血脂康胶囊治疗动脉粥样硬化的网络药理学和分子对接分析

目的 根据网络药理学方法探讨血脂康胶囊治疗动脉粥样硬化的作用机制。方法 通过中国知网、TCMSP、PubChem等数据库获取药物活性成分及靶点,利用GeneCards等数据库收集汇总相关动脉粥样硬化疾病靶点,构建韦恩图获得血脂康-动脉粥样硬化共同靶点基因。运用Cytoscape V3.10.0软件构建网络并进行可视化处理寻找关键靶点,利用STRING数据库做共同靶点的PPI分析,利用sangerbox 3.0进行GO富集分析和KEGG通路富集分析并绘制图表。采用Autodock软件进行分子对接分析血脂康胶囊部分活性成分与动脉粥样硬化相关靶蛋白之间的结合能并用PyMOL2.5进行对接结果可视化分析并制图。结果 获得血脂康-动脉粥样硬化共同靶点247个,得到白细胞介素-6(IL-6)、丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶1(AKT1)、酪氨酸激酶C-SRC蛋白(SRC)等核心靶点,糖尿病并发症中的age-rage信号通路、脂质与动脉粥样硬化通路、癌症病发通路、FoxO转录因子信号通路、催乳素信号通路等信号通路。将分子对接结果进行分析和可视化,一定程度上证明血脂康胶囊中的活性成分与治疗动脉粥样硬化的核心靶点结合程度高。结论 通过网络药理学分析血脂康胶囊对动脉粥样硬化的作用机制,得出血脂康胶囊作用机制可能是通过IL-6、AKT1、SRC等关键靶点,影响脂质代谢和炎症反应从而治疗动脉粥样硬化。

基于自组织智能网络的离散序列在线预测方法

针对自组织智能网络的离散序列,结合复杂体系自组织理论,提出了一种在线预测的方法。体系采用多智能体方法构造了自组织智能网络动态预测模型,设计了一种新型的多智能体仿真服务器和自组织可视化实验环境。经实验验证,当离散序列发生改变,环境可实现自组织的结构变化过程、并实时记录离散序列的预测结果。实验证明以预测准确度作为优选机制的自组织理论可以使自组织智能网络的体系结构发生动态变化。当叶子节点被激活时,体系结构的动态变化过程会渐渐停止,最终收敛至稳定结构,从而完成样本训练过程。再次输入经训练后样本时,相应的激活子链会被激活,从而仿生大脑认知结构。