《药物信息学》教学大纲(本科).pdf

126 药物信息学 一、课程简介 药物信息学是应用数学、计算机的原理和方法，将生物学、医学和药学的知识整合在一起用于指导药物研发和临床个性化给药。它的基本任务是使用计算方法处理高通量手段产生的海量数据进行药物靶标发现、药物作用机制分析、药物的ADME/T预测，以及临床不同人群的个性化给药生物标记挖掘等研究。通过本课程的学习，使学生了解药物组信息学的研究进展，掌握药物基因组信息学的研究内容和基本研究方法，为今后担当药物信息学科研和教学及相关工作打下基础。二、理论教学内容 1.药物信息学导论 掌握内容：基本概念和主要研究内容。了解内容：当前药物研发局限性和药物基因组信息学在药物研发中优势。2.药物信息学相关资源 掌握内容：CMAP 数据库的主要用途和数据库的构成，学会如何从 CMAP 数据库中查找相关药物刺激后的芯片数据信息，并进行下载；掌握 PharmGKB 数据库的主要用途和数据库的构成，学会基本的查询方法；掌握 DrugBank 数据库的用途和建库依据及构成的相关信息；学会利用 SuperCYP 数据库药物查找相关类别和知识，能够对SuperCYP 数据库查询结果进行分析；学会几种对 CMAP 数据库中下载到的数据进行相关处理的方法；能够对 PharmGKB 数据库中查询到的结果进行简单的分析，熟悉结果所表示的意义；熟悉DrugBank 数据库相关子库的用途和查询方法。了解内容：能够利用 DrugBank 数据库、PharmGKB 数据库和 SuperCYP 数据库等数据库的帮助对未知内容进行自学；了解PharmGKB 数据库的相关链接内容及用途；了解CMAP 数据库一些相关的链接知识；了解几个与 SuperCYP 数据库的功能相似数据库的有相关知识和用途及查询方法。3.药物基因组学 掌握内容：药物基因组学的概念及其与药物遗传学的区别、决定药物应答的主要遗传因素、前药与活性药物与PK、PD 的关系、常见药物基因组生物标记的类型及其原理；药物基因组实验的设计及常见的统计方法、遗传变异标记的功能分析策略与方法。了解内容：药物基因组学在后基因组时代药物研发与应用中的地位、作用及目标。4.药物靶点挖掘的计算策略与方法 掌握内容：药物靶标的识别和确认；机器学习方法预测靶标特征参数的选择原则。了解内容：药物靶点预测的其他方法。5.病原微生物靶点的信息学挖掘方法 掌握内容：常见病原微生物基因组分析方法。了解内容：病原微生物药物靶标识别的策略和方法。6.面向通路的药物作用机制研究 掌握内容：KEGG、BioCarta、STKE 等常见药物通路数据库的信息获取方法；药物作用通路的分析策略与方法。了解内容：目前药物作用机制的其他研究方法。7.基于网络的药物多效性预测 掌握内容：掌握药物多效性的网络分析方法，掌握多种药物与靶点网络的特征。了解内容：熟悉二分网在药学中的应用。127 8.计算预测未知药物作用谱 掌握内容：掌握利用表达谱数据和蛋白质数据与联通图整合预测未知药物作用谱的策略。了解内容：了解其他预测预测未知药物作用谱的方法。9.整合信息学手段挖掘药物毒性特征策略和方法 掌握内容：利用表达谱挖掘药物毒性特征（signature）的方法，利用蛋白质挖掘药物毒性特征。了解内容：分层网络的特点。三、实验教学内容 1.药物综合信息的获取 基本内容：DrugBank 数据库的构成及应用。基本要求：熟练掌握 DrugBank 数据库数据构成、数据查询及结果分析的方法。2.药物基因组学知识的综合应用 基本内容：PharmKGB 数据库的构成及应用。基本要求：熟练掌握 PharmKGB 数据库数据构成、5 中常见的药物基因组生物标记查询途径、结果分析方法等内容。3.CMAP 数据库的使用 基本内容：CMAP 构成及应用。基本要求：熟练掌握 CMAP 数据库数据构成、富集分析方法原理、查询方法以及结果分析的方法。预测未知药物作用谱。4.未知药物作用谱预测 基本内容：Drug response unique gene-set path 的构成及应用。基本要求：熟练掌握 Drug response unique gene-set path 数据库数据构成，可以提交简单的相关数据在数据库中进行查询，并对结果进行分析，预测药物作用机制。四、参考资料 药物基因组学-寻求个性化治疗（第一版）.蒋华良，钟扬，陈国强，罗小民主编.科学出版社.2004 年出版 生物信息学（第一版）.李霞主编.人民卫生出版社.2010 年出版 五、学时分配 序号 教学内容 参考学时 总学时 理论学时 实验学时 1 药物信息学导论 2 2 0 2 药物信息学相关资源 8 4 4 3 药物基因组学概论 10 6 4 4 药物靶点挖掘的计算预测策略与方法 8 4 4 5 病原微生物靶点的信息学挖掘方法 4 4 0 6 面向通路的药物作用机制研究 4 4 0 7 基于网络的药物多效性预测 4 4 0 8 计算预测未知药物作用谱 8 4 4 9 整合信息学手段挖掘药物毒性特征策略和方法 4 4 0 合计 52 36 16