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目的:通过网络药理学探讨尿C方治疗IgA肾病(IgAN)的关键成分和作用机制.方法:通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、PubChem、Swiss ADEM 和SwissTargetPrediction获得尿C方作用靶点;应用Cytoscape 3.9.1 软件构建"药物-成分-靶点"相互作用网络;通过GeneCards、OMIM和DisGeNET平台获得IgAN作用靶点;通过Venn 2.1 制作韦恩图获得尿C方和IgAN之间的交叉靶点并进行鉴定和可视化,并利用STRING数据库建立蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI);借助DAVID数据库对交集靶点进行GO和KEGG富集分析并运用微生信在线平台对交集靶点进行GO和KEGG富集分析可视化;使用Autodock Vina软件进行分子对接验证,并利用PyMol软件得出对接结果.结果:共筛选得到尿C方有效成分 70 种及对应1 363 个作用靶点,其中确定了 10 个关键活性成分.IgAN相关靶点 1593 个,除重复项后获得 823 个疾病靶点,交集靶点 111 个.GO富集分析得到 706 个BP条目,63 个CC条目,123 个MF条目.KEGG富集分析得到 161 条与IgAN显著相关的通路.分子对接结果表明,核心活性成分与核心靶点之间存在较强的结合活性.结论:尿C方治疗IgAN的作用机制可能是通过槲皮素、山奈酚、β-谷甾醇、黄芩素等调控AGE-RAGE信号通路、IL-17 信号通路、脂质和动脉粥样硬化等发挥治

作者:张涤;李慧洁;邓跃毅

来源:新中医 2024 年 56卷 5期

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作者:
张涤;李慧洁;邓跃毅
来源:
新中医 2024 年 56卷 5期
标签:
IgA肾病 尿C方 网络药理学 分子对接技术 信号通路 IgA nephropathy Urine C Prescription Network pharmacology Molecular docking technology Signal pathway
目的:通过网络药理学探讨尿C方治疗IgA肾病(IgAN)的关键成分和作用机制.方法:通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、PubChem、Swiss ADEM 和SwissTargetPrediction获得尿C方作用靶点;应用Cytoscape 3.9.1 软件构建"药物-成分-靶点"相互作用网络;通过GeneCards、OMIM和DisGeNET平台获得IgAN作用靶点;通过Venn 2.1 制作韦恩图获得尿C方和IgAN之间的交叉靶点并进行鉴定和可视化,并利用STRING数据库建立蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI);借助DAVID数据库对交集靶点进行GO和KEGG富集分析并运用微生信在线平台对交集靶点进行GO和KEGG富集分析可视化;使用Autodock Vina软件进行分子对接验证,并利用PyMol软件得出对接结果.结果:共筛选得到尿C方有效成分 70 种及对应1 363 个作用靶点,其中确定了 10 个关键活性成分.IgAN相关靶点 1593 个,除重复项后获得 823 个疾病靶点,交集靶点 111 个.GO富集分析得到 706 个BP条目,63 个CC条目,123 个MF条目.KEGG富集分析得到 161 条与IgAN显著相关的通路.分子对接结果表明,核心活性成分与核心靶点之间存在较强的结合活性.结论:尿C方治疗IgAN的作用机制可能是通过槲皮素、山奈酚、β-谷甾醇、黄芩素等调控AGE-RAGE信号通路、IL-17 信号通路、脂质和动脉粥样硬化等发挥治

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