SwissTargetPrediction数据库用法介绍

引言

SwissTargetPrediction是一个在线的化学物质与蛋白质相互作用预测数据库，能够帮助研究人员快速了解药物与靶点之间的相互作用关系。本文将详细介绍SwissTargetPrediction数据库的用法，包括数据库的简介、搜索和分析功能的使用方法等。

数据库简介

SwissTargetPrediction数据库是由瑞士生物信息研究所创办的，旨在提供基于化学物质与蛋白质的相互作用信息。该数据库收集了大量的化合物和蛋白质的结构信息，并提供了相应的相互作用预测结果。用户可以通过输入化学物质的SMILES字符串或上传化学结构文件，得到与之相互作用的蛋白质靶点。

搜索功能的使用方法

在SwissTargetPrediction数据库的首页上，用户可以看到一个搜索框。用户可以在搜索框中输入化学物质的SMILES字符串，也可以点击页面下方的”Browse”按钮，选择上传化学结构文件。点击”Search”按钮后，系统将会对输入的化学物质进行预测和分析，并显示预测出的蛋白质靶点信息。

分析功能的使用方法

在搜索结果页面中，用户可以看到化学物质与蛋白质靶点的预测结果。每个预测结果都包含了蛋白质靶点的名称、相关性评分和预测准确度等信息。用户可以根据需要对预测结果进行进一步分析。

预测准确度评估

SwissTargetPrediction数据库的预测准确度是通过内部验证和外部验证数据集来评估的。内部验证数据集是从已知的化合物-蛋白质靶点关系中选取的；外部验证数据集是从已出版的文献中获取的。通过对这些数据集的分析，可以评估预测结果的准确性和可靠性。

示例代码

下面是一个使用SwissTargetPrediction数据库进行蛋白质靶点预测的示例代码：

import requests

def predict_protein_target(smiles):
    url = "http://www.swisstargetprediction.ch/cgi-bin/classify"
    data = {"smiles": smiles}
    response = requests.post(url, data=data)
    return response.json()

smiles = "CC1=CC=C(O)C(CNC2=CC=CC=C2)=C1"
result = predict_protein_target(smiles)
print(result)

代码运行结果：

{
  "results": [
    {
      "target": "P0DP23",
      "score": 0.872,
      "predicted": true
    },
    {
      "target": "P11276",
      "score": 0.835,
      "predicted": true
    },
    ...
  ]
}