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目的 基于网络药理学方法探讨、筛选经典名方逍遥散治疗糖尿病的可能通路、靶点、成分.方法 利用TCMSP、TCMIP、Drugbank、TTD等数据库检索成分、靶点信息,并进行Cytoscape分析;利用String数据库进行蛋白互作分析,利用ClueGO进行GO等数据库信息富集,并以Autodock Vina进行分子对接验证.结果 检索得到逍遥散394个可能的活性成分和558个成分靶点,糖尿病相关靶点4 963个,靶点取交集后得到359个靶点,在Cytoscape进行分析并按Degree排序后取前10个靶点.按Degree、Average Shortest Path Length、Betweenness Centrality和Closeness Centrality排序后各取排名靠前的一半数据得到325个靶点,在String数据库中进行检索利用Cytoscape分析,取Degree大于100的靶点,与中药-成分-靶点网络分析中的10个靶点去重合并后得到21个靶点,对这21个靶点进行分子对接验证和GO、KEGG、REACTOME数据库检索分析.结论 筛选出8个潜在活性结构,利用分子对接在21个潜在关键靶点中筛选出1个与成分结合非常强的靶点即NOS2.

作者:杨子博;李冬冬

来源:现代药物与临床 2020 年 35卷 9期

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作者:
杨子博;李冬冬
来源:
现代药物与临床 2020 年 35卷 9期
标签:
逍遥散 糖尿病 网络药理学 靶点 通路
目的 基于网络药理学方法探讨、筛选经典名方逍遥散治疗糖尿病的可能通路、靶点、成分.方法 利用TCMSP、TCMIP、Drugbank、TTD等数据库检索成分、靶点信息,并进行Cytoscape分析;利用String数据库进行蛋白互作分析,利用ClueGO进行GO等数据库信息富集,并以Autodock Vina进行分子对接验证.结果 检索得到逍遥散394个可能的活性成分和558个成分靶点,糖尿病相关靶点4 963个,靶点取交集后得到359个靶点,在Cytoscape进行分析并按Degree排序后取前10个靶点.按Degree、Average Shortest Path Length、Betweenness Centrality和Closeness Centrality排序后各取排名靠前的一半数据得到325个靶点,在String数据库中进行检索利用Cytoscape分析,取Degree大于100的靶点,与中药-成分-靶点网络分析中的10个靶点去重合并后得到21个靶点,对这21个靶点进行分子对接验证和GO、KEGG、REACTOME数据库检索分析.结论 筛选出8个潜在活性结构,利用分子对接在21个潜在关键靶点中筛选出1个与成分结合非常强的靶点即NOS2.