基于网络药理学的小陷胸汤治疗2型糖尿病的药理机制

目的:利用网络药理学探索小陷胸汤治疗2型糖尿病(T2DM)的药理机制。方法:在中药系统药理学技术平台(TCMSP)网站检索小陷胸汤的主要活性成分、对应的作用靶点及靶标基因,通过人类基因数据库(Gene Cards)获得T2DM的相关靶标基因,将药物活性成分靶点与T2DM靶点相映射,获得交集靶点即为小陷胸汤作用于T2DM的预测靶点。利用Cytoscape 3. 7. 1软件构建药物活性成分-交集靶点网络模型,选出关键活性成分。利用STRING网站构建交集靶点蛋白相互作用网络(PPI),选出关键靶点基因。利用DAVID 6. 8在线工具对交集靶点进行基因本体(GO)分析和基于京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。结果:小陷胸汤作用于T2DM的活性成分有30个,相关靶点156个,关键有效成分14个,关键靶点基因18个。GO分析显示,小陷胸汤治疗T2DM潜在基因的生物功能主要涉及转录调控、氧化应激、蛋白结合和炎症反应等;KEGG通路富集显示小陷胸汤治疗T2DM影响的通路主要有缺诱导因子-1(HIF-1)信号通路,肿瘤坏死因子(TNF)信号通路,Toll样受体信号通路,甲状腺激素信号通路,磷脂酰肌醇氧3激酶/蛋白激酶B(PI3K/Akt)信号通路,乙肝,丙肝,酪氨酸激酶受体2(Erb B)信号通路,钙离子信号通路和核转录因子-κB(NF-кB)信号通路等。结论:小陷胸汤治疗T2DM机制可能是通过抑制炎症因子分泌,参与抗炎反应,降低氧化应激,升高细胞内钙离子浓度,阻断胰高血糖素信号通路,激活PI3K/Akt通路等来改善胰岛素抵抗,提高胰岛素敏感性,降低血糖。     

基于条件随机域的禤国维名老中医医案挖掘分析

目的:基于条件随机域模型对禤国维名老中医临床医案进行挖掘分析。方法:基于条件随机域设计一种新的临床医案文本挖掘信息模型,利用该模型对国医大师禤国维医案进行临床术语信息的自动识别提取,并使用关联规则算法进行数据挖掘分析。结果:基于条件随机域构建的文本信息挖掘模型对不同临床术语类型,不同的病种识别效果良好,其中在不同术语类型的识别中对"中医诊断术语"的F-测度值最高,达到89.87%,在不同病种的识别中对"湿疹"的F-测度值最高,达到83.77%。对其中禤国维名老中医治疗荨麻疹的经验进行挖掘,发现在治法上多采取益气固表、祛风止痒、除湿解毒;常用以治疗的二联药对有黄芪-白术、黄芪-防风、白术-防风等,其中白术-防风的置信度(1.00)和支持度(0.83)最高;常用的三联药物有黄芪-紫苏叶-白术等,常见的药物症状关联有地黄-风团、防风-瘙痒等,其中地黄-风团的置信度(1.00)和支持度(0.97)最高。结论:该研究基于条件随机域构建了一种新的文本挖掘信息模型,该模型有利于高效整理和挖掘名老中医临床医案中的经验与学术思想,对名老中医的学术思想和经验传承具有重要意义。     

附子理中汤治疗2型糖尿病的网络药理学机制

【目的】探讨附子理中汤治疗2型糖尿病(T2DM)的网络药理学机制。【方法】在中药系统药理学技术平台(TCMSP)检索附子理中汤的主要有效成分、对应的靶点基因,通过人类基因数据库(GeneCards)获得2型糖尿病的相关靶点基因,将药物有效成分靶点与2型糖尿病靶点相映射,获得交集靶点即为附子理中汤作用于2型糖尿病的预测靶点。通过Cytoscape 3.7.0软件构建“药物活性成分-靶点”网络模型,选出关键有效成分。利用STRING数据库构建交集靶点蛋白相互作用网络(PPI),选出关键蛋白。使用R语言对交集靶点进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。【结果】附子理中汤作用于2型糖尿病的有效成分有106个,相关靶点112个。关键有效成分为槲皮素、山柰酚和β-谷甾醇,关键蛋白为表皮生长因子受体(EGFR)、雌激素受体1(ESR1)、Fos蛋白、核受体辅激活蛋白1(NCOA1)等;GO富集分析结果显示,附子理中汤治疗2型糖尿病可影响基因的转录、核受体活性及多种激素受体结合;KEGG通路富集分析结果显示影响最显著的是流体剪切应力和动脉粥样硬化通路,还显著影响了肿瘤坏死因子(TNF)、晚期糖基化终末产物(AGE)及其受体(RAGE)、乙肝病毒、巨细胞病毒、胰腺癌、前列腺癌、结肠直肠癌等通路。【结论】附子理中汤可能以有效成分槲皮素、山柰酚和β-谷甾醇通过调控上述靶点、通路起到改善胰岛素抵抗、调节脂代谢、降低血糖及预防并发症的作用。     

基于网络药理学探讨大黄黄连泻心汤治疗2型糖尿病作用机制

目的:基于网络药理学方法探讨大黄黄连泻心汤治疗2型糖尿病的作用机制。方法:借助中药系统药理学技术平台(TCMSP)获取大黄黄连泻心汤主要化学成分、对应靶点及靶标基因,借助人类基因数据库(Gene Cards)获取2型糖尿病相关靶标基因,将药物靶标基因与疾病靶标基因映射得到大黄黄连泻心汤作用于2型糖尿病的预测靶点。利用Cytoscape3. 7. 1软件构建中药化合物-靶点网络及蛋白与蛋白相互作用网络(PPI),利用DAVID 6. 8在线工具进行潜在基因的基因本体(GO)分析和京都基因及基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。结果:大黄黄连泻心汤作用于2型糖尿病的有效成分有17个,相关靶点94个,关键有效成分17个,关键靶点16个。GO分析结果显示,大黄黄连泻心汤治疗2型糖尿病潜在基因的生物功能主要涉及氧化应激、细胞凋亡、蛋白结合、炎症反应等; KEGG通路富集结果显示,大黄黄连泻心汤治疗2型糖尿病潜在基因的通路主要涉及低氧诱导因子(HIF),肿瘤坏死因子(TNF),磷脂酰肌醇-3激酶/蛋白激酶B(PI3K/Akt),核转录因子-κB(NF-кB),血管内皮生长因子(VEGF)等信号通路。结论:大黄黄连泻心汤治疗2型糖尿病是多成分、多靶点、多通路的复杂过程,主要通过参与氧化应激、细胞凋亡、蛋白结合、炎症反应等发挥治疗2型糖尿病的作用。     

基于网络药理学探讨加味桃核承气汤治疗2型糖尿病的作用机制

目的:基于网络药理学方法研究加味桃核承气汤干预2型糖尿病的潜在作用靶点。方法:基于TCMSP数据库及Uniprot数据库筛选出加味桃核承气汤有效成分及靶点基因。通过Gene Cards数据库及OMIM数据库筛选出2型糖尿病的疾病靶点基因,并用Cytoscape软件构建"活性成分-靶点"相互作用网络图。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),并计算其特征值,使用R语言对得到的PPI进行核心基因的筛选。最后,运用R语言对关键靶点进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。结果:预测得到加味桃核承气汤治疗2型糖尿病的有效成分155个及共作有效靶点106个。有效成分中度值较高的为槲皮素(quercetin),山柰酚(kaempferol)及异鼠李素(isorhamnetin),作用靶点中度值较高的为雌激素受体(ESR1),过氧化物酶体增殖剂激活受体γ(PPARG)与雄激素受体(AR)。PPI网络中核心基因为表皮生长因子受体(EGFR)及ESR1等; GO富集分析显示会影响基因的转录、核受体活性及激素的受体结合、神经递质等; KEGG通路富集分析显示流体剪切应力和动脉粥样硬化通路为显著性最高的通路,其次为晚期糖基化终末产物及其受体通路。结论:通过网络药理学的方法预测加味桃核承气汤防治2型糖尿病的关键作用靶点及相关通路,结果提示此方剂具有多靶点、多通路等复杂机制,不仅表明加味桃核承气汤具有降糖的作用,而且其还具有抗炎、改善胰岛素抵抗、调节脂代谢等生物学功能。     

附子理中汤治疗2型糖尿病的网络药理学机制

【目的】 探讨附子理中汤治疗2型糖尿病（T2DM）的网络药理学机制。【方法】 在中药系统药理学技术平台（TCMSP）检索附子理中汤的主要有效成分、对应的靶点基因,通过人类基因数据库（GeneCards）获得 2型糖尿病的相关靶点基因,将药物有效成分靶点与 2型糖尿病 靶点相映射,获得交集靶点即为附子理中汤作用于 2型糖尿病的预测靶点。通过Cytoscape 3.7.0软件构建“药物活性成分-靶点”网络模型,选出关键有效成分。利用 STRING 数据库构建交集靶点蛋白相互作用网络（PPI）,选出关键蛋白。使用R语言对交集靶点进行基因本体论（GO）富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。【结果】 附子理中汤作用于2型糖尿病的有效成分有106个,相关靶点112个。关键有效成分为槲皮素、山柰酚和β-谷甾醇,关键蛋白为表皮生长因子受体（EGFR）、雌激素受体1（ESR1）、Fos蛋白、核受体辅激活蛋白1（NCOA1）等;GO富集分析结果显示,附子理中汤治疗2型糖尿病可影响基因的转录、核受体活性及多种激素受体结合;KEGG通路富集分析结果显示影响最显著的是流体剪切应力和动脉粥样硬化通路,还显著影响了肿瘤坏死因子（TNF）、晚期糖基化终末产物（AGE）及其受体（RAGE）、乙肝病毒、巨细胞病毒、胰腺癌、前列腺癌、结肠直肠癌等通路。【结论】 附子理中汤可能以有效成分槲皮素、山柰酚和β-谷甾醇通过调控上述靶点、通路起到改善胰岛素抵抗、调节脂代谢、降低血糖及预防并发症的作用。     

基于生物信息学的桂枝芍药知母汤治疗RA的作用机制

目的:运用生物信息学分析方法探究桂枝芍药知母汤(GZSYZMT)治疗类风湿性关节炎(RA)的潜在作用机制。方法:利用中药综合数据库(TCMID),草药成分靶点数据库(HIT),台湾中药数据库(TCM Database@Taiwan)查找GZSYZMT中每味中药的活性成分及其靶蛋白,从国家生物技术信息中心(NCBI)获取RA的相关靶点基因;将上述数据集导入装载Reactome FIViz app 5插件的Cystoscape 3.2.1软件,分别构建GZSYZMT分子相互作用网络和RA靶点相互作用网络,分析其生物学过程和生物学功能;对比分析两者的分子网络和主要生物学过程,结合相关生物学信息探讨GZSYZMT治疗RA的作用机制。结果:GZSYZMT和RA的生物学过程和功能均与免疫反应、炎症反应、细胞信号转导、细胞增殖与凋亡相关;共同交联靶分子包括IL-2,HRAS,IL-6,CD14,CD40,PRKCB,BTK等37个,共同生物学通路包括toll-like receptor signaling pathway,NF-κB signaling pathway,MAPK signaling pathway,TNF signaling pathway,NOD-like receptor signaling pathway等35对。结论:基于生物信息学的分析方法可预测GZSYZMT治疗RA的作用机制;GZSYZMT可能通过调控IL-2,HRAS,IL-6,CD14,CD40等多个靶点,TLR-NF-κB信号通路,TLR-MAPKs信号通路,TNF信号通路,NLR信号通路等多个途径发挥治疗RA的作用。