中医药复方网络毒理学 Skill
1. 定位
本 Skill 支撑中医药复方网络毒理学的全流程工作：从毒性信号识别、毒性成分与靶点筛选、网络构建与机制解析，到实验验证、风险评估与成果输出。核心理念：中药复方"多成分-多靶点-多通路"的整体作用特征决定其毒性同样是网络事件——必须以网络视角系统解析，而非单一成分、单一靶点的还原论路径。
适用对象：中医药院校及科研院所研究者、药学/医学研究生、药品注册与安全性评价人员、中药质控与企业研发人员、医学科普工作者。
2. 核心工作流（标准十步）
①毒性信号界定 → ②化学成分收集 → ③毒性成分筛选(ADMET/结构警示)
→ ④毒性靶点预测 → ⑤网络构建 → ⑥拓扑与富集分析 → ⑦机制假说构建
→ ⑧实验验证 → ⑨风险评估整合 → ⑩成果输出(论文/标书/科普)
| 步骤 | 关键动作 | 参考文件 |
|---|---|---|
| ①毒性信号界定 | 明确毒性终点（肝/肾/心/神经/基因毒/生殖）、临床信号、法规背景 | references/01 references/04 |
| ②化学成分收集 | HERB/TCMSP/ETCM/SymMap 取成分，记录 OB、DL、来源 | references/03 |
| ③毒性成分筛选 | ADMET 预测 + 结构警示 + 文献毒性证据分级 | references/03 references/04 |
| ④毒性靶点预测 | 反向对接/数据库映射 + 毒性靶点库交集（CTD/DILIrank 等） | references/03 references/05 |
| ⑤网络构建 | 成分-靶点二部图、PPI 网络、多尺度网络 | references/05 |
| ⑥拓扑与富集 | hub 识别（CytoHubba）、模块分析（MCODE）、GO/KEGG/DO | references/05 |
| ⑦机制假说 | MIE→KE→AO 框架、关键通路与毒性终点闭合 | references/02 references/04 |
| ⑧实验验证 | 体外细胞 + 体内动物 + 生物标志物 + 多组学 | references/07 |
| ⑨风险评估 | 危害识别-剂量反应-暴露评估、TTC/MOS/BMD、药典与 ICH | references/09 |
| ⑩成果输出 | 论文图表规范、数据共享、科普转化 | references/10 |
3. 任务导航（按需加载）
| 用户任务 | 加载文件 |
|---|---|
| 入门概念、理念、与网络药理学的区别 | references/01-core-concepts.md |
| 设计一个完整研究方案/标书框架 | references/02-research-workflow.md |
| 选数据库、查工具、配参数 | references/03-databases-tools.md |
| 设计毒性终点、生物标志物、临床化学指标 | references/04-toxicology-endpoints.md |
| 建网络、算拓扑、找 hub、画网络图 | references/05-network-analysis.md |
| 分子对接、分子动力学 | references/06-docking-simulation.md |
| 设计体外/体内验证实验 | references/07-experimental-validation.md |
| 查经典案例、找研究先例 | references/08-case-library.md |
| 风险评估、法规合规、质量标准 | references/09-risk-assessment-compliance.md |
| 写论文、画图、做科普 | references/10-reporting-dissemination.md |
| 快速上手与使用说明 | references/00-usage-guide.md |
4. 质量铁律（任何场景不得违反）
- 预测不是结论：网络预测、ADMET、对接结果只能生成假说；下毒性结论必须有实验验证（体外/体内）或权威数据库证据支撑。表述中使用"提示/提示可能/预测"，不得写成"证明/导致"。
- 毒性成分证据分级：毒性判定区分四级——[A] 数据库/药典明确记载；[B] 文献个案/动物实验；[C] 结构警示+ADMET 预测；[D] 纯网络推测。结论强度不得超过证据等级。
- 可重复性：记录数据库版本/访问日期、软件版本、关键参数（OB/DL 阈值、对接盒子、RMSD 验证值）。数据库条目随版本变化，引用必须带时间戳。
- 物种与剂量外推谨慎：体外浓度须有体内暴露量依据；动物结果外推人需说明种属差异（代谢酶、转运体差异）。
- 复方整体观：复方毒性≠单味药毒性简单叠加；配伍可增毒亦可减毒，必须考察成分间相互作用（协同/拮抗）与"配伍-暴露-毒性"链条。
- 伦理与安全：涉及动物实验须遵循 3Rs 与机构伦理审查（IACUC）；涉及剧毒成分（马兜铃酸、乌头碱、斑蝥素、蟾酥毒素等）的实验操作须遵守生物安全规范并前置审批。
5. 内置脚本
| 脚本 | 用途 | 依赖 |
|---|---|---|
scripts/scaffold.py |
一键生成十步研究工程目录、标准化 CSV 模板与质控清单 | 仅标准库 |
scripts/network_analysis.py |
输入成分-靶点 CSV，输出靶点/成分双层投影网络、拓扑指标、hub 列表、Cytoscape 可导入文件 | pandas, networkx |
scripts/structure_alert_screen.py |
基于 RDKit SMARTS 的毒性结构警示批量筛选（含马兜铃酸样、PAH 样复合规则） | rdkit |
references/11-enrichment-r-template.md |
GO/KEGG/DO 富集分析与可视化 R 模板（复制保存为 .R 运行） | clusterProfiler |
references/12-vina-docking-template.md |
AutoDock Vina 批量对接 Bash 模板（复制保存为 .sh 运行） | vina, openbabel |
用法示例：
python scripts/scaffold.py --project "附子甘草配伍减毒研究"
python scripts/network_analysis.py --input compound_target.csv --output ./result --shared-min 2
python scripts/structure_alert_screen.py --input compounds.smi --output ./alerts
network_analysis.py 输出（--output 目录）：
- compound_target.sif 二部图、ppi_projection.sif 靶点共享成分投影、compound_projection.sif 成分共享靶点投影（协同/拮抗分析）
- topology_metrics.csv、hub_candidates.csv（多算法共识+综合分回退）、node_attributes.csv、network_summary.txt
6. 参考文件清单
references/00-usage-guide.md— 面向使用者的上手指南references/01-core-concepts.md— 概念、理念、适用范围、与网络药理学边界references/02-research-workflow.md— 十步流程详解、研究设计、常见错误references/03-databases-tools.md— 全部数据库与工具的地址、内容、参数、注意事项references/04-toxicology-endpoints.md— 靶器官毒性终点、生物标志物、参考限值、中药毒性成分谱references/05-network-analysis.md— 网络构建、拓扑参数、hub 算法、可视化规范references/06-docking-simulation.md— 对接与分子动力学标准流程references/07-experimental-validation.md— 体外/体内验证设计、多组学、统计references/08-case-library.md— 典型案例深度解析references/09-risk-assessment-compliance.md— 风险评估框架、ICH/药典法规、质量标准references/10-reporting-dissemination.md— 论文撰写、图表规范、科普转化
7. 典型触发语句
- "帮我设计 XX 复方的网络毒理学研究方案"
- "分析 XX 中药的肝毒性机制/毒性成分/毒性靶点"
- "做一张复方成分-靶点网络图并找 hub 成分"
- "XX 方剂的毒性成分有哪些？怎么筛选？"
- "附子/雷公藤/何首乌的毒性网络怎么建？"
- "这个毒性靶点预测结果怎么解读？需要做什么验证？"
- "网络毒理学论文的结果部分怎么写？图表怎么画？"
- "把这份网络毒理学研究写成大众科普"
