基于网络药理学和分子对接技术的抗病毒颗粒治疗新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的潜在物质基础研究

目的通过网络药理学及分子对接技术探寻抗病毒颗粒治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的潜在物质基础。方法借助TCMSP检索抗病毒颗粒中板蓝根、连翘、石膏、知母、芦根、地黄、广藿香、石菖蒲、郁金的化学成分和作用靶点。通过Uni Prot数据库查询靶点对应的基因,进而运用Cytoscape3.6.1构建药材-化合物-靶点(基因)网络,通过DAVID进行基因本体(GO)功能富集分析和KEGG通路富集分析,预测其作用机制,将药材-化合物-靶点网络中排名前15的成分与新型冠状病毒(SARS-Co V-2)3CL水解酶进行分子对接,同时将比枯枯灵、木犀草素、槲皮素与血管紧张素转化酶Ⅱ(ACE2)进行分子对接。结果药材-化合物-靶点(基因)网络包含药材8个、化合物75个、靶点255个。GO功能富集分析得到GO条目161个(P0.05),其中生物过程(BP)条目65个,细胞组成(CC)条目36个,分子功能(MF)条目60个。KEGG通路富集筛选得到131条信号通路(P0.05)。分子对接结果显示抗病毒颗粒中比枯枯灵、木犀草素、槲皮素等核心活性化合物与SARS-Co V-23CL水解酶的亲和力与临床推荐化学药相似。结论抗病毒颗粒中的活性化合物比枯枯灵、木犀草素、槲皮素等能通过与ACE2结合作用于PTGS2、HSP90AB1、PTGS1等靶点调节多条信号通路,从而可能发挥对COVID-19的治疗作用。     

质量标志物（Q-Marker）预测分析途径研究进展

为不断完善我国中药产品质量标准体系以及现有的评价质量方法,刘昌孝院士首次提出了质量标志物(quality marker,Q-Marker)的概念。众多学者根据Q-Marker所应该满足的五原则而预测中药材的Q-Marker,现通过对大黄、人参、茯苓等20味中药材依据不同的途径预测出的不同的Q-Marker研究成果进行总结,以期对相关研究提供参考。