ETCM v2.0: An update with comprehensive resource and rich annotations for traditional Chinese medicine

中医药 药物数据库 鉴定(生物学) 药物重新定位 雅卡索引 计算机科学 传统医学 资源(消歧) 药物发现 医学 数据科学 药品 生物信息学 药理学 替代医学 人工智能 生物 聚类分析 病理 植物 计算机网络
作者
Yanqiong Zhang,Xin Li,Yulong Shi,Tong Chen,Zhijian Xu,Ping Wang,Meng Yu,Wenjia Chen,Bing Li,Zhiwei Jing,Hong Jiang,Lu Fu,Wenjing Gao,Yanhua Jiang,Xia Du,Zipeng Gong,Weiliang Zhu,Hongjun Yang,Haiyu Xu
出处
期刊:Acta Pharmaceutica Sinica B [Elsevier BV]
卷期号:13 (6): 2559-2571 被引量:104
标识
DOI:10.1016/j.apsb.2023.03.012
摘要

Existing traditional Chinese medicine (TCM)-related databases are still insufficient in data standardization, integrity and precision, and need to be updated urgently. Herein, an Encyclopedia of Traditional Chinese Medicine version 2.0 (ETCM v2.0, http://www.tcmip.cn/ETCM2/front/#/) was constructed as the latest curated database hosting 48,442 TCM formulas recorded by ancient Chinese medical books, 9872 Chinese patent drugs, 2079 Chinese medicinal materials and 38,298 ingredients. To facilitate the mechanistic research and new drug discovery, we improved the target identification method based on a two-dimensional ligand similarity search module, which provides the confirmed and/or potential targets of each ingredient, as well as their binding activities. Importantly, five TCM formulas/Chinese patent drugs/herbs/ingredients with the highest Jaccard similarity scores to the submitted drugs are offered in ETCM v2.0, which may be of significance to identify prescriptions/herbs/ingredients with similar clinical efficacy, to summarize the rules of prescription use, and to find alternative drugs for endangered Chinese medicinal materials. Moreover, ETCM v2.0 provides an enhanced JavaScript-based network visualization tool for creating, modifying and exploring multi-scale biological networks. ETCM v2.0 may be a major data warehouse for the quality marker identification of TCMs, the TCM-derived drug discovery and repurposing, and the pharmacological mechanism investigation of TCMs against various human diseases.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
沉默发布了新的文献求助10
刚刚
之组长了完成签到 ,获得积分10
1秒前
Eraser发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
日日行完成签到 ,获得积分10
2秒前
3秒前
小幸运发布了新的文献求助10
3秒前
万能图书馆应助shJ采纳,获得10
4秒前
4秒前
深情安青应助邱枫采纳,获得10
4秒前
四时见发布了新的文献求助10
8秒前
传奇3应助cozy111采纳,获得10
8秒前
喵喵完成签到,获得积分10
8秒前
10秒前
李悟尔发布了新的文献求助10
10秒前
烟花应助石在可爱采纳,获得10
11秒前
小幸运完成签到,获得积分10
11秒前
15秒前
15秒前
18秒前
pkm8900完成签到 ,获得积分10
19秒前
huanfeng完成签到,获得积分10
19秒前
老武发布了新的文献求助10
20秒前
稳重的安萱完成签到,获得积分10
20秒前
22秒前
ztr发布了新的文献求助10
22秒前
Lucas应助小确幸采纳,获得10
23秒前
飞快的凝云完成签到 ,获得积分10
23秒前
Akim应助西西采纳,获得20
24秒前
白真帅发布了新的文献求助10
24秒前
molihuakai应助xiu采纳,获得10
25秒前
曹姗完成签到,获得积分10
26秒前
科研通AI6.3应助WhyD采纳,获得10
27秒前
27秒前
彩色的尔白完成签到,获得积分10
27秒前
31秒前
shiyi0709发布了新的文献求助10
32秒前
32秒前
风趣夜山发布了新的文献求助10
32秒前
西西完成签到,获得积分10
33秒前
高分求助中
Clinical Epidemiology: The Essentials, 6e 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Graphene Handbook (2019 Edition) 800
Adhesion Science: Principles & Practice 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 600
The Immune System (Fifth Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6568403
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8347927
关于积分的说明 17885498
捐赠科研通 5695586
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2944128
邀请新用户注册赠送积分活动 1920026
关于科研通互助平台的介绍 1796147