中药活性成分研究②｜中药成分-靶点核心数据库实操手册
所属分类： 技术干货
发布时间： 2025-10-31
概要： 今天丸子带着“手把手实操指南” 来了 —— 每个库的操作步骤都拆得明明白白，还加了我踩过的坑（比如下错文件格式、漏选筛选条件），跟着做保准能快速拿到成分、靶点这些关键数据，科研效率直接拉满！
宝子们！昨天咱们盘完了5 个核心中药数据库，是不是已经对“用哪个库干哪件事” 心里有谱了？今天丸子带着“手把手实操指南” 来了 —— 每个库的操作步骤都拆得明明白白，还加了我踩过的坑（比如下错文件格式、漏选筛选条件），跟着做保准能快速拿到成分、靶点这些关键数据，科研效率直接拉满！
一、数据库实操指南，避坑版！
TCMSP
（活性成分 + 靶点快筛）
适用场景：
想快速从某味中药里筛出活性成分，再拿到对应的靶点。
数据库主页：
搜索框可按草药名称、成分名称、CAS号等进行检索。
❶ 搜索草药：在搜索框选择“Herb name”，输入草药的中文、拼音或拉丁名，点击搜索。结果将列出匹配的草药条目。点击目标草药进入详情页面；
❷ 获取成分列表：找到目标草药点进去，切到“Ingredients”标签 —— 这里能看到所有成分的参数，包括分子量(MW)、脂水分配系数(AlogP)、口服生物利用度(OB%)、血脑屏障通透性(BBB)、类药性(DL)等；
❸ 筛选活性成分：设定OB和DL等阈值以富集潜在活性分子 —— 在OB列点击筛选图标，设置“OB > 30%”，在DL列设置“DL > 0.18”（基于类药性经验设定的常用标准），剩下的就是潜在活性成分；
❹ 获取靶点信息：切换到“Related Targets”标签，能看到筛选后成分对应的靶点列表（包含成分ID、名称、靶点名称、靶点来源）。如需特定成分的靶点，可在筛选框中按成分名称过滤；
❺ 导出和整理数据：选中所需的数据条目，点击“Save”或复制表格内容，将成分和靶点信息导出后整理成表格，后续分析直接用。
【TCMSP还提供“Related Diseases”标签显示靶点相关的疾病信息，以及网络拓扑图供下载，方便进一步分析。】
TCMID 2.0
（多源数据 + 方剂分析）
适用场景：
想查方剂成分、看靶点置信度，或整合多源数据。
数据库主页：
网站提供快速搜索栏和分类浏览功能，可按草药、成分、靶点、疾病等类别检索。
❶ 搜索草药或成分：在搜索框输入草药名或成分名，选择对应类别（Herb/Compound）进行搜索；
❷ 浏览成分与靶点：点进草药详情页，能看到成分列表和含量，点某一个成分，能看化学结构、理化性质，还有靶点（标了注置信度，优先选高置信的）；
❸ 利用高级查询：想找某类成分（比如黄酮类）或某疾病相关草药，点“高级检索”组合条件；想查方剂，点“Formulas”模块搜方剂名，能看组成和方解信息；
❹ 数据下载与网络分析：下载数据用于本地分析；还可输入一组成分或靶点，生成成分-靶点相互作用网络并计算拓扑参数。结合Cytoscape等软件，可进一步可视化和分析网络。
TCM Database@Taiwan
（分子结构下载）
适用场景：
需要化合物 3D 结构，搭虚拟筛选的化合物库。
数据库主页：
右上角切中 / 英文界面（英文不好的宝子切中文！），包含“ Herbs”（草药）、“Compounds”（化合物）、“Formulas”（方剂）等模块。
❶ 搜索草药：在“Herbs”模块，可按草药中文名或拉丁学名搜索。找到目标点击进入，可看到该草药的简介、来源以及所含化合物列表。
❷ 浏览化合物库：在“Compounds”模块，进行分类筛选（如按类型、来源草药）；
❸ 下载分子结构：对于感兴趣的化合物，可下载其二维或三维结构文件。数据库提供Mol2等格式的3D结构供分子对接等使用；
❹ 虚拟筛选准备：进行虚拟筛选时，可批量下载目标草药的所有成分结构，构建自定义化合物库。然后结合分子对接软件（如AutoDock Vina），将这些分子对接到特定靶标蛋白上，以预测活性，为高通量筛选提供了便利。
SymMap
（症状 - 疾病 - 成分关联）
适用场景：
想连中医症状和现代疾病，看中药的 “传统疗效 - 现代机制” 关联。
数据库主页：
搜索框可输入草药名、成分名、疾病名或症状名进行检索。
❶ 检索中药或成分：例如输入草药“黄芩”进行搜索，将显示黄芩相关的信息，包括其对应的中医症状、现代疾病、活性成分和靶点等。SymMap会以网络形式展示这些关联，用户可以直观看到黄芩作用的症状-成分-靶点关系。
❷ 查看症状和疾病关联：点击“Symptoms”标签，可查看该中药治疗的中医症状及其频次；在“Diseases”标签下，可看到对应的现代医学疾病列表。这有助于从传统疗效过渡到现代疾病的理解。
❸ 获取成分和靶点：在“Ingredients”标签下，列出该中药的主要化学成分；“Targets”标签下列出这些成分作用的基因/蛋白靶点。用户可以下载成分-靶点关联列表用于后续分析。
❹ 网络可视化与富集分析：SymMap提供“Network”在线网络可视化工具，用户可选择展示“草药-成分-靶点-疾病”网络的某一部分。此外，还提供“Enrichment”靶点富集分析功能，输入一组靶点基因，可得到GO生物过程、KEGG通路等富集结果。这对于阐明中药作用的分子机制很有帮助。
HERB 2.0
（实验证据 + 表达谱分析）
适用场景：
想查成分的实验证据（比如临床数据），或做基因表达谱关联。
数据库主页：
打开HERB数据库网站，主页包含“Browse”（浏览）、“Search”（搜索）和“Analyze”（分析）等板块。
❶ 浏览数据：在“Browse”页面，可按草药、成分、复方、靶点、疾病等类别浏览数据。例如浏览“Herbs”可查看所有收录草药及其简介；浏览“Compounds”可查看化学成分列表。
❷ 搜索查询：使用“Search”功能，输入关键词（如草药名“黄芪”或成分名“黄芪甲苷”），可跨数据库检索相关条目。搜索结果会列出匹配的草药、成分、靶点等，并可进一步点击查看详情。
❸ 查看详细信息：进入某草药或成分的详情页，能看理化属性、靶点、疾病，还有 “Evidence”板块（标了细胞实验、临床试验结果，靠谱度一目了然）；
❹ 数据分析工具：在“Analyze”板块，可上传自己的基因表达数据（如差异表达基因列表），选择HERB中的参考数据集（中药、成分或疾病的表达谱），进行连通性图谱（CMap）分析。平台支持多种算法（如标准CMap、RGES、ZhangScore）计算查询基因集与中药/成分表达谱的相关性，找潜在作用机制；
❺ 知识图谱浏览：HERB 2.0构建了包含9类实体（草药、成分、复方、靶点、疾病等）的知识图谱，点击“Knowledge Graph”，输入疾病名，就能看到哪些中药 / 成分和它相关，关联关系超直观。
二、丸子温馨提示
目前TCMDatabase@Taiwan和TCMID两个网站正处于系统维护中，暂时无法正常访问。如果宝子们着急用相关功能，想获取3D分子结构可以先换用PubChem（免费且化合物结构收录全），需要整合方剂数据的话，HERB2.0的“复方”模块也能临时补位，先解燃眉之急～
其次提醒大家，数据库给出的“成分-靶点”还停留在“预测层面”，想确认“成分是否真的结合靶点”，推荐试试热蛋白组分析（TPP）技术：不用依赖抗体、无需预设靶点，靠 “小分子结合后蛋白热稳定性提升” 的核心逻辑，就能无偏倚 “捕获” 真实作用靶点。
4 大核心技术适配不同需求：解析机制可选 TPP-TR（温度梯度型），信息最全且可靠性高；想量化靶点亲和力用 TPP-CCR（浓度梯度型），能精准计算 EC50 值；样本量少或需高通量初筛，ITSA（等温位移型）效率拉满；大规模筛选或经费有限，PISA（积分溶解度型）性价比超高，单批次能处理大量样本。
不管是验证成分 - 靶点结合关系，还是挖掘潜在作用网络，都能让 “成分 - 靶点” 从 “预测” 变 “实锤”，完美解决中药成分复杂、靶点难确认的痛点。
往期回顾：
中药活性成分研究①｜五个中药成分靶点数据库大盘点（TCMSP/TCMID/SymMap/HERB/台湾中药库）
药物靶点筛选不迷路！TPP 热蛋白组分析 4 大技术选型指南
推荐
谱度众合 ：最经典、主流的药物靶点筛选技术——TPP热蛋白组分析
✔ 全面直接筛选真实药靶组合：蛋白质组水平筛选药物结合的蛋白靶点，全面覆盖治疗靶点与脱靶靶点；使用药物分子本体进行试验，无需设计合成分子探针，药靶结合更真实
✔ 多种数据分析策略：结合蛋白热变性曲线分析和非参数分析方法（NPARC），全面捕获潜在药物靶点
✔ 多种生信分析数据库挖掘辅助筛选：对潜在药物靶点进行生信分析与数据库挖掘，辅助最终药物靶点的确认
✔ 多种衍生技术可选：除常规温度范围（TPP-TR）、药物浓度范围（TPP-CCR）、两者结合（2D-TPP）的常规热蛋白组分析方法外，还可进行单温度点（ITSA）、多温度点混合（PISA）等高通量热蛋白组分析方法
谱度众合是一家由武汉大学博士团队创办的科研服务企业，我们专注于利用质谱技术服务于生物标志物、药物靶点筛选、基础研究等蛋白质研究领域，我们在本专业细分领域持续深耕十几年，针对具体研究场景开发多种面向具体研究目的和论文发表需求的服务产品，助力于客户更轻松更高效的完成科研目标。
参考文献
[1] Wang Y, Liu M, Jafari M, Tang J. A critical assessment of Traditional Chinese Medicine databases as a source for drug discovery. Front Pharmacol. 2024;15:1303693. Published 2024 Apr 26. doi:10.3389/fphar.2024.1303693
[2] Huang L, Xie D, Yu Y, et al. TCMID 2.0: a comprehensive resource for TCM. Nucleic Acids Res. 2018;46(D1):D1117-D1120. doi:10.1093/nar/gkx1028
[3] Lv Q, Chen G, He H, et al. TCMBank-the largest TCM database provides deep learning-based Chinese-Western medicine exclusion prediction. Signal Transduct Target Ther. 2023;8(1):127. Published 2023 Mar 31. doi:10.1038/s41392-023-01339-1
[4] TCMSP 数据库官网 [EB/OL].
https://www.tcmsp-e.com/load_intro.php?id=43.
[5] TCMID 官网 [EB/OL].
https://tcmtt.cn/sites/1477.html.
[6] SymMap 官网 [EB/OL].
http://www.symmap.org/.
[7] HERB 数据库官网 [EB/OL].
http://herb.ac.cn/.
[8] TCMDatabase@Taiwan [EB/OL].
https://ngdc.cncb.ac.cn/databasecommons/database/id/3846.
关键词： 中药活性成分研究②｜中药成分-靶点核心数据库实操手册
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