其中生物过程条目1 648个
基于中药质量标志物的茵陈预测理念,对茵陈化学成分有效性、质量生源途径、标志成分特异性、茵陈预测传统功效、质量传统药性及化学成分可测性进行了潜在质量标志物的标志预测.通过网络药理学进行成分有效性分析,基于文献整合及数据分析对茵陈的茵陈预测生源途径、成分特异性、质量传统功效、标志传统药性及化学成分可测性进行质量标志物预测.结果显示,茵陈预测网络药理学获得槲皮素、质量异鼠李素及茵陈黄酮等13个活性成分,标志关键靶点有AKT1、茵陈预测TNF、质量JUN、标志MAPK1、RELA、TP53及IL6等.GO功能富集分析得到GO条目1 892个,其中生物过程条目1 648个,细胞组成条目82个,分子功能条目162个.KEGG通路富集筛选得到281条信号通路(P<0.05),涉及癌症通路、乙型肝炎及TNF信号通路等.结果表明,结合网络药理学和文献分析得出了茵陈蒿灵A、马栗树皮素二甲醚、大牛儿烯D、6,7-二甲氧基香豆素和茵陈色原酮可作为茵陈潜在的质量标志物。
引言
茵陈为菊科植物滨蒿或茵陈蒿的干燥地上部分,具有利湿退黄与清热解毒的功效,主要用于治疗黄疸与湿疣等疾病。茵陈的主要成分包括有机酸类、黄酮类、香豆素类及挥发油类等.茵陈的现代药理作用有解热、镇痛、抗炎、抗病毒、抗肿瘤、降血压、调血脂、抗骨质疏松、神经保护、调节代谢及预防阿尔茨海默病等多种功效。中药质量标志物(Q-marker)是中药质量控制的新概念,基于中药传递与溯源、有效、特有、可测和处方配伍的“五原则”,可建立中药全程质量控制及质量溯源体系,为中药质量控制提供了新的思路.本文基于Q-marker理论,运用网络药理学和文献分析对茵陈潜在Q-marker进行预测,为整体控制茵陈的质量提供参考依据。
1数据库和相关软件
TCMSP数据库(http://lsp.nwu.edu.cn/tcmsp.php),Uniprot数据库(https://www.uniprot.org/),Gene Cards数据库(https://www.genecards.org),在线韦恩图(http://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html),DAVID6.8.0数据库(https://david.ncifcrf.gov/),Omicshare数据库(http://ww.omicshare.com),STRING数据库(https://string-db.org/),Graph Pad Prism 6.0软件及Gytoscape 3.7.2软件等。
2方法与Q-marker预测
2.1基于网络药理学的茵陈成分有效性的Q-marker预测
2.1.1茵陈活性成分及靶点的筛选
运用中药系统药理学数据库和分析平台TC-MSP,以“茵陈”为关键词进行化学成分搜索,以口服生物利用度(OB)≥30%和类药性(DL)≥0.18为筛选条件,进行茵陈活性成分的筛选,共得到13种活性成分(见表1)。同时,利用TCMSP数据库收集茵陈活性成分的靶标蛋白。借助Uniprot数据库,将靶标蛋白名称导入,物种限定为“Human”,检索得到的所有靶标蛋白校正Uniprot ID,并得到靶标蛋白所对应的基因名。
2.1.2交集基因的筛选
茵陈的主治疾病为黄疸和湿疹.黄疸临床常见疾病有急慢性肝炎、肝硬化、胆结石及消化道肿瘤等.以急性肝炎、慢性肝炎、病毒性肝炎、肝硬化、胆结石、消化道肿瘤和湿疹为疾病,利用Gene Cards数据库查找以上疾病的基因,选择每种疾病的前300个基因排列在一起,作为药物的疾病基因,共获得疾病基因1 050个。利用在线韦恩图,将成分基因和疾病基因导入,得到交集基因共81个,结果如图1所示。
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