1.基于网络毒理学评估喹诺酮类抗生素环境残留物神经毒性的方法，包括如下步骤：

(a)喹诺酮类药物靶标的获取及靶标网络的建立

根据文献确定喹诺酮类药物的种类，运用在线数据库收集药物靶标，将收集到的药物靶标分布到蛋白‑蛋白相互作用组(PPI)中，以建立药物靶标网络；

(b)神经精神疾病的确定，疾病基因的获取及神经精神疾病模块的建立

根据文献确定神经精神疾病，在MeSh数据库中获取神经精神疾病对应的医学主题词，利用MeSh主题词作为检索条目在OMIM数据库收集对应的Entrez Gene ID，经UniProt数据库转换后得到了对应的基因名称，收集到的每种神经精神疾病的疾病基因都分布到PPI网络中，以构建对应的神经毒性疾病模块；

(c)网络邻近度的计算

首先按照公式(1)计算PPI网络中喹诺酮类药物靶标组(T)和神经精神疾病基因组(V)的最短路径长度dc(V,T)；公式(1)所示：通过计算两个随机靶标组和基因组之间的接近度来生成参考距离分布，当使用参考分布的均值μd(V,T)和标准差σd(V,T)将观察到的距离转换为归一化距离时，T和V之间的相对平均最短距离Zdc按公式(2)计算：若Zdc<0,则认为喹诺酮药物靶标与神经精神疾病基因邻近；

(d)网络扩散距离的计算

首先计算PPI网络中相互作用基因之间的DSD值，再计算了喹诺酮靶点(T)和神经精神疾病基因(V)的扩散距离DSD(T,V)，DSD(T,V)越小，T和V在人类交互组中的相似度越高，是PPI网络中药物靶点和疾病基因的平均最小DSD，用来描述药物靶点对疾病基因的影响； 越小，喹诺酮类药物对神经精神疾病的影响越显著； 的计算公式如下：(e)综合排序

取网络邻近结果和网络扩散结果的算术平均值作为综合值 以综合值

作为最终度量评估喹诺酮类药物对神经精神疾病的风险大小；

(f)网络重叠

将所构建的药物靶标网络和神经精神疾病模块基于PPI网络进行重叠，对与药物靶标完全重叠或相邻的疾病基因进行富集分析。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(a)喹诺酮类药物靶标的获取及靶标网络的建立为根据文献确定喹诺酮药物，在SuperPred数据库中获取喹诺酮药物预测靶标的UniProtID,经UniProt数据库转换后得到了对应的基因名称，将收集到的药物靶标分布到PPI网络中，以建立药物靶标网络，靶标网络中的节点为药物靶标，根据PPI网络中蛋白质之间的已知连接确定两个节点之间的关联，形成药物靶标网络的边缘。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(b)神经精神疾病的确定，疾病基因的获取及神经精神疾病模块的建立为在MeSh数据库中获取神经精神疾病对应的医学主题词，利用MeSh主题词作为检索条目在OMIM数据库收集对应的Entrez Gene ID，经UniProt数据库转换后得到了对应的基因名称，收集到的每种神经精神疾病的疾病基因都分布到PPI网络中，以构建对应的神经毒性疾病模块；计算PPI中连接两个基因的最短路径并用ds表示，同时计算了最大连通成分(LCC)，它由连续连接的S个疾病基因组成，是互连基因的子集(即ds＝1的基因)，对疾病模块中(1)定位于PPI中的疾病基因，(2)ds＝1的疾病基因，(3)LCC中的疾病基因进行富集分析。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(f)网络重叠为喹诺酮类药物靶标网络与神经精神疾病模块基于PPI重叠，网络参数ds用于衡量PPI中疾病基因与最近药物靶标的距离，ds＝0表示疾病基因与药物靶标完全重叠，ds＝1表示疾病基因与药物靶标相邻，ds＝2表示疾病基因与药物靶标的最短距离为2，ds＞2表示疾病基因与药物靶标间的最短距离多于2步，ds＝NA，疾病基因和药物靶标之间没有关联；选择重叠网络中ds≤1的基因使用DAVID数据库进行基因富集分析。

5.如权利要求1‑3任一项所述的方法，其特征在于：所述喹诺酮类药物为环丙沙星、达诺沙星、二氟沙星、依诺沙星、恩诺沙星、氟甲喹、诺氟沙星、氧氟沙星、培氟沙星和沙拉沙星。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述神经精神疾病为阿尔茨海默症、孤独症谱系障碍、抑郁症、癫痫、帕金森和精神分裂症。