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基于生物信息学与网络药理学分析薯蓣皂苷治疗阿尔茨海默病和新型冠状病毒肺炎的靶点研究
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作者 张华雄 张明惠 李红燕 《海南医学院学报》 北大核心 2024年第1期39-49,共11页
目的:基于生物信息学、网络药理学及分子对接技术探究薯蓣皂苷治疗阿尔茨海默病(alzheimer disease,AD)和新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)的靶点。方法:利用生物信息学对AD和COVID-19的共有的差异表达基因(differe... 目的:基于生物信息学、网络药理学及分子对接技术探究薯蓣皂苷治疗阿尔茨海默病(alzheimer disease,AD)和新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)的靶点。方法:利用生物信息学对AD和COVID-19的共有的差异表达基因(differential expression gene,DEGs)进行富集分析。接着,通过转录因子(transcription Factor,TF)调控网络分析,并利用Cytoscape使其网络可视化,进一步通过DGIdb数据库预测能同时治疗AD和COVID-19的药物,与CTD数据库中AD、COVID-19相关治疗药物进行韦恩图分析,确定薯蓣皂苷作为治疗AD、COVID-19的潜在药物。使用SEA、SuperPred、SwissTargetPrediction、TCMSP对薯蓣皂苷进行靶点预测,并将其分别与AD、COVID-19的DEGs进行韦恩图交集分析,确定薯蓣皂苷治疗AD、COVID-19的靶点,对其进行基因本体论(Gene Ontology,GO)、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析,并构建这些药物靶点的蛋白相互作用(Protein Protein Interaction,PPI)网络,筛选出关联度最高的核心靶点。利用分子对接分析薯蓣皂苷与这些核心靶点的结合情况。结果:通过富集和聚类分析,发现AD、COVID-19共有DEGs所富集的生物过程、通路、疾病均与炎症和免疫调节相关。利用这些共有DEGs与Trust数据库构建了AD和COVID-19 TFs调控网络。通过网络药理学预测到薯蓣皂苷是治疗AD和COVID-19的潜在药物,并揭示了薯蓣皂苷治疗AD的36个靶点和27个治疗COVID-19的靶点。用CytohHubba计算得分,分别选取各自关联度最高的6个的核心靶点与薯蓣皂苷进行分子对接。结论:本研究首次揭示了AD和COVID-19共有TFs调控网络,预测并验证了薯蓣皂苷是治疗AD和COVID-19的潜在药物。且通过分子对接确定了薯蓣皂苷与治疗AD和COVID-19的核心药理靶点的结合情况,为开辟临床治疗AD和COVID-19新的途径提供了理论依据。 展开更多
关键词 生物信息学 网络药理学 薯蓣皂苷 阿尔茨海默病 新型冠状病毒肺炎
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Bioinformatics and network pharmacology identify the therapeutic role and potential targets of diosgenin in Alzheimer disease and COVID-19
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作者 zhang hua-xiong zhang Ming-hui LI Hong-yan 《Journal of Hainan Medical University》 CAS 2024年第1期39-49,共11页
Objective: This study aims to investigate the potential targets of diosgenin for the treatment of Alzheimer's disease (AD) and Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) through the utilization of bioinformatics, network... Objective: This study aims to investigate the potential targets of diosgenin for the treatment of Alzheimer's disease (AD) and Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) through the utilization of bioinformatics, network pharmacology, and molecular docking techniques. Methods: Differential expression genes (DEGs) shared by AD and COVID-19 were enriched by bioinformatics. Additionally, regulatory networks were analyzed to identify key genes in the Transcription Factor (TF) of both diseases. The networks were visualized using Cytoscape. Utilizing the DGIdb database, an investigation was conducted to identify potential drugs capable of treating both Alzheimer's disease (AD) and COVID-19. Subsequently, a Venn diagram analysis was performed using the drugs associated with AD and COVID-19 in the CTD database, leading to the identification of diosgenin as a promising candidate for the treatment of both AD and COVID-19.SEA, SuperPred, Swiss Target Prediction and TCMSP were used to predict the target of diosgenin in the treatment of AD and COVID-19, and the target of diosgenin in the treatment of AD and COVID-19 was determined by Wayne diagram intersection analysis with the differentially expressed genes of AD and COVID- 19. Their Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) were analyzed jointly. Genomes The Protein Protein Interaction (PPI) network of these drug targets was constructed, and core targets with the highest correlation were screened out. The binding of diosgenin to these core targets was analyzed by molecular docking. Results: Through enrichment and cluster analysis, it was found that the biological processes, pathways and diseases enriched by DEGs in AD and COVID-19 were all related to inflammation and immune regulation. These common DEGs and Trust databases were used to construct AD and COVID-19 TFs regulatory networks. Diosgenin was predicted as a potential drug for the treatment of AD and COVID-19 by network pharmacology, and 36 targets of diosgenin for the treatment of AD and 27 targets for COVID-19 were revealed. The six core targets with the highest correlation were selected for molecular docking with diosgenin using CytohHubba to calculate the scores. Conclusions: This study firstly revealed that the common TFs regulatory network of AD and COVID-19, and predicted and verified diosgenin as a potential drug for the treatment of AD and COVID-19. The binding of diosgenin to the core pharmacological targets for the treatment of AD and COVID-19 was determined by molecular docking, which provides a theoretical basis for developing a new approach to clinical treatment of AD and COVID-19. 展开更多
关键词 BIOINFORMATICS Network pharmacology DIOSGENIN Alzheimer's disease COVID-19
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新疆地区维汉民族2型糖尿病患者合并亚临床甲状腺功能减退对颈动脉粥样硬化程度的影响 被引量:6
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作者 张华雄 雷晶 +1 位作者 熊益 张小宁 《海南医学》 CAS 2018年第13期1790-1794,共5页
目的探讨新疆地区维、汉民族2型糖尿病患者(T2DM)与合并亚临床甲状腺功能减退(SCH)的2型糖尿病患者之间血脂谱及颈动脉超声各项指标的差异。方法收集2016年1月至2017年6月间在新疆医科大学第一附属医院住院的糖尿病患者400例,根据不同... 目的探讨新疆地区维、汉民族2型糖尿病患者(T2DM)与合并亚临床甲状腺功能减退(SCH)的2型糖尿病患者之间血脂谱及颈动脉超声各项指标的差异。方法收集2016年1月至2017年6月间在新疆医科大学第一附属医院住院的糖尿病患者400例,根据不同民族按是否合并SCH分为四个亚组,汉族T2DM组217例,汉族T2DM+SCH组83例,维吾尔族T2DM组76例,维吾尔族T2DM+SCH组24例,根据条件两两比较。结果维吾尔族T2DM+SCH患者较维吾尔族T2DM患者相比,糖化血红蛋白(HbA1c)降低、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白(LDLC)、高密度脂蛋白(HDL-C)、双侧颈动脉内膜中层厚度(IMT)值均较高,差异有统计学意义(P<0.05)。汉族T2DM+SCH较汉族T2DM患者相比,右颈总动脉舒张期流速(RCCA EDV)、右颈内动脉舒张期血流速(RICA EDV)减慢,差异有统计学意义(P<0.05)。汉族T2DM患者较维吾尔族T2DM患者相比Hb A1c、动脉粥样硬化指数(AI)降低、促甲状腺激素(TSH)、高密度脂蛋白(HDL-C)升高,差异有统计学意义(P<0.05),汉族T2DM+SCH患者较维吾尔族T2DM+SCH患者相比,低密度脂蛋白(LDL-C)值、左颈总动脉血流速(CCA PSV)、右颈总动脉血流速(RCCA PSV)、左侧颈内动脉血流速(ICA PSV)、右侧颈内动脉血流速(RICA PSV)、左颈总动脉血流速(LCCA EDV)均较慢,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 SCH对汉族T2DM患者血脂变化及颈动脉粥样硬化(CAS)形成无明显影响。SCH对维吾尔族的血脂变化及CAS形成有较明显影响。汉维两族T2DM患者在SCH对其颈动脉粥样硬化程度影响方面有显著的民族差异性,考虑与民族基因差异性有关,需进一步行大规模队列研究及基因组实验加以验证。 展开更多
关键词 2型糖尿病 亚临床甲状腺功能减退 颈动脉粥样硬化
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复用拉普拉斯算子的高效网格融合方法 被引量:3
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作者 金耀 熊宇龙 +2 位作者 周泳全 张华熊 何利力 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期3862-3875,共14页
针对传统基于测地线的泊松融合方法中插值旋转场与尺度场计算量大而影响交互建模的应用,提出了基于复用拉普拉斯算子的高效融合方法.该方法将几何融合、旋转场与尺度场的插值问题均转化为拉普拉斯(泊松)方程进行求解,仅需一次Cholesky... 针对传统基于测地线的泊松融合方法中插值旋转场与尺度场计算量大而影响交互建模的应用,提出了基于复用拉普拉斯算子的高效融合方法.该方法将几何融合、旋转场与尺度场的插值问题均转化为拉普拉斯(泊松)方程进行求解,仅需一次Cholesky分解和多次回代计算,得到融合所需的8个标量场,比起传统基于测地线的插值方法快两个数量级;随后,运用基于约束Delaunay三角化与离散极小曲面的鲁棒方法对融合边界处的网格进行优化,实现网格的高效融合.同时,再次复用拉普拉斯算子,在进行几何融合的同时,实现了纹理坐标的快速融合.该算法不仅能够处理具有复杂拓扑与多个边界模型,并获得与传统泊松融合方法相媲美的实验结果,而且显著地提高了效率,能够满足交互响应的需求. 展开更多
关键词 网格融合 纹理坐标融合 泊松方程 可复用拉普拉斯算子 光滑插值
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基于内容特征的四方连续纹样自动生成 被引量:1
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作者 刘兆辉 张华熊 林翔宇 《计算机系统应用》 2019年第5期156-160,共5页
针对分形图形在服装花型设计中实际应用需求,提出了一种在分形图形内容基础上自动提取核心基础花型,并生成四方连续纹样的方法.该方法先利用Canny算子进行边缘检测,分析主要花型区域,然后利用灰度共生矩阵提取并分析图形纹理特征,在此... 针对分形图形在服装花型设计中实际应用需求,提出了一种在分形图形内容基础上自动提取核心基础花型,并生成四方连续纹样的方法.该方法先利用Canny算子进行边缘检测,分析主要花型区域,然后利用灰度共生矩阵提取并分析图形纹理特征,在此基础上选择最佳拼接方法对提取花型进行拼接,生成四方连续纹样.该方法生成的四方连续图案美观,计算复杂度低,通用性强,具有良好的实用性. 展开更多
关键词 分形图形 四方连续纹样 CANNY算子 灰度共生矩阵
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玫瑰痤疮先天免疫及周围神经相关致病机理研究进展 被引量:7
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作者 张华雄 李吉 《医学信息》 2019年第8期53-57,共5页
玫瑰痤疮是一种常见的面部慢性炎症型皮肤病,其临床特征包含红斑、丘疹、毛细血管扩张、水肿、脓疱等症状,该病发病率高,致病机理复杂。目前已有大量研究证实在机体先天免疫系统和神经系统的功能紊乱及其相互作用参与了玫瑰痤疮的发生... 玫瑰痤疮是一种常见的面部慢性炎症型皮肤病,其临床特征包含红斑、丘疹、毛细血管扩张、水肿、脓疱等症状,该病发病率高,致病机理复杂。目前已有大量研究证实在机体先天免疫系统和神经系统的功能紊乱及其相互作用参与了玫瑰痤疮的发生发展。本文就参与玫瑰痤疮发病的免疫细胞、神经纤维伤害感受器、离子通道等对玫瑰痤疮的病理生理进程影响的相关研究进行综述。 展开更多
关键词 玫瑰痤疮 免疫 周围神经 神经纤维伤害感受器 离子通道
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