目的基于网络药理学与分子对接方法,探讨桂枝附子汤治疗类风湿关节炎(RA)的作用机制,并阐述其科学原理。方法首先通过TCMSP数据库获取桂枝附子汤中5味药所含的有效成分,通过数据库预测其作用靶点,将其导入Cytoscape软件,生成药物-活性成...目的基于网络药理学与分子对接方法,探讨桂枝附子汤治疗类风湿关节炎(RA)的作用机制,并阐述其科学原理。方法首先通过TCMSP数据库获取桂枝附子汤中5味药所含的有效成分,通过数据库预测其作用靶点,将其导入Cytoscape软件,生成药物-活性成分-靶点网络图,进而构建类风湿关节炎相关的蛋白质-蛋白质相互作用信息图(PPI),再进行基于基于京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)的生物通路富集分析以及基因本体(gene ontology,GO)功能富集分析,研究桂枝附子汤治疗类风湿关节炎的作用机制,并通过分子对接来模拟活性成分作用于靶蛋白的结合情况。结果TCMSP共获得有效成分82个,相关靶点205个。药物-疾病共同靶蛋白157种,通过PPI得出连线较多的有AKT1、ALB、IL-6、VEGFA、CASP3等。药物-活性成分-靶点网络图结果表明,作用较突出的活性成分包括槲皮素、7-甲氧基-2-甲基异黄酮、芒柄花黄素、苜蓿素、β-胡萝卜素等。而被影响最多的靶点为PTGS2、HSP90AA1、NOS2、PPARG、MAPK14等。GO功能分析发现,关键靶点基因在生物过程(BP)主要参与了对脂多糖的反应、细胞对药物的反应、细胞对化学应激的反应等;分子功能(MF)分析发现,关键靶点基因主要参与核受体活性、类固醇激素受体、配体激活转录因子的活性等;细胞组分(CC)分析发现,关键靶点基因主要作用于膜筏、膜微区、膜区等。据此推测,作用机制可能与信号转导蛋白以及活性酶调节、细胞凋亡的基因表达有关。KEGG通路富集分析表明,主要涉及AGE-RAGE信号通路、肿瘤坏死因子信号通路、白介素17信号通路。结论通过网络药理学的研究方法,发现桂枝附子汤治疗RA,不仅发挥了抗炎作用,还与调节机体免疫、保护细胞、抑制骨破坏等多个机制有关。展开更多
目的:基于网络药理学和分子对接技术探讨桂枝附子汤治疗类风湿关节炎的作用机制,为临床应用提供理论依据。方法:运用中药系统药理学数据库与分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platfor...目的:基于网络药理学和分子对接技术探讨桂枝附子汤治疗类风湿关节炎的作用机制,为临床应用提供理论依据。方法:运用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)检索桂枝附子汤的活性成分和作用靶点,通过人类基因数据库(GeneCards)、在线人类孟德尔遗传数据库(OMIM)、药物基因组学知识库(PharmGkb)、药物和疾病数据库(DrugBank)、治疗目标数据库(DDT)收集疾病靶点。运用Cytoscape 3.6.1软件构建“活性成分-靶点”网络,借助STRING平台构建交集靶点的蛋白质-蛋白质相互作用网络,并使用Cytoscape对网络进行拓扑分析,获取核心基因,通过R语言进行进行基因本体论(GO)富集分析及京都基因和基因百科全书(KEGG)通路分析,最后将核心基因与主要活性成分进行分子对接验证。结果:经数据库预测得到桂枝附子汤治疗类风湿关节炎的有效成分154个,对应靶点138个;拓扑分析得到丝裂原活化蛋白激酶(Mitogen-activated Protein Kinase,MAPK)1、丝裂原活化蛋白激酶3(MAPK3)、6号染色体的基因(Estrogen Receptor,ESR1)、信号转导和转录激活因子3(Signal Transducers and Activators of Transcription 3,STAT3)、肿瘤蛋白p53(Tumor Protein p53,TP53)、丝裂原活化蛋白激酶14(MAPK14)等14个核心基因;GO富集分析共涉及生物过程2315个,细胞组分74个,分子功能169个,KEGG通路富集分析筛选得到164条与类风湿关节炎相关通路,主要包括脂质和动脉粥样硬化信号通路、晚期糖基化终末产物-晚期糖基化终末产物受体(Advanced Glycation End Products-RAGE,AGEs-RAGE)信号通路、白细胞介素-17信号通路、肿瘤坏死因子信号通路等影响类风湿关节炎的发生。分子对接结果表明,主要活性化合物能够分别与核心靶点结合,并展现出较好的亲和力。结论:本研究对桂枝附子汤治疗类风湿关节炎的多成分、多�展开更多
文摘目的基于网络药理学与分子对接方法,探讨桂枝附子汤治疗类风湿关节炎(RA)的作用机制,并阐述其科学原理。方法首先通过TCMSP数据库获取桂枝附子汤中5味药所含的有效成分,通过数据库预测其作用靶点,将其导入Cytoscape软件,生成药物-活性成分-靶点网络图,进而构建类风湿关节炎相关的蛋白质-蛋白质相互作用信息图(PPI),再进行基于基于京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)的生物通路富集分析以及基因本体(gene ontology,GO)功能富集分析,研究桂枝附子汤治疗类风湿关节炎的作用机制,并通过分子对接来模拟活性成分作用于靶蛋白的结合情况。结果TCMSP共获得有效成分82个,相关靶点205个。药物-疾病共同靶蛋白157种,通过PPI得出连线较多的有AKT1、ALB、IL-6、VEGFA、CASP3等。药物-活性成分-靶点网络图结果表明,作用较突出的活性成分包括槲皮素、7-甲氧基-2-甲基异黄酮、芒柄花黄素、苜蓿素、β-胡萝卜素等。而被影响最多的靶点为PTGS2、HSP90AA1、NOS2、PPARG、MAPK14等。GO功能分析发现,关键靶点基因在生物过程(BP)主要参与了对脂多糖的反应、细胞对药物的反应、细胞对化学应激的反应等;分子功能(MF)分析发现,关键靶点基因主要参与核受体活性、类固醇激素受体、配体激活转录因子的活性等;细胞组分(CC)分析发现,关键靶点基因主要作用于膜筏、膜微区、膜区等。据此推测,作用机制可能与信号转导蛋白以及活性酶调节、细胞凋亡的基因表达有关。KEGG通路富集分析表明,主要涉及AGE-RAGE信号通路、肿瘤坏死因子信号通路、白介素17信号通路。结论通过网络药理学的研究方法,发现桂枝附子汤治疗RA,不仅发挥了抗炎作用,还与调节机体免疫、保护细胞、抑制骨破坏等多个机制有关。
文摘目的:基于网络药理学和分子对接技术探讨桂枝附子汤治疗类风湿关节炎的作用机制,为临床应用提供理论依据。方法:运用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)检索桂枝附子汤的活性成分和作用靶点,通过人类基因数据库(GeneCards)、在线人类孟德尔遗传数据库(OMIM)、药物基因组学知识库(PharmGkb)、药物和疾病数据库(DrugBank)、治疗目标数据库(DDT)收集疾病靶点。运用Cytoscape 3.6.1软件构建“活性成分-靶点”网络,借助STRING平台构建交集靶点的蛋白质-蛋白质相互作用网络,并使用Cytoscape对网络进行拓扑分析,获取核心基因,通过R语言进行进行基因本体论(GO)富集分析及京都基因和基因百科全书(KEGG)通路分析,最后将核心基因与主要活性成分进行分子对接验证。结果:经数据库预测得到桂枝附子汤治疗类风湿关节炎的有效成分154个,对应靶点138个;拓扑分析得到丝裂原活化蛋白激酶(Mitogen-activated Protein Kinase,MAPK)1、丝裂原活化蛋白激酶3(MAPK3)、6号染色体的基因(Estrogen Receptor,ESR1)、信号转导和转录激活因子3(Signal Transducers and Activators of Transcription 3,STAT3)、肿瘤蛋白p53(Tumor Protein p53,TP53)、丝裂原活化蛋白激酶14(MAPK14)等14个核心基因;GO富集分析共涉及生物过程2315个,细胞组分74个,分子功能169个,KEGG通路富集分析筛选得到164条与类风湿关节炎相关通路,主要包括脂质和动脉粥样硬化信号通路、晚期糖基化终末产物-晚期糖基化终末产物受体(Advanced Glycation End Products-RAGE,AGEs-RAGE)信号通路、白细胞介素-17信号通路、肿瘤坏死因子信号通路等影响类风湿关节炎的发生。分子对接结果表明,主要活性化合物能够分别与核心靶点结合,并展现出较好的亲和力。结论:本研究对桂枝附子汤治疗类风湿关节炎的多成分、多�
文摘目的系统评价经桂枝附子汤治疗类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)的疗效,运用基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)联合网络药理学探讨其作用机制,并运用分子对接进行验证。方法检索维普数据库(VIP data)、中国知网(ChinaNational Knowledge Infrastructure,CNKI)、万方数据库(Wanfang data)、中国生物医学文献数据库(China Biology Medicine disc,CBM)、PubMed、考克兰图书馆循证医学数据库(the Cochrane Library)、荷兰医学文摘(Excerpta Medica Database,EMBASE)数据库建库至2020-09-01日。纳入研究均为随机对照试验(randomized controlled trial,RCT)。采用Revman 5.3软件进行统计分析,结局的效应指标为相对危险度(relative risk,RR)和加权均数差(weighted mean difference,WMD),以95%置信区间(confidence interval,CI)表示。通过GEO检索“Rheumatoid Arthritis”,物种限制为人,下载GSE56409芯片与平台数据,进行差异分析并得出差异基因。通过中医药系统药理学数据库分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)和Drugbank数据库检索药物相关信息。将两者结果互取交集,并进行拓扑网络构建及基因本体(Gene Ontology,GO)和京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析。同时将获得的主要药物成分和相关通路基因靶蛋白进行分子对接。结果Meta分析结果显示,桂枝附子汤组在治疗有效率上优于对照组(RR=1.20,95%CI:1.12~1.29),在红细胞沉降率(erythrocyte sedimentation rate,ESR)和C反应蛋白(C-reaction protein,CRP)改善上分别优于对照组(WMD=-5.25,95%CI:-8.50~-2.00;WMD=-6.20,95%CI:-7.33~-5.08)。根据TCMSP获得祛除重复后的药物活性成分107个,槲皮素、β-谷甾醇、豆甾醇、儿茶素等为其主要成分。在Drugbank数据库中得到药物成分靶点2383个,经基因名转换后共获得桂枝附子汤药物靶点2055个。根据GEO获得RA差异基因953个。�
