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基于系统药理方法挖掘六君子汤的关键靶点与治疗疾病
目的 通过系统药理学的方法挖掘六君子汤的关键靶标,为进一步研究六君子汤的作用机制提供新的方向.方法 基于数据库及文献构建了六君子汤的成分组合库;通过口服生物利用度、药物相似度及半衰期三个参数对化学成分进行活性筛选,在此基础上,通过SysDT靶点预测模型进行活性成分的靶点预测,然后通过Cytoscape软件构建活性成分-预测靶点网络;后通过网络分析筛选出关键靶点,结合Uniprot数据库的靶点的疾病信息来构建靶点-疾病网络,并通过统计分析得出六君子汤的主治疾病.结果 通过中心性算法进行计算分析得到六君子汤中重要的四个靶点分别是环氧酶-2(PTGS2)、环氧酶-1(PTGS1)、γ-氨基丁酸受体α-1亚型(GARBRA1)、PKA催化剂C-α亚型的mRNA (PRKACA);结合Uniprot数据库获得与六君子汤的关键靶点相对应的疾病信息,统计发现该方对于溃疡性结肠炎和众多炎症可能具有治疗效果,同时对于前列腺癌、乳腺癌、实体瘤等癌症,以及心血管疾病、血栓症和阿兹海默症也显示出潜在的治疗作用,与部分已发表论文相互印证,其治疗癌症与阿兹海默症的效果还有待进一步研究.结论 基于系统药理学的研究方法有助于寻找六君子汤的关键靶点和疾病网络,为深入研究六君子汤的作用机制提供新的研究方向和思路.
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基于系统药理模式挖掘中药寒热药性的关键靶标和疾病网络
目的:通过系统药理学的方法挖掘影响中药寒热药性的关键靶标,为进一步研究寒热药性的实质提供新的思路.方法:构建寒热中药成分数据库;通过活性成分筛选及网络打靶构建有效成分-靶点网络;通过网络分析筛选出关键靶点,并以此构建靶点-疾病网络.结果:通过网络分析得到寒性中药网络中有PTGS2、PTGS1和SCN5A关键靶点,热性中药网络中有GABRA1、PTGS2和PTGS1关键靶点;寒性中药对于前列腺癌、乳腺癌等癌症及心血管疾病具有潜在的治疗作用,而热性中药在阿兹海默症、疼痛、认知障碍、焦虑症、帕金森症等精神类疾病方面显示出一定的应用价值.结论:基于系统药理学的研究方法有助于寻找寒热药性的关键靶点和疾病网络,为深入诠释寒热药性的生物学本质提供有益的信息和数据支撑.
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基于生物网络探讨防治冠心病药物作用机制
该文以冠心病疾病相关基因和靶点以及防治冠心病药物作用靶点为研究对象,分别构建冠心病疾病网络和防治冠心病药物作用网络,并对网络的度分布、特征路径长度、连通情况和异质性等网络拓扑特征参数进行分析,验证了网络的可靠性;在此基础上对2个网络取Intersection计算,对二者的交集子网络进行药物作用机制解析.所构建的冠心病疾病网络含有15 221个节点和31 177条边、防治冠心病药物作用网络含有15 073个节点和32 376条边,2个网络的拓扑特征参数表明均具有无标度和小世界的整体结构特性.本文以交集子网络中降钙素基因相关肽和IL-6激活JAK/STAT 2个反应途径为例,探讨阐释了药物防治冠心病的间接作用机制.研究结果表明将疾病网络与药物作用网络相互结合的生物网络分析方法有助于进一步深入认识药物治疗的作用机制,对于疾病的预防和治疗具有重要价值.
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网络分析方法在疾病和药物研究中的应用
大多数复杂疾病并非是由单个致病基因引起的,而是多个基因或其产物功能紊乱所致调控网络失衡的结果.而药物则是通过作用于疾病网络中的多个靶点,对各靶点的作用产生协同效应,从而对疾病的发生,发展进行干预,终达到治疗效果.与作用于单个分子或通路的传统方法不同,高通量数据的网络分析方法从疾病和药物相关网络的构建、网络分解及亚网络生物学意义的确认3个层次提供了一个全新的视角,有助于更好地研究疾病病理和药物作用机制,为多组分多靶点的巾药药理作用机制的研究提供了新思路.
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网络医学的架构及其研究进展
背景:网络医学研究领域包含各种各样构造方法不同、结构各异且应用广泛而多样的网络,缺乏一种架构把它们组织起来,并且缺乏各类网络具体应用的阐述及新研究进展.目的:组织各种医学网络到一个层次架构,并归纳总结这些网络的研究进展.方法:检索CNKI和PubMed数据库1999至2016年有关网络医学的文献,中文检索关键词为"疾病,网络,蛋白质相互作用网络,代谢网络,基因调控,药物",英文检索关键词为"disease network,protein interaction network,metabolic network,gene regulatory".结合文献研究,搭建网络医学的层次架构,论述网络医学的主要研究内容,阐述医学网络的模块性质、构建方法、完善程度及应用进展,并预测各种网络的未来研究趋势.结果与结论:网络医学的架构由分子相互作用网络层、疾病网络层和药物网络层组成.分子相互作用网络层中,蛋白质相互作用网络、代谢网络和基因调控网络的构建都遵循低等生物→哺乳动物→人类的从低级生物到高级生物的顺序,并均已绘制人类细胞系统的对应网络,但还处在不断完善中,新的网络不断被构建.疾病网络层中利用单个元素对疾病聚类已经形成多个疾病网络,未来可以考虑使用新元素进行疾病聚类,也可以考虑利用组合多个元素进行疾病聚类.药物网络层的网络较少,原因是目前药理学是以蛋白质为中心的,构成网络的因素只有药物和蛋白质这2种因素.
