目的:基于系统药理学、分子对接以及GEO数据库差异基因表达分析的方法,解析抗炎合剂治疗脓毒症的分子调控机制。方法:通过TCMSP(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform)和Drug Bank数据库...目的:基于系统药理学、分子对接以及GEO数据库差异基因表达分析的方法,解析抗炎合剂治疗脓毒症的分子调控机制。方法:通过TCMSP(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform)和Drug Bank数据库平台获得抗炎合剂的活性成分和对应靶标。基于GEO数据库分析获得脓毒症的差异表达基因(differentially expressed gene,DEG),并通过David在线分析平台对药物与疾病基因进行了GO(gene ontology)功能和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析。同时,利用Biso Genet和Cy to NCA插件对交集靶点进行网络拓扑分析,并将获得的Hub基因与关键活性成分进行分子对接,以证实抗炎合剂发挥治疗效用的分子机制。结果:从抗炎合剂474个化学成分中筛选出73个活性成分,其中45个活性成分被预测为针对54个与脓毒症相关的基因。GO功能、KEGG通路及蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络拓扑分析显示:交集靶点主要参与酶结合、蛋白质均聚活性调控、转录因子结合、细胞凋亡调控、细胞缺氧反应、转录调控、癌症相关途径、细胞周期、TNF信号通路、HTLV-I感染、细胞凋亡和NF-κB信号通路等,并筛选出4个Hub基因。最后,分子对接验证了分子靶标预测网络的可靠性。结论:研究预测了抗炎合剂治疗脓毒症的重要功能活性成分及其作用靶点,揭示了该中药复方的分子调控机制,为抗炎合剂的临床应用及实验研究提供了可靠的证据。展开更多
文摘目的:基于系统药理学、分子对接以及GEO数据库差异基因表达分析的方法,解析抗炎合剂治疗脓毒症的分子调控机制。方法:通过TCMSP(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform)和Drug Bank数据库平台获得抗炎合剂的活性成分和对应靶标。基于GEO数据库分析获得脓毒症的差异表达基因(differentially expressed gene,DEG),并通过David在线分析平台对药物与疾病基因进行了GO(gene ontology)功能和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析。同时,利用Biso Genet和Cy to NCA插件对交集靶点进行网络拓扑分析,并将获得的Hub基因与关键活性成分进行分子对接,以证实抗炎合剂发挥治疗效用的分子机制。结果:从抗炎合剂474个化学成分中筛选出73个活性成分,其中45个活性成分被预测为针对54个与脓毒症相关的基因。GO功能、KEGG通路及蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络拓扑分析显示:交集靶点主要参与酶结合、蛋白质均聚活性调控、转录因子结合、细胞凋亡调控、细胞缺氧反应、转录调控、癌症相关途径、细胞周期、TNF信号通路、HTLV-I感染、细胞凋亡和NF-κB信号通路等,并筛选出4个Hub基因。最后,分子对接验证了分子靶标预测网络的可靠性。结论:研究预测了抗炎合剂治疗脓毒症的重要功能活性成分及其作用靶点,揭示了该中药复方的分子调控机制,为抗炎合剂的临床应用及实验研究提供了可靠的证据。