系统药理学：系统药理学是从系统水平研究药物和机体相互作用及其规律与机制的一门新兴学科。从分子、网络、细胞到组织、器官等不同水平上研究药物治疗疾病时引起机体功能变化机制，建立药物对于机体的作用从微观（分子、生化网络水平）到宏观（组织、器官、整体水平）的各水平间相互关联关系。

寻找目标靶点方法一：在Cytoscape自带插件对网络进行拓扑学分析，输出该网络的主要参数。中心性指标是衡量网络图中节点重要程度的关键指标，值越大，则该节点在整个网络中越重要，对于整个网络的结构及功能就影响越大。此项研究中以节点度中心性（degree centrality）算法为核心，以接近中心性（closeness centrality）和中介中心性（betweenness centrality)算法为辅助，对寒热中药的关键靶点进行筛选和综合评价。以节点度中心性算法计算获得的关键靶点为基础，通过TCMSP数据库收集关键靶点的所有信息，并进行数据整理和去重。这篇文章选择重点分析的节点是节点度中心性高于节点度平均值2倍的节点进行分析。并纳入了接近中心性与中介中心性算法，接近中心性算法强调的是节点与网络中其他节点的平均最短路径长度，中介中心性算法衡量了节点位于其他节点的的最短路径上的次数，即网络中其他节点之间最短路径中经过该节点的次数，也就是说如果其他节点的最短路径都要通过该节点，则该节点具有较高的重要性或能力，作为其他节点相互连接的纽带，控制了其他节点的信息传输。并且文章通过3种算法计算整个网络，并汇总了各算法结果排名前20位的靶点。

但是文章最后只讨论了关键靶点，好像另外两种算法只是应用了一下，展示了结果，并没有分析，内容较少，但这是一篇18年的文章，且分析的数据库截止日期在16年底，可以理解。不过讨论不足之处的内容我认为还是不错的。它首先是对代表性寒热性中药活性成分的系统网络分析，发现了寒性药和热性药入体后作用的分子靶标和疾病网络，为揭示寒热药性本质进行实验研究提供了参考。到那时准确性有待验证。局限性在于参数（药代动力学和药效学参数）的选择是否合理，及建模对已有数据的依赖程度较高。

参考文献：戴逸飞, 霍海如, 王朋倩,等. 基于系统药理模式挖掘中药寒热药性的关键靶标和疾病网络[J]. 中华中医药杂志, 2018, 033(002):521-526.

寻找目标靶点方法二：网络为大量生物信息的整合提供了有效手段，基于生物网络的模块划分方法，成为网络简化分解和抽提新知识的重要途径。从网络节点在模块中的分布重叠情况，模块划分方法可以分为重叠模块和非重叠模块划分方法。目前常用的重叠模块划分方法主要包括MCLiQUE，Cluster one, NEMine, PEW-CC和Fuzzifier cluster等算法。非重叠模块划分方法包括Community cluster(glay), Connected component cluster, MCL cluster, MOCDE cluster, Spectral clusters of protein sequences和AP等。       面对众多的模块划分方法，怎么选择一个优化的模块划分方法对网络进行结构和功能解析，从而得到一个相对稳定可靠的结果，是模块研究的重要内容。有研究者提出了网络结构熵的概念，可以有效地刻画无尺度网络的无序性。团队前期利用网络结构熵计算方法，对中药成分干预脑缺血的药理网络进行了模块划分结果的熵值计算。用最小网络结构熵刻画节点间的关系，熵越小，节点间越相似，那么识别出来的功能模块就越稳定，这为文章进一步筛选疾病网络模块划分方法提供了可借鉴的经验。

文章利用重叠模块和非重叠模块等多种常用模块划分方法，解析冠心病基因网络；通过最小网络结构熵值，判定适用于冠心病基因的模块识别的最佳方法；利用杰卡德相似系数（Jaccard similarity coefficient）分析冠心病网络和模块功能的相关性，为简化和理解疾病网络提供一种可行方案。

就是说该文章通过筛选11中模块划分方式选出了最优的一种，然后用这种方法进行模块划分，划分出11种模块之后又通过杰卡德相似系数判断富集能力较高的模块，从而得到主要模块和次要模块。

参考文献：顾浩, 陈寅萤, 王朋倩,等. 基于熵值的冠心病基因网络模块划分方法评价与模块功能相似度分析[J]. 中国药理学与毒理学杂志, 2018, 32(05):33-40.

以上两种主要是网络药理学找模块找核心靶点的方式，更多方式有待今天下午的文献总结。（不过什么时候发到简书就不知道了（狗头保命））