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中药复方因其多成分、多靶点、多通路的“整体调节”特性，一直是中医药现代化研究的重点和难点。近年来，人工智能（AI）与转录组学的结合，为揭示中药复方的入血成分及其作用靶点提供了新的技术路径。这一交叉领域正在推动中药从经验医学向系统生物学驱动的精准医学转型。

技术组合：中药化学+ 转录组 + 生物信息学 + AI建模

工具覆盖：R、Cytoscape、分子对接软件

适合人群：中药药理研究者、计算生物学家、AI医药开发人员

基础理论与数据准备

主题：中药复方研究背景与多组学数据整合基础

1. 介绍与目标

中药复方现代化研究的挑战与机遇

AI在中药网络药理学中的应用前景

2. 中药复方入血成分分析技术

入血成分检测方法（LC-MS、HPLC等）

关键成分筛选标准（ADME性质、血药浓度）

3. 转录组学在中药研究中的应用

转录组测序（RNA-seq）实验设计

差异表达基因（DEGs）与通路富集分析（KEGG/GO）

4. 数据预处理与标准化

入血成分数据清洗（去噪、归一化）

转录组数据预处理（FPKM/TPM标准化、批次效应校正）

主题：基于AI的靶点预测与分子网络建模

5. 中药成分靶点预测工具

数据库使用（TCMSP、SwissTargetPrediction、STITCH）

分子对接与反向对接（AutoDock、PharmMapper）

6. 转录组–靶点关联分析

DEGs与预测靶点的交集分析（Venn图）

关键靶点筛选（拓扑特征、功能重要性）

7. 网络药理学建模

构建“成分–靶点–通路”多维网络（Cytoscape可视化）

网络拓扑分析（度中心性、模块挖掘）

8. 实战案例1：复方抗炎作用机制解析

从入血成分到核心靶点的完整流程演示

AI建模与算法应用

主题：机器学习与深度学习在靶点分析中的应用

9. AI在中药研究中的典型算法

监督学习（随机森林、SVM预测靶点–疾病关联）

无监督学习（聚类分析成分–靶点模式）

10. 深度学习模型构建

图神经网络（GNN）用于分子–靶点相互作用预测

注意力机制（Transformer）解析多组分协同效应

11. 数据整合与特征工程

多组学数据融合策略（矩阵分解、图嵌入）

特征选择（LASSO回归、SHAP值解释）

12. 实战案例2：复方抗肿瘤靶点预测

基于转录组和成分数据的AI建模全流程

验证与应用拓展

主题：实验验证与转化医学应用

13. 靶点实验验证策略

分子生物学方法（qPCR、Western blot验证关键基因）

细胞/动物模型设计（如基因敲除、过表达实验）

14. 结果解读与生物意义挖掘

核心通路分析（如NF-κB、PI3K-AKT通路）

复方多成分–多靶点协同机制假说生成

15. 临床转化与药物开发

基于分析结果的复方优化策略

论文撰写要点

16. 总结与讨论

学员案例分享与问题解答

未来研究方向（单细胞转录组、空间组学结合）