基于抑菌实验和网络药理学探讨D-柠檬烯、2-茨醇对白色念珠菌的抑制作用

目的:采用抑菌实验研究蛇床子-冰片药对成分中的D-柠檬烯及2-茨醇的体外抗白色念珠菌作用,并运用网络药理学预测D-柠檬烯和2-茨醇治疗念珠菌病的核心靶点和通路。方法:以白色念珠菌为研究对象,K-B纸片扩散法分别测定0.5、1.0、1.5 mg的D-柠檬烯、2-茨醇、制霉菌素的药液抑菌圈直径;采用试管双倍稀释法和棋盘法,测定D-柠檬烯、2-茨醇的最低抑菌浓度(MIC)以及两两联用的MIC,计算出联合抑菌分数(FIC)。通过Pubchem、SwissTargetPrediction数据库预测D-柠檬烯、2-茨醇的有效靶点;通过GeneCards、OMIM数据库检索念珠菌病相关的疾病靶点;运用Venny软件获得两种化学成分和念珠菌病的共同靶点;运用Cytoscape 3.9. 0软件构建“成分-靶点-疾病”网络;利用STRING数据库构建蛋白互作PPI网络;利用R软件进行GO功能及KEGG通路富集分析。结果:D-柠檬烯的MIC为5 mg/mL,2-茨醇的MIC为2.5 mg/mL。D-柠檬烯与2-茨醇联用的FIC指数为0.75,呈相加作用。网络药理学筛选得到两种成分相关作用靶点152个,疾病靶点893个,两者交集靶点为24个;网络拓扑分析得到核心靶点为肿瘤坏死因子(TNF)、过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARG)、雌激素受体(ESR1)等;KEGG分析得到核心通路为C型凝集素受体信号通路(C-type lectin receptor signaling pathway)、Fc epsilon RI信号通路(Fc epsilon RI signaling pathway)、催乳素信号通路(prolactin signaling pathway)等。结论:D-柠檬烯、2-茨醇对白色念珠菌均有抑制作用,且2种组分药物联合使用具有一定的协同作用。网络药理学预测初步提示D-柠檬烯、2-茨醇可能通过作用于TNF、PPARG、ESR1等核心靶点调控C型凝集素受体信号通路(C-type lectin receptor signaling pathway)、Fc epsilon RI信号通路(Fc epsilon RI signaling pathway)等以治疗念珠菌病。

基于网络药理学和分子对接技术的2,3-吲哚醌抗少弱精症机制研究

为研究2,3-吲哚醌(isatin, ISA)治疗少弱精症的可能作用靶点和作用机制,基于公共数据库分别获取ISA作用靶点和少弱精症相关疾病靶点,确定交集靶点,采用Cytoscape软件获取核心靶点。通过GO功能富集和KEGG通路分析交集靶点,采用分子对接预测ISA与靶点蛋白的结合能力。研究结果显示,ISA干预少弱精症主要涉及氧化应激、细胞凋亡和炎症等生物学过程,并与p53信号通路、细胞衰老通路和IL-17信号通路密切相关;经筛选确定8个核心靶点,ISA与其中6个核心靶点稳定结合。这表明,ISA可能通过作用于核心靶点CASP3、TP53、ESR1、PTGS2、TNF和ANXA5,调控p53信号通路和IL-17信号通路发挥抗少弱精症作用。

基于m×2正则化交叉验证的神经网络超参数调优方法

超参数调优是神经网络建模的关键问题。针对传统的超参数调优方法存在的问题,该文提出了一种基于m×2正则化交叉验证的超参数调优方法。目的是给出一种适用于复杂模型、大数据集背景下的计算开销较小且稳健的超参数调优方法。该方法的思想是从完整的数据集上选取少部分数据进行调优,避免模型在数据集较大时非常耗时的超参数调优难题;在m×2交叉验证的基础上设置正则化条件均衡训练集与验证集之间的分布差异,从而减少分布不一致带来的性能波动;使用信噪比作为调优的优化目标,从而可以综合考虑模型性能评价指标的均值和方差;并采用正交设计选择相关性较低的超参数组合以提高调优效率。以命名实体任务为例进行实验,在CoNLL 2003数据集上的实验结果显示,提出的调优方法能够选到和网格搜索性能上没有显著差异的超参数组合,且调优时间可显著降低约66%。

基于灵活性资源调节和网络重构的P2P交易的阻塞管理方法

高渗透率可再生能源接入配电网不仅促进了分布式电源以端对端(peertopeer,P2P)的形式参与市场交易,也对电网的安全稳定运行提出了挑战。针对连续双向拍卖(continuous double auction,CDA)机制下P2P交易所导致的阻塞问题,提出了一种考虑产消者经济性的P2P能量市场和阻塞服务市场相互协调的机制和阻塞管理方法。首先,为实现产消者的合理定责,提出了一种考虑交易时序的阻塞定责方式。然后,考虑到产消者参与P2P能量市场和阻塞服务市场的经济性,建立了考虑两级市场产消者经济性的灵活性资源阻塞服务价格模型。在上述基础上,建立了基于网络重构和灵活性资源调节的P2P交易阻塞管理模型。最后,通过具体算例分析了安全校核结果和阻塞管理结果,并验证了所提阻塞方法的可行性和优越性。

基于人工神经网络的D2D通信中继优化选择方法研究

在中继选择过程中,考虑不同信号参数的重要性,综合考虑信号强度、信道状态、距离、能源等因素,可以快速、准确地确定最佳的中继节点,提供更稳定、可靠的D2D通信服务。为此引入人工神经网络算法,对中继选择过程中的参量进行针对性优化。首先,建立D2D通信中继系统模型,并完成最优功率分配计算;然后,在优化中继信号的权重后,基于人工神经网络完成D2D通信中继优化选择。仿真实验表明:应用此方法后,D2D通信中继选择速度更快、准确性更高,D2D通信信号质量更优。

基于网络药理学和分子对接探讨“人参-茯苓”药对干预2型糖尿病的潜在作用机制

目的运用网络药理学和分子对接技术探讨健脾益气药对“人参-茯苓”干预2型糖尿病的作用机制。方法通过检索TCMSP数据库获得人参-茯苓药对的活性成分,借助TCMSP及BATMAN数据库预测活性成分的靶点,通过OMIM、CTD和GeneCards数据库检索2型糖尿病相关疾病靶点,获取人参-茯苓药对防治2型糖尿病的疗效相关靶点。利用Cytoscape构建药物-靶点网络,再通过STRING数据库构建蛋白相互作用网络(PPI)并进行网络基因的GO分析和KEGG通路富集分析,构建中药-成分-靶点-通路-生物过程网络。利用AutoDock软件将主要的活性成分与核心靶点进行分子对接。结果共筛选出人参-茯苓药对211个活性成分、1047个药物靶点以及7690个疾病靶点,其中药物-疾病共同靶点415个。通过PPI网络拓扑分析,可知人参-茯苓药对调控2型糖尿病,主要通过TP53、JUN、SRC、RXRA、AKT1等靶点发挥作用。GO分析和KEGG通路富集分析结果显示,其作用机制主要涉及生物过程,如对细胞外刺激的响应、对营养水平的响应、对药物的响应、对脂多糖的响应等过程。KEGG通路富集分析发现参与调节通路为脂质与动脉粥样硬化、MAPK信号通路、cAMP信号通路、钙信号通路、cGMP-PKG信号通路、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、PI3K-Akt信号通路、胰岛素抵抗等。分子对接结果表明,关键活性成分与核心靶点有较好的结合力。结论“人参-茯苓”药对可通过多成分、多靶点、多通路发挥其对2型糖尿病的干预作用,为后续深入研究该药对防治2型糖尿病的作用机制提供科学依据。

基于网络药理学和分子对接的清热益气汤治疗2型糖尿病机制研究

目的:应用网络药理学和分子对接探索清热益气汤干预2型糖尿病(T2DM)的潜在机制,为其临床使用提供理论基础。方法:采用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)和BATMAN-TCM数据库获得清热益气汤方的化学成分,设置阈值筛选出相应活性物质;在GeneCards、OMIM、PharmGkb等数据库中搜集T2DM的相关靶点,去重后提取二者交集靶点;运用Cytoscape软件和String数据库绘制“药物-成分-作用靶点-疾病”可视化网络,筛选出核心成分和关键靶点;将药物-交集基因上传至String数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用网络构建,经网络拓扑计算选出核心基因进行GO分析和KEGG分析;并运用分子对接软件Autodock、PyMOL将核心成分与靶点进行分子对接验证,结合相关研究分析预测清热益气汤干预2型糖尿病的作用机制。结果:共获得清热益气汤的主要活性成分310个,预测靶点6746个,与T2DM交集靶点508个,其中TP53、AKT1、STAT3、TNF、SRC等蛋白可能是其干预T2DM的关键靶点,对关键靶点及对应的活性成分进行分子对接,结果显示清热益气汤的活性成分和对应靶点具有强烈的结合能力。结论:清热益气汤干预T2DM涉及多靶点、多过程、多通路。

基于区块链技术的P2P网络分布式数字签名系统设计

随着互联网技术的不断发展,数字签名技术已成为网络安全领域的重要保障之一。然而,传统的集中式数字签名系统存在着单点故障、性能瓶颈等问题。为了解决这些问题,文章设计了一种基于区块链技术的P2P网络分布式数字签名系统。该系统采用区块链技术来实现数字签名的验证和存储,同时利用P2P网络的特性来进行数字签名的分发和共享。实验分析结果表明,本系统不仅具有高度的安全性和可靠性,还能够提高数字签名的效率和可用性。

基于人工神经网络的东亚电离层临界频率f_(o)F2长期变化趋势

利用人工神经网络对东亚中纬地区电离层台站观测的F2层临界频率f_(o)F2进行长期趋势研究.用F107、Ap、地方时(Local Time,LT)、月份(Month)作为输入神经元,分别表示太阳活动、地磁活动、日变化和季节变化;用f_(o)F2的月中值作为输出神经元,通过训练网络获取f_(o)F2预测值,对预测值和观测值进行计算和处理,得到东亚中纬地区f_(o)F2长期变化趋势.结果表明:人工神经网络的方法较常用的回归方法能更有效地消除地磁活动对f_(o)F2的影响;这些站点的f_(o)F2随着年份的增长存在明显的长期负趋势,无明显的日变化和统一季节变化性.这对于全球电离层结构和运动变化规律,全球电离层经验模型构建和同化以及电离层特征参数和结构预测具有重要意义.

基于注意力Seq2Seq神经网络的生物强化系统厌氧发酵菌体质量预测研究

生物强化厌氧发酵系统能够提高发酵效率和产物质量。然而,在生物强化甲烷厌氧发酵过程中,关键的生物参数难以实时在线测量。为了解决这一问题,提出了一种基于注意力融入Seq2Seq-LSTM模型的质量预测方法。通过编码器将时间序列数据输入,并引入注意力机制以增强对重要信息的关注,从而得到更新后的中间向量;在解码器中同样引入注意力机制,利用LSTM神经网络对当前时刻的中间向量和输入信息进行综合处理。同时,为了提高模型的稳定性,使用了Adamw梯度下降优化器进行训练。最后,将该方法与LSTM、AM-LSTM模型一同应用于甲烷发酵菌体质量预测并进行对比。实验结果表明,该模型拟合能力和预测准确性均优于其他两种模型,能够更好适用于甲烷发酵菌体质量的在线预测。

2型糖尿病视网膜病变患者静息态功能磁共振认知控制网络研究

目的 探讨2型糖尿病视网膜病变(T2DR)患者在静息状态下背外侧前额叶(DLPFC)的功能连接(FC)改变特征。方法 纳入2021年8月—2022年8月中国中医科学院眼科医院诊治的T2DR患者30例作为观察组,将通过广告宣传招募的30例健康受试者作为对照组。2组受试者均测定空腹状态下血糖(GLU)、糖化血红蛋白(HbA1c)、血清C肽指标,进行静息态脑功能磁共振(rs-fMRI)扫描,通过分析DLPFC与全脑的FC,比较2组受试者FC差异,将差异脑区FC值与临床量表评分进行Pearson相关分析,并完成蒙特利尔认知评估量表(MoCA)、简易智力状态检查(MMSE)的评定。结果 (1)糖尿病相关指标:观察组患者GLU、HbA1c水平高于对照组(t_(GLU)=11.601、t_(HbA1c)=13.837,均P=0.000),MoCA得分、MMSE得分低于对照组(t_(MoCA)=-12.827、t_(MMSE)=-13.395,均P=0.000),差异均有统计学意义。2组血清C肽浓度比较,差异无统计学意义(P>0.05)。(2)FC值比较:以年龄、性别、受教育程度及头动作为协变量,观察组患者以左侧DLPFC为种子点,观察组在左侧顶下小叶、右侧中央后回的FC均高于对照组(t_(左侧顶下小叶)=6.785、t_(右侧中央后回)=5.126,均P=0.000);以右侧DLPFC为种子点,观察组在左侧顶下小叶、左侧额下三角回及小脑后叶的FC均高于对照组(t_(左侧顶下小叶)=4.274,t_(左侧额下三角回)=3.991、t_(小脑后叶)=4.227,均P=0.000),阈值体素水平数值满足要求,差异均有统计学意义。(4)相关性分析:观察组以右侧DLPFC为种子点,左侧顶下小叶FC值与MoCA量表评分呈正相关(r=0.494,P=0.005),有统计学意义。结论 T2DR患者存在认知控制网络(CCN)与默认网络、感觉运动网络和小脑网络异常的FC,这可能是T2DR重要的神经病理机制。

燃烧机理构建的极小化反应网络方法:C_(2)燃料燃烧

针对目前C_(2)燃料反应机理中存在的诸多问题,本文采用极小化反应网络方法,在特定化学分辨率条件下构建了乙烯、乙烷和乙醇等典型C_(2)燃料的燃烧反应机理.构建的C_(2)单组分机理具有简洁的反应网络,采用可逆反应形式,并对反应方向在形式上进行了统一.在动力学参数方面,采用经典Arrhenius方程(A,Ea)双参数形式,在保证物理意义的同时有利于参数优化.C_(2)机理构建过程中避免了机理简化步骤,能够大幅减少物种数和反应数.动力学模拟结果表明,构建的C_(2)燃烧反应机理在保持较小尺寸的同时有较高的可靠性,并为机理的实际工程应用降低计算成本带来便利.

D2D通信复用异构蜂窝网络中分布式路由资源分配方法

由于设备到设备(Device-To-Device,D2D)通信复用异构蜂窝网络环境的复杂性和动态性,难以实现高效、均衡的路由资源利用,文章提出D2D通信复用异构蜂窝网络中分布式路由资源分配方法。采用分布式系统模型构建D2D通信复用异构蜂窝网络的拓扑结构,基于邻居节点信息交换实现D2D设备发现,并引入自适应的会话建立策略建立通信链路,采用贪婪算法为D2D用户分配子信道,实现路由资源的均衡分配。实验结果表明,设计方法在提升D2D用户之间数据传输速率方面具有较好的性能,适用于D2D通信复用异构蜂窝网络中的路由资源分配。

基于网络药理学和分子对接技术的灵芝改善2型糖尿病作用机制

目的应用网络药理学方法探讨灵芝在改善2型糖尿病(T2DM)中的作用机制。方法通过TCMSP筛选灵芝化学成分,使用SWISS Target Prediction导入主要成分的SMILE name获取单个基因名;结合DisGeNET和GeneCards获取疾病基因;利用Venn数据库筛选出交集靶点;在微生信平台构建活性成分和疾病靶点网络;利用STRING和Cytoscape数据库构建PPI网络;使用DAVID数据库进行GO和KEGG功能富集分析;使用AutoDock数据库进行分子对接。结果灵芝和2型糖尿病的共同靶点有146个;PPI网络包含灵芝和2型糖尿病共同目标有146个节点和2201条“边”;筛选出灵芝5个活性成分及与T2DM相关靶点146个;重要活性成分包括Methyl lucidenate F、环氧灵芝醇A、赤灵芝酸E、赤芝酮A、Methyl lucidenate Q,核心靶点包括PGR、PTPN1、NR3C2等;KEGG主要通路富集于卵母细胞减数分裂、NF-kappa B信号通路、长寿调节途径等;分子对接结果显示,化合物和重要靶位之间具有很强的融合作用。结论本研究进一步发现了灵芝中含有Methyl lucidenate F、环氧灵芝醇A、赤紫芝酸e、赤芝酸A、Methyl lucidenate Q等活性成分,为灵芝治疗2型糖尿病的核心组分,通过控制关键治疗靶点NR3C2和HSD11B2,影响NF-kappaB binding信息通路,从而达到改善2型糖尿病的效果。

响应面法和人工神经网络对亚临界CO_(2)萃取红花籽油的建模与优化

本文旨在寻找有效建模方法以预测亚临界CO_(2)萃取红花籽油的萃取率,优化其萃取工艺条件。以单因素实验为基础,采用Box-Behnken试验设计,研究了萃取压力、分离温度、萃取时间对红花籽油萃取率的影响,并采用响应面法(RSM)和人工神经网络(ANN)两种方法分别对同一实验进行建模分析,通过RSM数值优化、人工神经网络和遗传算法结合(ANN-GA)两种方法优化其工艺条件。结果表明,RSM与ANN两种模型均能较为精准预测,但通过两种模型的决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)值比较,得出ANN模型(R^(2)=0.9966)的预测效果较优于RSM模型(R^(2)=0.9950)。ANN-GA确定的最佳萃取条件及萃取率分别为:萃取压力19.04 MPa、分离温度55.50℃、萃取时间134.98 min、萃取率23.52%。综上,RSM和ANN两种方法均可用于亚临界CO_(2)萃取带壳红花籽油的建模与优化,但ANN的预测准确度及拟合能力更为优秀。

基于网络药理学研究玉屏风颗粒调节IgA肾病模型小鼠Th1/Th2平衡的作用机制

目的:基于网络药理学预测玉屏风颗粒治疗IgA肾病(IgAN)的作用机制并进行机制验证。方法:通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)数据库检索玉屏风颗粒有效成分;从GeneCards、OMIM、TTD数据库获取IgAN靶点,运用Venny2.1.0、Cytoscape 3.7.2软件分别获取玉屏风颗粒与IgAN两者交集靶点,构建“活性成分-交集靶点-疾病”关系网络;使用String数据库构建蛋白互作网络图,运用DAVID数据库进行GO、KEGG富集分析;通过AutoDock Vina软件对玉屏风颗粒中的主要活性成分与关键靶点进行分子对接验证。选取60只雄性昆明小鼠随机分为正常组10只,造模组50只,造模成功后随机分为玉屏风颗粒高、中、低剂量组及西药对照组,给药8周。免疫荧光法检测IgA在肾组织中的沉积情况;HE染色、糖原染色观察肾组织病理学改变;生化法检测24 h-UTP、BUN、Scr;ELISA法检测血清中IgA,Th1相关因子TNF-α、INF-γ、IL-2表达,以及Th2相关因子IL-4、IL-6表达。结果:网络药理学部分,筛选出玉屏风颗粒活性成分34个,药物靶点222个;疾病靶点1436个;交集靶点102个;主要活性成分为槲皮素、山柰酚、汉黄芩素等;关键靶点有TNF、IL-6、IL-4、IL-2等。分子对接结果表明,主要活性成分与关键靶点均能较好的结合,所有结合能均≤-6.0 kJ/mol;GO富集分析得到生物过程689条、细胞组分54条、分子功能115条;KEGG富集分析得到IL-17、NF-κB等信号通路。动物实验部分,肾组织IgA免疫荧光显示,与正常组比较,模型组肾小球系膜区可见强绿色团块状IgA荧光信号;与模型组比较,各治疗组IgA沉积情况均有所改善,其中玉屏风颗粒高剂量组改善较明显。HE染色显示,与正常组比较,模型组可见肾小球肿胀,系膜细胞、内皮细胞增生,细胞外基质增多,系膜区扩张;与模型组比较,各治疗组肾组织病理损伤均有所减轻;糖原染色显示,与正常组比较,模型组可见系膜细胞增生,细胞外基质增多,给予药物治疗后,各治疗组肾组织病变程度由中重度变为中轻度。与正常组比较,模型组24 h-UTP、BUN、Scr明显升高(P<0.01);与模型组比较,各治疗组肾功能均有所改善(P<0.01或P<0.05)。与正常组比较,模型组血清中IgA表达明显升高,与模型组比较,各治疗组血清中IgA表达均有所降低(P<0.05)。与正常组比较,模型组血清中Th1相关因子TNF-α、INF-γ、IL-2表达水平明显降低(P<0.05),各治疗组血清中Th1相关因子TNF-α、INF-γ、IL-2均有所上调。与正常组比较,模型组血清中Th2相关因子IL-4、IL-6表达水平明显升高(P<0.05),使用药物治疗后,各治疗组血清中Th2相关因子IL-4、IL-6表达水平均有所下调。与正常组比较,模型组血清中Th1/Th2比值明显下降(P<0.05),各治疗组血清中Th1/Th2比值均有所上调(P<0.05)。结论:玉屏风颗粒对IgAN模型小鼠具有较好的治疗作用,其机制可能与纠正Th1/Th2失衡有关。

基于rs-fMRI的2型糖尿病患者动态功能网络连接研究

目的 应用动态功能网络连接(dynamic functional network connectivity, dFNC)分析技术探讨2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus, T2DM)患者脑功能连接时变性及其动态功能指标与临床指标的相关性。材料与方法 前瞻性纳入31例T2DM患者的临床和影像资料,并记录患者的糖尿病相关生化指标和神经心理学测试得分。同期招募32名年龄、性别及受教育年限相匹配的健康对照(healthy control, HC)。使用滑动时间窗技术进行dFNC分析得到4个功能连接状态及dFNC指标(平均停留时间、时间分数、转换次数)。采用两独立样本t检验计算不同状态内FNC矩阵以及dFNC指标的组间差异,采用Spearman相关分析计算T2DM组dFNC指标与临床指标和认知评分的相关性。结果 在状态1弱连接中,T2DM组与HC组相比,平均停留时间增多(t=2.086,P<0.05)。在状态3局部强连接中,T2DM组与HC组相比,平均停留时间减少(t=-2.250,P<0.05),时间分数减小(t=-2.582,P<0.05),默认模式网络(default mode network, DMN)与视觉网络(visual network, VIS)之间的功能连接减弱(t=-4.875,P<0.05,FDR校正)。T2DM患者的病程与状态1弱连接状态的平均停留时间呈正相关(r=0.42,P<0.05),其他糖尿病相关生化指标和认知功能评分与dFNC指标无相关性(P>0.05)。结论 dFNC分析能捕获更多有关T2DM患者脑网络连接改变的潜在信息,揭示大脑网络复杂多变的时变特征及活动形式,有望为探究T2DM相关认知障碍的神经生物学机制提供新的见解。

社会网络视域下2型糖尿病管理研究进展

从糖尿病管理理论框架、社会网络特征及其主要评估工具、社会网络视域下的糖尿病管理(社会网络与糖尿病发病风险,并发症,预防及照护方法)等方面进行综述,为有效管理2型糖尿病提供参考。

基于网络药理学及分子对接技术探讨保苓汤治疗2型糖尿病合并肺部感染作用机制

目的基于网络药理学及分子对接技术探讨保苓汤治疗2型糖尿病合并肺部感染的作用机制。方法通过TCMSP数据库筛选保苓汤的活性成分及作用靶点;利用GeneCards等数据库筛选2型糖尿病合并肺部感染的疾病靶点;利用VennDiagram.R软件包对药物和疾病作用靶点取交集并绘制Venn图;利用Cytoscape等软件对“药物活性成分-靶点-疾病”进行网络可视化构建;利用STRING数据库构建蛋白互作网络,根据拓扑学参数筛选核心靶点,并利用Autodock_vina等软件将核心靶点与相对应药物活性成分进行分子对接。利用R软件对药物-疾病共同靶点基因进行GO功能富集和KEGG通路分析。结果筛选出保苓汤药物有效活性成分219个,2型糖尿病合并肺部感染疾病相关基因靶点4222个,药物-疾病共同作用靶点基因47个,其中STAT3、TP53、CCND1等靶点可能与2型糖尿病合并肺部感染密切相关,保苓汤治疗2型糖尿病合并肺部感染主要涉及脂质和动脉粥样硬化通路、PI3K-Akt信号通路、细胞因子介导的信号通路等。结论保苓汤可能通过多成分、多靶点、多通路治疗2型糖尿病合并肺部感染,调节机体脂质和动脉粥样硬化通路、PI3K-Akt信号通路等,以达到调节机体糖、脂质代谢紊乱,减轻机体炎症反应的作用。

补阳还五汤“异病同治”2型糖尿病和阿尔兹海默症作用机制的网络药理学分析

目的基于网络药理学和分子对接技术探讨补阳还五汤对2型糖尿病(T2DM)和阿尔兹海默症(AD)“异病同治”的作用机制。方法借助TCMSP、SymMap等数据库检索和筛选补阳还五汤中7味组方中药的活性成分,并利用PharmMapper服务器对活性成分进行靶点预测。通过OMIM、DrugBank、GeneCards及Disgenet数据库收集T2DM和AD疾病相关靶点。对疾病相关靶点与活性成分作用靶点取交集,获得补阳还五汤“异病同治”T2DM和AD的潜在作用靶点。使用STRING数据库和Cytoscape软件分别构建潜在作用靶点的蛋白-蛋白互作(PPI)网络和“药物-成分-靶点”网络,通过网络拓扑分析筛选出核心活性成分和核心靶点。并借助Metascape数据库对潜在作用靶点进行GO功能及KEGG通路富集分析。采用AutoDock软件对筛选出的核心活性成分和核心靶点进行分子对接验证。结果94个补阳还五汤活性成分可作用于342个蛋白靶点,与3140个AD疾病相关靶点和1708个T2DM疾病相关靶点比对后,得到100个潜在作用靶点(交集靶点)。GO功能富集分析显示,潜在作用靶点主要参与MAPK级联调控、激素介导的信号通路、细胞对脂质的反应、调节炎症反应等生物过程。KEGG通路富集分析得到MAPK、PI3K/Akt、FoxO、AGE/RAGE、胰岛素抵抗、脂质和动脉粥样硬化、非酒精性脂肪肝等通路。PPI和“药物-成分-靶点”网络拓扑分析筛选出MAPK8、MAPK14、GSK3B、PPARG等10个核心靶点,以及芍药苷、苯甲酰芍药苷、(+)-儿茶素等10个核心活性成分,分子对接结果表明上述成分与靶点均有较强的结合能力。结论补阳还五汤可能通过芍药苷、儿茶素等核心成分,作用于PPARG、GSK3B等关键靶点,参与调控MAPK、PI3K/Akt等信号通路,进而发挥“异病同治”T2DM和AD的作用。