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应用网络药理学方法预测了丹参抗乙肝病毒(hepatitis B virus, HBV)的活性成分和作用机制。首先通过TCMSP、PubChem数据库及文献调研获取丹参的化学成分,通过SwissTargetPrediction和GeneCards数据库分别预测活性成分和HBV感染所对应的潜在作用靶点。使用String数据库构建蛋白互作关系网络、Cytoscape软件将成分-作用靶点网络可视化并进行拓扑学分析、DAVID平台进行GO功能及KEGG通路富集分析、AutoDock Vina软件将丹参关键活性成分与核心靶蛋白进行分子对接。共筛选出38种活性成分,获得疾病-化合物交集靶点178个,富集分析得到405个GO相关条目、68条相关信号通路(涉及T细胞/B细胞受体信号通路、PI3K/AKT信号通路及mTOR信号通路等)。分子对接结果显示,丹参大多数关键活性成分(丹参醌酚Ⅱ、丹参新酮、原儿茶酸、紫草酸和原儿茶醛)与核心靶点(PIK3CA、APP、STAT3、AKT1和mTOR)具有较好的亲和力。更进一步,在HBV复制小鼠模型上考察了丹参代表性活性成分紫草酸的抗HBV活性及对PI3K/AKT和... 相似文献
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