基于网络药理学分析芪贞元丹治疗动脉粥样硬化的作用机制*

目的: 基于网络药理学方法,探究中药复方芪贞元丹治疗动脉粥样硬化(AS)潜在的作用靶点和分子机制。方法: 查找TCMSP数据库,获得中药复方芪贞元丹中黄芪、女贞子、延胡索、丹参的活性成分和靶点,在OMIM等数据库中检索AS的靶点,使用Cytoscape绘图工具构建分子网络;检索STRING数据库并绘制PPI网络图,获取芪贞元丹治疗AS的关键靶点;并上传至Metascape数据平台对其进行GO和KEGG分析。结果: 芪贞元丹与AS有交集靶点118个,作为干预AS的作用靶点。芪贞元丹对抗AS可能与细胞因子介导、细胞因子受体结合等GO过程相关。KEGG富集结果显示155条通路与AS相关,主要涉及PI3K-Akt、HIF-1、NF-κB通路和炎症性肠病相关通路。结论: 通过网络药理学实验初步揭示芪贞元丹复方治疗AS的作用机制,复方中的槲皮素、山奈酚等活性成分作用于IL-6、PI3K-Akt等靶点,通过抗细胞凋亡、抑制氧化应激、抑制炎症反应等发挥抗AS作用,证明芪贞元丹复方治疗AS是多成分、多靶点、多途径协同作用的过程。     

基于网络药理学和分子对接探索桑白皮治疗糖尿病周围神经病变的潜在机制

本研究运用网络药理学和分子对接方法对中药桑白皮治疗糖尿病周围神经病变(DPN)的活性成分、潜在作用靶点和信号通路进行研究,探索桑白皮治疗DPN的可能作用机制。首先从中药系统药理学数据库(TCMSP)筛选出桑白皮的活性成分及靶点基因。通过GeneCards数据库及OMIM数据库筛选出DPN的疾病靶点基因,并用Cytoscape软件构建“药物-有效成分-靶基因-疾病”中药调控网络图。将有效成分靶标与疾病靶标上传到STRING数据库,构建蛋白互作网络图(PPI),并使用R语言对得到的PPI进行核心基因的筛选。运用R语言对关键靶点进行GO富集分析和KEGG通路富集分析。其次从活性成分及靶点基因中根据degree值筛选出前3个关键成分,并将该网络中的基因靶点以degree值高低进行排序,选择前3个核心靶点,然后从RCSB数据库下载相关蛋白的结构,使用Pymol软件去除溶剂分子与配体,使用AutoDock软件进行分子对接。最后通过酶联免疫吸附实验和荧光光谱实验验证网络药理学富集分析的结果。最终预测到31个桑白皮活性成分,312个活性成分相关靶点,120个桑白皮-糖尿病周围神经病变共同有效靶点。活性成分中度值最高的为槲皮素,其次为山柰酚。PPI网络核心基因为转录因子AP-1(JUN)、丝裂原活化蛋白激酶1(MAPK1)、转录因子p65(RELA)、丝氨酸-苏氨酸蛋白激酶1(AKT1)、白介素6(IL-6)等;GO富集分析显示会影响基因的转录、细胞因子表达和蛋白激酶活性等;KEGG通路富集分析显示AGE-RAGE信号通路、流体剪切力和动脉粥样硬化为显著性最高的通路,其次为卡波西肉瘤相关疱疹病毒感染、MAPK信号通路、人巨细胞病毒感染、TNF信号通路。分子对接结果显示关键成分中槲皮素与对应靶点具有较好的结合活性。酶联免疫吸附实验提示桑白皮能够降低IL-6和TNF-α的表达,荧光光谱实验证实桑白皮能够减少AGEs。可见中药桑白皮治疗糖尿病周围神经病变具有多成分、多靶点、多功能、多通路的作用特点,其潜在的作用机制可能与AGE-RAGE信号通路、肿瘤坏死因子信号通路等有关。     

基于网络药理学及分子对接探讨桑叶-菊花治疗高血压的作用机制

本文旨在通过网络药理学和分子对接方法探讨桑叶-菊花治疗高血压的潜在分子作用机制。首先从GEO数据库下载基因芯片数据,使用R语言limma包筛选差异表达基因,通过中药系统药理学分析平台筛选桑叶-菊花有效成分及相应靶蛋白,利用Venn软件取药物与疾病交集靶点,运用Cytoscape3.7.2软件构建"化合物-靶点"网络及可视化分析,并用Bisogenet和CytoNCA插件对关键靶点进行蛋白网络互作及拓扑分析,通过David数据库和R语言clusterProfiler包对关键靶点进行GO功能富集及KEGG通路分析,应用AutoDock Vina软件对活性成分与关键靶点进行结果验证。结果显示桑叶-菊花成分作用于高血压的靶点41个,拓扑分析出156个核心靶点信息,GO分析共包含52条生物过程、13条分子功能、15条细胞组成等80条富集结果,KEGG通路分析发现39个条目,涉及IL-17信号通路、流体剪切应力与动脉粥样硬化信号通路、TNF信号通路等。分子对接结果显示与关键靶点对接较好的成分有槲皮素、木犀草素。本研究初步揭示了桑叶-菊花通过"多成分-多靶点-多途径"协同作用发挥降压作用,为深入研究其物质基础及作用机制奠定了基础。     

基于网络药理学探讨溪黄草黄酮类成分对酒精性肝病的作用机制

基于网络药理学探讨溪黄草黄酮类成分对酒精性肝病(alcoholic liver disease, ALD)的作用机制。通过文献、PubChem、TCMSP、PharmMapper数据库收集成分及预测靶点,利用UniProt数据库规范靶点。再运用GeneCards数据库获取ALD疾病靶点,并经Venny2.1.0获得交集靶点。蛋白相互作用的PPI网络由STRING数据库构建,接着通过DAVID数据库对交集靶点进行GO功能与KEGG通路富集分析。溪黄草黄酮类成分-靶点-通路的作用网络由Cytoscape3.7.0构建,最后对核心靶点进行分子对接验证。本文共收集溪黄草中12种黄酮类成分,这些成分涉及172个与ALD相关的靶点,筛选24个核心靶点。GO富集显示52条生物过程、24条细胞成分、16条分子功能,主要涉及转录调控、细胞凋亡调节、血管内皮生长因子、NF-κB调节、脂质稳态、DNA损伤凋亡等生物过程;KEGG富集27条通路,主要涉及PI3K/Akt信号、FoxO信号、P53信号等关键通路;分子对接显示HSP90AA1、VEGFA、CCND1核心靶点与活性成分有良好的结合效应。综上,本文揭示溪黄草黄酮类成分作用于多靶点,参与多通路的调控发挥治疗ALD的作用机制,为进一步验证溪黄草黄酮类成分治疗ALD的相关靶点及通路提供依据。     

基于网络药理学研究南五味子对肝损伤的保护作用机制分析

通过网络药理学和分子对接的方式探究南五味子治疗肝损伤的作用机制。通过多个数据库检索并筛选出南五味子的活性成分和其治疗肝损伤的相关靶点。采用Cytoscape3.2.1软件构建活性成分-潜在靶点的网络图;运用String数据库做蛋白相互作用分析。使用R project对南五味子治疗肝损伤的关键靶点进行GO和KEGG的富集分析和网络构建,最后通过分子对接验证。最终筛选出南五味子有效化学成分31个,与肝损伤相关的靶点358个,KEGG富集分析主要在168条相关信号通路,分析表明南五味子可能通过PIK3CA、MAPK1、MAPK3、STAT3等核心靶点发挥作用,这些靶点主要富集Neuroactive ligand-receptor interaction、Proteoglycans in cancer、Prostate cancer、EGFR tyrosine kinase inhibitor resistance、Hepatitis B、ErbB signaling pathway等多条通路上,分子对接结果也显示良好的结合效果。本研究揭示了南五味子中的多成分作用于多靶点、多信号通路治疗肝损伤的作用机制,为生物实验提供理论基础。     

参苓白术散治疗结直肠癌的网络药理学机制及分子靶点探讨

为探究参苓白术散(Shenling Baizhu powder, SLBZP)治疗结直肠癌的作用机制。运用网络药理学的方法,通过TCMSP数据库收集、筛选SLBZP的活性成分并获得作用靶点,GEO数据库筛选获得CRC患者与健康个体之间的差异表达基因作为CRC的相关靶点。借助Cytoscape软件构建药物成分、疾病靶点网络,Bisogenet构建蛋白质相互作用(PPI)网络,以识别SLBZP作用于CRC的候选靶点。通过基因本体(GO)功能富集京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析核心基因的生物学功能及通路富集情况。Cytoscape软件构建了靶点-途径网络,根据Degree筛选关键靶基因。通过分析得到SLBZP治疗CRC的核心靶点165个,发现核心靶点功能注释与转录因子的活性、蛋白质稳定性调节、泛素蛋白连接酶结合等有关。PI3K-Akt信号通路,PD-L1/PD-1途径,病毒致癌等二十个途径均得到显著的富集。AKT1、TP53、PIK3R1为核心基因,MAPK3、NFKB1、CCND1、MAPK1、RELA、CDKN1A、MYC、STAT3、MDM2、JUN、RB1等是SLBZP网络途径中治疗CRC的关键基因。综上SLBZP对CRC的治疗作用可能与特定的生物学过程及相关途径调节炎性反应、优化肠道菌群结构发挥治疗作用。通过网络药理学分析评估,SLBZP复杂的作用机理及作用靶标得到了进一步的揭示,对CRC治疗意义重大。     

基于网络药理学和分子对接探讨银杏叶治疗高血压病潜在作用机制

通过网络药理学和分子对接技术探讨银杏叶治疗高血压的潜在作用机制。首先,通过TCMSP、Swiss Target Prediction、Uniprot等数据库获取银杏叶的化学成分与对应靶点;运用OMIM、DrugBank及Gencards疾病数据库搜索高血压相关靶点。然后,取银杏叶对应靶点与高血压相关靶点的交集即可得到银杏叶治疗高血压病的有效靶点,使用STRING数据库对交集靶点进行蛋白相互作用(PPI)网络预测,筛选发挥治疗作用的关键成分与关键靶点。最后利用DAVID数据库对关键靶点进行GO和KEGG富集分析,揭示银杏叶治疗高血压病的作用机制。对筛选出的关键成分与治疗高血压关键靶点进行分子对接验证。共筛选出银杏叶治疗高血压病的活性成分21个,靶点190个。PPI网络分析结果显示,银杏叶治疗高血压关键成分有槲皮素、山柰酚、木犀草素、异鼠李素、金圣草黄素5个,关键靶点有PTGS2、AKTI、EGFR、TNF等20个。GO和KEGG分析结果显示,银杏叶治疗高血压病的靶点显著富集于乙型肝炎、TNF信号通路、Toll样受体信号通路、HIF-1通路、MAPK信号通路等通路。分子作用结果显示,木犀草素、金圣草黄素、异鼠李素等与PTGS2、AKTI、EFGR具有较强的亲和力。该研究初步揭示了银杏叶具有多成分、多靶点、多通路治疗高血压的潜在作用机制,为银杏叶治疗高血压物质基础及作用机制的进一步研究奠定基础。     

基于网络药理学和实验验证探讨光甘草定治疗去势抵抗性前列腺癌的作用机制

本研究结合网络药理学、分子对接和体外细胞实验探讨光甘草定治疗去势抵抗性前列腺癌的作用机制。利用中药数据库HERB、TCMIO、TCMSP、PharmMapper和BATMAN-TCM、Swiss Target Prediction数据库共筛选出248个药物靶点,利用DisGeNET数据库收集到683个疾病靶点,通过韦恩图工具获取药物-疾病靶点55个。通过PPI分析以及拓扑学分析得到AKT1、TP53、ESR1、EGFR等10个核心靶点蛋白。使用R studio软件的“clusterProfiler”包进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,GO富集分析分析得到847个条目(P<0.01),涉及对类固醇激素的反应、蛋白激酶B信号、对营养水平的反应等,KEGG富集分析得到PI3K/AKT信号通路、蛋白聚糖在癌症中的作用、前列腺癌等105个相关信号通路(P<0.01)。运用AutoDock软件进行分子对接,结果表明光甘草定与核心靶点具有较好的结合性。CCK8法检测细胞增殖发现光甘草定可抑制PC-3细胞增殖(P<0.05),流式细胞术和DAPI染色镜下观察发现光甘草定可促...     

基于网络药理学及分子对接探讨雷公藤干预结缔组织相关间质性肺病的分子机制

为探究雷公藤干预结缔组织相关间质性肺疾病(CTD-ILD)的分子机制。运用网络药理学的方法,通过TCMSP数据库挖掘雷公藤的主要化学成分及作用靶点,利用Genecards、OMIM、DrugBank数据库获取CTD-ILD相关靶点,利用String平台进行蛋白质相互作用分析,构建PPI网络并挖掘网络中潜在的蛋白质功能模块,然后采用Metascape进行GO及KEGG富集分析,利用Cytoscape3.8.0软件构建"雷公藤成分-CTD-ILD-信号通路"网络,最后通过AutoDock Vina进行分子对接。通过分析得到雷公藤干预CTD-ILD的靶点共80个,核心成分为山奈酚、雷公藤内酯醇、川陈皮素、β-谷甾醇等,核心靶点有PTGS2、JUN、MAPK8、RELA、SCN5A、TNF等。GO和KEGG富集分析显示,IL17信号通路、Toll样受体信号通路、TNF信号通路、HIF-1信号通路、FoxO信号通路、Cancer信号通路等为雷公藤干预CTD-ILD的主要通路,涉及炎症,氧化应激,细胞凋亡及癌症等多个生物过程。分子对接结果亦显示,分子亲和力小于-7 kcal/mol占总数的62.5%,其中5次化合物的预测值超过原配体。综上,本研究初步揭示了雷公藤通过多成分、多靶点、多通路作用机制干预CTD-ILD的分子机制,并经分子对接予以验证,为临床应用雷公藤治疗CTD-ILD提供了理论依据。     

甘草苷治疗抑郁症和糖尿病共病的网络药理学作用机制研究

本研究旨在采用网络药理学的方法探究甘草苷治疗抑郁症和糖尿病的药理作用机制。首先应用PharmMapper、SEA、SIB等数据库查找出与甘草苷有关的作用靶点,登陆GeneCards、DrugBank数据库分别查找出文献中已报道的与抑郁症和糖尿病有关的靶点,将疾病靶点分别与甘草苷相关作用靶点进行映射,筛选出与甘草苷治疗抑郁症和糖尿病有关的潜在作用靶点,采用Cytoscape 3.6.0软件构建成分-靶点-疾病网络并进行可视化分析。然后通过生物学信息注释数据库DAVID对抑郁症与糖尿病相同潜在靶点进行GO富集分析以及KEGG代谢通路富集分析,使用BITOLA系统搜索与抑郁症和糖尿病"基因或基因产品"相关的所有中间概念,系统识别甘草苷治疗抑郁症和糖尿病相同靶点的部位归属。本研究筛选得到与甘草苷有关的靶点共312个,其中23个是甘草苷治疗抑郁症和糖尿病共同的潜在作用靶点,包括ESR1、HRAS、VEGFA、NOS3、PARP1、IGF1R等,主要通过调控PI3K-AKT信号通路、癌症信号通路、Ras信号通路发挥治疗抑郁症和糖尿病的作用。     

基于网络药理学的益母草治疗产后腹痛的潜在分子机制研究

本文通过网络药理学方法探讨益母草治疗产后腹痛的潜在分子机制。首先根据TCMSP数据库和文献挖掘益母草的活性成分,在TCMSP、Swiss Target Prediction、Similarity ensemble approach平台上检索活性成分靶点,在OMIM、GeneCards上检索产后腹痛靶点,得到益母草-产后腹痛交集靶点。利用STRING数据库构建蛋白互作(PPI)网络,接着利用Cytoscape软件对PPI网络进行拓扑分析,并对拓扑分析筛选出的核心靶点进行基因本体论(Gene Ontology,GO)分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路分析。最后利用免疫组化实验验证益母草对流产大鼠模型子宫组织中PGF2αR、MMP9、TIMP1、VEGFA、VEGFR2蛋白表达水平的影响。最终得到益母草活性成分10种,与产后腹痛相关靶点144个;通过PPI网络分析筛选出118个靶点,进一步拓扑分析后得到98个节点;然后对这98个节点进行GO和KEGG注释。GO分析得到1151个生物过程(BP)条目,97个细胞组成(CC)条目,122个分子功能(MF)条目;KEGG分析得到41条通路,主要涉及雌激素、PI3K-Akt、MAPK、HIF-1信号通路等。最后免疫组化实验证明益母草可显著抑制流产模型大鼠子宫组织中PGF2αR、MMP9蛋白上调和TIMP1、VEGFR2蛋白下调。本研究通过网络药理学和免疫组化实验验证,显示益母草治疗产后腹痛是多成分、多靶点、多途径相互作用的结果,为益母草的临床应用提供了一定的理论依据。     

基于网络药理学与分子对接技术的清瘟护肺颗粒防治新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的潜在药效物质研究

本文通过网络药理学和分子对接技术探讨清瘟护肺颗粒防治新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的潜在药效物质。首先,通过TCMSP数据库,BATMAN-TCM数据库及TCMIP数据库检索清瘟护肺颗粒中十六味药的化学成分及作用靶点,利用GeneCards和OMIM数据库检索COVID-19的相关疾病靶点。然后,通过venny2.1.0获取清瘟护肺颗粒防治COVID-19的潜在靶点,利用R语言对潜在靶点进行GO功能和KEGG通路富集分析,并结合文献对富集所得通路进行分析。最后,利用Cytoscape3.7.1软件构建网络图,采用AutoDock4.2.1软件评价清瘟护肺颗粒中潜在药效成分和新型冠状病毒SARS-CoV-23CL水解酶、血管紧张素转化酶II(ACE2)和RNA依赖的RNA聚合酶(RdRp)的结合作用。网络药理学得到清瘟护肺颗粒防治COVID-19的473个活性成分和123个靶点,KEGG结果及文献分析预测到清瘟护肺颗粒可通过调控MAPK、小细胞肺癌、肺结核、PI3K-AKT等多条信号通路而发挥作用,分子对接结果显示清瘟护肺颗粒中潜在药效成分和SARS-CoV-23CL水解酶、ACE2及RdRp具有良好的亲和性。本研究较为全面揭示了清瘟护肺颗粒治疗COVID-19“多成分、多靶点、多通路”的特点,为深入探讨清瘟护肺颗粒治疗COVID-19的作用机制提供参考依据。     

基于网络药理学和分子对接技术探究清震汤治疗偏头痛的作用机制

基于网络药理学及分子对接技术探究清震汤治疗偏头痛的作用机制。利用中药系统药理学平台,结合文献报道,获取清震汤中3味中药的活性成分和作用靶点,借助UniProt数据库对靶点蛋白名称进行规范。通过DrugBank、GeneCards等数据库获取偏头痛相关靶点。运用在线Venny作图平台,得到清震汤治疗偏头痛的潜在作用靶点。通过STRING平台构建潜在靶点PPI网络,将所得蛋白互作信息导入Cytoscape 3.7.1进行图像优化及提取核心基因,运用DAVID数据库对潜在作用靶点进行富集分析,采用Cytoscape 3.7.1构建“中药-化合物-靶点-通路”调控网络并进行拓扑分析,使用Autodock软件进行分子对接验证。网络药理学分析结果显示,清震汤中治疗偏头痛可能与槲皮素、山奈酚、豆甾醇等40个化学成分有关,IL6、CXCL8、TNF、PTGS2等为关键靶点。富集分析得到GO条目436条,KEGG通路92条,主要涉及TNF信号通路,神经信号传递通路等。分子对接结果显示,上述活性成分与相关靶点具有较好的结合活性。该研究初步表明,清震汤中多种活性成分通过作用于IL6、CXCL8、TNF、PTGS2等关键靶点,调节多条信号通路,发挥治疗偏头痛的作用。     

Effect of dapagliflozin on diabetic patients with cardiovascular disease via MAPK signalling pathway

Clinical studies have shown that dapagliflozin can reduce cardiovascular outcome in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM), but the exact mechanism is unclear. In this study, we used the molecular docking and network pharmacology methods to explore the potential mechanism of dapagliflozin on T2DM complicated with cardiovascular diseases (CVD). Dapagliflozin's potential targets were predicted via the Swiss Target Prediction platform. The pathogenic targets of T2DM and CVD were screened by the Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) and Gene Cards databases. The common targets of dapagliflozin, T2DM and CVD were used to establish a protein-protein interaction (PPI) network; the potential protein functional modules in the PPI network were found out by MCODE. Metascape tool was used for Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopaedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis. A potential protein functional module with the best score was obtained from the PPI network and 9 targets in the protein functional module all showed good binding properties when docking with dapagliflozin. The results of KEGG pathway enrichment analysis showed that the underlying mechanism mainly involved AGE-RAGE signalling pathway in diabetic complications, TNF signalling pathway and MAPK signalling pathway. Significantly, the MAPK signalling pathway was considered as the key pathway. In conclusion, we speculated that dapagliflozin played a therapeutic role in T2DM complicated with CVD mainly through MAPK signalling pathway. This study preliminarily reveals the possible mechanism of dapagliflozin in the treatment of T2DM complicated with CVD and provides a theoretical basis for future clinical research.     

小儿脓毒症休克相关基因的筛选及网络构建

为探究脓毒症休克与SIRS的差异表达基因及网络的构建,筛选潜在的核心基因,从GEO数据库下载相关基因表达谱GSE26378,数据分为脓毒症休克与SIRS各29个样本,通过在线软件GCBI对其进行标准化及差异基因筛选;对差异基因进行GO分析;基于KEGG进行功能通路分析以及基因信号网络分析;差异基因共表达网络分析。结果表明:两组中总共有1 456个基因被识别为差异基因(P0.05),与SIRS组相比,脓毒症休克组中有条859条下调基因,597条上调基因。GO功能富集分析显示差异基因主要参与了细胞周期、细胞免疫、细胞代谢。KEGG功能通路分析显示差异基因主要参与了MAPK信号通路、P53信号通路、wnt信号通路、细胞凋亡信号通路,细胞周期受体信号通路等。共表达分析发现基因CCNB1、NUSAP1、OIP5、SHCBP1、ZWINT、TOP2A、DLGAP5等位于网络中央部位,而基因信号网络分析发现基因PLCB1、PIK3CA、STAT3、CAMK2D、PRKCB、CREB1位于网络核心。基因芯片分析有助于发现脓毒症休克与SIRS患儿外周血单核细胞在转录组学上的改变,而生物信息学网络分析有助于发现潜在的靶点。     

基于网络药理学探讨丹参-丹皮配伍抗脑缺血损伤的作用机制

本文旨在通过网络药理学和分子对接方法探讨丹参-丹皮活性成分治疗脑卒中的潜在分子机制。首先基于中药系统药理学分析平台筛选丹参、丹皮的活性成分及其作用靶点,利用CTD、TTD和GeneCards数据库收集脑卒中相关靶点。然后将药物和疾病靶点取交集,借助STRING数据库获取靶点间相互作用关系,利用R语言的ClusterProfiler包对其进行生物功能和通路富集分析。最后,通过Cytoscape软件构建蛋白质-蛋白质相互作用和成分-靶点-通路网络图,并利用AutoDock Vina软件对网络中的关键靶点及对应成分进行分子对接验证。结果显示丹参-丹皮成分作用于脑卒中的靶点67个,GO分析显示其主要参与脂多糖应答,细菌来源的分子反应,氧化应激等生物学过程。KEGG通路富集共得到149条通路(P<0.05),主要涉及AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路、TNF信号通路等。分子对接结果显示,筛选的主要活性成分与其对应靶蛋白均具有较好的结合活性。综上,本研究通过网络药理学预测了丹参-丹皮治疗脑卒中可能的药效物质基础及其作用机制,为进一步挖掘其药效成分和临床扩大使用范围提供科学依据。