1、“.....但是，目前所使用的药物组合大多数都是根据临床经验或试验策略开发的，如何充分利用现有药物组合的信息，建立种对药物组合协同性进行评估的模式是需要解决的关键问题。相对于传统的实验手段，药物信息学方法以其快速低成本绿色的优势得到了广泛的关注。该方法主要使用化学信息学与生物信息学方法对药物进行综合分析，通过建立有判别能力的计算机模型，实现对药物组合的协同性评估。本研究从药物信息学角度对近年来药物协同性研究进展进行综述。数据库基于药物信息学技术进行药物的协同性研究需要高质量数据的支持，充分代应用药学，。数据库基于药物信息学技术进行药物的协同性研究需要高质量数据的支持，充分利用已有的各类信息资源是重要的前提，些常用的数据库见表，如以及些其他相关联的数据库，如等。其中，是收集和组织药物组合的数据库......”。

2、“.....是抗真菌协同药物组合数据库，该数据库包括种抗真菌增效药物组合和种药物靶标相互作用数据。是个关于药物机制相互作用和目标的全面的分子信息数据库，包括个批准的药物。为几乎所有可用的小化合物提供化学信息，包括大量药物类生物活性化合物的绑定功能和附件信息。是个专门用于注释已知和探索的大分子药物靶点的数据库从药物信息学角度研究药物协同性的研究进展组方原则讲究君臣佐使，性味归经。中药成分复杂，药效物质基础及其作用机制尚不明确。对中药复方协同性的研究，可以利用系统药理学方法，分析其作用机制。系统药理学整合了系统生物学和药动学药效学，能够筛选药物活性成分预测靶点探讨药物的作用机制和筛选具有协同性的药物配伍等。刘建玲等分析了藏红花复方中麝香海狸香和藏红花对心血管疾病的协同作用......”。

3、“.....从组分网络路径个方面分析了这种药物对心血管疾病的协同作用机制。杨洋等在利用系统药理学研究瓜蒌薤白汤对冠心病的协同作用机制时，发现瓜蒌薤白汤还具有抗炎血管舒张促进糖代谢的作用。李梢等通过网络药理学的研究，发现味地黄丸异病同治的协同作用机制可能是通过作用于内分泌和免疫系统的相关信号通路实现的。展望单药物通常不能满足复杂疾病的治疗需求，多种药物的联合应用，与单药物相比，体现出更多的优势。但同时由于合的作用机制，他们还提出了药物蛋白质网络和药物治疗网络，通过整合分子与药理学的相关数据，预测并解释药物组合的作用机制。此外，陈雷等通过整合药物相互作用的信息靶标网络的相关性及通路富集的相关特征，采用最小冗余最大相关结合增量特征选择作为特征选择技术，随机林作为分类模型，得到个分类模型性能最好的最优特征......”。

4、“.....常见药物协同性研究方法与模型见表。药物协同性的应用联合用药已成为治疗复杂疾病的种常见方法，可以通过增强疗效或者减少不良反应等，进而达到治疗疾病的作用。组合药物的主要优点是组合药物之间会产生协同或相加效应，达到单个药物无法达到的治疗效果，减少用药剂量。如阿司匹林布他比妥和咖啡因药联用，镇痛效果增强可以降低单味药物使用时产生的不良反应。如阿霉素在治疗乳腺癌时会引发心脏毒性，姜黄素由于它抗氧化性抗菌抗炎抗肿瘤和抗血白质相互作用，网络的方法路径动态模拟协同作用网络主题识别综合药物特征计算和基因组支持的分析。基于多维度整合的预测模型多维度分析通过整合药物靶标的多维度信息，应用多种方法建立整合分析模型，为研究药物协同性提供了更可靠的结果。等认为在使用模型之前，应先确定个特定的生物学终点，因此提出了系统......”。

5、“.....孙怡等提出了种名为抗癌协同排名系统，的半监督模型，用于预测治疗肿瘤的协同药物组合，通过对对抗肿瘤药物的基于的互信息熵网络中两蛋白间的平均距离药物组合间的干扰疗效，以及不相关的映射路径对的分析，规定排序方法，以阳性样本的不同数基于相似度网络的预测模型组合药物大多具有相似的化学结构或能够作用于相同靶点，可以通过协同机制对抗系统的病理状态，进而产生协同作用。这种基于网络药理学的方法，利用各种相似性度量建立起药物相关信息的网络，在网络上开发预测模型，如李梢等利用基于网络目标的多元协同识别，在分子水平上计算了协同药物的协同分数并对其进行排序，从网络的角度对描述了多组分药物协同的潜在机制。等认为，具有相似化学结构的分子具有相似的性质，可以构造相似的网络等通过对药物信息的处理，构建了药物鸡尾酒网络......”。

6、“.....并进步利用统计学，通过网络的拓扑结构来预测可能的药物组合等根据具有相似化学基因组图的预测模型因为不同药物组合后的数量会以指数的形式激增，在现有药物协同性数据库的基础上，建立训练数据集，应用些基于机器学习的算法建立预测模型，如支持向量机，随机森林和贝叶斯分类器，常用来构建分类模型。等提出了深度协同的概念，通过对个人肿瘤细胞株种不同抗肿瘤药物进行测试，评价其协同评分化学描述符与基因组特征，输入层的神经元接受细胞株的基因表达值即协同评分和种药物的化学描述符作为输入，然后，信息通过深层协同网络的各层传播，直到产生预测协同得分的输出单元，并使用归化法和交叉验证对其标准化。该方法与弹性网和梯度提升树相比较，具有更好的预测能力。等根据有限的实验数据......”。

7、“.....建立了多细胞体系中药物组合协同效应的多尺度，同时也为中药新药创制提供研究基础。陈倩倩，李雪，陈石秀，鹿振辉，郑培永，杨铭从药物信息学角度研究药物协同性的研究进展中国现代应用药学，。表药物综合信息及其协同性相关的常用数据库基于机器学习的预测模型因为不同药物组合后的数量会以指数的形式激增，在现有药物协同性数据库的基础上，建立训练数据集，应用些基于机器学习的算法建立预测模型，如支持向量机，随机森林和贝叶斯分类器，常用来构建分类模型。等提出了深度协同的概念，通过对个人肿瘤细胞株种不同抗肿瘤药物进行测试，评价其协同评分化学描述符与基因组特征，输入层的神经元接受细胞株的基因表达值即协同评分和种药物的化学描述符作为输入，然后，信息通过深层协同网络的各层传播，直到产生预测协同得分的输出单元，并使用归化法和交叉菌药物治疗炎症......”。

8、“.....达到标本兼治的效果。表常见药物协同性研究方法与模型中医治疗疾病是将人体看作个整体，其组方原则讲究君臣佐使，性味归经。中药成分复杂，药效物质基础及其作用机制尚不明确。对中药复方协同性的研究，可以利用系统药理学方法，分析其作用机制。系统药理学整合了系统生物学和药动学药效学，能够筛选药物活性成分预测靶点探讨药物的作用机制和筛选具有协同性的药物配伍等。刘建玲等分析了藏红花复方中麝香海狸香和藏红花对心血管疾病的协同作用，通过模型预测构建网络靶标图，从组分网络路径个方面分析了这种药物对心血管疾病的协同作用机制。杨洋等在利用系统药理学研究瓜蒌薤白汤对冠心病的协同作用机制时，发现瓜蒌薤白汤还具有抗炎血管舒张促进糖代谢的作用。李梢等通过网络药理学的研究......”。

9、“.....进行筛选，排除已知组合。预测了种可能的药物组合，臵信度均，其中种已被文献报道。为了深入了解药物组合的作用机制，他们还提出了药物蛋白质网络和药物治疗网络，通过整合分子与药理学的相关数据，预测并解释药物组合的作用机制。此外，陈雷等通过整合药物相互作用的信息靶标网络的相关性及通路富集的相关特征，采用最小冗余最大相关结合增量特征选择作为特征选择技术，随机林作为分类模型，得到个分类模型性能最好的最优特征，并在此基础上开发了预测模型。常见药物协同性研究方法与模型见表。药物协同性的应用联合用药已成为治疗复杂疾病的种常见方法，可以通过增强疗效或者减少不良反应等，进而达到治疗疾病的作用。组合药物的主要优点是组合药物之间会产生协同或相加效应，达到单个药物无法达到的治疗效果，减少用药剂量。如阿司匹林布他比妥和咖啡因药联用......”。