حددت هذه الدراسة الأهداف الأساسية والمسارات التي يستخدمها الشكونين ضد RCC من خلال التحليل متعدد الطرق والتحقق في المختبر ، مما وفر إطارا لمزيد من الدراسات الميكانيكية.
يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية
مقالة بحثية
حددت هذه الدراسة الأهداف الأساسية والمسارات التي يستخدمها الشكونين ضد RCC من خلال التحليل متعدد الطرق والتحقق في المختبر ، مما وفر إطارا لمزيد من الدراسات الميكانيكية.
سرطان الخلايا الكلوية (RCC) هو أحد أكثر الأورام شيوعا في الجهاز البولي وله أعلى معدل وفيات. أظهرت الدراسات السابقة أن الشكونين يمكنه علاج سرطان الخلايا الكلوية، لكن الآلية لا تزال غير واضحة. لذلك، هدفت دراستنا إلى توضيح آلية الشكونين في علاج سرطان الخلايا الكلوية باستخدام علم الأدوية الشبكي، والتوصيف الجزيئي، والاختبارات الوظيفية في المختبر، بما في ذلك تكاثر الخلايا، والهجرة، والموت المبرمج، مع التحقق من صحة البقعة الغربية (WB). تم فحص أهداف شيكونين باستخدام PharmMapper وSwissTargetPrediction وقواعد بيانات أخرى، وتم تحديد الأهداف المتعلقة بRCC من خلال وراثة مندلية عبر الإنترنت (OMIM)، وبطاقات الجين، وقواعد بيانات أخرى؛ تم الحصول على الأهداف العلاجية المحتملة من خلال تحليل التقاطع. تم بناء شبكة تفاعل بروتين وبروتين (PPI)، واستخدم Cytoscape لفحص الأهداف الأساسية، بينما تم تطبيق الالتحام الجزيئي لتحليل الألفة بين الشكونين والأهداف الرئيسية. تم جمع ما مجموعه 374 هدفا للشيكونين و1,087 هدفا مرتبطا ب RCC، وتم تحديد 98 جينا متداخلا للأهداف. تم تحديد ستة أهداف أساسية (SRC، PIK3CA، PIK3CB، PIK3CD، PTPN11، وPIK3R1). أظهرت تحليلات أنطولوجيا الجينات (GO) وموسوعة كيوتو للجينات والجينومات (KEGG) أن الشكونين مارس تأثيرات مضادة ل RCC بشكل رئيسي من خلال تنظيم نشاط كيناز البروتين، ومسارات إشارات HIF-1، وIL-17. أكد الالتحام الجزيئي أن الشكونين لديه ارتباط قوي مع هذه الأهداف الأساسية. أظهرت الدراسات المخبرية باستخدام خلايا RCC البشرية Caki-1 و786-O أن الشيكونين يثبط بشكل كبير تكاثر وهجرة الخلايا بطريقة تعتمد على الجرعة، ويعزز الاستماتة الخلوية، ويزيد من نشاط الكاسباز-3 والكاسبايز-8. أكدت تجارب البلوت الغربية أكثر أن الشكونين عدل تعبير البروتينات المستهدفة الأساسية وقمع مسار إشارة HIF-1. توضح هذه الدراسة بشكل منهجي الآلية الدوائية للشيكونين ضد سرطان الخلايا الكلوية، مما يوفر أساسا نظريا لتطوير وتطبيق الشكونين كعامل جديد مضاد لسرطان الخلايا الكلوية.
سرطان الخلايا الكلوية (RCC) هو الورم الخبيث الأكثر شيوعا في الجهاز البولي، حيث يشكل حوالي 90٪ من جميع الأورام الكلوية الخبيثة و2٪–3٪ من الأورام الخبيثة البالغة حول العالم. وفقا لبيانات GLOBOCAN 2022، كان هناك حوالي 434,800 حالة جديدة و155,953 حالة وفاة بسرطان الخلايا الكلوية عالميا في عام 2022، مع استمرار ارتفاع معدل ووفيات سرطان الخلايا الكلوية. قدرت الجمعية الأمريكية للسرطان 80,980 حالة جديدة و14,510 حالة وفاة من سرطان الخلايا الكلوية في الولايات المتحدة وحدها في عام 2025. سرطان الخلايا الكلوية لديه أعلى معدل وفيات بين الأورام الخبيثة في الجهاز البولي، ولا يزال المرضى المصابون بسرطان الخلايا الكلوية النقيلي أو المقاوم للأدوية يظهرون توقعات ضعيفة. مع التطبيق الواسع للعلاج المستهدف والعلاج المناعي، تم إحراز تقدم ملحوظ في العلاج السريري لسرطان التسلل العقيم. يعتمد العلاج القياسي الأول لسرطان الخلايا الكلوية المتقدم أو المنتشر بشكل رئيسي أنظمة مركبة من مثبطات نقاط التحقق المناعي، أو أنظمة تجمع بين مثبطات نقاط التحقق المناعية ومثبطات كيناز التيروزين المضادة للوسخاء. على الرغم من التقدم المستمر في الأساليب العلاجية، لا يزال عدد كبير من المرضى يعانون من تقدم المرض، أو مقاومة الأدوية، أو عدم تحمل العلاج. لذلك، لا يزال تطوير أدوية جديدة مضادة لاضطراب التسلل الداخلي بآليات واضحة وسلامة وفعالية حاجة سريرية ملحة 1,2,3.
يعد الشكونين المكون النشط بيولوجيا الرئيسي المستخرج من Radix Arnebiae، وقد أظهر مشتقه أسيتيلشيكونين تأثيرات دوائية بارزة مضادة لRCC. أظهرت الأدلة الحالية أن الشكونين يمارس نشاطا مضادا للRCC من خلال آليات تنظيمية متعددة الأهداف والمسارات. ميكانيكيا، يمكن للشيكونين أن يرفع من تعبير جين مثبط الأورام TEK ويثبط فسفرة سلسلة إشارات AKT/mTOR، مما يثبط تكاثر وهجرة وغزو خلايا RCC4؛ بالإضافة إلى ذلك، يحفز الشكونين تراكم أنواع الأكسجين التفاعلية داخل الخلايا (ROS) لتحفيز خلل الميتوكوندريا، مما يؤدي إلى بدء أنماط موت خلاية متعددة مبرمجة تشمل موت الخلايا المبرمجة، والنكرو بوتروزيا، والالتهام الذاتي في خلايا RCC5. كما يعدل التعبير عن ميكروRNA مثل miR-15b و miR-99b وينظم الجينات المستهدفة المرتبطة بالموت المبرمج، بما في ذلك FOXO1 وPDCD4، عبر مسار MAPK/ERK، مع إظهار هذه التأثيرات التنظيمية خصوصية واضحة لخط الخلايا6. ومن الجدير بالذكر أن الشكونين يحتفظ بنشاط مضاد للأورام قوي ضد خطوط خلايا RCC المقاومة للسونيتينيب، حيث يثير تأثيرات علاجية عن طريق تنشيط مركبات النيكروسوم، وتثبيط مسار AKT/mTOR، وتحفيز توقف دورة خلايا G2/M7. على الرغم من أن التأثيرات المضادة للRCC للشيكونين قد تم التحقق منها جزئيا من خلال الدراسات التجريبية القائمة، إلا أن الأهداف العلاجية الأساسية، وشبكات الإشارات الرئيسية، والآليات التنظيمية الجزيئية الأساسية للشيكونين ضد RCC لا تزال غير واضحة؛ علاوة على ذلك، لا تزال التنبؤ المنهجي، والتحقق الجزيئي، والتأكيد التجريبي لأهداف المراكز مفقودة، مما يشكل فجوة بحثية مهمة في الدراسات الحالية.
تعد علم الأدوية الشبكي والربط الجزيئي منهجين تقنيين مكملين في أبحاث الأدوية الطبيعية الحديثة واستكشاف الآليات الدوائية. من منظور منهجي، يمكن لعلم الأدوية الشبكي أن يفك بشكل منهجي خصائص التفاعل الشمولي متعدد الأهداف والمسارات بين المركبات النشطة الحيوية والأهداف المرتبطة بالأمراض. على النقيض من ذلك، يتيح الالتحام الجزيئي التحقق على المستوى الجزيئي لألفة الارتباط ونمط التفاعل المستقر بين المركبات الصغيرة والبروتينات المستهدفة الأساسية. يجمع هذان المنهجتان في بناء حلقة بحثية منهجية مغلقة من التنبؤ الشامل بالأهداف، تليها التحقق الجزيئي. يعد دمج التحقق التجريبي مع علم الأدوية الشبكي والربط الجزيئي نهجا رئيسيا في أبحاث الأدوية الطبيعية، مما يسهل توضيح مسببات الأمراض وتوضيح آليات الأدوية المركبة، ويوفر إطارا نظريا للبحث الأساسي والتطبيق الترجمي للأدوية 8,9.
في هذه الدراسة، تم تطبيق علم الأدوية الشبكي للتنبؤ بالأهداف المرشحة للشيكونين في علاج سرطان الخلايا الكلوية. تم استخدام الالتحام الجزيئي للتحقق نظريا من الأهداف المحتملة، وتم تحديد أهداف العمل الرئيسية أخيرا من خلال تجارب في المختبر ، وتم تأكيدها بشكل أكبر من خلال تجارب ويسترن بلوت (WB). تظهر العملية الكاملة لهذه الدراسة في الشكل 1.
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
تم شراء جميع خطوط الخلايا البشرية المستخدمة في هذه الدراسة من بنوك خلايا تجارية موثقة، ولم يتم جمع أي أنسجة بشرية جديدة أو عينات من المرضى. لذلك، لم تكن الموافقة الأخلاقية مطلوبة لهذه الدراسة القائمة على الخلايا المختبرية .
الحصول على أهداف الشكونين والتنبؤ بها
تم البحث عن الكلمة المفتاحية "shikonin" في قاعدة بيانات PubChem. تم تنزيل هيكل SDF لشيكونين، وتم الحصول على تدوين نظام إدخال الخط المبسط (SMILES) الخاص به. وفقا لمتطلبات قواعد البيانات المستهدفة المعنية، تم التنبؤ بأهداف شيكونين محتملة وجمعها من قواعد بيانات PharmMapper وSwissTargetPrediction وHERB وSEA Search Server في 3 مارس 2026في التاريخ 10، 11، 12.
الحصول على أهداف سرطان الخلايا الكلوية
باستخدام سرطان الخلايا الكلوية ككلمة مفتاحية، تم استرجاع أهداف الأمراض المشتقة من الإنسان من قاعدة بيانات الأهداف العلاجية (TTD)، وOMIM، وGeneCards، مع اقتصار الأنواع على الإنسان العاقل ودرجة الصلة > 50. تم الحصول على ما مجموعه 1148 هدفا في البداية، وبعد تلخيصها وإزالة التكرار، تم الحصول على 1087 هدفا فريدا مرتبطا بسرطان الخلايا الكلوية 13,14,15.
تحديد أهداف تقاطع الشكونين لعلاج سرطان الخلايا الكلوية
تم إدخال الأهداف الجينية المتوقعة للشيكونين وسرطان الخلايا الكلوية في أداة Venny 2.1، وهي أداة تحليل إلكترونية. تم تحديد الأهداف المتداخلة من خلال تحليل التقاطعات وتم تصورها في مخطط فين.
إنشاء شبكة المكون-الهدف للأمراض
باستخدام الشكونين كنقطة انطلاق أساسية للبحث، قمنا بدمج معلومات الارتباط الفسيولوجي بين هذه الأهداف الأساسية وRCC، وأنشأنا شبكة تفاعل جزيئية لنظام "المكون-الهدف-المرض" الثلاثي باستخدام برنامج التصور الخلوي Cytoscape.
بناء شبكة تفاعل البروتين واكتساب الهدف الأساسي للشيكونين في علاج سرطان الخلايا الكلوية
قاعدة بيانات تفاعل البروتين STRING هي الأداة الأساسية لبناء شبكات تفاعل البروتين والبروتين (PPI)، مما يتيح التنقيب وتصور علاقة التفاعل بين البروتينات. في هذه الدراسة، تم تقديم الأهداف المتداخلة بين الشكونين وسرطان الخلايا الكلوية إلى قاعدة بيانات STRING، مع تعيين النوع على إنسان العقل لمزيد من الاسترجاع. انقر على زر المتابعة للتحليل لاحقا. في وحدة الإعدادات في أسفل صفحة نتائج التحليل، تم تعيين الحد الأدنى لدرجة التفاعل المطلوبة على مستوى ثقة مرتفع يبلغ 0.900. وفي الوقت نفسه، تم إخفاء البروتينات غير المرتبطة والعقد غير المتصلة في الشبكة للحصول على التحويل المتبادل المحسن. تم تخزين البيانات بصيغة TSV واستيراد إلى برنامج Cytoscape. تم ضبط المعلمات المقابلة بحيث يعكس حجم العقدة وظل اللون القيم المقابلة، وسمك الحافة يعكس درجة معدل الربط. تم إنشاء خريطة شبكة PPI16,17.
استنادا إلى شبكة PPI أعلاه، تم فحص الأهداف الأساسية بدقة. تم فتح إضافة cytohubba في وحدة التطبيقات في Cytoscape، وتم الضغط على زر الحساب لبدء برنامج الحساب. تم اختيار خوارزمية MCC من بين أفضل 6 عقد مصنفة حسب الخيار، وتم الضغط على زر الإرسال لإكمال الحساب. تم فصل الأهداف الأساسية الستة الأولى للتجميل وتنزيل البيانات.
تحليل إثراء GO وتحليل مسار KEGG للشيكونين في علاج سرطان الخلايا الكلوية
تم استخدام قاعدة بيانات ميتاسكيب لتحليل إثراء GO. في هذه الدراسة، تم استيراد التقاطعات المستهدفة من قبل الشكونين مع سرطان الخلايا الكلوية إلى قاعدة البيانات. أولا، كان النوع المختار هو الإنسان العاقل (الإنسان)، ثم تم اختيار وضع التحليل المخصص. تم إجراء تحليل الإثراء للأبعاد الثلاثة لتثريب الوظائف في GO: الوظائف الجزيئية، المكونات الخلوية، والعمليات البيولوجية. تم ضبط حد قيمة p إلى 0.01، وتم الضغط على زر تحليل الإثراء لإجراء تحليل باستخدام منصة الائتمان الصغير لبناء تصور تحليل تخصيب GO للشيكونين في علاج سرطان الخلايا الكلوية18,19.
تم استخدام قاعدة بيانات KOBAS 3.0 لإجراء تحليل إثراء مسار إشارات KEGG على الأهداف المتداخلة بين الشيكونين وسرطان الخلايا الكلىية، ويمكن لهذه القاعدة إجراء تحليل إحصائي للجينات على التعليقات والإثراء في المسارات. تم استيراد أهداف التقاطعات المظللة إلى قاعدة بيانات KOBAS 3.0؛ كان مصدر النوع المختار هو H. sapiens (الإنسان)، وكان نوع الفحص محدودا بمسار إشارة KEGG، وتم تعيين عتبة قيمة p لتحليل الإثراء على <0.01. بعد التحليل، تم الحصول على نتائج الإثراء لمسار KEGG. استنادا إلى نتائج تحليل الإثراء، تم استخدام قيمة p كأساس للفرز، وتم فرز أفضل 10 مسارات إشارة KEGG. تم الانتهاء من معالجة التصور بمساعدة منصة الإشارات الدقيقة، وأخيرا، تم رسم مخطط فقاعات سانكي لإثراء KEGG وتم إنقاذ20.21.
التحقق من الالتحام الجزيئي
تم استرجاع البنية ثلاثية الأبعاد (ثلاثية الأبعاد) لشيكونين من قاعدة بيانات PubChem، وتم تطبيق برنامج Open Babel لتحويل البنية ثلاثية الأبعاد إلى صيغة PDB القياسية. تم تحميل هياكل البروتينات ثلاثية الأبعاد للأهداف الأساسية التي تم تحديدها بواسطة تحليل علم الأدوية الشبكي بصيغة PDB من قاعدة بيانات البروتين RCSB وقاعدة بيانات AlphaFold. شملت البنى البلورية للبروتينات المستهدفة PIK3CA (PDB ID: 9B4T)، PIK3CD (PDB ID: 8BCY)، PIK3R1 (معرف PDB: 7CIO)، PTPN11 (معرف PDB: 9R16)، SRC (معرف PDB: 9NS1)، PIK3CB (البنية المتوقعة ب AlphaFold، AF-Q8BTI9-F1-model_v6). تمت إزالة جزيئات الماء والذرات غير المتجانسة، وأضيفت الهيدروجينات القطبية، وتم تعيين شحنات غاستايجر باستخدام أدوات أوتودوك. تم استخدام برنامج أدوات أوتودوك لاختيار صندوق الإرساء بالحجم المناسب ليغطي كامل البروتين المستهدف للالتحام الجزيئي. وأخيرا، تم الحصول على تصور أزواج المكونات النشطة مع طاقة ارتباط مثالية. تم استخدام برنامج PyMol لتحليل مواقع الارتباط، ونوع ومسافة تفاعل الربط، ولإنتاج صورة تصوير شكلية ثلاثية الأبعاد22,23.
اختبار السمية الخلوية
تم تلقيح خلايا كاكي-1 في ألواح زراعة بئر 96 بئر بكثافة 5,000 خلية في كل بئر وعولجت بالشيكونين بتركيزات 12.5، 25، 50، و100 ميكرومول/لتر لمدة 12 ساعة و24 ساعة على التوالي. بالنسبة لخلايا 786-O، تم إجراء علاج لمدة 24 ساعة فقط بنفس تدرج التركيز. تم تقييم التأثير السام للشكونين على كلا سلالي الخلايا باستخدام اختبار MTT. أجريت جميع التجارب في نسخ بيولوجية ثلاثية مع ثلاث نسخ تقنية لكل حالة. تعبر النتائج بقيم IC50 . على الرغم من أن الاتجاه التثبيطي العام كان ثابتا بين الخطين الخلويين، إلا أن الشكونين أظهر سمية خلوية أقوى تجاه خلايا كاكي-1. لذلك، تم اختيار خلايا كاكي-1 للتجارب الوظيفية اللاحقة.
تأثير الشكونين على هجرة خلايا كاكي-1 كما تم تحديده بواسطة اختبار الجرح الخدشي
تم زرع خلايا كاكي-1 وخلايا 786-O في الطور اللوغاريتمي في صفائح ذات 6 آبار. تم إنشاء خطوط خدش متوازية في قاع كل بئر باستخدام رأس ماصة معقم بسعة 200 ميكرولتر. بعد التثبيت طوال الليل، تم استخدام PBS لغسل الخلايا المزروعة. تمت معالجة الخلايا بتركيزات مختلفة من الشكونين (12.5، 25، 50، و100 ميكرومول/لتر) لمدة 12 ساعة. بعد 12 ساعة، لوحظ التغير في منطقة الخدش في نفس الموقع تحت المجهر.
كانت صيغة حساب تأثير الشكونين على نشاط نمو خلايا كاكي-1 كما يلي: الحركة = [(0 ساعة مساحة خدش − 12 ساعة مساحة خدش)/0 ساعة مساحة خدش] × 100٪.
تحديد نشاطات كاسباز-3 وكاسباس-8
تم جمع خلايا كاكي-1 في مرحلة النمو اللوغاريتمي، وتم تعديل تركيز الخلايا إلى 5 × 106 خلايا/مل، تلاها الحضانة لمدة 12 ساعة. بعد معالجة خلايا كاكي-1 بتركيزات مختلفة من الشكونين (12.5، 25، 50، و100 ميكرومول/لتر) وحضانتها لمدة 24 ساعة، تم إجراء اكتشاف الخلايا كما هو موصوف في مجموعة اختبار كاسباز.
تأثيرات الشكونين على معدل الاستماتة المبرمجة لخلايا كاكي-1
تم زرع خلايا كاكي-1 التي تنمو لوغاريتميا في صفائح زراعة بست آبار. تمت معالجة الخلايا بالشيكونين بتركيزات 12.5، 25، 50، و100 ميكرومول/لتر لمدة 24 ساعة في غياب مجموعة ضابطة. تم إعادة تعليق الخلايا برفق في PBS، وجمعها، والعد. تم طرد المركزي من 1 × 10إلى 5 خلايا معاد تعليقها بحرارة 300 × جرام لمدة 5 دقائق. تم التخلص من المادة الفائقة، وتم إعادة تعليق حبيبة الخلية بلطف في 195 ميكرولتر من محلول ربط Annexin V-FITC. ثم أضيف 5 ميكرولتر من محلول Annexin V-FITC، تليها 10 ميكرولتر من محلول تلوين يوديد البروبيديوم، كلاهما مع خلط لطيف. تم حضن الخلايا في درجة حرارة الغرفة (20–25 درجة مئوية) في الظلام لمدة 15 دقيقة قبل التحليل.
تحليل مسارات الإشارات الخلوية
تمت معالجة خلايا كاكي-1 بشيكونين بمستويات 12.5، 25، 50، و100 ميكرومول/لتر. بعد 24 ساعة، تم جمع الخلايا في PBS بارد، وتحللها باستخدام محلول تحلل الخلوي يحتوي على مثبط بروتياز، وتم قياس تركيز البروتين. تم عزل البروتين على هلام بولي أكريلاميد 10٪ من كبريتات الصوديوم الدوديسيل (SDS). بعد النقل إلى أغشية PVDF، تم حجب الأغشية ب 5٪ BSA لمدة 3 ساعات، ثم حضنت طوال الليل عند 4 درجات مئوية مع جسم مضاد أولي مختلف. لاحقا، تم حضان الأغشية مع الجسم المضاد الثانوي بتخفيف 1:3000. تم اكتشاف نطاقات البروتين باستخدام نظام كشف ECL وتحليلها كمية باستخدام برنامج ImageJ.
التحليل الإحصائي
تم تقديم النتائج التجريبية كمتوسط ± انحراف معياري (x ± s، n = 3). قبل التحليل الإحصائي البرامتري، تم التحقق من الطبيعية باستخدام اختبار شابيرو-ويلك، وتم تقييم تجانس التباين بواسطة اختبار ليفين. تم إجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه (ANOVA) مع اختبار ما بعد الوقوع لتوكي باستخدام برنامج SPSS. تم بناء الرسوم البيانية الإحصائية باستخدام برنامج GraphPad Prism. تم استخدام اختبار t للعينات المستقلة للمقارنات الزوجية بين المجموعات، وأشارت p < 0.05 إلى فروق ذات دلالة إحصائية.
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
الحصول على أهداف الشكونين والتنبؤ بها
باستخدام قواعد البيانات الأربع المذكورة أعلاه، تم التنبؤ بأهداف محتملة للشيكونين، وتم تحديد 426 هدفا بعد التكامل والتلخيص. تم إلغاء تكرار الأهداف الملخصة، مما أدى إلى 374 هدفا، كما هو موضح في الشكل 2A.
الحصول على أهداف سرطان الخلايا الكلوية
تم الحصول على ما مجموعه 1,147 هدفا بعد تلخيص البيانات المتعلقة بقواعد البيانات الثلاث، وتم الحصول على ما مجموعه 1,087 هدفا لسرطان الخلايا الكلوية بعد...
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
يعرف PIK3CA رسميا باسم فوسفاتيديلينوسيتول 4,5-بيسفوسفات 3-كيناز الوحدة الفرعية التحفيزية ألفا. يلعب PIK3CA، وهو مكون مركزي في مسار PI3K/AKT/mTOR، دورا أساسيا في حدوث وتطور وعلاج سرطان الخلايا الكلوية (RCC). أظهرت الدراسات أن PIK3CA هو جين طفرة عالي التردد من هذا النوع الفرعي (6/57، 11٪)، وطفرته مرتبطة مباشرة بالتنشيط غير الطبيعي لمسار PI3K/AKT. علاوة على ذلك، يستجيب هؤلاء المرضى بشكل جيد للنظام العلاجي الموجود في مثبط نقاط التحقق المناعي مع مثبط كيناز التيروزين (ICI/TKI)، ومعدل الهدأة ال...
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
المؤلفون ليس لديهم ما يكشفون عنه.
تم تمويل هذا البحث من قبل لجنة الصحة الإقليمية للعلوم والتكنولوجيا في قويتشو (gzwkj2024-516)؛ برنامج تنمية فريق المواهب الوطنية والإقليمية للابتكار في العلوم والتكنولوجيا في جامعة قويتشو للطب الصيني التقليدي، جامعة قويتشو للطب الصيني التقليدي TD Hopes [2023] 005؛ مؤسسة العلوم الطبيعية الإقليمية في قويتشو [أرقام المنح: ZK [2024] 404]؛ مركب بروتين وبوليسكاريد تشوانشيونغ يعتمد على خصائص حليب بيكرينغ طويل الدوران لتعزيز علاج الصداع باستخدام تشوانشيونغ (82360779).
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
| الاسم | الشركة | رقم فهرسي | التعليقات |
|---|---|---|---|
| 786-O | American Type Culture Collection (ATCC) | RRID: CVCL_1051 (ATCC CRL-1932) | خط خلوي لسرطان الخلايا الكلوية ذات الخلايا الفاتحة لدى البشر |
| قاعدة بيانات AlphaFold | مختبر البيولوجيا الجزيئية الأوروبي (EMBL) - EBI | قاعدة بيانات هيكل البروتين AlphaFold | قاعدة بيانات تنبؤ هيكل البروتين (قاعدة بيانات هيكل البروتين AlphaFold) |
| برنامج AutoDock Tools | معهد سكريببس للبحوث | 1.5.7 | برنامج الترابط الجزيئي للتنبؤ بارتباط الربيطة-البروتين |
| Caki-1 | American Type Culture Collection (ATCC) | RRID: CVCL_0234 (ATCC HTB-46) | خط خلوي لسرطان الخلايا الكلوية ذات الخلايا الفاتحة لدى البشر |
| خلايا Caki-1 | جامعة مودنجيان العادية | HTB-46 (RRID: CVCL_0234) | خط خلوي لسرطان الخلايا الكلوية ذات الخلايا الفاتحة لدى البشر |
| مجموعات كشف الكاسبيز 3 والكازبز 8 | شركة Credit Suisse Biotechnology Co Ltd (كوانزهو، الصين) | مجموعة فحص نشاط الكاسبيز-3، رقم الكتالوج RX302848M، مجموعة فحص نشاط الكاسبيز-8، رقم الكتالوج RX302849M | تستخدم لكشف نشاط الكاسبيز لتقييم موت الخلايا المبرمج |
| برنامج Cytoscape | اتحاد Cytoscape | 3.9.1 | يستخدم لبناء الشبكات البيولوجية وتصورها |
| وسط DMEM | هايكلوان | SH30022.01 | وسط زراعة الخلايا لزراعة خلايا Caki-1 و786-O |
| المصل البقري الجنيني | جيبيكو | 10099-141 | مكمل لزراعة الخلايا لنمو خلايا Caki-1 و786-O |
| GeneCards | معهد وايزمان للعلوم | https://www.genecards.org/ | قاعدة بيانات الجينات البشرية الشاملة لشرح الجينات المستهدفة |
| GraphPad Prism | GraphPad، سان دييغو، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية | الإصدار 8.3.0 | لإنشاء الرسوم البيانية الإحصائية |
| قاعدة بيانات HERB | الأكاديمية الصينية للعلوم | http://herb.ac.cn | قاعدة بيانات مكونات وأهداف الطب الصيني التقليدي |
| برنامج ImageJ | المعاهد الوطنية للصحة (NIH) | Fiji | برنامج تحليل الصور لتحليل شكل الخلايا وتقييم نطاقات الغربلة الغشائية |
| المجهر المقلوب | أوليمبوس، IX73، اليابان | تكبير 100× | يستخدم لملاحظة التغيرات في شكل الخلايا بعد العلاج بالشيكونين |
| قاعدة بيانات KOBAS 3.0 | جامعة بكين | http://bioinfo.org/kobas/ | أداة تحليل التخصيب في علم الأنماط الوراثية والطرق |
| قاعدة بيانات Metascape | مركز ميموريال سلون كيتيرينغ للسرطان | https://metascape.org/gp/index.html) | أداة تحليل التخصيب الوظيفي للجينات وتحليل الشبكات |
| منصة Microcredit | المركز الوطني للمعلوماتية الحيوية (الصين) | http://www.bioinformatics.com.cn/ | منصة تحليل المعلومات الحيوية عبر الإنترنت لمعالجة البيانات |
| مجموعة فحص MTT | شركة Solarbio Science & Technology Co., Ltd. (بكين، الصين) | رقم الكتالوج M8180 | تستخدم لكشف قابلية الخلايا للحياة (فحص مضاد التكاثر) |
| OMIM | مدرسة جونز هوبكنز للطب | https://www.omim.org/ | الوراثة المندلية عبر الإنترنت في الإنسان (قاعدة بيانات الأمراض الوراثية البشرية) |
| قاعدة بيانات PharmMapper | جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين الشرقية | https://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/ | قاعدة بيانات التنبؤ بأهداف الأدوية الصغيرة |
| PIK3CA، PIK3CB، PIK3CD، وPTPN11 | شركة Santa Cruz Biotechnology, Inc. (دالاس، تكساس، الولايات المتحدة الأمريكية) | Santa Cruz Biotechnology, Inc. (دالاس، تكساس، الولايات المتحدة الأمريكية) | الأجسام المضادة الأولية لتحليل الغربلة الغشائية للأهداف البروتينية |
| برنامج PyMol | Schrödinger, Inc. | 2.2.0 | برنامج تصور الجزيئي لتحليل هيكل البروتين |
| قاعدة بيانات RCSB للبروتين | بنك بيانات بيانات البروتين RCSB (جامعة روتجرز) | https://www.rcsb.org/ | قاعدة بيانات هيكل البروتين (PDB) للنمذجة الجزيئية |
| قاعدة بيانات خادم البحث SEA | جامعة كاليفورنيا، سان فرانسيسكو | https://sea.bkslab.org | نهج التجميع المماثل للتنبؤ بالأهداف |
| الشيكونين (درجة نقاء 98% | الكائنات الحية الورقية التي نشأت في الصين | Y0001439 | مركب جزيئي صغير يستخدم لعلاج سرطان الخلايا الكلوية (RCC) في هذه الدراسة |
| SPSS | IBM، أرمونك، نيويورك، الولايات المتحدة الأمريكية | الإصدار 20.0 | للتحليل الإحصائي |
| STRING | مختبر البيولوجيا الجزيئية الأوروبي (EMBL) | https://stringdb.org/ | قاعدة بيانات لشبكة تفاعل البروتين-البروتين |
| قاعدة بيانات SwissTargetPrediction | معهد المعلوماتية الحيوية السويسرية | https://www.swisstargetprediction.ch/ | أداة التنبؤ بالأهداف الجزيئية الصغيرة لاكتشاف الدواء |
| قاعدة بيانات الأهداف العلاجية | معهد شانغهاي للمواد الطبية | https://ttd.idrbrab.cn | قاعدة بيانات للأهداف الدوائية والعقاقير |
| Venny 2.1 | المركز الوطني الإسباني للتكنولوجيا الحيوية (CNB-CSIC) | https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html) | أداة رسم مخطط Venn لتحليل تقاطع البيانات |