目的:利用中医传承辅助平台分析侯炜教授治疗脑胶质瘤的用药规律,并通过网络药理学方法探讨核心药组多成分-多靶点-多通路治疗脑胶质瘤的作用机制。方法:严格按照疗效判定标准筛选处方,利用关联规则分析显效及有效处方,在TCMSP数据库筛...目的:利用中医传承辅助平台分析侯炜教授治疗脑胶质瘤的用药规律,并通过网络药理学方法探讨核心药组多成分-多靶点-多通路治疗脑胶质瘤的作用机制。方法:严格按照疗效判定标准筛选处方,利用关联规则分析显效及有效处方,在TCMSP数据库筛选核心药组的有效成分及靶点,并与OMIM、TTD、GeneCard、DisGeNET数据库筛选所得脑胶质瘤基因取交集,得到候选靶点。借助Cytoscape 3.8.0构建“化合物-靶点-疾病”网络,在STRING平台构建PPI网络,设置拓扑参数筛选核心靶点。利用Metascape平台进行基因本体(gene ontology,GO)分析和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析,通过AutoDock Vina软件和Python脚本将核心化合物与核心靶点进行分子对接。结果:共纳入方剂249首,挖掘得到核心药物组合,并筛选活性成分227个,候选靶点30个,KEGG通路165条和GO功能739个。KEGG通路主要为丝裂原活化蛋白激酶(mitogen activated protein kinase,MAPK)信号通路、低氧诱导因子1(hypoxia inducible factor-1,HIF-1)信号通路、癌症相关信号通路。分子对接显示靶点与成分结合活性良好。结论:核心药组可能通过肿瘤蛋白P53、肿瘤坏死因子、MAPK1、MAPK8等靶标作用于MAPK信号通路、HIF-1信号通路及癌症相关信号通路等发挥作用。展开更多
基于生物信息大数据联合网络药理学分析方法及分子对接技术探究白花蛇舌草-土茯苓治疗肺腺癌的作用机制。从中药系统药理学数据库与分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP...基于生物信息大数据联合网络药理学分析方法及分子对接技术探究白花蛇舌草-土茯苓治疗肺腺癌的作用机制。从中药系统药理学数据库与分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)中获得白花蛇舌草-土茯苓的化学成分和潜在治疗靶点,基于癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)、治疗靶标数据库(Therapeutic Target Database,TTD)、药物遗传学与药物基因组学知识库(Pharmacogenetics and Pharmacogenomics Knowledge Base,PharmGKB)、在线孟德尔人类遗传数据库(Online Mendelian Inheritance in Man,OMIM)、DrugBank、GeneCards获取肺腺癌相关基因。利用Cytoscape构建"药物成分-靶标"网络,筛选关键化合物。利用STRING建立蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,并通过Cytoscape-CytoNCA拓扑分析筛选核心靶点。通过R-clusterProfiler对靶基因进行基因本体(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)分析。最后,利用AutoDock对关键化合物与核心靶基因进行对接验证。结果显示,从白花蛇舌草-土茯苓中共获得22个活性化合物和499个潜在的治疗靶点。通过6个数据平台共筛选出14332个肺腺癌相关靶点,其中,交叉靶点的数量为182个。从PPI核心网络中筛选出15个核心靶点。GO和KEGG分析结果显示相关靶基因在各种生物学反应过程、细胞功能方面富集显著(如对脂多糖的反应、核受体活性、配体激活的转录因子活性等),靶基因与非小细胞肺癌信号通路关系密切。根据分子对接验证的结果,薯蓣皂苷元、槲皮素、柚皮素、紫杉叶素、2-甲氧基-3-甲基-9,10-蒽醌、豆甾醇、β-谷甾醇能够与核心靶点紧密结合。白花蛇舌草-土茯苓可以通过多个靶点和信号通路干预肺腺癌,如非小细胞肺癌信号通路。中药相关活性成分与关键靶点的结合可能是产生治疗效果展开更多
文摘目的:利用中医传承辅助平台分析侯炜教授治疗脑胶质瘤的用药规律,并通过网络药理学方法探讨核心药组多成分-多靶点-多通路治疗脑胶质瘤的作用机制。方法:严格按照疗效判定标准筛选处方,利用关联规则分析显效及有效处方,在TCMSP数据库筛选核心药组的有效成分及靶点,并与OMIM、TTD、GeneCard、DisGeNET数据库筛选所得脑胶质瘤基因取交集,得到候选靶点。借助Cytoscape 3.8.0构建“化合物-靶点-疾病”网络,在STRING平台构建PPI网络,设置拓扑参数筛选核心靶点。利用Metascape平台进行基因本体(gene ontology,GO)分析和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析,通过AutoDock Vina软件和Python脚本将核心化合物与核心靶点进行分子对接。结果:共纳入方剂249首,挖掘得到核心药物组合,并筛选活性成分227个,候选靶点30个,KEGG通路165条和GO功能739个。KEGG通路主要为丝裂原活化蛋白激酶(mitogen activated protein kinase,MAPK)信号通路、低氧诱导因子1(hypoxia inducible factor-1,HIF-1)信号通路、癌症相关信号通路。分子对接显示靶点与成分结合活性良好。结论:核心药组可能通过肿瘤蛋白P53、肿瘤坏死因子、MAPK1、MAPK8等靶标作用于MAPK信号通路、HIF-1信号通路及癌症相关信号通路等发挥作用。
文摘基于生物信息大数据联合网络药理学分析方法及分子对接技术探究白花蛇舌草-土茯苓治疗肺腺癌的作用机制。从中药系统药理学数据库与分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)中获得白花蛇舌草-土茯苓的化学成分和潜在治疗靶点,基于癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)、治疗靶标数据库(Therapeutic Target Database,TTD)、药物遗传学与药物基因组学知识库(Pharmacogenetics and Pharmacogenomics Knowledge Base,PharmGKB)、在线孟德尔人类遗传数据库(Online Mendelian Inheritance in Man,OMIM)、DrugBank、GeneCards获取肺腺癌相关基因。利用Cytoscape构建"药物成分-靶标"网络,筛选关键化合物。利用STRING建立蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,并通过Cytoscape-CytoNCA拓扑分析筛选核心靶点。通过R-clusterProfiler对靶基因进行基因本体(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)分析。最后,利用AutoDock对关键化合物与核心靶基因进行对接验证。结果显示,从白花蛇舌草-土茯苓中共获得22个活性化合物和499个潜在的治疗靶点。通过6个数据平台共筛选出14332个肺腺癌相关靶点,其中,交叉靶点的数量为182个。从PPI核心网络中筛选出15个核心靶点。GO和KEGG分析结果显示相关靶基因在各种生物学反应过程、细胞功能方面富集显著(如对脂多糖的反应、核受体活性、配体激活的转录因子活性等),靶基因与非小细胞肺癌信号通路关系密切。根据分子对接验证的结果,薯蓣皂苷元、槲皮素、柚皮素、紫杉叶素、2-甲氧基-3-甲基-9,10-蒽醌、豆甾醇、β-谷甾醇能够与核心靶点紧密结合。白花蛇舌草-土茯苓可以通过多个靶点和信号通路干预肺腺癌,如非小细胞肺癌信号通路。中药相关活性成分与关键靶点的结合可能是产生治疗效果
