基于网络药理学和分子对接探讨苓桂术甘汤治疗冠心病的作用机制

苓桂术甘汤是出自伤寒论的经典名方,临床上对治疗冠心病(coronary heart disease,CHD)具有显著疗效。由于苓桂术甘汤复杂的分子组成和多样的药学活性,且关于其治疗CHD的基础理论研究较少,目前苓桂术甘汤治疗CHD的作用机制和靶点尚未完全阐明。本文采用网络药理学的研究方法探索苓桂术甘汤治疗CHD的作用机制,并利用分子对接验证药物效应分子与靶点间的相互作用。本文通过TCMSP数据库获取苓桂术甘汤中103个有相关靶点信息的活性成分及对应靶点,通过GeneCards数据库和DisGeNET数据库获取4 618个CHD相关靶点蛋白。将苓桂术甘汤与CHD的交集靶点导入到Cytoscape3.9.1软件中构建“苓桂术甘汤-活性成分-CHD作用靶点”网络,并利用STRING数据库获取交集靶点相互作用关系,筛选出AKT1、TP53、STAT3等核心靶点并绘制PPI网络。利用交集靶点在David数据库中进行GO和KEGG富集分析发现,苓桂术甘汤通过调控细胞凋亡、细胞增殖、血管生成、胆固醇代谢、炎症反应以及对脂多糖、缺氧、肿瘤坏死因子的响应等生物学过程和AGE-RAGE、脂质与动脉粥样硬化...     

基于网络药理学和分子对接探讨金钱草治疗痛风的作用机制

本研究采用网络药理学和分子对接方法探讨金钱草治疗痛风的作用机制.通过检索TCMSP、TCMID、ETCM、Sym-Map、BATMAN-TCM数据库,并在PubMed、中国知网、万方数据库进行文献挖掘,获取金钱草活性成分;通过GeneCards、TTD、OMIM和DisGeNET数据库收集痛风靶点,并将活性成分靶点与疾...     

基于网络药理学和分子对接探讨黄芪治疗特发性肺纤维化的分子机制

本研究旨在以黄芪活性成分为切入点,基于网络药理学及分子对接研究黄芪治疗特发性肺纤维化的分子机制.首先,通过TCMSP筛选黄芪的活性成分;利用Swiss Target Prediction预测黄芪化学成分潜在靶点;使用Gene-Cards和CTD筛选出特发性肺纤维化的相关基因,交集获得黄芪治疗特发性肺纤维化的潜在靶点,对...     

基于网络药理学和分子对接探讨黄芪治疗病毒性心肌炎的作用机制CSCD

本文基于网络药理学方法探讨黄芪治疗病毒性心肌炎的潜在作用机制。通过TCMSP数据库和疾病数据库,分别检索并筛选得到黄芪治疗病毒性心肌炎的潜在作用靶点,利用Cytoscape 3.7.1构建“黄芪活性成分-病毒性心肌炎-靶点”网络、蛋白互作网络,然后利用R语言进行GO功能和KEGG通路富集分析,并通过Sybyl-X 2.0对重要黄芪活性成分和靶点进行分子对接。结果表明,黄芪活性成分22个,关键靶点97个,共涉及1327个生物学过程,29个细胞组分,66个分子功能及90条信号通路。分子对接结果显示异微凸剑叶莎醇与TP53结合最好。本研究初步探讨了黄芪治疗病毒性心肌炎的潜在作用靶点及重要信号通路,为后续提供了新的思路。     

基于网络药理学和分子对接技术分析六味地黄丸治疗骨质疏松症的作用机制

基于网络药理学和分子对接技术分析六味地黄丸治疗骨质疏松症(osteoporosis,OP)的作用机制.通过TC-MSP数据库进行六味地黄丸潜在化学成分获取和靶点预测,运用TTD、Disgenet、GeneCards数据库预测筛选与骨质疏松症相关的基因,利用Cytoscape 3.7.0软件建立中药-化合物-靶点-疾病可...     

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...     

网络药理学和分子对接技术研究桑黄类真菌对疾病的潜在作用机制

桑黄类真菌是一类极具研究价值的药用真菌。近年来,对于桑黄类真菌的研究,多集中于对某一个物种的成分及药理活性的研究,系统比较桑黄类真菌中成分及药理活性的研究较少。本研究利用网络药理学和分子对接技术从理论上初步探讨了5种桑黄类真菌中化合物与疾病之间的分子作用机制。研究结果表明5种桑黄类真菌(栎木桑黄Sanghuangporus quercicola、鲍姆桑黄Sanghuangporus baumii、粗毛纤孔菌Inonotus hispidus、裂蹄木层孔菌Tropicorus linteus、黑盖木层孔菌Phellinus nigrians)中的39种有效成分,对应潜在靶点588个。KEGG通路富集筛选得到165条通路,分析结果发现这39种化合物的靶点主要分布在与炎症、糖尿病、肝癌、阿尔茨海默病和衰老相关的信号通路上。筛选出桑黄类真菌中抗病的潜在靶点共486个,构建抗病靶点的蛋白互作(PPI)网络,并筛选出LCK、STAT3、PTPN11、STAT1、STAT5B、MAPK1、JAK1、MAPK3、JAK3和JAK2作为关键靶点,构建5种桑黄类真菌-化合物-关键靶点-5种疾病的网络互作图,并进行分子对接验证。筛选出的桑黄类真菌中的12个有效成分均可与这些关键靶点产生相互作用,其中酚类化合物居多,此外二萜类化合物异海松酸与MAPK1结合能力最强。因此,5种桑黄类真菌可以通过多种化合物、多种靶点和多种途径起到抗病的作用,本研究为探索桑黄类真菌治疗和预防疾病潜在机制提供了理论基础。     

基于网络药理学与分子对接技术探讨红花治疗视网膜静脉阻塞的作用机制研究

本文旨在通过网络药理学和分子对接技术探讨红花治疗视网膜静脉阻塞(RVO)的分子作用机制。首先,通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)获取红花的活性成分和潜在作用靶点。然后,利用GeneCards数据库和OMIM数据库收集RVO相关疾病靶点,借助R 3.6.3软件运行R语言获取红花-RVO交集靶点数据集,通过FunRich 3.1.3软件绘制Venn图和Cytoscape 3.7.0软件构建疾病-成分-靶点网络。利用String数据库和Cytoscape 3.7.0软件绘制蛋白互作(PPI)网络。利用Metascape数据库进行GO和KEGG富集分析。最后,利用AutoDock Vina 1.1.2软件对红花主要活性成分与对应关键靶点进行分子对接验证。本研究共筛选得到红花22个活性成分、186个潜在作用靶点及1 842个RVO相关疾病靶点,最终得到128个红花-RVO交集靶点。PPI网络分析表明,AKT1、JUN、IL6、MAPK1、MAPK8、EGF、CXCL8、MMP9等可能是治疗RVO的核心靶点。GO富集分析,共得到生物过程(BP)条目2 000个,分子功能(MF)条目1...     

基于分子对接和系统药理学小青龙汤治疗哮喘的作用机制

为从分子层面阐述小青龙汤治疗哮喘的作用机制,探索小青龙汤的潜在靶标,本研究检索中药系统药理学数据库及分析平台(TCMSP)并根据口服生物利用度(oralbioavailability,OB)、药物相似性(drug-likeness,DL)筛选出小青龙汤的活性成分,利用Pharmmapper数据库筛选小青龙汤潜在作用靶点,挖掘CTD、Genecards数据库以筛选与哮喘相关的作用靶点,利用Cytoscape 3.6.1软件构建小青龙汤的蛋白互作网络图、化合物靶点图,并通过计算拓扑学参数找到小青龙汤中关键的作用靶点和化合物。对小青龙汤对哮喘的作用靶点进行GO分析和KEGG分析。利用iGEMDOCK软件进行分子对接,预测作用靶点和主要化合物的结合度。通过筛选得到小青龙汤活性成分、潜在作用靶点;GO分析得到43个生物学过程、11个细胞组成和9个分子功能;KEGG分析包括PI3K-Akt信号通路、HIF-1信号通路、Wnt信号通路等。初步验证和预测了小青龙汤对治疗哮喘的作用机制,并为进一步深入揭示其作用机制提供参考。     

基于网络药理学和分子对接研究黄芪治疗糖尿病心肌病的作用机制

目的:运用网络药理学和分子对接方法研究黄芪治疗糖尿病心肌病(DCM)的作用机制.方法:利用中药系统药理学技术平台数据库(TCMSP)收集黄芪的成分及其相关靶点;通过GeneCards、NCBI、OMIM数据库获取DCM相关疾病靶点.取黄芪成分靶点与DCM疾病靶点的交集基因,作为黄芪对DCM作用的潜在关键靶点基因,将交集...     

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、PT...     

基于网络药理学和分子对接探讨藏麻黄挥发性成分对支气管炎的作用机制

麻黄(Ephedrae Herba)具有发汗散寒、宣肺平喘、利水消肿的功效。现代研究表明麻黄对治疗支气管、哮喘有疗效。藏麻黄(Ephedra saxatilis)为西藏特有的麻黄属植物,其根、茎具有特殊香气,且目前其挥发性成分未有报道。为评价挥发性成分对支气管炎作用,用气质联用仪测定分析藏麻黄根、茎挥发性成分,并结合网络药理学和分子对接方法分析挥发性成分治疗支气管炎的关键靶点。分析检测到67个挥发性化合物,茎中含有挥发性主要成分为2,3,5,6-四甲基吡嗪(10.92%)、Z-9-十五烯醇(9.15%)、二羟基苯乙酮(7.92%);根含有的挥发性主要成分为亚油酸(7.81%)、红没药醇(7.1%)、Z-9-十五烯醇(5.98%)。有34个挥发性成分能够作用32个支气管炎疾病靶点。蛋白互作网络分析预测IL6、TNF、PTGS2、CXCL8为藏麻黄挥发性成分治疗支气管可能的潜在靶点。这些靶点与挥发性成分丁子香酚、月桂酸、反式法尼醇、α-萜品醇、榄香醇和棕榈酸6种化合物靶点相互结合程度高,且分子对接效果好。本研究推测藏麻黄挥发性成分对支气管炎的治疗作用机制可能是通过抑菌作用参与炎症反应,并通过抑制TNF、IL-17、Toll样受体等炎症与免疫信号通路中IL6、TNF、PTGS2、CXCL8的表达,从而起到治疗支气管炎的作用。研究结果为挖掘藏麻黄挥发性成分中治疗支气管炎靶标分子及其产品开发提供重要参考依据。     

基于网络药理学、分子对接和实验验证探讨朱茯苓用于失眠的作用机制

为探讨朱茯苓治疗失眠的可能作用机制,通过TCMSP、BAT-MAN、TCMID和STITCH数据库以及文献挖掘筛选朱茯苓的活性成分及潜在靶点,利用TTD、OMIM、GeneCards和CTD数据库获取失眠类疾病的相关靶点,采用Cyto-scape软件和String数据库构建活性成分-靶点网络和靶点蛋白相互作用网络,通过...     

基于网络药理学及分子对接的浙贝母花-枇杷花药对止咳化痰作用机制研究

采用网络药理学及分子对接阐明浙贝母花—枇杷花药对的止咳化痰作用机制.以口服生物利用度≥30％和类药性≥0.18筛选成分,Swiss Target Prediction数据库进行靶点预测,GenCLiP 3和Drugbank数据库进行疾病靶点分析.以STRING和Cytoscape软件构建成分—靶点互作图,并进行GO、K...     

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...     

Integration of molecular docking,molecular dynamics and network pharmacology to explore the multi-target pharmacology of fenugreek against diabetes

Fenugreek is an ancient herb that has been used for centuries to treat diabetes. However, how the fenugreek-derived chemical compounds work in treating diabetes remains unclarified. Herein, we integrate molecular docking and network pharmacology to elucidate the active constituents and potential mechanisms of fenugreek against diabetes. First, 19 active compounds from fenugreek and 71 key diabetes-related targets were identified through network pharmacology analysis. Then, molecular docking and simulations results suggest diosgenin, luteolin and quercetin against diabetes via regulation of the genes ESR1, CAV1, VEGFA, TP53, CAT, AKT1, IL6 and IL1. These compounds and genes may be key factors of fenugreek in treating diabetes. Cells results demonstrate that fenugreek has good biological safety and can effectively improve the glucose consumption of IR-HepG2 cells. Pathway enrichment analysis revealed that the anti-diabetic effect of fenugreek was regulated by the AGE-RAGE and NF-κB signalling pathways. It is mainly associated with anti-oxidative stress, anti-inflammatory response and β-cell protection. Our study identified the active constituents and potential signalling pathways involved in the anti-diabetic effect of fenugreek. These findings provide a theoretical basis for understanding the mechanism of the anti-diabetic effect of fenugreek. Finally, this study may help for developing anti-diabetic dietary supplements or drugs based on fenugreek.