《表1 化合物-靶标网络关键节点及其拓扑学特征表》

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《酸枣仁汤治疗失眠的有效成分预测与靶点通路分析》

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2.酸枣仁汤化合物-靶点相互作用网络对原始数据进行预处理后，运用Cytoscape 3.5.1得到化合物-靶标网络（见图1）。在网络中共368个节点，含有酸枣仁汤活性化合物和靶标蛋白。1个节点Degree表示网络中和节点相连的路线的条数，节点大小与其Degree成正比。网络拓扑学分析结果:网络集中度:0.392；网络密度:0.030；网络异质性:1.592；最短路径:135 056（100%）。节点平均Degree为10.86413043，大于平均Degree的节点有118个；节点平均中介中心度为0.00534419，大于平均中介中心度的节点有55个。根据网络节点的Degree和中介中心度等拓扑学性质筛选核心节点进行分析。这些连接化合物或靶点较多的节点在整个网络中起到枢纽的作用，预测是关键的化合物或者靶点。表1列出了化合物-靶点网络中的关键节点及其拓扑学性质，其中化合物或靶标的度值和中介中心度均高于均值。