التنبؤ بعلم الأدوية الشبكي والتحقق من صحة الأيض لآلية Fructus Phyllanthi ضد فرط شحميات الدم

يتضمن بحثنا تقنية تجريبية تسلسلية ويحتوي البروتوكول على هذه التفاصيل الضرورية للقراء لفهم أساليبنا. طريقتنا المتكاملة تعوض عن عيوب علم الأدوية الشبكي والأيض ، ويمكن استخدامها للتحليل التلوي العلاجي للطب الطبيعي. تستخدم هذه الطريقة لفحص المركب النشط من مكونات الشركة وبدلة الركض ذات التركيب الكيميائي الهائل ، مثل الطب الصيني التقليدي.

للبدء ، حدد المكونات النشطة والأهداف الرئيسية من خلال البحث عن الكلمة الرئيسية phyllanthi fructus في قاعدة بيانات علم الأدوية لأنظمة الطب الصيني التقليدي. للحصول على قائمة المكونات النشطة المرشحة وأهداف fructus phyllanthi ، أو FP ، ابحث عن الكلمة الرئيسية hyperlipidemia في قاعدة بيانات بطاقات الجينات ، وقاعدة بيانات الميراث المندلي على الإنترنت في الإنسان ، وقاعدة البيانات المستهدفة العلاجية للحصول على الأهداف المرشحة المعنية لفرط شحميات الدم. قم بتنزيل جداول بيانات أهداف المرض واحفظها في مجلد واحذف الأهداف المتكررة للحصول على قائمة أهداف فرط شحميات الدم.

ثم انسخ قوائم المكونات النشطة FP وأهداف FP وأهداف فرط شحميات الدم في جدول بيانات جديد. استخدم وظيفة تحديد البيانات المكررة في شريط الأدوات للحصول على أهداف التقاطع. استيراد قائمة هدف التقاطع إلى قاعدة معارف UniProt لتوحيد أسماء الجينات والبروتينات.

لإنشاء شبكة تفاعل بروتين البروتين ، الصق قائمة هدف التقاطع ل FP ضد فرط شحميات الدم في مربع حوار قائمة الأسماء في قاعدة بيانات السلسلة 11.5. حدد الإنسان العاقل في الكائنات الحية. انقر فوق بحث ثم متابعة.

بمجرد توفر النتائج ، قم بتمكين العقد العالية غير المتصلة في الشبكة في الإعدادات المتقدمة. اضبط أعلى ثقة على 0.900 في الحد الأدنى من نقاط التفاعل المطلوبة. ثم انقر فوق زر التحديث.

انقر فوق الصادرات في شريط العنوان وقم بتنزيل النص الجدولي القصير لشبكة تفاعل بروتين البروتين بتنسيق PNG و TSV. لإنشاء شبكة هدف مرض مكون دوائي، افتح Cytoscape 3.9.1 واستورد ملف تنسيق TSV. قم بتحسين لون عقد الشبكة وخطها وجانبها من خلال شريط الأنماط في لوحة التحكم.

باستخدام وظيفة تحليل الشبكة لتحليل طوبولوجيا الشبكة ، والحصول على جينات المحور في CytoHubba في Cytoscape ، وإنشاء شبكة المرض المستهدف لمكونات الدواء. لإجراء تحليل التخصيب GO و KEGG ، افتح موارد المعلوماتية الحيوية ل Dav. انقر فوق بدء التحليل والصق القائمة المستهدفة في مربع الحوار الأيسر.

حدد رمز الجين الرسمي في معرف محدد والإنسان العاقل في أنواع محددة. ثم قم بتمكين قائمة الجينات في نوع القائمة وانقر فوق إرسال القائمة. بعد ذلك ، انقر فوق تجميع التعليقات التوضيحية الوظيفية ضمن تحليل قائمة الجينات أعلاه باستخدام إحدى أدوات ديفيد.

قم بتمكين مصطلح GO BP المباشر ومصطلح GO CC المباشر ومصطلح GO MF المباشر وأنطولوجيا الجينات لتحليل إثراء وظيفة GO. تمكين مسار KEGG في مسارات لتحليل إثراء مسار KEGG. انقر فوق مخطط التعليقات التوضيحية الوظيفية لعرض النتائج.

استخدم برنامج SIMCA P للتحليل الإحصائي متعدد المتغيرات للقيم المتكاملة التي تم الحصول عليها من نتائج LCMS. استخدم التحليل التمييزي للمربعات الصغرى الجزئية المتعامدة ، أو OPLSDA ، لبيانات المركز المتوسط ونمذجة فئات العينة. بعد اختبار OPLSDA ، ضع في اعتبارك المستقلبات ذات الأهمية المتغيرة المتكاملة في الإسقاط ، أو قيم VIP ، أكبر من واحد وقيمة P أقل من 0.05 من اختبار T للطالب باعتبارها المستقلبات التفاضلية المحتملة.

تحديد المستقلبات المضطربة والمسارات الأيضية من خلال مصادر قاعدة البيانات المفتوحة ، بما في ذلك الأيض البشري ، وموسوعة كيوتو للجينات والجينوم ، و MetaboAnalyst 5.0. تصور طرق عرض النتائج بواسطة MetaboAnalyst 5.0 ومنصة Wokong. قم بتنزيل بنية 3D لمكونات FP المحددة من قاعدة بيانات علم الأدوية لأنظمة الطب الصيني التقليدي.

ابحث في أسماء المكونات في مربع البحث عن الأسماء الكيميائية وقم بتنزيل ملفات بنية 3D المقابلة بتنسيق MOL اثنين. بعد ذلك ، قم بتنزيل الهياكل البلورية للأهداف الرئيسية من قاعدة بيانات بنية بروتين أضعاف ألفا. ابحث عن الأسماء المستهدفة في مربع البحث وقم بتنزيل ملفات البنية البلورية المقابلة بتنسيق PDB.

ثم قم باستيراد المكونات وملفات البنية المستهدفة إلى برنامج أدوات AutoDock. انقر فوق تحرير وحذف الماء لحذف جزيئات الماء. ثم انقر فوق تحرير الهيدروجين وأضفه لإضافة الهيدروجين.

اضبط المكونات على أنها الليجند وقم بإجراء الالتحام الأعمى عن طريق تحديد الأهداف بأكملها كمستقبلات. أدخل قيمة في المربع خلف المركز والحجم لضبط المساحة المطورة حديثا ، مما يجعل من الممكن تضمين الرباط والمستقبل بالكامل. احفظ ملفات الليجند والمستقبلات بتنسيق PDBQT.

استخدم AutoDock Vina لإجراء الإرساء الجزيئي. اضبط شريط المستقبل على اسم نقطة المستقبل PDBQT وشريط ligand على اسم نقطة ligand PDBQT. الحصول على الموقع الأمثل لربط الرباط بالمستقبل وتسجيل قيمة طاقة الربط في الموضع الأمثل.

قم باستيراد ملفات الإرساء إلى منشئ ملفات تعريف تفاعل ليجند البروتين للحصول على نموذج النظام المرئي. قم بتنزيل ملفات النموذج بتنسيق PSC واستيرادها إلى برنامج PyMOL لإنشاء مزيد من التصور. من خلال علم الصيدلة الشبكي ، تم العثور على ما مجموعه 19 مكونا و 134 هدفا متعلقا بالمكونات ل FP.

بعد مطابقة الأهداف المتعلقة ب FP مع الأهداف المتعلقة بفرط شحميات الدم ، تم تحديد 62 كأهداف محتملة ل FP ضد فرط شحميات الدم. تم بناء شبكة تفاعل البروتين البروتيني بواسطة String و Cytoscape. أشارت نتائج إثراء GO إلى أن العمليات البيولوجية ل FP والوظيفة الجزيئية ضد فرط شحميات الدم كانت مرتبطة بشكل أساسي بالتعبير الجيني وربط البروتين.

أثبت إثراء KEGG أن FP يمكن أن يتدخل في استقلاب الدهون وتصلب الشرايين. تم استخدام تحليل OPLSDA لاستكشاف فصل الأيض بين مجموعات الفئران الضابطة والنظام الغذائي عالي الدهون والجرعة العالية من FP ، والتي أظهرت أن نفس عينات المجموعة متجمعة معا وعينات المجموعة المختلفة تميزت بشكل جيد. تم تحديد ما مجموعه 16 وستة مستقلبات على أنها مستقلبات تفاضلية في FP تؤثر على الفئران HFD في البلازما والكبد.

أظهرت الخرائط الحرارية التي رسمها MetaboAnalyst 5.0 أن جميع المستقلبات التفاضلية في البلازما والكبد قد تغيرت في مجموعة النظام الغذائي عالي الدهون وتم عكس معظمها في مجموعة FP. تأثر استقلاب التربتوفان بشكل كبير في البلازما. تأثر استقلاب التورين والهيبوتورين بشكل كبير في الكبد.

تم استيراد المستقلبات التفاضلية إلى المكون الإضافي MetScape في Cytoscape ومطابقة الجينات المحورية المحددة في علم الأدوية الشبكي لجمع شبكات جينات إنزيم التفاعل المركب. علاوة على ذلك ، تم بناء شبكة مسارات المستقلبات المستهدفة للمكونات المسكية. تم استخدام الالتحام الجزيئي لتحليل تفاعلات موقع الرباط النشط.

هذه التكنولوجيا هي طريقة شاملة لبدء المكونات الوراثية الدوائية للطب الصيني التقليدي. يوفر فكرة جديدة للبحث الذي يتضمن أدوية ذات مكونات كاملة.