慢性肾脏疾病的发病率逐年增长,已成为医学界的一大难题。中药方剂对于解决疑难杂症有很好的效果,但其作用机理尚不明确。网络药理学从分子角度研究药物作用人体靶点的治病原理,而中药具有多成分、多靶点的特色,使用网络药理学研究方剂能很好地解释方剂的药理机制,有助于辅助医生进行决策。本文以中药成分作用机制为研究点,研究中药成分作用的靶点蛋白和疾病来分析方剂在分子水平的药理机制,辅助医生进行决策。本文研究点主要包括作用关系预测、网络分析和药理辅助决策平台实现三个模块,并使用C#进行服务端开发,使用echarts等进行网络和图形的可视化。三个模块的研究工作如下:1.作用关系预测模块包括成分和靶点以及成分和疾病的作用关系预测,统一视为成分和实体关系预测的分类问题。本文提出基于相似度的思想计算分类特征,使用化学指纹作为分子的指纹特征,使用分子指纹以及分子和实体的关系矩阵计算实体的指纹特征,使用8种相似度计算方法计算分子和实体的相似度作为分类模型特征,使用随机森林算法构建模型。最后使用standard、pubchem和maccs指纹分别对酶、离子通道、G蛋白偶联受体和核受体四个数据集构建关系预测模型,使用五折交叉验证来验证模型的性能,三种分类模型的受试者工作特征曲线以下面积平均值分别达到99.51%、98.92%和97.66%。2.网络分析模块包括对成分-靶点网络、成分-疾病网络的分析。为研究成分对于肾病的机理,构建成分-肾靶点网络和成分-肾病网络;为研究成分在网络上中的重要性对靶点和肾病的影响,使用PageRank算法对成分-肾靶点网络和成分-肾病网络进行分析,可识别相同度数的重要节点。3.药理辅助决策模块分别以靶点和疾病为出发点进行辅助决策。为帮助医生验证方剂对于证候的合理性,分析方剂作用的靶点和证候相关的靶点之间的相关性来评价方剂对于证候的合理性;为帮助医生分析方剂作用的疾病,研究方剂相关的成分-疾病网络为医生推荐方剂作用的疾病,辅助医生判断方剂对患者的有效性。