基于網絡藥理學對金銀花抗癌機制的研究
發(fā)布時間:2021-10-07 08:49
目的:研究金銀花治療癌癥的有效成分及作用機制。方法:通過數據庫檢索金銀花的有效成分、作用靶蛋白等信息,構建"藥物-化學成分-靶蛋白-疾病"網絡,進行京都基因與基因組百科全書(KEGG)信號通路、基因本體(GO)富集分析,研究金銀花活性成分的抗癌機制。結果:構建一種藥物,23種有效活性成分,248個相應靶蛋白的"藥物-化學成分-靶蛋白-疾病"網絡。有效成分包括槲皮素、木犀草素、金圣草素和山柰酚等;作用靶蛋白包括腫瘤轉移相關的基質金屬蛋白酶(MMP2、MMP1)、腫瘤壞死因子(TNF)等;KEGG通路富集分析包括磷脂酰肌醇激酶3(PI3K)等97條通路。結論:金銀花抗癌是多成分、多靶標、多途徑的作用機制。
【文章來源】:長治醫(yī)學院學報. 2020,34(03)
【文章頁數】:4 頁
【部分圖文】:
金銀花藥物靶蛋白KEGG富集分析
通過對金銀花相應靶基因進行分子功能注釋分析:(1)GO-MF得到82條基因的分子功能注釋信息,主要涉及G蛋白偶聯受體活性、蛋白質二聚體活性酶結合活性、分子傳感性活性、 雄性激素受體活性等;(2)GO-BP得到787條基因的細胞組分注釋分析,涉及膜功能區(qū)域、跨膜區(qū)、質膜區(qū)、突觸等;(3)GO-CC得到77條生物學過程注釋信息,涉及藥物反應、細胞對化學刺激反應、生物量調節(jié)、細胞對內源性刺激反應等(見圖2)。2.4 KEGG信號通路分析
在網絡中,從節(jié)點(化合物)指向靶蛋白(作用基因),一個節(jié)點度值表示網絡中和節(jié)點相連路線的條數。根據網絡特性計算維度(Degree)、中心度值(Betweenness Centrality)等參數,這些連接化合物或靶蛋白較多的節(jié)點被認為是樞紐節(jié)點,可能是關鍵的化合物或者靶蛋白。通過分析化合物-靶蛋白之間的中心度值、親中心度值等發(fā)現248個相應靶蛋白的“藥物-化學成分-靶蛋白-疾病”網絡,排名靠前的作用靶蛋白有PTGS2、PTGS1、NCOA2、PRKACA、GSTP1、HSP90AB1、JUN等。排名前7位的化合物分別是 MOL000449-Stigmasterol(豆甾醇)、MOL000098-Quercetin(槲皮素)、MOL000358-Stigmasterol beta(β-豆甾醇)、 MOL000006-Luteolin(木犀草素)、MOL000422-Kaempferol(山柰酚)、MOL003044-Chryseriol(金圣草素)、MOL001494-Mandenol(十八碳-9,12-二烯酸乙酯)(見圖1)。2.3 GO富集分析
本文編號:3421728
【文章來源】:長治醫(yī)學院學報. 2020,34(03)
【文章頁數】:4 頁
【部分圖文】:
金銀花藥物靶蛋白KEGG富集分析
通過對金銀花相應靶基因進行分子功能注釋分析:(1)GO-MF得到82條基因的分子功能注釋信息,主要涉及G蛋白偶聯受體活性、蛋白質二聚體活性酶結合活性、分子傳感性活性、 雄性激素受體活性等;(2)GO-BP得到787條基因的細胞組分注釋分析,涉及膜功能區(qū)域、跨膜區(qū)、質膜區(qū)、突觸等;(3)GO-CC得到77條生物學過程注釋信息,涉及藥物反應、細胞對化學刺激反應、生物量調節(jié)、細胞對內源性刺激反應等(見圖2)。2.4 KEGG信號通路分析
在網絡中,從節(jié)點(化合物)指向靶蛋白(作用基因),一個節(jié)點度值表示網絡中和節(jié)點相連路線的條數。根據網絡特性計算維度(Degree)、中心度值(Betweenness Centrality)等參數,這些連接化合物或靶蛋白較多的節(jié)點被認為是樞紐節(jié)點,可能是關鍵的化合物或者靶蛋白。通過分析化合物-靶蛋白之間的中心度值、親中心度值等發(fā)現248個相應靶蛋白的“藥物-化學成分-靶蛋白-疾病”網絡,排名靠前的作用靶蛋白有PTGS2、PTGS1、NCOA2、PRKACA、GSTP1、HSP90AB1、JUN等。排名前7位的化合物分別是 MOL000449-Stigmasterol(豆甾醇)、MOL000098-Quercetin(槲皮素)、MOL000358-Stigmasterol beta(β-豆甾醇)、 MOL000006-Luteolin(木犀草素)、MOL000422-Kaempferol(山柰酚)、MOL003044-Chryseriol(金圣草素)、MOL001494-Mandenol(十八碳-9,12-二烯酸乙酯)(見圖1)。2.3 GO富集分析
本文編號:3421728
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