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1.
目的 通过网络药理学的方法进行预测,再深一步进行动物实验验证来研究柴胡疏肝散治疗CAG的作用机制。方法 首先在TCMSP数据库中检索柴胡疏肝散的所有活性成分与药物靶点;通过收集PharmGkb、OMIM、GeneCards和DrugBank数据库中收录的慢性萎缩性胃炎的相关靶点。将药物靶点与疾病靶点进行映射筛选出交集靶点,将得到的交集靶点构建PPI网络与活性成分-共同靶点网络,并对其进行GO和KEGG富集分析。最后利用Vina软件进行分子对接实验验证,并通过免疫印迹法验证柴胡疏肝散对两种受体蛋白EGFR和STAT1的影响。结果 最终筛选得到柴胡疏肝散活性成分104个,潜在靶点238个,与慢性萎缩性胃炎的交集靶点52个;GO与KEGG富集分析分别得到2166条目和148条目,主要涉及到JAK-STAT信号通路、TNF信号通路、HIF-1信号通路等;分子对接结果显示EGFR、STAT1两个靶点能够与核心活性成分能够自发结合成较为稳定的构像;免疫印迹法实验证明柴胡疏肝散能够降低大鼠胃黏膜组织EGFR和STAT1蛋白表达。结论 通过网络药理学和实验验证,发现柴胡疏肝散可能通过调节EGFR和STAT1蛋白表达来共同调控胃黏膜细胞增殖与凋亡,进而发挥着治疗慢性萎缩性胃炎的效果,为深入进行柴胡疏肝散治疗慢性萎缩性胃炎的作用机制研究提供新思路和新方法。  相似文献   
2.
以“七麦数据”网站收录的中医移动医疗App作为研究对象,采用网络调查法和文献分析法,根据“七麦数据”对移动医疗App的分类,结合中医移动医疗App的信息服务内容和特点,将筛选出的中医移动医疗App划分为医疗健康类、中医养生类、知识传播类、全面综合类,并根据“七麦数据”网站中对各类中医移动医疗App的打分及累计下载量筛选出最具代表性的12款中医移动医疗App,从全面性、人性化、安全性、实用性4个一级指标和40个二级指标对其信息服务现状进行评价,指出当前中医移动医疗App信息服务存在的问题并提出建议。  相似文献   
3.
目的 采用液质联用技术分析白鲜皮中的主要化学成分;基于网络药理学技术研究白鲜皮治疗皮肤湿疹的活性成分、作用靶点及作用机制。方法 利用液质联用技术(LC-MS)对白鲜皮主要成分进行分析,通过质谱数据结合文献资料,对各主要成分进行快速识别;通过利用SwissADME数据库对白鲜皮潜在活性成分进行预测,筛选主要作用靶点。进行KEGG通路富集分析,最终得到白鲜皮成分-靶点-疾病-通路网络图。采用分子对接技术对主要成分和作用靶点进行验证。结果 从白鲜皮中共分析鉴定了12种成分,进一步筛选得到4种潜在活性成分,可作用于48个关键靶点和14条主要通路。结论 采用LC-MS技术结合网络药理学方法,可以快速分析白鲜皮的潜在活性成分,并初步揭示了成分-靶点-通路之间的关系。通过分子对接技术可以做作用靶点进行验证。  相似文献   
4.
目的 基于“伏风暗瘀宿痰”小儿哮喘病机新说,采用网络药理学及实验验证的方法,探索搜风愈喘方拆方“祛宿痰方”治疗儿童哮喘的作用机制,验证中医“宿痰”病机与西医细胞外基质改变病理之间的交通性。方法 通过TCMSP数据库建立“祛宿痰方”的有效成分和靶点数据集,利用OMIM、GeneCards、DrugBank、TTD疾病数据库建立哮喘疾病靶点数据集,利用Cytoscape软件取交集并构建“祛宿痰方”与哮喘的蛋白质互作网络,筛选关键靶点蛋白。利用Metascape数据库进行基因本体(Gene ontology,GO)分析以及京都基因和基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析。复制卵蛋白(OVA)诱导的哮喘大鼠模型,对核心通路及关键靶点进行实验验证。结果 共得到“祛宿痰方”治疗哮喘的靶点98个,包括IL-13、TP53、TGF-β1、VEGF-A、MMP9等,KEGG得到与哮喘相关的通路287条(P<0.05),包括NF-κB信号通路、PI3K-AKT信号通路、IL-17信号通路等。GO结果显示与哮喘相关生物进程包括炎症反应、细胞外基质调控、氧化应激、血管生成等。动物实验证实“祛宿痰方”可下调大鼠肺组织中p-NF-κB-P65磷酸化水平,抑制NF-κB信号通路的激活,降低IL-13、TGF-β1 mRNA表达量(P<0.05),减少哮喘大鼠肺组织中炎症细胞浸润、黏液产生,从而延缓哮喘的进程。结论 “祛宿痰方”可抑制NF-κB信号通路的激活,降低肺组织中IL-13、TGF-β1 mRNA表达量,可能通过抑制炎症反应、调控细胞外基质等途径作用于哮喘,中医“宿痰”病机与西医细胞外基质改变病理之间存在一定的的交通性。  相似文献   
5.
目的 基于网络药理学和分子对接技术探究黄芪-赤芍配伍对治疗慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)的作用机制。方法 利用TCMSP,Pharmmaper数据库,筛选黄芪-赤芍治疗COPD的活性成分和潜在靶点;结合Genecards数据库挖掘的COPD相关靶点,对黄芪-赤芍药对与COPD靶点进行PPI网络构建,交互处理得到黄芪-赤芍药对治疗COPD的关键靶点,并进行GO分析和KEGG通路富集分析;并采用分子对接技术将主要活性成分与TNF-α(肿瘤坏死因子),IL-6(白细胞介素6)等进行分子对接;最后利用A549炎症细胞与人脐静脉内皮细胞缺氧损伤模型进行体外细胞实验对结果加以验证。结果 黄芪-赤芍药对中44个有效成分作用于COPD,核心成分为:槲皮素、山奈酚、丁子香萜、芍药苷、(2R,3R)-4-methoxyl-distylin、二氢异黄酮;黄芪-赤芍药对通过IL6、PTGS2、TNF等113个靶蛋白,调控Ras、PI3KAkt、IL-17等多条信号通路治疗COPD,且分子对接结果显示槲皮素、山奈酚、丁子香萜、芍药苷与IL-6、PTGS2、TNF大分子蛋白有良好的结合性,体外细胞试验证实,槲皮素与山奈酚均能减少IL-8,MMP-9炎症因子的分泌,具有不同程度的抗炎效果;芍药苷有明显的扩血管、抗血栓之效。结论 黄芪-赤芍药对治疗COPD具有多成分、多靶点、多通路、整体调节的作用特点。初步揭示了黄芪-赤芍药对通过抑制炎症反应、调节上皮细胞生长增强保护屏障等预测出黄芪-赤芍药对治疗COPD的潜在作用机制,以期为其活性成分的药效物质基础提供理论研究和思路。  相似文献   
6.
目的 借助网络药理学的方法,探究两组王琦教授新冠肺炎预防方(简称预防方)预防新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的分子靶点和机制。方法 通过TCMSP数据库检索并筛选其活性成分及其作用靶点,通过Uniprot数据库进行蛋白标准化处理。从Genecards数据库中以“Novel coronavirus pneumonia”为关键词搜索获取COVID-19的靶标,构建相交靶点韦恩图。通过cytoscape3.7.2构建PPI蛋白互作网络,寻找富集数目最多的靶点。通过R语言对预防方治疗COVID-19的靶点进行GO和KEGG富集分析,并绘制气泡图。结果 预防方与新冠肺炎相关靶点涉IL-6、TNF、CXCL8、VEGFA、MMP9;GO功能富集分析分别获得53、57条通路;27、29条KEGG相关信号通路。结论 王琦教授新冠肺炎预防方中的主要活性成分为槲皮素、山奈酚、木犀草素、β-谷甾醇、植物甾醇等,可能通过作用于IL-6、TNF、CXCL8、VEGFA、MMP9、CXCL8、IL10、CCL2、IL1B等靶点和介导TNF信号通路、T细胞受体信号通路、Toll样受体信号通路等发挥作用,从而促进免疫反应、炎症反应及细菌防御反应,预防COVID-19。  相似文献   
7.

Objective

Comparative survival between neoadjuvant chemotherapy and adjuvant chemotherapy for patients with cT2-4N0-1M0 non–small cell lung cancer has not been extensively studied.

Methods

Patients with cT2-4N0-1M0 non–small cell lung cancer who received platinum-based chemotherapy were retrospectively identified. Exclusion criteria included stage IV disease, induction radiotherapy, and targeted therapy. The primary end point was disease-free survival. Secondary end points were overall survival, chemotherapy tolerance, and ability of Response Evaluation Criteria In Solid Tumors response to predict survival. Survival was estimated using the Kaplan–Meier method, compared using the log-rank test and Cox proportional hazards models, and stratified using matched pairs after propensity score matching.

Results

In total, 330 patients met the inclusion criteria (n = 92/group after propensity-score matching; median follow-up, 42 months). Five-year disease-free survival was 49% (95% confidence interval, 39-61) for neoadjuvant chemotherapy versus 48% (95% confidence interval, 38-61) for adjuvant chemotherapy (P = .70). On multivariable analysis, disease-free survival was not associated with neoadjuvant chemotherapy or adjuvant chemotherapy (hazard ratio, 1.1; 95% confidence interval, 0.64-1.90; P = .737), nor was overall survival (hazard ratio, 1.21; 95% confidence interval, 0.63-2.30; P = .572). The neoadjuvant chemotherapy group was more likely to receive full doses and cycles of chemotherapy (P = .014/0.005) and had fewer grade 3 or greater toxicities (P = .001). Response Evaluation Criteria In Solid Tumors response to neoadjuvant chemotherapy was associated with disease-free survival (P = .035); 15% of patients receiving neoadjuvant chemotherapy (14/92) had a major pathologic response.

Conclusions

Timing of chemotherapy, before or after surgery, is not associated with an improvement in overall or disease-free survival among patients with cT2-4N0-1M0 non–small cell lung cancer who undergo complete surgical resection.  相似文献   
8.
9.
10.
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