基于网络药理学探究滇黄精抗疲劳作用及其机制

【目的】基于网络药理学探究滇黄精(Polygonatum kingianum)潜在的抗疲劳机制。【方法】使用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、CNKI和DrugBank数据库搜寻滇黄精的主要活性成分,并利用SwissTargetPrediction数据库预测各活性成分的作用靶点;通过Disgenet数据库获取与疲劳有关的靶点;借助Venny 2.1.0和Cytoscape v3.9.0构建滇黄精—活性成分—抗疲劳靶点网络,根据其节点度值筛选滇黄精的主要活性成分。通过String数据库构建蛋白质互作(protein-protein interaction,PPI)网络,通过节点度值筛选滇黄精抗疲劳的关键靶点。使用DAVID数据库对筛选的关键靶点进行基因本体论(gene ontology,GO)分析及京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析。使用AutoDock Vina软件对滇黄精的主要活性成分与抗疲劳关键靶点进行分子对接。【结果】获得滇黄精活性成分38种;预测得到滇黄精抗疲劳靶点30个;筛选出滇黄精抗疲劳的主要活性成分3个,分别是3′-甲氧基大豆苷元、黄芩素和β-谷甾醇。PPI网络分析结果表明:EGFR、STAT3、PTPN11、ERBB2、ESR1和JAK2为滇黄精抗疲劳的关键靶点。GO分析和KEGG通路分析表明:滇黄精抗疲劳作用主要涉及68个条目和39个通路。分子对接结果显示:滇黄精的主要活性成分与抗疲劳关键靶点结合稳定。【结论】本研究通过网络药理学构建了滇黄精—活性成分—抗疲劳拓扑网络,挖掘出滇黄精抗疲劳的主要活性成分及抗疲劳关键靶点,并对主要活性成分与关键靶点进行分子对接。研究结果为滇黄精的抗疲劳功效提供了理论依据。

基于网络药理学及分子对接技术探究天麻抗疲劳成分及其机制

【目的】探究天麻的抗疲劳主要成分及其作用机制。【方法】通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、Web of Science (WOS)及中国知网(CNKI)等数据库,对天麻活性成分进行检索;通过数据库SwissTarget Prediction对天麻有效成分的作用靶点进行预测。采用数据库Disgenet获取与机体疲劳相关的靶基因,通过Venny及Cytoscape等软件,建立天麻-药效成分-抗疲劳靶点相互作用的调控网络,对其有效成分进行筛选。通过数据库String建立蛋白质相互作用关系网络,对中药活性成分的作用靶点进行筛选,并对其作用机制进行探究。利用数据库DAVID执行基因本体(GO)功能富集和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。通过软件Autodock Vina,将天麻中的主要活性成分与抗疲劳相关的靶点进行分子对接。【结果】共获得98个天麻活性成分,预测得到94个天麻抗疲劳靶点。筛选出5个抗疲劳的主要活性成分,分别为天麻素(gastrodin)、L-焦谷氨酸(L-pyroglutamicacid)、原儿茶酸(protocatechuicacid)、3,4-二羟基苯甲醛(3,4-dihydroxybenz-aldehyde)、4-乙氧基甲基苯酚[4-(ethoxymethyl)-glucopyranosyl-phenol]。蛋白互作网络拓扑分析结果表明,信号转导及转录激活蛋白3(STAT3)、磷酸肌醇3激酶(PIK3CA)、磷酸肌醇-3-激酶催化亚基Β肽(PIK3CB)、磷酸肌醇-3-激酶催化亚基δ肽(PIK3CD)、磷酸肌醇3激酶调节亚基1(PIK3R1)以及雌激素受体(ESR1)为天麻抗疲劳的关键靶点。GO和KEGG富集分析显示,天麻抗疲劳作用涉及110个条目和141个通路。分子对接结果显示,天麻的5个主要活性成分与抗疲劳关键靶点能够稳定结合。【结论】天麻抗疲劳作用涉及多种活性成分、多个信号通路以及多个作用靶点。天麻可能通过清除自由基、降低细胞炎症反应、促进能量代谢、加快细胞周期进程等多个生物学过程发挥其抗疲劳功效。