Автоматизация сетевой фармакологии (системной фармакологии)

Обновление от 24.09.2021

Специальное примечание

Этот документ Rmd является файлом R Markdown. Если вы ещё не знакомы с R Markdown, обязательно изучите его, потому что это революционный инструмент для написания текстов. Я уже запустил новый курс на медицинской конференции. Приглашаем всех желающих присоединиться к обучению.

Адрес курса: Серия учебных пособий по академическому письму с использованием R Markdown.

Исходный код курса: https://gitee.com/hao203/rmd_china.

Введение

Автоматизированный анализ сетевой фармакологии (системной фармакологии). Network pharmacology / systems pharmacology auto-analysis.

Видеоурок: https://www.bilibili.com/video/BV1mK4y1D7AZ.

Архитектура программного обеспечения

Программное обеспечение состоит из двух частей: одна — программа, написанная другими людьми на Python, которая может быть непосредственно использована для сбора данных TCMSP и преобразования идентификаторов Uniprot. Конечно, она также поддерживает добавление Symbol. Быстрый сбор данных TCMSP и преобразование идентификаторов Uniprot.

Другая часть — это программа, которую я написал сам, используя пакет rvest языка R для сбора данных и автоматической обработки. Она подходит для старой версии TCMSP https://old.tcmsp-e.com/, файл называется tcmsp auto old.Rmd.

Новая версия TCMSP — https://tcmsp-e.com/. Поскольку для новой версии требуется проверка подлинности, в настоящее время невозможно реализовать автоматический сбор данных, необходимо вручную скопировать данные. Однако это всё равно намного удобнее, чем ручной сбор данных страница за страницей.

Инструкция по установке

1. Для программы на Python не требуется дополнительной установки, просто клонируйте её на свой компьютер и запустите в папке.
2. Пакет R, используемый для программы, написанной мной, требует установки R и Rstudio.
3. Пакеты R, необходимые для работы: rvest, stringr, jsonlite, xlsx. Пожалуйста, установите их перед использованием.

Использование

1. Сначала установите Rstudio и R.
2. Затем установите необходимые пакеты: rvest|stringr|jsonlite|xlsx. Обратите внимание, что при непосредственной установке через Rstudio может возникнуть ошибка, поскольку официальная версия пакета rvest — 0.99, а при прямой установке — 0.36. Используйте команду remotes::install_github("tidyverse/rvest") для установки.
3. Запустите код в R, чтобы получить результат. Файл output.xlsx содержит результаты, и каждый раз, когда вы работаете с новым лекарством, вам нужно сохранять его заново.

Добро пожаловать подписаться на меня

— Публичный аккаунт, Маленький доктор Лян.

.

— Добро пожаловать подписаться на мой канал Bilibili Учитесь расслабляться. — Добро пожаловать подписаться на мою страницу Jianshu Учитесь отпускать.