Therapeutic Targets Database (TTD)|药物靶点数据集|生物信息学数据集

db.idrblab.net2024-10-31 收录

药物靶点

生物信息学

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资源简介：

Therapeutic Targets Database (TTD) 是一个专门用于收集和提供有关治疗靶点信息的生物信息学数据库。该数据库包含了药物靶点的详细信息，包括靶点的生物学功能、相关疾病、已知药物及其作用机制等。TTD 还提供了药物与靶点之间的相互作用信息，以及药物的化学结构和生物活性数据。

提供机构：

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数据集介绍

构建方式

Therapeutic Targets Database (TTD) 的构建基于对大量生物医学文献的系统性挖掘与整合。该数据库通过自动化文本挖掘技术，从PubMed等权威数据库中提取与治疗靶点相关的信息，包括蛋白质、基因、化合物及其相互作用数据。此外，TTD还结合了实验验证的数据，确保信息的准确性和可靠性。通过这种多层次的数据整合方法，TTD为研究人员提供了一个全面且精确的治疗靶点信息平台。

特点

TTD 数据集的显著特点在于其高度结构化和详尽的信息内容。该数据库不仅涵盖了靶点的基本信息，如序列、结构和功能，还详细记录了靶点与药物之间的相互作用及其临床应用情况。此外，TTD 还提供了靶点的疾病关联信息，帮助研究人员更好地理解靶点在疾病治疗中的潜在作用。这种全面性和深度使得 TTD 成为药物研发和生物医学研究的重要资源。

使用方法

TTD 数据集的使用方法多样，适用于不同层次的研究需求。研究人员可以通过数据库的搜索功能，快速定位特定靶点的详细信息，包括其相关的药物和疾病。此外，TTD 还提供了数据下载和API接口，方便用户进行大规模数据分析和集成。对于药物研发人员，TTD 可以用于识别新的治疗靶点，评估现有药物的靶点特异性，以及设计新的药物分子。总体而言，TTD 为生物医学研究提供了强大的数据支持和工具。

背景与挑战

背景概述

Therapeutic Targets Database (TTD) 是一个专注于药物靶点信息的数据库，由美国国家癌症研究所（NCI）于2002年创建。该数据库汇集了大量关于药物靶点的详细信息，包括靶点的生物学功能、相关疾病、以及已知的药物和候选药物。TTD的建立旨在为药物研发提供一个全面的资源，帮助研究人员识别和验证潜在的治疗靶点，从而加速新药的开发过程。其核心研究问题是如何有效地整合和分析这些靶点数据，以支持精准医疗和个性化治疗的发展。TTD对药物发现和开发领域产生了深远的影响，成为该领域的重要参考工具。

当前挑战

尽管TTD在药物靶点信息整合方面取得了显著成就，但其仍面临若干挑战。首先，数据更新速度和准确性是一个持续的挑战，因为生物医学领域的知识不断扩展和更新。其次，数据的标准化和一致性问题也影响了数据库的实用性和可靠性。此外，如何从海量的数据中提取有价值的信息，以及如何将这些信息有效地应用于实际的药物研发过程中，也是TTD需要解决的重要问题。最后，随着个性化医疗的发展，如何根据患者的个体差异提供定制化的靶点信息，是TTD未来需要探索的方向。

发展历史

创建时间与更新

Therapeutic Targets Database (TTD) 创建于1999年，旨在为药物研发领域提供一个全面的靶点信息资源。自创建以来，TTD经历了多次重大更新，最近一次主要更新发生在2021年，以确保数据的时效性和准确性。

重要里程碑

TTD的重要里程碑之一是其在2005年引入了蛋白质-药物相互作用数据，这一举措极大地丰富了数据库的内容，并为药物设计提供了更为详尽的信息。2010年，TTD进一步扩展了其功能，开始收录非编码RNA和microRNA作为潜在的治疗靶点，这一创新为非传统治疗策略的研究开辟了新的路径。2015年，TTD与多个国际研究机构合作，推出了靶点预测工具，这一工具的引入显著提升了数据库的实用性和影响力。

当前发展情况

当前，TTD已成为全球药物研发领域不可或缺的资源，其数据库涵盖了超过5000个治疗靶点和近3000种已批准的药物信息。TTD不仅为学术研究提供了宝贵的数据支持，还通过与工业界的紧密合作，推动了新药研发的进程。此外，TTD持续通过在线平台和合作项目，促进全球范围内的知识共享和技术交流，进一步巩固了其在药物靶点研究领域的领导地位。

发展历程

Therapeutic Targets Database (TTD)首次发表，标志着该数据库的正式建立，旨在为研究人员提供关于药物靶点的全面信息。
1999年
TTD首次应用于药物发现和开发领域，为研究人员提供了关于靶点-药物相互作用的重要数据，促进了新药研发的进程。
2002年
TTD进行了重大更新，增加了更多的药物靶点和相关信息，进一步提升了其在药物研发中的应用价值。
2005年
TTD引入了新的数据分析工具和可视化功能，使得研究人员能够更直观地理解和利用数据库中的信息。
2010年
TTD与多个国际研究机构合作，扩大了其数据覆盖范围，并增加了对新兴靶点的支持。
2015年
TTD进行了全面升级，引入了人工智能和机器学习技术，以提高数据处理和分析的效率，进一步推动了药物靶点研究的进展。
2020年

常用场景

经典使用场景

在药物研发领域，Therapeutic Targets Database (TTD) 数据集被广泛用于识别和验证潜在的治疗靶点。通过整合来自多个生物医学数据库的信息，TTD 提供了详细的靶点描述、相关疾病、已知药物及其作用机制。研究者利用这一数据集进行靶点优先级排序、药物再利用以及新药发现，从而加速药物开发进程。

衍生相关工作

基于 TTD 数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，有研究利用 TTD 数据进行机器学习模型的训练，以预测药物-靶点相互作用和潜在的治疗靶点。此外，TTD 还促进了药物再利用数据库的开发，如 DrugBank 和 Therapeutic Targets Dictionary，这些数据库进一步丰富了药物研发领域的资源。这些衍生工作不仅扩展了 TTD 的应用范围，也推动了药物研发技术的创新。

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