用获取的靶点进行GO和KEGG通路富集的分析。
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