利用GeneCards数据库、TTD数据库、网络DrugBank数据库以及CTD数据库，药理遥散抑郁分别获取抑郁症、学探腺增性消乳腺增生和功能性消化不良的讨逍潜在靶点。将上述数据库查询到的症乳作用疾病靶点取交集后，再与逍遥散活性成分所对应的生和靶点取交集，以获取逍遥散治疗抑郁症、异病同治乳腺增生和功能性消化不良的基于机制共同作用靶点。将整理搜集到的网络靶点导入Uniprot数据库中，通过输入靶点基因名称列表并限定物种为人，药理遥散抑郁剔除非人源靶点，学探腺增性消并将所有的讨逍基因校正为其官方名称（office gene symbol），做后续分析。症乳作用
利用Cytoscape 3.7.1软件分别构建逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的“单味药-活性成分-共同靶点”可视化网络。网络图中“节点（node）”代表逍遥散中活性成分和作用靶点，“边（edge）”表示活性成分和作用靶点的相互作用关系。根据网络图节点的拓扑性参数，以度（degree）≥2倍的中位数为筛选条件，此类数值越大，说明成为逍遥散“异病同治”的潜在活性成分的可能性就越大。
将共有靶点导入STRING数据库，构建PPI网络，筛选关键靶点。并利用Cytoscape 3.7.1软件的MCODE插件对该网络进行聚类分析，寻找核心靶点网络。
将逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的关键共有靶点导入Metascape数据库，限定物种为人，对逍遥散的直接作用靶标进行KEGG通路富集和GO富集分析。设定阈值P＜0.05，并根据P的排序，筛选排名靠前的生物过程或通路。其中，GO富集包括生物过程（biological process），分子功能（molecular function）和细胞组分（cellular component）。
将上述得到的关键活性成分与靶点进行分子对接。应用PubChem数据库查找活性成分，并下载其mol2格式，准备对接。在蛋白质数据库晶体结构数据库PDB（http://www.rcsb.org）中找到蛋白质受体结构。对接模拟前，将所有配体用PyMOL软件从蛋白受体复合物中去除，此时加上极性氢原子与电荷，准备对接。在Windows终端下运行Autodock 软件，依次加载洁净蛋白和能量优化后的化合物（配体），用Autogrid 计算格点能量，采用拉马克遗传算法进行对接运算。各化合物与蛋白之间结合情况用自由能评价方法评价。
2.1 逍遥散化学成分的筛选以及活性预测通过TCMSP数据库对逍遥散中8味中药的ADME参数进行检索，并以OB≥30%和DL≥0.18为指标，剔除没有靶点的化学成分，筛选得到121个活性成分，其中白芍8个、白术2个、薄荷7个、柴胡11个、甘草84个、茯苓4个、当归2个、生姜3个。
对逍遥散活性成分和现有的治疗这3种疾病药物的物理参数（MW、A Log P、BBB和Caco-2）进行PCA分析（图1）。PCA散点图显示，逍遥散活性成分与现有的临床上治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的小分子药物聚集在一起，表明逍遥散中的这些化合物的理化性质与已知药物相似，具有治疗这3种疾病的潜在性能，有发展成为药物的可能。
通过TCMSP数据库将化学成分所对应的靶点进行搜集，共得到2 538个靶点，其中白芍123个、白术22个、薄荷124个、柴胡342个、甘草1 753个、茯苓30个、当归69个、生姜75个。通过检索GeneCard数据库、TTD数据库以及DrugBank数据库一共得到抑郁症靶点1 598个、乳腺增生疾病靶点844个、功能性消化不良靶点222个。其中逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的共有靶点有38个，分别是IL-4、PCNA、ACHE、BAX、BCL2、CASP3、CAT、CCL2、TP53、CDKN1A、CYP3A4、EGFR、HMOX1、INSR、ICAM1、IFNG、IL-1A、IL-1B、IL-10、IL-6、IL-8、MAPK1、MAPK14、MAPK3、NQO1、NOS2、NOS3、SERPINE1、PARP1、EGF、PTGS2、FOS、AKT1、SLC6A4、TGFB1、TNF、VCAM1和VEGFA。同时，构建逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的“单味药-活性成分-共同靶点”网络图（图2）。
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