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네트워크 약리학 분석 서비스 

천연물과 후보 소재의 활성 성분을 선별하고, 질환 타겟과 연결하여 작용기전과 논문화 가능성을 분석합니다. 


BITOIC 네트워크 약리학 서비스는 천연물 데이터베이스 검색, ADME 기반 활성 성분 선별, 타겟 예측, 질환 관련 유전자 수집, 교집합 분석, PPI 네트워크 구축, GO/KEGG pathway 분석, molecular docking, 통합 기전 해석 및 논문 작성 지원까지 연결된 연구 서비스입니다.

네트워크 약리학 분석이란?

다성분-다표적 분석 

천연물은 여러 활성 성분이 복합적으로 작용하므로, 단일 성분 또는 단일 타겟 중심 분석만으로는 전체 작용기전을 설명하기 어렵습니다. 

질환 타겟과의 연결 

활성 성분의 예측 타겟과 질환 관련 유전자를 비교하여, 후보 소재가 어떤 질환 네트워크와 연결되는지 확인합니다. 

논문화 가능한 기전 도출 

PPI, GO, KEGG, molecular docking 결과를 통합하여 연구 결과를 논문 Figure와 작용기전 모델로 정리할 수 있습니다. 

BITOIC 네트워크 약리학 서비스 범위 

활성 성분 선정 및 ADME 분석 

  • 천연물 DB 기반 활성 성분 검색
  • OB, DL 등 ADME 지표 기반 후보 성분 필터링
  • 주요 compound list 정리
  • 논문 및 데이터베이스 기반 성분 근거 정리

네트워크 및 경로 분석 

  • STRING DB 기반 PPI network 구축
  • Hub gene 및 핵심 타겟 도출
  • GO biological process 분석
  • KEGG pathway enrichment 분석

타겟 예측 및 질환 유전자 수집

  • SwissTargetPrediction 등 기반 타겟 예측
  • GeneCards, DisGeNET, OMIM 등 질환 DB 활용
  • 질환 관련 유전자 목록 구축
  • 성분 타겟과 질환 유전자 간 교집합 분석

분자 도킹 및 기전 해석 

  • AutoDock, PyRx 기반 molecular docking
  • 성분-단백질 결합 가능성 예측
  • Binding energy 비교
  • Multi-target 기반 작용기전 모델 제안

네트워크 약리학 분석이 필요하신가요?

연구 목적에 맞는 실험 조합, 단계별 견적, 샘플 조건을 함께 설계해 드립니다.

서비스 진행 프로세스 

연구 아이디어를 논문으로, BITOIC이 함께 합니다.

1

상담 및 연구 설계

연구 목표, 소재, 질환 타겟,
논문화 방향 설정

2

활성 성분 선정

천연물 DB 검색,  ADME 필터링으로 후보 성분 선정

3

타겟 예측

활성 성분별
예측 타겟 수집 및 정리

4

질환 유전자 수집

질환 관련 유전자 확보(GeneCards, DisGeNET, OMIM)

5

교집합 분석

성분 타겟과 질환 유전자의
공통 타겟 도출

6

네트워크(PPI) 분석

STRING DB 기반 PPI 네트워크 구축 및 Hub gene 분석

7

경로 분석(GO / KEGG)

GO 기능 / KEGG
경로 유의성 분석

8

분자 도킹

AutoDock / PyRx 활용
결합 에너지 분석

9

통합 분석 및 기전 해석

Multi-target 기반
작용 기전 도출

10

논문 작성 및 투고 지원

논문 초안 작성 및
Figure 제작, 투고 지원

적용 가능한 연구 분야

천연물 소재 연구 

약용식물, 생약, 복합 추출물의 활성 성분과 질환 관련성을 분석합니다

논문 데이터 구축 

네트워크, pathway, docking 결과를 논문 Figure로 구성합니다. 

기능성 소재 개발 

건강기능식품, 코스메슈티컬, 천연물 후보 소재의 작용 가능성을 평가합니다. 

과제 제안서 근거 확보 

연구개발 과제의 기전 가설과 타겟 선정 근거를 강화합니다. 

신약개발 타겟 발굴 

질환 네트워크와 연결된 핵심 타겟 및 hub gene을 도출합니다. 

실험 전 후보 선별 

실험 비용을 줄이기 위해 우선 검증할 성분과 타겟을 선별합니다. 

서비스 패키지 
 BASIC 

기초 분석

  • 활성 성분 
  • ADME 필터링 
  • 타겟 예측 
  • 교집합 분석 
  • PPI 네트워크
 ADVANCED 

심화 분석 

  • BASIC 포함 
  • GO 분석 
  • KEGG pathway 분석 
  • Hub gene 분석 
  • 분자 도킹 분석
 PREMIUM 

논문 작성 지원

  • ADVANCED 포함 
  • 통합 기전 해석 
  • 작용기전 모델 제작 
  • 논문 Figure 구성 
  • 논문 초안 작성 지원
자주 묻는 질문

네트워크 약리학 분석은 어떤 연구에 적합한가요? 

천연물, 생약, 복합 추출물처럼 여러 성분이 동시에 작용하는 소재의 작용기전을 예측하고자 할 때 적합합니다. 

ADME 분석은 왜 필요한가요? 

다수의 성분 중 생체 이용 가능성, 약물 유사성 등이 높은 성분을 우선 선별하여 분석의 신뢰도와 효율을 높이기 위해 필요합니다. 

Molecular docking 결과는 효능 검증인가요? 

아닙니다. 분자 도킹은 성분과 단백질의 결합 가능성을 예측하는 분석입니다. 실제 효능은 세포실험, 동물실험 등 후속 검증이 필요합니다. 

논문 작성까지 가능한가요? 

분석 결과를 바탕으로 Figure 구성, 결과 해석, 작용기전 모델, 논문 초안 작성까지 지원할 수 있습니다. 

네트워크 약리학 분석 서비스 

천연물과 후보 소재의 활성 성분을 선별하고, 질환 타겟과 연결하여 작용기전과 논문화 가능성을 분석합니다. 

BITOIC 네트워크 약리학 서비스는 천연물 데이터베이스 검색, ADME 기반 활성 성분 선별, 타겟 예측, 질환 관련 유전자 수집, 교집합 분석, PPI 네트워크 구축, GO/KEGG pathway 분석, molecular docking, 통합 기전 해석 및 논문 작성 지원까지 연결된 연구 서비스입니다.

네트워크 약리학 분석이란?

다성분-다표적 분석 

천연물은 여러 활성 성분이 복합적으로 작용하므로, 단일 성분 또는 단일 타겟 중심 분석만으로는 전체 작용기전을 설명하기 어렵습니다.

질환 타겟과의 연결 

활성 성분의 예측 타겟과 질환 관련 유전자를 비교하여, 후보 소재가 어떤 질환 네트워크와 연결되는지 확인합니다.

논문화 가능한 기전 도출 

PPI, GO, KEGG, molecular docking 결과를 통합하여 연구 결과를 논문 Figure와 작용기전 모델로 정리할 수 있습니다.

BITOIC 네트워크 약리학 서비스 범위 

활성 성분 선정 및 ADME 분석 

  • 천연물 DB 기반 활성 성분 검색
  • OB, DL 등 ADME 지표 기반 후보 성분 필터링
  • 주요 compound list 정리
  • 논문 및 데이터베이스 기반 성분 근거 정리

타겟 예측 및 질환 유전자 수집 

  • SwissTargetPrediction 등 기반 타겟 예측
  • GeneCards, DisGeNET 등 질환 DB 활용
  • 질환 관련 유전자 목록 구축
  • 성분 타겟과 질환 유전자 간 교집합 분석

네트워크 및 경로 분석

  • STRING DB 기반 PPI network 구축
  • Hub gene 및 핵심 타겟 도출
  • GO biological process 분석
  • KEGG pathway enrichment 분석

분자 도킹 및 기전 해석 

  • AutoDock, PyRx 기반 molecular docking
  • 성분-단백질 결합 가능성 예측
  • Binding energy 비교
  • Multi-target 기반 작용기전 모델 제안

네트워크 약리학 분석이 필요하신가요?

연구 목적에 맞는 실험 조합, 단계별 견적,
샘플 조건을 함께 설계해 드립니다.

서비스 진행 프로세스 
1

상담 및 연구 설계

연구 목표, 소재, 질환 타겟, 논문화 방향 설정

2

활성 성분 선정

천연물 DB, ADME 필터링 및 후보 선정

3

타겟 예측

활성 성분별 예측 타겟 수집 및 정리

4

질환 유전자 수집

질환 관련 유전자 확보
(GeneCards, OMIM 등)

5

교집합 분석

성분 타겟과 질환 유전자의 공통 타겟 도출

6

네트워크(PPI) 분석

STRING DB 기반 PPI 네트워크 구축

7

경로 분석

GO 기능 / KEGG
경로 유의성 분석

8

분자 도킹

AutoDock / PyRx 활용 결합 에너지 분석

9

통합 분석 및 해석

Multi-target 기반
작용 기전 도출

10

논문 작성 지원

논문 초안 작성 및
Figure 제작, 투고 지원

적용 가능한 연구 분야

천연물 소재 연구 

약용식물, 생약, 복합 추출물의
활성 성분과 질환 관련성을 분석합니다.

기능성 소재 개발 

건강기능식품, 코스메슈티컬, 천연물 후보 소재의
작용 가능성을 평가합니다.

신약개발 타겟 발굴 

질환 네트워크와 연결된 핵심 타겟 및
hub gene을 도출합니다.

논문 데이터 구축 

네트워크, pathway, docking 결과를
논문 Figure로 구성합니다.

과제 제안서 근거 확보 

연구개발 과제의 기전 가설과
타겟 선정 근거를 강화합니다.

실험 전 후보 선별 

실험 비용을 줄이기 위해
우선 검증할 성분과 타겟을 선별니다.

서비스 패키지

※ 좌우로 슬라이드 하여 내용을 확인하실 수 있습니다.

 BASIC 

기초 분석

  • 활성 성분
  • ADME 필터링
  • 타겟 예측
  • 교집합 분석
  • PPI 네트워크
 ADVANCED 

기초 분석

  • BASIC 포함 
  • GO 분석 
  • KEGG pathway 분석 
  • Hub gene 분석 
  • 분자 도킹 분석
 PREMIUM 

기초 분석

  • ADVANCED 포함 
  • 통합 기전 해석 
  • 작용기전 모델 제작 
  • 논문 Figure 구성 
  • 논문 초안 작성 지원
자주 묻는 질문

※ 각 질문을 탭하시면 답변을 확인하실 수 있습니다.

네트워크 약리학 분석은 어떤 연구에 적합한가요? 
천연물, 생약, 복합 추출물처럼 여러 성분이 동시에 작용하는 소재의 작용기전을 예측하고자 할 때 적합합니다.
ADME 분석은 왜 필요한가요? 
다수의 성분 중 생체 이용 가능성, 약물 유사성 등이 높은 성분을 우선 선별하여 분석의 신뢰도와 효율을 높이기 위해 필요합니다.
Molecular docking 결과는 효능 검증인가요? 
아닙니다. 분자 도킹은 성분과 단백질의 결합 가능성을 예측하는 분석입니다. 실제 효능은 세포실험, 동물실험 등 후속 검증이 필요합니다.
논문 작성까지 가능한가요? 
분석 결과를 바탕으로 Figure 구성, 결과 해석, 작용기전 모델, 논문 초안 작성까지 지원할 수 있습니다.

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