基于网络药理学的虎杖抗高血脂作用及信号通路研究

目的: 利用数据挖掘结果，采用网络药理学和生物信息学方法，分析传统中药虎杖抗高血脂的作用及信号通路。方法:采用TCMSP数据库从虎杖中筛选出主要活性成分，利用Drug-CPI服务器反向药效团匹配方法，预测并获得虎杖主要活性成分靶点。通过OMIM、TTD、Genecards等疾病靶点数据库筛选出高血脂相关疾病靶点，获得活性成分靶点和疾病靶点交集。采用Cytoscape 3.7.1软件构建虎杖可视化网络，应用STRING在线平台对交集靶点进行蛋白互作网络分析，同时对交集靶点进行GO功能和KEGG通路富集分析。根据KEGG通路分析结果，应用Autodock 4.2.6分子对接软件研究虎杖中相关活性成分与胰岛素抵抗和PPAR信号通路中的关键靶点蛋白，即TNFRSF1A和PPARG的结合作用强弱与结合机制。结果:采用TCMSP数据库从虎杖中筛选出12个主要活性成分，并预测获得288个靶点。从疾病靶点数据库筛选出高血脂相关疾病靶点571个，并获得虎杖潜在抗高血脂作用靶点共48个。构建了“药物-活性成分-靶点-疾病”网络，该网络中化合物的平均度值为16.67，其中有8个化合物能与15个及以上靶点发生相互作用。KEGG通路富集分析的结果发现48个作用靶点主要参与调控胰岛素抵抗（insulin resistance）、PPAR信号通路（PPAR signaling pathway）、非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease，NAFLD）、HIF-1信号通路（HIF-1 signaling pathway）、调节脂肪细胞中的脂肪分解（regulation of lipolysis in adipocytes）等信号通路。分子对接结果表明，4个活性成分均能与TNFRSF1A结合，其中rhein（大黄酸）与TNFRSF1A结合能最低，为-10.08 kcal/mol。在虎杖的7个活性成分中，physovenine（囊毒碱）与PPARG的结合能最低，为-13.45 kcal/mol。结合方式主要以氢键、静电力及疏水作用为主。结论:虎杖活性成分可能通过参与调控胰岛素抵抗、PPAR信号通路以及调节脂肪细胞中的脂肪分解等信号通路调节脂质代谢，从而实现抗高血脂的作用。     

网络药理学方法探讨苦丁茶防治食管鳞癌的活性成分及分子机制的研究

目的:应用网络药理学技术探讨苦丁茶的主要活性成分并预测其防治食管鳞癌的分子作用机制。方法:通过检索中药系统药理学数据库和分析平台 (Traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform,TCMSP) 中苦丁茶所有成分数据,筛选出苦丁茶主要入血活性成分,应用Swiss target prediction预测主要成分的蛋白作用靶点;在GEO数据库中查找食管鳞癌相关基因;通过Cytoscape进行网络拓扑分析,构建苦丁茶主要活性成分的作用靶点与食管鳞癌相关基因的相互关系网络,筛选出苦丁茶防治食管鳞癌的关键靶点;采用STRING中GO功能分析和DAVIDE的KEGG信号通路富集,分析苦丁茶防治食管鳞癌的分子作用机制。结果:利用TCMSP 模型筛选出94 个苦丁茶有效成分中的6个主要活性成分：蒲公英赛醇（Taraxerol）、丁子香萜（Mairin)、β-谷甾醇（beta-sitosterol）、棕榈酸异戊酯（amyrin Palmitate）、儿茶素没食子酸酯（(-)-Catechin gallate）、坡模酸（tetradecahydropicene-4a-carboxylic acid）。应用Swiss target prediction软件预测出6个主要活性成分的174个蛋白作用靶点,活性成分与作用靶点之间形成392条对应关系。应用GEO数据库中检索食管鳞癌的差异表达基因,根据差异显著性,选取前250个差异表达基因;经网络拓扑分析后,筛选出73个苦丁茶活性成分靶点与食管鳞癌相关基因的关键交叉节点。应用STRING中GO功能富集和DAVIDE的KEGG通路富集分析结果显示,苦丁茶作用于食管鳞癌的关键节点涉及的生物过程主要包括：超分子纤维组织,细胞骨架组织,多细胞组织过程的调控等;分子功能主要包括：细胞骨架蛋白结合、蛋白质结合、酶结合、肌动蛋白结合、烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(NAD)结合等;信号通路主要被富集于癌症中的蛋白多糖、环鸟苷酸蛋白激酶G信号通路、过氧化物酶体增殖物激活受体信号通路、脂肪细胞因子信号通路等。结论:通过网络药理学分析发现,苦丁茶的6个主要活性成分通过多个关键靶点基因、多个生物过程、多个分子功能及多条信号通路发挥防治食管鳞癌的作用。本研究分析结果表明苦丁茶的活性成分具有防治食管鳞癌的潜在功效。     

基于HPLC-Q-TOF/MS和网络药理学的清心滋肾方防治绝经综合征潜在药效物质基础和作用机制研究

目的：借助高效液相色谱-四级杆飞行时间串联质谱（HPLC-Q-TOF/MS）技术结合网络药理学的方法，分析清心滋肾方的化学成分，预测其防治绝经综合征（MPS）的药效的物质基础和作用机制。方法：分析色谱峰保留时间、精确相对分子质量、二级质谱裂解碎片等信息，与已建的化学成分数据库和文献对比，鉴定出清心滋肾方的化学成分。借助中药系统药理学数据库和分析平台（TCMSP）和SwissTargetPrediction数据库预测清心滋肾方成分靶点；利用人类孟德尔遗传数据库（OMIM）及GeneCards 数据库检索疾病靶点。经Metascape数据库对潜在靶点进行基因本体（GO）注释和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析，用Cytoscape 3.7.2软件构建“活性成分-核心靶点-通路”网络图，并经AutoDockTools 4.2.5软件对清心滋肾方的核心活性成分与核心靶点进行分子对接验证。结果：从清心滋肾方共鉴定出83个化学成分，预测出847个药物靶点，检索出3 050个疾病靶点，获得共同靶点395个。经网络拓扑分析，获得74个核心靶点，主要涉及MAPK 信号通路、磷脂酰肌醇-3激酶-蛋白激酶 B（PI3K-Akt）信号通路和转化生长因子-β（TGF-β）等19条信号通路。分子对接结果表明小檗碱、表小檗碱、黄连碱、缝籽嗪甲醚、莲心碱、去甲基衡州乌药碱、巴马汀、槲皮素和木犀草素等成分与部分核心靶点有较好的结合活性。 结论：本研究初步鉴定了清心滋肾方水煎液防治绝经综合征潜在的有效成分并预测了其作用靶点，为该方药效物质基础及作用机制的深入研究提供了参考。     

基于网络药理学的西红花治疗动脉粥样硬化作用机制探讨

目的: 基于网络药理学方法探究西红花对治疗动脉粥样硬化的潜在作用靶点。方法: 运用中药系统药理学数据库和分析平台(TCMSP)筛选西红花有效成分的作用靶点;运用GeneCards、OMIM数据库筛选动脉粥样硬化的药物靶点构建疾病靶点网络,进而构建药物-成分-疾病-靶点的网络图并进行蛋白质网络互作、GO功能分析、KEGG通路等分析。运用AutoDock对有效成分和关键靶点进行分子对接。结果: 选择生物利用度(OB)＞30%,且类药性(DL)＞0.18作为西红花中的有效成分筛选条件,共得到5个主要成分和272个靶点;通过对药物-成分-疾病-靶点的网络图进行分析,得到多化合物共同作用靶点26个,单化合物作用靶点50个;通过蛋白质网络互作分析对蛋白质靶点基因进行筛选(degree>50),共筛选出19个相关靶点基因;GO分析共包含99条富集结果,KEGG数据库中共包含116条通路对动脉粥样硬化有治疗作用。西红花的5个主要成分均可与Fluid shear stress and atherosclerosis重要信号通路中的关键蛋白VCAM-1和eNOS进行对接,其中异鼠李素与VCAM-1、山萘酚与eNOS的结合能更低。结论: 通过网络药理学分析发现西红花治疗动脉粥样硬化的有效成分及潜在作用靶点,预测西红花治疗动脉粥样硬化的主要作用机制,为其活性成分的研究提供了理论依据。     

基于网络药理学的郁金治疗哮喘的作用机制研究

目的:通过网络药理学技术预测并筛选郁金治疗哮喘的活性成分及其潜在作用靶点，探讨郁金对哮喘的多成分群-多靶点群-疾病的防治作用机制。方法:通过BATMAN-TCM预测并筛选郁金的活性成分及其作用靶点，利用Cytoscape3.7.0软件构建郁金治疗哮喘的成分和作用靶点网络，采用STRING数据库构建PPI网络，利用KOBAS数据库分析靶点的GO富集和KEGG信号通路。结果:筛选得到郁金的29个活性成分，预测涉及哮喘的靶点15个，主要与ADRB2、ADORA1、ADORA2B等靶点有关，其中13个靶点有相互作用关系，以P<0.05进行筛选，得到GO生物过程1 769条，其功能涉及含磷酸盐的化合物代谢过程、磷代谢过程及cAMP代谢过程等过程。筛选得到54条信号通路，其中前10条KEGG通路为cAMP信号通路、Fc epsilon RI信号通路等。结论:揭示了郁金从cAMP信号通路、Fc epsilon RI等途径多成分-多靶点-多途径治疗哮喘的作用机制，为靶向药物研发和阐明机制提供理论支撑。     

枸杞子促进虹膜色素上皮细胞定向分化治疗视网膜色素变性的分子网络调控机制研究

目的:基于生物信息学和网络药理学方法探究枸杞子（LF）促进虹膜色素上皮细胞定向分化治疗视网膜色素变性（RP）的分子网络调控机制。方法:在中药系统药理学数据库和分析平台（TCMSP）检索LF的主要活性成分及其可能的作用靶点；从GEO数据库下载GSE81058基因表达谱数据，采用R软件构建虹膜色素上皮细胞（IPE）和视网膜色素上皮细胞（RPE）差异表达基因火山图和聚类热图；采用STRING数据库构建LF成分-靶点和IPE-RPE差异表达基因的蛋白质-蛋白质交互网络（PPI），运用Cytoscape提取交集网络基因；通过DAVID数据库对交集基因进行基因本体和信号通路分析；采用cytoHubba分析LF作用于IPE的关键靶点。结果:共获得LF的化学成分188个，其中主要的入血活性成分36个，这些活性成分可能作用的靶点201个；IPE与RPE主要的差异表达基因有142个，其中上、下调基因各71个；发掘得到105个与LF促进IPE分化以治疗RP的相关基因靶点；LF作用于这些靶点涉及的生物学过程包括调节细胞分化、调节视网膜层形成等，相关的分子功能主要涉及转录共激活剂活性、离子通道活性等，主要富集于细胞质、高尔基体、细胞核等区域；LF作用于IPE涉及的分子机制包括调控PI3K-Akt信号通路、神经活性配体-受体相互作用通路等；LF促进IPE分化主要作用于SPP1、MMP9等十个关键靶点。结论:IPE与RPE具有明显差异的基因表达谱，LF的有效活性成分可作用于这些差异表达基因，促进IPE细胞分化为RPE，从而治疗RP。本研究可为细胞移植与中医药联合的中西医结合疗法应用于RP的临床治疗提供科学依据。     

基于网络药理学研究丹参治疗帕金森病的作用机制

目的:通过网络药理学技术预测并筛选丹参治疗帕金森病的活性成分及其潜在作用靶点，探讨丹参对帕金森病的多成分群-多靶点群-疾病的防治作用机制。方法:通过BATMAN-TCM预测并筛选丹参的活性成分及其作用靶点，利用Cytoscape软件构建丹参治疗帕金森病的成分和作用靶点网络，采用STRING数据库构建PPI网络，利用KOBAS数据库分析靶点的GO富集和KEGG信号通路。结果:筛选得到丹参的124个活性成分，预测涉及帕金森病的靶点11个，主要与ACHE、ADORA2A、AGTR1等靶点有关，其中10个靶点有相互作用关系，以P<0.05进行筛选，得到GO生物过程1 112条，其功能涉及多巴胺代谢、含儿茶酚的化合物代谢等过程。筛选得到34条信号通路，其中前20条KEGG通路为多巴胺能突触、神经活性配体-受体相互作用等相关通路。结论:揭示了丹参从多巴胺代谢过程、神经活性配体-受体相互作用等途径多成分-多靶点-多途径治疗帕金森病的作用机制，为靶向药物研发和阐明机制提供理论支撑。     

基于体外细胞实验和网络药理学研究乳香挥发油抗心脏肥大的作用机制

目的：通过体外细胞实验和网络药理学方法探讨乳香挥发油抗心脏肥大的作用机制。方法：通过异丙肾上腺素（isoproterenol, ISO）诱导的H9c2心肌细胞肥大模型研究乳香挥发油抗心脏肥大的作用。通过CNKI、Pubmed、Pubchem等数据平台检索筛选并收集乳香挥发油活性成分、作用靶点及心脏肥大疾病靶点；利用String数据库和Cytoscape 3.8.0软件构建乳香挥发油抗心脏肥大蛋白互作（PPI）网络和乳香挥发油“药物-活性成分-关键靶点-疾病”网络，筛选分析乳香挥发油抗心脏肥大的关键靶点，并采用荧光定量PCR实验进行关键靶点的验证。通过DAVID数据库进行GO和KEGG富集分析。结果：体外细胞实验表明乳香挥发油可抑制ISO诱导的H9c2心肌细胞表面积增大、蛋白合成增加以及心脏肥大相关胚胎基因心房钠尿肽（ANP）、β-MHC mRNA表达上调。基于文献筛选乳香挥发油有效成分86种，抗心脏肥大靶点36个。网络分析雌激素受体1（ESR1）、内皮型一氧化氮合酶（NOS3）、前列腺素内过氧化物合酶2（PTGS2）、肿瘤坏死因子（TNF）、丝裂原活化蛋白激酶14（MAPK14）、过氧化物酶体增殖物激活受体γ（PPARG）是关键靶点，荧光定量PCR结果显示乳香挥发油抑制ISO诱导的心肌细胞ESR1、PTGS2、TNF、MAPK14 mRNA水平上调，NOS3、PPARG mRNA水平下调。GO功能富集分析主要涉及脂多糖介导的信号通路、一氧化氮生物合成过程的正调控、质膜穴样内陷、酶结合等。KEGG通路富集分析包含通路22条，主要与VEGF signaling pathway，TNF signaling pathway，Sphingolipid signaling pathway等相关。 结论：乳香挥发油活性成分可能是通过作用于ESR1、NOS3、PTGS2、TNF、MAPK14、PPARG等关键靶点，调节VEGF signaling pathway，TNF signaling pathway，Sphingolipid signaling pathway等途径，影响脂多糖介导的信号通路、一氧化氮生物合成过程的正调控、质膜穴样内陷、酶结合等改善心脏肥大。     

中药解热作用研究进展

发热是机体受到感染和炎性疾病的标志,持续高热会导致细胞变性,引发多器官功能损伤,严重时会影响大脑神经及组织功能。虽然发热过程常见而又普通,但其病理机制涉及多个信号通路,如核转录因子κB信号通路、Toll样受体4信号通路等。大量研究表明,传统中药复方及其活性组分可以降低血清中炎性因子（TNF-α、IL-1β及IL-6）及下丘脑体温调节介质（PGE2、cAMP）,抑制NF-κB信号通路,有效抑制体温病理性升高。本文总结PubMed与中国知网数据库中相关文献,就中药活性成分及复方解热作用进行系统阐述,以期为利用传统中药治疗发热,挖掘新型退烧药物提供理论依据及研究思路。     

基于GEO数据库筛查急性淋巴细胞白血病糖皮质激素耐药相关基因

目的: 基于全基因组表达芯片筛查急性淋巴细胞白血病糖皮质激素耐药相关的基因,分析其可能参与的信号传导通路。方法: 从GEO数据库中下载表达谱数据集,应用R软件分析急性淋巴细胞白血病糖皮质激素敏感组与耐药组差异表达基因（DEGs）,并对差异基因进行基因功能（GO）分析和信号通路富集分析,构建基因间相互作用网络,筛选出关键基因。结果: 共筛选出差异基因109个,其中表达上调基因86个,下调基因23个。GO富集分析得到DEGs主要涉及免疫应答,凝血调节,细胞增殖和凋亡、细胞迁移等生物过程;pathway分析发现DEGs主要富集参与MAPK信号通路、Toll样受体信号通路、NF-κB-MAP通路、细胞凋亡等;互作网络分析挖掘出的关键基因FOS、NFKB1、MAP2K1、IRS1、CASP3。结论: 糖皮质激素耐药的急性淋巴细胞白血病存在基因差异表达,筛选出耐药相关的重要作用基因及信号通路。     

基于生物信息学的胃癌特征基因网络关键节点及预后关联分析

目的:本研究旨在利用生物信息学筛选胃癌的特征基因,探索胃癌的恶性机制。方法:通过GEO数据库筛选胃癌相关基因芯片作为训练集,并利用GEO2R工具分析胃癌组织相较于正常组织的差异基因,进而在验证集患者中对所筛选基因进行验证;采用String数据库计算其蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络。根据Cytoscape软件的Centiscape等插件分析PPI网络中的关键节点,分析蛋白相互作用相关性;并利用DAVID数据库对差异基因和PPI关键模块基因进行基因功能富集及注释。随后对关键节点基因进行生存分析。结果:所筛选出的63个特征差异基因对胃癌与正常组织区分度良好,主要参与调控细胞外基质受体相互作用、PI3K-AKT信号通路等。PPI网络中关键节点调控肿瘤增殖、转移。对关键节点基因进行生存性分析发现,ITGB1、COL1A2表达高的患者,其生存率远低于低表达患者（P<0.05）。结论:本文可为寻找胃癌发生发展的关键基因,探索胃癌治疗新靶点提供一定的理论依据。     

基于UHPLC-Q-TOF/MS和网络药理学分析肺炎二号方预防新冠肺炎的有效成分和机制

目的:系统研究新型冠状病毒肺炎一种预防方（湖北方,肺炎二号方）的主要化学成分,并结合网络药理学研究,为其药效物质研究提供一定的参考依据。方法:采用超高效液相色谱四极杆-飞行时间质谱联用仪（UHPLC-Q-TOF/MS）对该方剂的入血成分进行全面分析,采用TCMSP数据库、Swiss Target Prediction数据平台对鉴定得到的入血成分进行靶点预测,并运用网络可视化软件Cytoscape 3.7.2绘制关联网络图,最后对关键靶点进行GO富集分析和KEGG通路富集分析。借助CB-Dock在线分子对接平台对关键靶点与入血化合物进行分子对接,并利用Ligplot软件展示Affinity值较好的对接组合,以验证肺炎二号方对新冠肺炎的预防作用。结果:该方剂的体外化合物识别共有52个化学成分,其中入血成分13个,主要来自黄芪、麸炒白术、防风、金银花和陈皮。上述化合物作用于17个核心靶点,包括MAPK3、TNF等靶点与炎症有关,MPO等靶点与氧化应激有关,VEGFR、KDR等靶点与血管内皮有关。分子对接结果表明,入血化合物与关键靶点间具有较好的结合活性。结论:肺炎二号方中所含化合物通过参与调节炎症、氧化应激、血管和细胞生理等活动,调节IL-17、PI3K-Akt、MAPK等通路来发挥预防新冠肺炎功效。     

生物信息学筛选骨髓增生异常综合征相关长链非编码RNA

目的：利用生物信息学手段,分析筛选骨髓增生异常综合征（myelodysplastic syndromes, MDS）相关的长链非编码RNA（long noncoding RNA, lncRNA）,并预测其功能。方法：利用基因表达汇编（Gene Expression Omnibus, GEO）中的GEO2R工具,筛选数据集GSE145733中与MDS相关的差异表达lncRNA。利用miRDB网络分析平台和Cytoscape软件,分析与差异表达lncRNA关联的微小RNA（microRNA, miRNA）和信使RNA（mRNA）,构建lncRNA-miRNA-mRNA关系网络。并利用GO基因功能注释和KEGG通路富集分析,预测这些lncRNA的功能。结果：经差异分析后,筛选出5个在骨髓增生异常综合征患者中显著降低的lncRNA。这五种lncRNA主要与19种miRNA和84种mRNA显著关联。主要影响MDS相关的物质合成与转运、基因转录等生物学过程,并与神经系统功能密切相关。 结论：本研究揭示了MDS患者lncRNA的表达特征,并预测了其功能,结果将为MDS的精准治疗提供新靶点。