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基于生物信息学、网络药理学和分子对接预测人参调节肺腺癌的关键铁死亡基因、相关通路以及可能的作用机制。通过TCMSP、ETCM和Batman-TCM数据库筛选人参活性成分及作用靶点,应用FerrDb数据库筛选铁死亡相关基因,运用TCGA数据库筛选肺腺癌差异基因,获得交集靶点,基于David数据库对交集基因进行GO功能分析和KEGG通路富集分析,利用R语言构建与评估预后模型并筛选铁死亡关键基因,最后使用AutoDock Vina软件进行分子对接。通过Venn分析发现29个人参治疗肺腺癌的铁死亡基因,KEGG信号通路分析可知,Toll样受体信号通路和HIF-1信号通路等可能是人参调控铁死亡基因治疗肺腺癌的主要途径。基于Lasso回归分析构建了一个预后模型,分别由5个铁死亡相关基因(SLC2A1、RRM2、CAV1、TXNRD1和TLR4)组成,经评估证明这5个关键铁死亡基因对肺腺癌的预后影响显著且模型具有可靠性,并认为是人参调控铁死亡治疗肺腺癌的关键基因。分子对接结果显示,发现人参的重要活性成分与5个铁死亡关键基因均能自发结合。人参可通过SLC2A1、RRM2、CAV1、TXNRD1和TLR... 相似文献
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