??http://drugbank.ca/
DrugBank是一个混合了生物信息学与化学计量学资源的数据库，它将详尽的药物数据（比如化学、药理与制药）与综合药物靶标信息（比如序列、结构与途径）相结合。
数据库涵盖了超过8,261个药物条目信息，包括FDA认证的2,021个小分子药物、340个FDA认证的生物技术药物（蛋白/肽）、94个保健品以及6,000多个实验药物。DrugBank还含有涵盖面很广的用于药物基因组学研究的SNP药物数据。
该数据库项目是由加拿大健康研究所（Canadian Institutes of Health Research）、阿尔伯塔创新-健康解决方案解决中心（Alberta Innovates - Health Solutions）以及加拿大国际代谢组学研究中心（TMIC）组建，由国家资助进行代谢组学研究。目前该数据库已经更新到5.0版本。
加拿大代谢组学研究创新中心（TMIC）是由国家资助的核心研究机构，拥有强大的基础设施和优秀的科研人员，他们所从事的尖端代谢组学研究课题包括临床试验研究、生物医学研究、生物制品研究、养分分析和环境试验。
该研究中心一共由6位男博士执掌，分别为Dr. David Wishart (加拿大伯塔大学)，Dr. Christoph Borchers (加拿大维多利亚大学和麦克吉尔大学)，Dr. Liang Li (加拿大阿尔伯塔大学)，Dr. James Harynuk (加拿大阿尔伯塔大学)，Dr. Michael Overduin (加拿大阿尔伯塔大学)以及 Dr. Philip Britz-McKibbin (加拿大麦克马斯特大学)。
David Wishart
在2006年到2009年的3年时间里，David Wishart博士曾担任 Human metabolome Project（HMP）项目主管，这是一个由多个国家的多个大学参与的对人类组织和体液中已知代谢物进行分类的跨国项目。他们使用先进的NMR光谱技术、质谱技术、多维层析与机器学习方法鉴定或者发现了8000多个内源代谢物。这些代谢物是形成HMDB的基础，并可以通过网络数据库免费获取。
在HMP项目中所使用的方法和想法为后来其他几个代谢组学数据库（DrugBank、T3DB、FooDB）的建立和软件（MSEA、metaboAnalyst、MetPA、metaboMiner）的开发奠定了基础。
这些数据库可以用于癌症生物标记物的研究、器官移植生物标志物的鉴定、伤口愈合机制的探讨、朊病毒和朊样疾病的早期生物标志物的确定以及奶牛常见疾病生物标志物的研究。
在代谢组学领域，David Wishart博士已经发表过近40篇论文，目前他负责加拿大代谢组学创新研究中心的运作。
Phenol-Explorer: an online comprehensive database on polyphenol contents in foods
Perez-Jimenez, J., Vos, F., Crespy, V., du Chaffaut, L., Neveu, V, Perez-Jimenez, J, Vos, F, Crespy, V, du Chaffaut, L, Mennen, L, Knox, C, Eisner, R, Cruz, J, Wishart, D, Scalbert, A
Database: the journal of biological databases and curation, 2010, Vol.2010(0), p.bap024-bap024
DOI: 10.1093/database/bap024
累积引用频次：410
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metaboAnalyst 2.0--a comprehensive server for metabolomic data analysis
Jianguo Xia,Rupasri Mandal,Igor V Sinelnikov,David Broadhurst,David S Wishart
Nucleic acids research, 2012, Vol.40(Web Server issue), p.W127-W133
DOI: 10.1093/nar/gks374
累积引用频次：709
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HMDB 3.0--The Human metabolome Database in 2013
Wishart, David S, Jewison, Timothy, Guo, An Chi, Wilson, Michael, Knox, Craig, Liu, Yifeng, Djoumbou, Yannick, Mandal, Rupasri, Aziat, Farid, Dong, Edison, Bouatra, Souhaila, Sinelnikov, Igor, Arndt, David, Xia, Jianguo, Liu, Philip, Yallou, Faizath, Bjorndahl, Trent, Perez-Pineiro, Rolando, Eisner, Roman, Allen, Felicity, Neveu, Vanessa
Nucleic acids research, 2013, Vol.41(Database issue), p.D801-D807
DOI: 10.1093/nar/gks1065
累积引用频次：1149
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DrugBank 4.0: shedding new light on drug metabolism
Vivian Law,Craig Knox,Yannick Djoumbou,Tim Jewison,An Chi Guo,Yifeng Liu,Adam Maciejewski,David Arndt,Michael Wilson,Vanessa Neveu,Alexandra Tang,Geraldine Gabriel,Carol Ly,Sakina Adamjee,Zerihun T Dame,Beomsoo Han,You Zhou,David S Wishart
Nucleic acids research, 2014, Vol.42(Database issue), p.D1091-D1097
DOI: 10.1093/nar/gkt1068
累积引用频次：680
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metaboAnalyst 3.0--making metabolomics more meaningful
Jianguo Xia,Igor V Sinelnikov,Beomsoo Han,David S Wishart
Nucleic acids research, 2015, Vol.43(W1), p.W251-W257
DOI: 10.1093/nar/gkv380
累积引用频次：564
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Emerging applications of metabolomics in drug discovery and precision medicine
David S. Wishart
Nature reviews, 2016, Vol.15(7), p.473-484
DOI: 10.1038/nrd.2016.32
累积引用频次：71
Christoph Borchers
他的研究主要围绕蛋白组学技术的提高、发展与应用开展，主要研究焦点为临床诊断用定量靶向蛋白质组学技术。他的研究也对LC-MRM-MS复用方法和免疫MALDI（(iMALDI）技术感兴趣。Borchers博士的研究兴趣的另外一个关注点就是蛋白质化学与质谱联用技术在蛋白质组学研究中的应用进展。
Borchers博士在同行评审国际期刊上发表了100多篇科学论文，而且他还是Creative Molecules. Inc. 和MRM Proteomics Inc.两家公司的创始人兼首席科学。作为人类蛋白质组组织（HUPO）协会会员、不列颠哥伦比亚蛋白质组网络的领导之一、以及加拿大国家蛋白质组网络负责人，他充分发挥了自己在促进蛋白质组学研究和教育方面的作用。
Effect of antibiotic treatment on the intestinal metabolome
L. Caetano M. Antunes,L Caetano M Han,Jun Ferreira,Rosana B R Loli?,Petra Borchers,Christoph H Finlay
Antimicrobial agents and chemotherapy: AAC, 2011, Vol.55(4), p.1494-1503
DOI: 10.1128/AAC.01664-10
累积引用频次：128
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MRM-based multiplexed quantitation of 67 putative cardiovascular disease biomarkers in human plasma
Dominik Domanski,Andrew J Percy,Juncong Yang,Andrew G Chambers,John S Hill,Gabriela V Cohen Freue,Christoph H Borchers
Proteomics, 2012, Vol.12(8), p.1222-1243
DOI: 10.1002/pmic.201100568
累积引用频次：129
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Design, implementation and multisite evaluation of a system suitability protocol for the quantitative assessment of instrument performance in liquid chromatography-multiple reaction monitoring-MS (LC-MRM-MS)
Susan E. Abbatiello,Susan E Mani,D R Schilling,Birgit Maclean,Brendan Zimmerman,Lisa J Feng,Xingdong Cusack,Michael P Sedransk,Nell Hall,Steven C Addona,Terri Allen,Simon Dodder,Nathan G Ghosh,Mousumi Held,Jason M Hedrick,Victoria Inerowicz,H Dorota Jackson,Angela Keshishian,Hasmik Kim,Jong Won Lyssand,John S Riley
Molecular & cellular proteomics, 2013, Vol.12(9), p.2623-2639
DOI: 10.1074/mcp.M112.027078
累积引用频次：58
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Targeted peptide measurements in biology and medicine: best practices for mass spectrometry-based assay development using a fit-for-purpose approach
Steven A. Carr, Steven A Abbatiello, Susan E Ackermann, Bradley L Borchers,Christoph Domon, Bruno Deutsch, Eric W Grant, Russell P Hoofnagle, Andrew N Hüttenhain, Ruth Koomen, John M Liebler, Daniel C Liu,Tao MacLean, Brendan Mani, D R Mansfield, Elizabeth Neubert, Hendrik Paulovich, Amanda G Reiter, Lukas Vitek, Olga Aebersold, Ruedi Anderson
Molecular & cellular proteomics, 2014, Vol.13(3), p.907-917
DOI: 10.1074/mcp.M113.036095
累积引用频次：194
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Architecture of the RNA polymerase II-Mediator core initiation complex
C Plaschka, L Larivière, M Wenzeck, D Seizl, Ev Hemann,Ch Tegunov, W Petrotchenko, F Borchers, E Baumeister, P Herzog, Villa, Cramer
Nature, 2015, Vol.518(7539), p.376-380
DOI: 10.1038/nature14229
累积引用频次：88
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Protein species-specific characterization of conformational change induced by multisite phosphorylation
Jingxi Pan,Suping Zhang,Christoph H Borchers
Journal of proteomics, 2016, Vol.134, p.138-143
DOI: 10.1016/j.jprot.2015.12.002
累积引用频次：4
厉良
厉良教授的研究兴趣为发展生物分子和聚合物分析所用的分析质谱，包括蛋白组学和代谢组学应用技术。他已经发表的文献数量超过200多篇，并受邀参加了195多次演讲。目前他个人拥有4项美国专利发明。他还兼任着名期刊Analytica Chimica Acta的编辑。
Comparison of surfactant-assisted shotgun methods using acid-labile surfactants and sodium dodecyl sulfate for membrane proteome analysis
Wu F, Sun D, Wang N, Gong Y, Li L
Analytica Chimica Acta, vol. 698, issue 1-2 (2011) pp. 36-43
DOI: 10.1016/j.aca.2011.04.039
累积引用频次：37
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Development of isotope labeling LC-MS for human salivary metabolomics and application to profiling metabolome changes associated with mild cognitive impairment
Zheng J, Dixon R, Li L
Analytical Chemistry, vol. 84, issue 24 (2012) pp. 10802-10811
DOI: 10.1021/ac3028307
累积引用频次：48
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MyCompoundID: Using an Evidence-based metabolome Library for metabolite Identification
Li L, Li R, Zhou J, Zuniga A, Stanislaus A, Wu Y, Huan T, Zheng J, Shi Y, Wishart D, Lin G
Analytical Chemistry, vol. 85, issue 6 (2013) pp. 3401-3408
DOI: 10.1021/ac400099b
累积引用频次：60
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Development of a universal metabolome-standard method for long-term LC-MS metabolome profiling and its application for bladder cancer urine-metabolite-biomarker discovery
Peng, Jun, Chen, Yi-Ting, Chen, Chien-Lun, Li, Liang
Analytical chemistry, 2014, Vol.86(13), p.6540-6547
DOI: 10.1021/ac5011684
累积引用频次：34
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DnsID in MyCompoundID for rapid identification of dansylated amine- and phenol-containing metabolites in LC-MS-based metabolomics
Tao Huan, Yiman Wu, Chenqu Tang, Guohui Lin, Liang Li
Analytical chemistry, 2015, Vol.87(19), p.9838-9845
DOI: 10.1021/acs.analchem.5b02282
累积引用频次：17
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Sample normalization methods in quantitative metabolomics
Yiman Wu, Liang Li
Journal of chromatography, 2016, Vol.1430, p.80-95
DOI: 10.1016/j.chroma.2015.12.007
累积引用频次：17
James Harynuk
2007年他在阿尔伯塔大学开始独自带领科研团队继续推进多维分离技术的发展与研究工作。现阶段James Harynuk博士的研究兴趣包括在分子热力学行为基础上通过气相分离技术以及GCxGC和GC-MS数据的快速解读所需的工具开发分子鉴定工具。
他尤其感兴趣的是使用代谢组学技术进行药物发现和药物筛选研究。他已经开发了几个大型的具有生物显着意义的小分子数据库，包括核苷酸、氨基酸衍生物、离子、脂类，以及稳定剂如渗透剂和短链聚合物。他创建的这些数据库已经被用于新型配体的筛选与鉴定，结合特异性的分析以及许多蛋白质信号和酶结构域互动网站的绘制。
The evolution of comprehensive two-dimensional gas chromatography (GC x GC)
Górecki T, Harynuk J, Pani? O
Journal of Separation Science, vol. 27, issue 5-6 (2004) pp. 359-379
DOI: 10.1002/jssc.200301650
累积引用频次：186
Michael Overduin
他在Cell、Mol Cell、Dev Cell、EMBO、JACS、Nature、Nature Struct Mol Biol、Nature Communs、PNAS USA以及Science杂志上发表了100多篇文章。他拥有用于天然膜蛋白的制备与分析的苯乙烯-马来酸脂质粒子体系的发明专利，并开发了国际SMALP网络（SMALP.net）。
Philip Britz-McKibbin
化学数据联盟交期时期曾推送过一篇关于Philip Britz-McKibbin博士的访问文章：
国际代谢组学专家访谈·代谢组学分析平台的建设
来自阿尔伯塔大学的David Wishart博士是以该数据库为基础进行代谢组学研究的团队负责人。他的团队在结构生物学、纳米生物学、合成生物学、生物信息学和代谢组学的朊病毒生物学方面的研究非常活跃。他的实验室带来的最突出贡献就是在蛋白质化学位移分析和蛋白质结构预测。
Therapeutic Target DB
??http://bidd.nus.edu.sg/group/cjttd/
Therapeutic Target Database（TTD）是一个专门为提供关于文献中描述的已知治疗蛋白和靶核酸、靶向疾病条件、通路信息以及针对每种标靶的响应药物/配体设计的药物数据库。
该数据库目前含有2,025个标靶、17,816种药物以及3,681个多靶点药物。该数据库在2011年8月25日已经更新到4.3.02版本。新版本提供定量构效关系（QSAR）模型和标靶验证信息。而且多靶点药物数据还有相应的结构和药效信息，而复方制剂和天然药物以及药物种类来源数据也包含其中。
Therapeutic Target Database（TTD）属于Bioinformatics & Drug Design group（BIDD）数据库资源的一个分支。BIDD的数据库一共分为三大类，分别为Pharmainformatics Databases（药物信息学数据库PhD）、Bioinformatics Databases（生物信息学数据库BiD）和Herbinformatics Databases（草药信息学数据库HiD）。
PhD包括了以下子数据库：Therapeutic Target Database（靶向治疗数据库TTD）、Chemical Families Database（化学物质家族数据库CFam）、Drug Adverse Reaction Target（药物不良反应指标DART）、ADME-Associated Protein（ADME相关蛋白质）、Therapeutically Relevant Multiple Pathways（多途径相关治疗）、Pathway Crosstalk Database（通路串扰数据库）、Information of Drug Activity Data（药物活性信息）、Server for Pharmacophore Information and Mapping（药效信息和映射服务器）。
BiD包括以下子数据库：Human Ethnic and Regional Specific Omics Database（人类种族和地区特定的组学数据库HEROD）Computed Ligand Binding Energy（计算配体结合能CLiBE）、Kinetic Data of Biomolecular Interactions（生物分子相互作用动力学数据DBI）。
HiD则单纯为Traditional Chinese Medicine Information Database（传统中药信息数据库TCM-ID）。
BIDD团队来自新加坡国立大学的药学系。这个团体主要活跃于计算机辅助药物设计、医药信息学和化学信息学、计算生物学与生物信息学、草药、艺术与科学研究领域。他们已经开发了很多计算方法、软件工具和数据库，用于药物发现、靶点发现、生物系统的蛋白质功能预测建模以及生物标志物发现。他们已经常见了10个数据库，9个网页版软件工具，在一些国际期刊上（Nature Reviews Drug Discovery、Pharmacological Reviews、Clinical Pharmacology and Therapeutics、Drug Discovery Today、Molecular Therapeutics、Natural Product Reports、Cancer Research、Nucleic Acids Research和Journal of Immunology）发表了161多篇文献。
目前BIDD团队由来自新加坡国立大学的陈宇综教授带领。陈教授现任新加坡国立大学（NUS）终身教授，兼任清华大学深圳研究生院教授、深圳肿瘤个性化诊疗技术工程实验室主任。英国曼彻斯特大学获博士学位，曾先后任职美国ISIS制药公司科学家、新加坡国立大学计算科学系主任、新加坡国立大学计算药学系教授、新加坡国立大学-美国麻省理工学院联盟研究员、联合国工业发展组织高科技中心国际科学（顾问）委员会委员等，入选国家千人计划（第三批）B类。
陈教授团队拥有自主知识产权的、国际最先进的基于计算机辅助的多靶点药物筛选技术体系，该体系具有高筛选速度、高靶点选择性、低假阳性等显着优势，研究成果属于国际一流研究水平，是国内外公认的享有盛誉的科学家。
陈宇综教授于上世纪九十年代开始发表研究论文，到目前为止Web of Science统计得到的每年出版文章数和每年引文数如下图所示。
HIT: linking herbal active ingredients to targets
Ye H, Ye L, Kang H, Zhang D, Tao L, Tang K, Liu X, Zhu R, Liu Q, Chen Y, Li Y, Cao Z
Nucleic Acids Research, vol. 39, issue SUPPL. 1 (2011)
DOI: 10.1093/nar/gkq1165
累积引用频次：88
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Combinatorial support vector machines approach for virtual screening of selective multi-target serotonin reuptake inhibitors from large compound libraries
Shi Z, Ma X, Qin C, Jia J, Jiang Y, Tan C, Chen Y
Journal of Molecular Graphics and Modelling, vol. 32 (2012) pp. 49-66
DOI: 10.1016/j.jmgm.2011.09.002
累积引用频次：18
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Predicting targeted polypharmacology for drug repositioning and multi-target drug discovery.
Liu X, Zhu F, Ma X, Shi Z, Yang S, Wei Y, Chen Y
Current medicinal chemistry, vol. 20, issue 13 (2013) pp. 1646-61
DOI: 10.2174/0929867311320130005
累积引用频次：35
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Therapeutic target database update 2014: A resource for targeted therapeutics
Qin C, Zhang C, Zhu F, Xu F, Chen S, Zhang P, Li Y, Yang S, Wei Y, Tao L, Chen Y
Nucleic Acids Research, vol. 42, issue D1 (2014)
DOI: 10.1093/nar/gkt1129
累积引用频次：64
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Co-targeting cancer drug escape pathways confers clinical advantage for multi-target anticancer drugs
Tao L, Zhu F, Xu F, Chen Z, Jiang Y, Chen Y
Pharmacological Research, vol. 102 (2015) pp. 123-131 Published by Academic Press
DOI: 10.1016/j.phrs.2015.09.019
累积引用频次：8
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Therapeutic target database update 2016: enriched resource for bench to clinical drug target and targeted pathway information
Yang H, Qin C, Li Y, Tao L, Zhou J, Yu C, Xu F, Chen Z, Zhu F, Chen Y
Nucleic Acids Research, vol. 44, issue D1 (2016) pp. D1069-D1074
DOI: 10.1093/nar/gkv1230
累积引用频次：34
他们率先尝试了药物标靶发现的反向对接方法，开发了颇受欢迎的靶向治疗数据库，还是全世界第一个尝试使用机器学习方面进行蛋白质功能预测、ADME-Tox预测、靶点发现和多靶点虚拟筛选。
BIDD研究团队与很多企业以及国内外高校有很多广泛的科研合作。他们除了与美国普渡大学和托莱多大学在生物物理学方面开展研究合作之外，还与亚洲地区的东京医科大学生物材料与生物工程研究所（药物发现研究合作）、中国科学院上海药物研究所、重庆大学（生物物理学和生物信息学合作）、四川大学（生物信息学和药物设计合作）、大连理工大学（生物物理学合作）、上海生物信息技术研究中心（生物信息学合作）以及清华大学深圳研究生院（多靶向药物发现合作）开展了很多国际合作。
同时BIDD团队的很多成员目前都与中国内地很多高校有学术和研究方面的往来，并在以下很多知名院校当中从事教育工作，包括上海同济大学、厦门大学、浙江大学、南京大学、四川大学、重庆大学。还有很多成员在美国的波士顿大学、哈佛大学以及美国国立卫生研究院中担任高级科学家一职。
PharmGKB
??http://www.pharmgkb.org/
PharmGKB是一个由斯坦福大学负责创建并维护，由美国国立卫生研究院出资筹建的面向公众免费开放的互联网搜索工具。如果你正从事药物基因组学研究，那么PharmGKB数据库可以为你提供遗传、基因组、分子和细胞表型数据和临床信息。
作为一个全国协作研究联盟，美国国立卫生研究院的药物基因组学研究网络与PharmGKB一直保持战略合作伙伴关系。双方合作的目的就是帮助研究人员理解不同个体的基因变异对药物产生怎样不同的反应。
PharmGKB数据库的信息包括但不限于心血管、肺、癌症、通路、代谢和转运研究领域的临床和基本药代动力学和药物基因组学研究。数据库创建的目的在于帮助研究人员理解不同个体的基因变异对药物作用体现出的不同反应。
PharmGKB包含了关于基因（20,000条以上）、疾病（3000条以上）以及通路（53条）的可搜索数据。它还包含470个基因变异（SNP数据）影响药物代谢的详细信息。
STITCH
??http://stitch.embl.de/
STITCH是“搜索化学品相互作用的工具（search tool for interactions of chemicals）”的缩写，它是一个整合了代谢途径、晶体结构、结合实验和药物-靶关系相互作用信息的数据库。
文本挖掘和化学结构相似性用于进行化学物质之间关系的预测。每一种相互作用关系都可以找到原始的数据资源。STITCH含有300,000个小分子和来自于1,133有机体的两百六十万个蛋白质的相互作用关系信息。
目前参与STITCH数据库建设的机构有四家，分别为瑞士生物信息研究所（Swiss Institute of Bioinformatics）、
欧洲分子生物学实验室（European Molecular Biology Laboratory）、瑞士苏黎世大学（University of Zurich）和哥本哈根大学NNF蛋白质研究中心（NNF Center for Protein Research）。每个研究中心都有相应的研究团队及研究人员，一共有11人参与到了STITCH的组建与维护。
这四个机构的11个团队成员大都非常年轻，虽然到目前为止他们发表的文献数量加到一起还不到两百篇，但是有的论文已经产生极高的影响。比如瑞士生物信息学院的Damian Szklarczyk，自从2002年于波兰波兹南密茨凯维奇大学毕业后，他参与创作的论文在2016年被引用5066次。
The STRING database in 2011: Functional interaction networks of proteins, globally integrated and scored
Szklarczyk D, Franceschini A, Kuhn M, Simonovic M, Roth A, Minguez P, Doerks T, Stark M, Muller J, Bork P
Nucleic Acids Research, vol. 39, issue SUPPL. 1 (2011)
DOI: 10.1093/nar/gkq973
累积引用频次：2171
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Mass Spectrometric Analysis of Lysine Ubiquitylation Reveals Promiscuity at Site Level
Danielsen J, Sylvestersen K, Bekker-Jensen S, Szklarczyk D, Poulsen J, Horn H, Jensen L, Mailand N, Nielsen M
Molecular & Cellular Proteomics, vol. 10, issue 3 (2011) pp. M110.003590-M110.003590
DOI: 10.1074/mcp.M110.003590
累积引用频次：198
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STRING v9. 1: protein-protein interaction networks, with increased coverage and integration
Franceschini A, Szklarczyk D, Frankild S, Kuhn M, Simonovic M, Roth A, Lin J, Minguez P, Bork P, von Mering C
Nucleic acids research, vol. 41, issue D1 (2013) p. D808–D815
DOI: 10.1093/nar/gks1094
累积引用频次：2112
SuperTarget
??http://insilico.charite.de/supertarget
SuperTarget数据库中的核心资源为7300个药物靶点关系，其中有4900种关系是针对是经过人工手动进行标注。SuperTarget提供用于2D药物筛选和靶点测序比较的工具。数据库含有超过2500个靶向蛋白质，这些蛋白质带有7300个关系到1500种药物的标注信息，绝大多数的条目都指向各自的文献来源。还有775个带有更多标注信息的药物有另外独立的Matador（Manually Annotated Targets And Drugs online Resource）数据库提供。
