基于网络药理学的灵芝作用机制研究

通过TCMSP数据库,结合化合物含量信息,从灵芝中筛选出类药性好且含量较高的化合物;通过TCMSP、TCMIP、Swiss Target Prediction、SuperPred等数据库,预测化合物相应靶点;采用STRING数据库,构建靶点蛋白质互作(PPI)网络,并筛选出核心靶点;通过Enrichr数据库,预测核心靶点对应疾病;通过Cytoscape的ClueGo模块,对核心靶点进行基因本体分析(GO)及通路富集分析(KEGG),最终建立化合物-靶点、化合物-靶点-疾病-通路网络。根据试验结果,共筛选出60种化合物的22个核心靶点;核心靶点对应的疾病集中在肿瘤、自身免疫性疾病等;GO分析发现,核心靶点参与了88个生物过程,主要分为8个类别;KEGG分析发现,核心靶点参与了5个代谢通路,分为4个类别;化合物-靶点-疾病-通路网络显示了化合物、靶点、疾病、通路间的相互作用,如Lucialdehyde C、Ganoderic aldehyde A可通过DRD2靶点及22个相关生物功能通路,对30种疾病发挥作用。     

基于网络药理学的铁皮石斛免疫调节作用机制

研究表明,铁皮石斛在增强人体免疫力方面具有良好作用。为了明确铁皮石斛潜在的免疫活性成分及其作用机制,本研究从PubChem、SciFinder数据库中收集铁皮石斛小分子化合物及其化学结构相关的研究,然后通过Swiss ADME筛选优效目标化合物。通过Swiss Target Prediction预测优效化合物的靶点集,并通过Genecards数据库获取免疫调节相关靶点集,两者取交集得到铁皮石斛免疫调节相关靶点集,进一步通过Cytoscape软件建立化合物-靶点网络图,将交集靶点导入STRING构建蛋白互作网络(PPI),筛选出核心靶点。通过R的Cluster Profiler包对核心靶点进行功能富集分析,包括基因本体分析(GO)及通路富集分析(KEGG),最终建立化合物-靶点-生物功能网络。最终,共筛选出优效化合物124个,对应靶点421个;与免疫调节相关化合物58个,对应靶点60个;其中黄酮类化合物对应的免疫靶点较多,可能为主要的免疫活性成分。得到9个免疫调节相关核心靶点,GO分析发现这些核心靶点共参与了2 059个条目,KEGG分析获得153个代谢通路。本研究通过化合物-靶点-生物功能网络展示了铁皮石斛多成分、多靶点、多通路的作用特点,为后续作用机制的深入研究和验证提供了可行方向。