基于网络药理学和分子对接探讨丹栀逍遥散治疗失眠障碍的作用机制

目的:基于网络药理学和分子对接分析丹栀逍遥散治疗失眠障碍的相关成分、靶点及通路,探讨其作用机制.方法:检索TCMSP数据库,获取丹栀逍遥散中各药物的活性成分及其靶点,在UniProt数据库中规范靶点名;在GeneCards、OMIM、TTD3个数据库中检索失眠障碍相关基因,筛选复方与疾病的交集靶点,将其导入String数据库,导出蛋白互作关系,并使用CytoscapeV3.8.0构建疾病-药物-成分-靶点网络和核心蛋白互作网络;利用Metascape平台分别对交集靶点进行GO富集分析和KEGG通路富集分析;将核心成分与核心靶点进行分子对接验证.结果:共获得丹栀逍遥散活性成分102种,对应靶点147个,与失眠障碍交集靶点52个,其中核心成分12种,核心靶点7个;GO富集分析共得762条结果,其中主要涉及神经递质水平调节、肾上腺素受体活性以及突触膜的组成部分等;KEGG通路富集分析共获得61条通路,主要涉及:神经活性配体-受体相互作用通路;分子对接结果显示核心靶点与核心成分均能形成稳定结合.结论:初步获得丹栀逍遥散治疗失眠障碍的关键成分、关键靶点和关键通路,为临床使用和进一步研究提供参考.     

基于网络药理学与分子对接探讨桃红四物汤对血小板活化的作用机制

目的 采用网络药理学和分子对接技术探讨桃红四物汤对血小板活化的作用机制,为后续实验研究及临床应用提供参考。方法 首先通过TCMSP数据库获得桃红四物汤中的主要活性成分及其对应作用靶点信息;通过Gene Card、OMIM、TTD等数据库获得与血小板活化相关的靶点;其次利用Venny图将桃红四物汤中有效成分对应靶点基因与血小板活化靶点基因相映射,筛选两者之间的共有靶点,借助STRING平台及Cytoscape3.7.1软件,绘制交集基因蛋白互作（PPI）网络图;然后利用基因注释、可视化和综合发现数据库（David）对核心靶点进行基因本体（GO）生物功能富集分析及京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析,通过微生信云平台对富集结果可视化;最后借助AutoDockTools软件对核心成分及关键靶点基因进行分子对接,筛选出桃红四物汤中的重要成分及其作用于血小板活化过程中的重要靶点,为后续对核心成分抑制血小板活化作用进行实验验证提供重要依据。结果 按照一定条件共筛选出69个桃红四物汤有效成分及2 175个血小板活化的靶点,去除重复后获得44个桃红四物汤作用于血小板活化的有效成分和154个...     

基于网络药理学探讨五指毛桃发挥免疫抑制-止咳化痰-抗炎作用的机制研究

目的 预测五指毛桃止咳化痰主要活性成分的作用靶点,探讨其成分、靶点、路径的相互关系及作用机制。方法 选择五指毛桃中已报道的含量测定可检测到的补骨脂素、芹菜素、木犀草素、牡荆苷等成分,采用GeneCards数据库、String数据库、David数据库进行网络药理学方法分析整理及GO富集分析和KEGG富集通路分析,采用Cytoscape 3.9.1构建相应网络图。结果 筛选出五指毛桃11个有效活性成分,59个潜在靶点。GO生物过程主要富集在平滑肌细胞增殖的正调控、对雌二醇的反应、蛋白激酶B信号的正调控、对异源刺激的反应等;基因信号通路共92条,主要涉及癌症途径、化学致-受体激活、PI3K-Akt信号通路等。结论 五指毛桃的活性成分通过作用于雌激素受体1(ESR1)、表皮生长因子受体（EGFR）、环加氧酶（PTGS2）、磷脂酰肌醇（PIK3CA）、糖原合酶激酶（GSK3B）等靶点,参与信号转导等生物过程,调控癌症途径、PI3K-Akt信号通路等多个途径发挥免疫抑-止咳化-抗炎的作用。     

基于网络药理学和分子对接技术探讨沙棘活性成分对非酒精性脂肪肝作用机制

目的:通过网络药理学以及分子对接技术对沙棘活性成分干预非酒精性脂肪肝病(non⁃alcoholic fatty liver disease,NAFLD)的分子作用机制深入分析研究。方法:在GEO数据库检索非酒精性脂肪肝病的高通量测序数据,通过R语言edgeR包差异表达分析后,将差异基因与TCMSP数据库检索到的沙棘关键成分对应靶点取交集,得到沙棘干预非酒精性脂肪肝病的潜在靶点。利用基因集富集分析,研究潜在靶点相关细胞功能和信号通路,并使用Cytoscape构建成分⁃靶点⁃通路三者作用网络。随后进行蛋白质互作网络(PPI)和网络拓扑分析Degree确定核心干预靶点,并通过AutoDock Vina和PyMOL开源工具进行核心靶点与核心成分的虚拟对接工作,预测配体与受体之间的分子作用机制。结果:成分⁃靶点⁃通路网络由159个节点以及387对互作关系构建而成。分子对接结果显示,槲皮素、黄酮、山柰酚、亚麻酸、异鼠李素、杨梅黄酮、香豆素、熊果酸、芦丁和豆甾醇共10种活性物质与JUN、MMP9、FGF2、VCAM1、CDKN1A、ACE、SERPINE1、SPP1、NOS3和CCNA210个核心靶点有较高亲和性。功能富集和通路富集分析主要得到脂肪酸合成与代谢的生物过程。沙棘中槲皮素等62种活性成分显示通过调节转录因子JUN等61个靶点影响干预非酒精性脂肪肝病的发展。结论:沙棘中多种活性成分可能通过多靶点、多通路影响脂质积累、减弱炎症反应和清除活性氧从而发挥预防或干预非酒精性脂肪肝病病情发展的作用。沙棘中富含的熊果酸等有机酸干预非酒精性脂肪肝病潜力巨大。     

基于网络药理学-分子对接及实验研究探讨益气活血祛风方调节DKD氧化应激的作用机制

目的 通过网络药理学-分子对接的方法探究益气活血祛风方治疗糖尿病肾病(DKD)氧化应激的作用机制并进行实验验证。方法网络药理学-分子对接利用多个数据库和软件进行,实验采用8周龄雄性db/db小鼠分为模型组、益气活血祛风方低剂量组和高剂量组,并使用同龄雄性db/m小鼠作为对照组,研究周期为8周。PAS染色法用于观察小鼠肾组织的病理变化;PCR和WES检测小鼠肾组织中NRF2的mRNA和蛋白表达。结果 (1)网络药理学分析得到益气活血祛风方的37个有效成分和391个作用靶点,与DKD的1,816个疾病靶点相交得到145个交集靶点。分子对接分析发现甾醇、华良姜素、决明内酯、槲皮素等关键成分和TP53、NEFE2L2、VEGFA、ESR1、PIK3R1、HSP900AA1等靶点有较好的结合活性。(2)益气活血祛风方能上调NRF2信号通路的表达,改善肾脏病理学变化。结论 益气活血祛风方对DKD具有多成分、多靶点、多通路的特点,其调节氧化应激的机制可能与上调NRF2蛋白的表达有关。     

基于网络药理学与分子对接探讨五苓散治疗脓毒症相关急性肾损伤的作用机制

目的 基于网络药理学及分子对接探究五苓散治疗脓毒症相关急性肾损伤的作用机制。方法 使用TCMSP、SwissTargetPrediction、GeneCards、OMIM、PharmGkb、TTD、DrugBank数据库筛选五苓散治疗脓毒症相关急性肾损伤的有效成分及关键靶点;使用Cytoscape 3.7.1软件构建“药物-成分-靶点”网络;使用STRING数据库构建关键靶点蛋白互作(PPI)网络;通过利用R语言对治疗靶点进行GO和KEGG富集分析,利用PubChem、蛋白质数据库(PDB)、AUTO Dock Vina等对主要活性成分及核心靶点进行分子对接。结果 通过网络药理学分析共获得40个五苓散的有效成分及其对应的432个基因,1 460个脓毒症相关急性肾损伤基因,166个药物和疾病的共同靶点。PI3K/Akt通路是一条关键的调节通路,选择小分子polyporusterone E和Akt1,以及Alisol B和PIK3CA进行分子对接。结论 五苓散是借助多个靶点和多个途径治疗脓毒症相关急性肾损伤的。     

基于网络药理学及分子对接探讨育麟协定方调控细胞自噬的作用机制

目的 基于网络药理学和分子对接研究育麟协定方调控细胞自噬的物质基础和分子生物学机制。方法 运用TCMSP数据库筛选育麟协定方活性成分及靶标;运用DrugBank、GeneCards和OMIM数据库获取细胞自噬靶点;借助Venny2.1得到育麟协定方调控自噬靶标,运用Cytoscape软件构建育麟协定方-药物活性成分-靶标的互作网络图;运用STRING平台构建治疗靶标间互作网络图;运用Metascape数据库对治疗靶标行GO生物功能和KEGG通路富集分析;并运用RCSB PDB数据库和AutoDork软件对药物有效活性成分与关键靶标作分子对接。结果 从育麟协定方中获得252个有效活性成分,得到165个育麟协定方调控细胞自噬的潜在靶标,这些靶标主要涉及细胞死亡的正向调节、转录调节、细胞对脂质的反应等生物学过程,并主要富集在TNF、IL17等信号通路上;分子对接验证显示关键成分与主要靶点对接得分均小于-6 kcal·moL^-1,表明主要靶标与主要成分的结合活性较好。结论 通过网络药理学及分子对接证实了育麟协定方多成分、多途径的作用特点,预测了育麟协定方可能通过TNF、I...     

基于网络药理学和分子对接探讨大花红景天在2型糖尿病合并阿尔茨海默病中应用的潜在分子机制

目的 利用网络药理学结合分子对接探讨大花红景天（Rhodiola crenulata, RC）在2型糖尿病（type2 diabetes mellitus, T2DM）合并阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）中应用的潜在分子机制。方法 2022年3月-8月通过多个公共数据库筛选T2DM和AD的靶基因、RC的有效活性成分及靶点。筛选出RC抗T2DMAD的主要活性成分和核心基因,并对关键基因进行基因本体功能富集分析以及京都基因和基因组数据库通路富集分析。采用AutoDock Vina进行分子对接并计算结合能。结果 共得到5 189个T2DM相关基因和1 911个AD相关基因,交集结果显示T2DM-AD相关基因有1 418个。RC的活性成分有48个,相应的靶基因有617个。RC与T2DM-AD的交集基因共有220个。RC抗T2DM-AD的主要活性成分包括山奈酚、毡毛美洲茶素、大花红天素等,调控的关键基因有ESR1、EGFR、AKT1等,主要富集于低氧诱导因子-1信号通路、雌激素信号通路和血管内皮生长因子信号通路等。RC的主要活性成分与关键基因的分子对接结合能均小于-...     

基于网络药理和分子对接探究山柰酚治疗抵抗性前列腺癌的机制

目的:利用网络药理学方法和分子对接技术分析山奈酚治疗去势抵抗性前列腺癌(CRPC)的靶点,并探讨其相关分子机制。方法:从DisGeNET数据库中检索CRPC的靶点,同时,从药物靶点数据库Swiss Target Prediction数据库获取山奈酚治疗靶点,通过韦恩图工具获取靶点交集作为山奈酚抗CRPC的核心靶点,通过R studio中的“clusterProfiler”包对核心靶点进行GO和KEGG通路富集分析,预测山奈酚治疗CRPC的生物学过程和关键信号通路。结果:挖掘了山奈酚治疗CRPC的29个核心靶点：ESR1、SRC、EGFR、AKT1、PTGS2、CYP19A1、MMP9、ABCG2、ESR2、IGF1R等,主要通过调控内分泌抵抗通路、EGFR酪氨酸激酶抑制剂耐药性、蛋白聚糖在癌症、PI3K-Akt信号通路、雌激素信号通路等信号通路。结论:本研究预测了山奈酚治疗CRPC的核心靶点、生物学过程以及关键信号通路,将有助于山奈酚在去势抵抗性前列腺癌治疗中的临床应用。     

基于网络药理学分析桃红四物汤治疗股骨头坏死的机制

目的利用网络药理学方法探索桃红四物汤治疗股骨头坏死的作用机制。方法通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、GeneCards、OMIM、Drugbank数据库获取桃红四物汤治疗股骨头坏死活性成分与靶点,构建活性成分-靶点互作网络,绘制蛋白互作(PPI)网络并进行分子对接,最后行GO富集和KEGG通路富集分析。结果从桃红四物汤中筛选出活性成分69个,作用于股骨头坏死的主要活性成分为槲皮素、山奈酚、木犀草素;关键靶点为血管内皮生长因子(VEGF)、白细胞介素-6(IL-6)及成骨细胞特异性转录因子2(Runx2)。分子对接服务器分析发现,桃红四物汤的活性成分与关键靶点能够紧密结合。GO富集分析显示,分子功能主要包括转录因子结合、类固醇激素受体活性、蛋白激酶结合等方面。生物过程主要涉及到细胞因子介导的信号通路、对类固醇激素的反应及细胞凋亡信号通路等生物学过程,细胞组成主要包括核转录因子复合体、蛋白激酶复合体、蛋白质-DNA复合物等。KEGG富集分析获取相关信号通路为VEGF、Janus激酶/信号转导与转录激活子(JAK/STAT)及核转录因子-kappa B(NF-κB)信号通路。结论桃红四物汤治疗股骨头坏死的作用机制在于应用槲皮素、山奈酚、木犀草素等活性成分,以VEGF、IL-6及Runx2为靶点,通过VEGF、JAK/STAT及NF-κB信号通路参与治疗股骨头坏死。     

基于网络药理学方法研究大黄牡丹汤治疗阑尾炎的作用机制及分子基础

目的:运用网络药理学方法研究大黄牡丹汤治疗阑尾炎的作用机制及分子基础.方法:在中药系统药理学数据库及分析平台(TCMSP)中,检索大黄牡丹汤中五味中药的主要化学成分,通过TCMSP平台查找及预测中药化合物对应靶点,在Genecards数据库中搜索阑尾炎疾病靶点,取两者靶点交集导入Swiss平台获得PPI网络,筛选核心作...     

Multi-target mechanism of Tripteryguim wilfordii Hook for treatment of ankylosing spondylitis based on network pharmacology and molecular docking

BackgroundTripteryguim wilfordii Hook (TWH) has significant anti-inflammatory and immunosuppressive properties and is widely used for treating autoimmune and inflammatory diseases. However, the multi-target mechanism of TWH on ankylosing spondylitis (AS) remains to be elucidated.MethodsActive components and their target proteins were screened from the Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP). Meanwhile, AS-related targets were obtained from the Genecards Database. After overlapping, the targets of TWH against AS were collected. Then protein–protein interaction (PPI) network and core targets analysis were conducted through STRING network platform and Cytoscape software. Moreover, molecular docking methods were utilized to confirm the high affinity between TWH and targets. Finally, DAVID online tool was used to perform gene ontology (GO) and Kyoto encyclopaedia of genes and genome (KEGG) pathway enrichment analysis of overlapping targets.ResultsThe TCMSP Database results showed that there were11 active components of TWH against AS. PPI network and core targets analysis suggested that ESR1, VEGF, ICAM-1, and RELA were key targets against AS. Moreover, molecular docking methods confirmed the high affinity between bioactive molecular of TWH and their targets in AS. At last, enrichment analysis indicated that TWH participates in various biological processes, such as cell–cell adhesion, regulation of cell–matrix adhesion, acute inflammatory response, via TNF-α, NF-κB and so forth signalling pathways.ConclusionVerified by network pharmacology approach based on data mining and molecular docking methods, multi-target drug TWH may serve as a promising therapeutic candidate for AS but still needs further in vivo/in vitro experiments.     

从分子学角度探讨柴胡-郁金对卒中后抑郁潜在作用机制

目的:基于网络药理学探讨柴胡-郁金药对治疗卒中后抑郁(PSD)的潜在分子学机制。方法:通过检索TCMSP(中药系统药理学技术平台)数据库结合文献挖掘筛选出柴胡-郁金药对的主要活性成分及靶点,采用GeneCard与OMIM数据库获得卒中后抑郁的作用靶点,得到药物与疾病相交的靶点,通过Cytoscape软件建立疾病-药物-成分-靶点网络图,将数据输入String数据库,利用Cytoscape构建靶点相互作用的PPI网络,通过Metascape进行GO和KEGG富集分析。结果:从数据库中筛选了“柴胡-郁金”与PSD的36个共有靶基因和8种共有化合物,PPI网络共涉及节点36个,核心蛋白为IL6、AKT1、VEGFA、CRP、CCL2、MMP9、SERPINE1,GO生物学过程、细胞组成和分子功能分别为39条、8个、11个,KEGG通路共12条。结论:通过网络药理学探讨了“柴胡-郁金”对PSD发挥效应的可能潜在机制,为PSD的进一步研究提供了可能。     

牡丹皮、川芎和石菖蒲挥发油提取工艺初步研究

目的确定牡丹皮、川芎和石菖蒲挥发油最适宜的提取工艺方法。方法用共水回流冷凝法研究了三种药材混合提取及分开提取挥发油的工艺方法，以挥发油的重量为指标来评价提取工艺。结果混合提取茂分开提取所获得的挥发油的重量，经统计学分析差异无显著性。结论共水回流冷凝法混合提取牡丹皮、川芎和石菖蒲挥发油的工艺可行、简便，适合工业化大生产。     

The possible mechanism of Hippophae fructus oil applied in tympanic membrane repair identified based on network pharmacology and molecular docking

ObjectiveThis study aimed to explore the mechanisms of Hippophae fructus oil (HFO) in the treatment of tympanic membrane (TM) perforation through network pharmacology‐based identification.MethodsThe compounds and related targets of HFO were extracted from the TCMSP database, and disease information was obtained from the OMIM, GeneCards, PharmGkb, TTD, and DrugBank databases. A Venn diagram was generated to show the common targets of HFO and TM, and GO and KEGG analyses were performed to explore the potential biological processes and signaling pathways. The PPI network and core gene subnetwork were constructed using the STRING database and Cytoscape software. A molecular docking analysis was also conducted to simulate the combination of compounds and gene proteins.ResultsA total of 33 compounds and their related targets were obtained from the TCMSP database. After screening the 393 TM‐related targets, 21 compounds and 22 gene proteins were selected to establish the network diagram. GO and KEGG enrichment analyses revealed that HFO may promote TM healing by influencing cellular oxidative stress and related signaling pathways. A critical subnetwork was obtained by analyzing the PPI network with nine core genes: CASP3, MMP2, IL1B, TP53, EGFR, CXCL8, ESR1, PTGS2, and IL6. In addition, a molecular docking analysis revealed that quercetin strongly binds the core proteins.ConclusionAccording to the analysis, HFO can be utilized to repair perforations by influencing cellular oxidative stress. Quercetin is one of the active compounds that potentially plays an important role in TM regeneration by influencing 17 gene proteins.     

基于网络药理学的黑地黄丸治疗肾性贫血机制探究

目的:基于网络药理学方法探究黑地黄丸治疗肾性贫血的作用机制.方法:运用网络数据库对黑地黄丸成分及肾性贫血靶点进行检索筛选;运用Cytoscape软件,构建中药成分-靶点网络,运用STRING数据库构建黑地黄丸治疗肾性贫血的蛋白互作网络图,进行拓扑分析,找出核心靶点,最后用DAVID6.8数据库对药物-疾病交集靶点进行G...