1) ADME 기반 활성 화합물 스크리닝

• Oral Bioavailability (OB) 기준 필터링 (예: OB ≥ 30%)
• Drug-likeness (DL) 기준 필터링 (예: DL ≥ 0.18)
• 추가 지표: Caco-2 permeability, BBB, Half-life 등(가능 시)
• 천연물 또는 처방 내 유효 화합물 리스트 도출

2) 타깃 단백질 예측

• 각 활성 화합물별 예측 타깃 단백질 도출
• UniProt ID 정규화 및 중복 제거
• 질환 연관성 타깃 매핑(추가 DB 연계 가능)

3) 네트워크 분석

• 화합물–타깃(C–T) 네트워크
• 타깃–질환(T–D) 네트워크(질환별 타깃 분포)
• 화합물–타깃–경로(CTP) 통합 네트워크
• 허브 타깃(hub genes) 도출 및 중심성 분석

4) 기능 및 경로 분석

• GO 분석 (BP, CC, MF)
• KEGG pathway 분석 (염증/암/대사/신경/심혈관 등)
• 핵심 경로에 대한 해석 및 기전 제안

STEP 1. 상담·대상 선정

천연물/처방명, 라틴명, 구성 생약, 연구 목적(항암/항염/대사/피부 등)을 확인하고 분석 범위와 깊이를 설계합니다.

STEP 2. ADME 필터링

TCMSP 및 관련 DB에서 후보 화합물을 수집하고 OB, DL 등 ADME 기준을 적용하여 활성 화합물 리스트를 도출합니다.

STEP 3. 타깃 및 네트워크 분석

예측 타깃 단백질을 매핑하고, 화합물–타깃–질환–경로 네트워크를 구성하여 허브 타깃과 핵심 경로를 분석합니다.

STEP 4. GO/KEGG 및 MOA 도출

GO/KEGG 분석을 통해 기능적 의미를 해석하고, 천연물 또는 처방의 작용기전(MOA)과 주요 타깃·경로를 제시합니다.

STEP 4. GO/KEGG 및 MOA 도출

GO/KEGG 분석을 통해 기능적 의미를 해석하고, 천연물 또는 처방의 작용기전(MOA)과 주요 타깃·경로를 제시합니다.