Data Boundaries & Methods
Data Stratification — SteeraMed Map 的每一层数据来源、用途与隐私等级
| 分层 | 名称 | 来源 | 用途 | 隐私等级 |
|---|---|---|---|---|
| Layer A | 共性知识层 Common Knowledge Layer | 公开数据库（GEO, PubMed, DrugBank, STRING） | 共性地图节点、边、模块图谱 | 完全公开，无个人数据 |
| Layer B | 群体验证层 Cohort Validation Layer | 公开获取的去标识化队列数据集 | 回顾性药物筛选 recall 验证 | 去标识化公开数据 |
| Layer C | 个体演示层 Individual Demo Layer | 合成、去标识化的演示数据 | 个人状态地图 Demo（Demo A/B/C） | 非真实个人数据，可公开展示 |
| Layer D | 真实个体层（规划中） Real Individual Layer (Planned) | 用户上传的 DNA 甲基化等检测数据 | 个体化证据链推理 | 仅在本地处理，不上传外部服务 |
Evidence Tier Definitions — 所有推荐与假设均标注证据等级
多项独立人体研究（RCT、系统综述）+ 专家共识支持
单项人体研究或多个观察性研究支持
动物模型或体外实验支持，机制合理
网络邻近性、通路富集等计算推导，未经实验验证
专家标注或 AI 生成的候选假设，仅作为研究方向参考
Coverage Fingerprint: Method & Known Limitations — 药物-模块覆盖的计算方式与解读边界
药物注释靶点集合与模块基因集合在 STRING v12 蛋白互作网络上计算网络邻近（Guney & Barabási 2016 方法）： 通过 200 次度保持随机化构建零分布，将观测邻近转换为 z-score。z < -3 记为强覆盖（primary）、 z < -2.5 记为次级覆盖（secondary）、-2.5 ≤ z < -2 记为广泛覆盖（broad）。覆盖计算范围为 Hallmarks+中医模块（110 个）；营养素/药食同源层（222 个）未纳入药物邻近计算。
覆盖指纹基于 DrugBank 注释蛋白全集的 PPI 邻近，其中除药效靶点（Type=target）外， 还包含代谢酶（CYP450 家族）、载体（APO 脂蛋白）与转运体（OCT/MATE 等）等 ADME 蛋白。 ADME 蛋白会把指纹系统性拉向解毒、肝脏等代谢类模块——例如雷帕霉素的 20 个注释蛋白中仅 MTOR 为药效靶点，其指纹中排名最高的覆盖恰为解毒模块（z=-5.55），主要由代谢酶与载体的邻近驱动， 反映的是代谢足迹而非 mTOR 药理足迹。解读任何药物的指纹时，须同时参考其靶点构成数字（药物页面已披露）。
入库覆盖为该药全部 z ≤ -2 模块（全库 1,863 种药物共 30,833 条，每药 1~101 条不等）。 覆盖记录数主要由注释蛋白数量与构成驱动：注释蛋白多（尤其含 ADME 酶/载体/转运体） 的药物天然产生更多显著邻近——全库最高为 Fostamatinib（101 条），demo 四药中白藜芦醇 59 条（36 个注释蛋白）远高于二甲双胍 3 条（9 个注释蛋白、仅 3 个进入 PPI 计算）。 覆盖数差异反映的是注释丰度与代谢足迹的差异，不是药理广谱性；跨药物比较覆盖数须 同时参考各药靶点构成（药物页面已披露）。靶点数少（< 5 个）的药物 z 估计更不稳定， 弱覆盖不构成对临床效应的否定。
全库邻近矩阵包含约 24 万次计算（2,174 种药物 × 157 个模块层），其中 84% 的记录 |z| ≥ 2、 59% 达到覆盖方向阈值 z ≤ -2——远超标准正态分布下约 5% 的期望比例。这说明在度保持随机化 零分布下，该 z 统计量未经校准，模块规模与网络拓扑会使 z 值系统性极端化；将 z ≤ -2 按 "p < 0.05" 语义解读会高估证据强度。当前版本定位为排序与候选假设生成器（证据等级 2，网络推断）， 任何覆盖条目用于决策前需独立人类遗传学、扰动实验与前瞻验证支持。 同时，极端 z 值（|z| > 5）在 200 次随机化下的尾部估计不稳定，仅作方向参考； 靶点数较少的药物弱覆盖不构成对临床效应的否定。
SteeraMed Map 用于组织人体状态与干预假设；不构成疾病诊断、治疗处方或临床试验替代。
SteeraMed Map helps organize human-state and intervention hypotheses. It does not diagnose disease, prescribe treatment, or replace clinical trials.
Privacy Policy Summary
共性知识层（Layer A）和群体验证层（Layer B）均来自公开数据库，不含任何个人身份信息。
个体演示层（Layer C）使用合成、去标识化的演示数据，不代表任何真实个体。
真实个体层（Layer D，规划中）的用户数据仅在本地浏览器处理，不上传至外部服务器。
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