鉴于药物微观作用具有的基本网络调控特性,网络药理学已经成为药物机理研究和新药研发的新思路。基于数据和计算的药物靶点预测是网络药理学的核心研究内容之一。近几年来,现代药物的靶点预测研究已经取得了诸多进展。然而,由于中药化学成分的多样性和复杂性,以及相关中药网络药理学数据的缺乏,使得基于计算的中药靶点预测研究进展缓慢,未见专门针对中药特点的靶点预测分析方法。基于当前能够获得中药化学成分关系数据,中药靶点数据等资源,通过构建中药靶点相关复杂网络,本文在以下三个方面进行了中药靶点预测分析方法研究。(1)根据中药多成分的基本特点,整合中药化学成分、化学成分与蛋白质关系等相关数据,提出了多种药物相似性计算方法,该方法结合中药多成分的化学结构和指纹图谱,能够计算多成分特征的中药之间的相似性,为中药靶点预测分析方法提供基础；(2)提出基于复杂网络的中药靶点预测分析方法,该方法利用中药相似性和靶点蛋白网络结构信息,结合链接预测和机器学习等方法,进行中药靶点预测分析,取得了实用效果；(3)针对基于机器学习的药物靶点预测方法中负例选择的难点问题,提出了多种负例样本选择方法,在此基础上形成的中药靶点预测方法获得了相比基线方法较好的预测性能,表明是一种有效的改进方法。