基于网络药理学探讨逍遥散“异病同治”抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的作用机制(二)
利用GeneCards数据库、TTD数据库、网络DrugBank数据库以及CTD数据库,药理遥散抑郁分别获取抑郁症、学探腺增性消乳腺增生和功能性消化不良的讨逍潜在靶点。将上述数据库查询到的症乳作用疾病靶点取交集后,再与逍遥散活性成分所对应的生和靶点取交集,以获取逍遥散治疗抑郁症、异病同治乳腺增生和功能性消化不良的基于机制共同作用靶点。将整理搜集到的网络靶点导入Uniprot数据库中,通过输入靶点基因名称列表并限定物种为人,药理遥散抑郁剔除非人源靶点,学探腺增性消并将所有的讨逍基因校正为其官方名称(office gene symbol),做后续分析。症乳作用 利用Cytoscape 3.7.1软件分别构建逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的“单味药-活性成分-共同靶点”可视化网络。网络图中“节点(node)”代表逍遥散中活性成分和作用靶点,“边(edge)”表示活性成分和作用靶点的相互作用关系。根据网络图节点的拓扑性参数,以度(degree)≥2倍的中位数为筛选条件,此类数值越大,说明成为逍遥散“异病同治”的潜在活性成分的可能性就越大。 将共有靶点导入STRING数据库,构建PPI网络,筛选关键靶点。并利用Cytoscape 3.7.1软件的MCODE插件对该网络进行聚类分析,寻找核心靶点网络。 将逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的关键共有靶点导入Metascape数据库,限定物种为人,对逍遥散的直接作用靶标进行KEGG通路富集和GO富集分析。设定阈值P<0.05,并根据P的排序,筛选排名靠前的生物过程或通路。其中,GO富集包括生物过程(biological process),分子功能(molecular function)和细胞组分(cellular component)。 将上述得到的关键活性成分与靶点进行分子对接。应用PubChem数据库查找活性成分,并下载其mol2格式,准备对接。在蛋白质数据库晶体结构数据库PDB(http://www.rcsb.org)中找到蛋白质受体结构。对接模拟前,将所有配体用PyMOL软件从蛋白受体复合物中去除,此时加上极性氢原子与电荷,准备对接。在Windows终端下运行Autodock 软件,依次加载洁净蛋白和能量优化后的化合物(配体),用Autogrid 计算格点能量,采用拉马克遗传算法进行对接运算。各化合物与蛋白之间结合情况用自由能评价方法评价。 通过TCMSP数据库对逍遥散中8味中药的ADME参数进行检索,并以OB≥30%和DL≥0.18为指标,剔除没有靶点的化学成分,筛选得到121个活性成分,其中白芍8个、白术2个、薄荷7个、柴胡11个、甘草84个、茯苓4个、当归2个、生姜3个。 对逍遥散活性成分和现有的治疗这3种疾病药物的物理参数(MW、A Log P、BBB和Caco-2)进行PCA分析(图1)。PCA散点图显示,逍遥散活性成分与现有的临床上治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的小分子药物聚集在一起,表明逍遥散中的这些化合物的理化性质与已知药物相似,具有治疗这3种疾病的潜在性能,有发展成为药物的可能。 通过TCMSP数据库将化学成分所对应的靶点进行搜集,共得到2 538个靶点,其中白芍123个、白术22个、薄荷124个、柴胡342个、甘草1 753个、茯苓30个、当归69个、生姜75个。通过检索GeneCard数据库、TTD数据库以及DrugBank数据库一共得到抑郁症靶点1 598个、乳腺增生疾病靶点844个、功能性消化不良靶点222个。其中逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的共有靶点有38个,分别是IL-4、PCNA、ACHE、BAX、BCL2、CASP3、CAT、CCL2、TP53、CDKN1A、CYP3A4、EGFR、HMOX1、INSR、ICAM1、IFNG、IL-1A、IL-1B、IL-10、IL-6、IL-8、MAPK1、MAPK14、MAPK3、NQO1、NOS2、NOS3、SERPINE1、PARP1、EGF、PTGS2、FOS、AKT1、SLC6A4、TGFB1、TNF、VCAM1和VEGFA。同时,构建逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的“单味药-活性成分-共同靶点”网络图(图2)。 声明:本文所用图片、文字来源《中国中药杂志》,版权归原作者所有。如涉及作品内容、版权等问题,请与本网联系删除。 相关链接:细胞,蛋白,柴胡1.4 逍遥散治疗抑郁症、异病同治乳腺增生和功能性消化不良的基于机制共同靶点查询
1.5 “单味药-活性成分-共同靶点”网络的构建
1.6 关键靶点的查找
1.7 通路分析
1.8 分子对接验证
2 结果
2.1 逍遥散化学成分的筛选以及活性预测
2.2 潜在靶点的预测和“单味药-活性成分-共同靶点”网络的构建
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