Name: Network Pharmacology and Validation of the Antidepressant Mechanisms of Qiangzhifang in a Chronic Restraint Stress-induced Depression Rat Model (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-06T15:25:00.000+00:00
Duration: 8 min 15 s
Description: 학습하세요 만성 구속 스트레스로 유도된 우울증 쥐 모델에서 Qiangzhifang의 항우울 메커니즘을 네트워크 약리학과 분자 도킹으로 검증하는 방법입니다. HIF-1 및 JAK-STAT 경로 조절 효과를 분석합니다.

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모든 실험 프로토콜은 산둥 중국 전통 의학 대학의 동물 실험 윤리 위원회(승인 번호: YYLW2023000327)의 승인을 받았으며 미국 국립보건원(National Institutes of Health)에서 발행한 실험실 동물의 관리 및 사용 가이드를 준수했습니다. 이 실험에서는 평균 체중이 (140 ± 10) g인 SPF 등급의 건강한 수컷 Wistar 쥐 40마리를 사용했습니다(그림 1). 이 프로토콜에 사용되는 모든 재료, 장비 및 소프트웨어 목록은 재료 표를 참조하십시오.
1. 쥐 우울증 모델
<ol>
	<li>동물 사육 및 그룹화<ol>
		<li>동물들과 함께 사육장에 들어가 꼬리 표시 도구를 사용하여 번호를 매깁니다.</li>
		<li>쥐를 케이지에 개별적으로 수용하고 21 ± 2 ° C의 온도와 12 시간 / 12 시간의 라이트 / 다크 사이클을 유지합니다.</li>
		<li>실험실에서 7일 동안 쥐를 적응시키고, 음식과 물을 즉흥적으로 접근하면서 적응을 위해 매일 쥐를 다루십시오.</li>
		<li>적응 기간이 끝나면 체중을 측정하고 자당 선호도 테스트(SPT) 및 개방 필드 테스트(OFT)를 수행합니다.</li>
		<li>실험 데이터를 기반으로 쥐를 4개의 그룹으로 나누고 각 그룹이 대조군(CON) 그룹, 모델(CRS) 그룹, QZF 그룹 및 플루옥세틴(F) 그룹의 10개 쥐로 구성되도록 합니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>CRS(Chronic Restraint Stress) 랫트 모델 수립<ol>
		<li>쥐 억제 장치를 구성합니다. 쥐의 크기21에 적합한 지름과 길이의 투명 플라스틱 튜브를 선택하여 쥐가 탈출을 막으면서 서서 내부를 돌릴 수 있도록 합니다. 전기 납땜 인두 구멍 펀처를 사용하여 플라스틱 튜브의 측면과 뚜껑에 구멍을 만들어 적절한 공기 순환을 보장합니다.</li>
		<li>부드럽게 약물의 매일 위내 투여 후 1 시간 구속 장치에 쥐를 배치, 편안한 위치에 있는지 확인.</li>
		<li>억제 기간 동안 모든 그룹의 쥐에게 음식과 물을 박탈하십시오. 구속 기간이 끝나면 충분한 음식과 물을 균일하게 공급하십시오. 일일 구속 시간을 6시간(9:30부터 15:30시간까지)으로 고정하고 연속 28일 동안 유지하십시오.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. 약물 개입
<ol>
	<li>위를 통해 투여: 용액 1mL/체중 100g, 플루옥세틴(2.7mg·kg-1·day-1) 및 QZF(2g·kg-1·day-1)22. 그룹 C 및 CRS에 단일 변수 제어를 위해 등가 수직 식염수를 제공합니다. 참고: 일일 약물 투여는 08:00시에 수행되었으며, 모델 수립과 동시에 시작되어 28일 모델링 기간 동안 지속되었습니다.</li>
</ol>
3. 자당 선호도 테스트(SPT)
<ol>
	<li>실험이 시작되기 24시간 전에 쥐에게 음식과 물을 주지 마십시오.</li>
	<li>1% 수성 자당 용액을 준비하고 용액과 순수한 물을 실험 동물의 음료수병에 채워 무게를 잰다. 실험 전후에 병의 무게를 측정하여 순수한 물과 자당수의 소비량을 측정합니다.</li>
	<li>각 쥐 케이지 덮개의 물 섭취구에 자당 용액 한 병과 순수한 물 한 병을 왼쪽과 오른쪽에 하나씩 놓으면 무료로 마실 수 있습니다. 쥐가 물을 섭취하기 위해 한쪽을 선호하지 않도록 실험 시작 30분 후에 물병의 위치를 왼쪽과 오른쪽으로 바꾸십시오.</li>
	<li>실험 1 시간 후 모든 물병을 제거하고 즉시 무게를 측정하고 자당 용액과 순수한 물의 소비량을 기록하십시오. 다음 공식을 사용하여 주간 자당 선호도 비율을 계산합니다. 자당 선호도 값 = <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/68198/68198eq001.jpg" style="margin: auto;"> × 100%</li>
</ol>
4. 체중 측정
<ol>
	<li>실험실에 들어올 때 매주 쥐의 무게를 측정하고 오전 7:00에 고정된 무게 측정 시간을 설정합니다. 체중 변화를 쉽게 관찰할 수 있도록 이 일정을 수립하십시오.</li>
</ol>
5. 오픈 필드 테스트(OFT)
<ol>
	<li>실험을 시작하기 전에 1시간 동안 쥐를 행동실에 적응시키고 열린 필드 상자의 조명을 조정하여 균일한 분포를 보장합니다. 추적 소프트웨어에서 쥐가 명확하게 보이는지 확인하십시오.</li>
	<li>비디오 추적 및 분석 시스템을 활용하여 개방형 필드 상자(50cm x 50cm x 50cm)의 바닥 표면을 9개의 동일한 면적 정사각형 그리드로 나눕니다. 벽에 인접한 8개의 그리드를 주변 영역으로, 중앙 그리드를 중앙 영역으로 지정합니다.</li>
	<li>열린 필드 상자의 중앙 영역에 쥐를 놓습니다. 비디오 추적 시스템을 사용하여 5분 동안 쥐의 움직임을 기록합니다.</li>
	<li>각 쥐를 테스트 한 후 75 % 에탄올로 챔버를 청소하여 잔류 냄새를 제거하고 다음 쥐의 행동에 방해가되지 않도록합니다. 열린 필드 활동의 총 거리(mm)와 OFT 레코드의 중앙 그리드에 있는 항목 수를 입력합니다.</li>
</ol>
6. 강제 수영 시험(FST)
참고: 쥐 강제 수영 실험은 사전 실험과 공식 실험으로 구성됩니다. 공식 실험 24시간 전에 동일한 절차에 따라 쥐를 15분 동안 수영하면서 사전 실험을 수행합니다.
<ol>
	<li>실험 동물들이 환경에 적응할 수 있도록 실험 시작 최소 30분 전에 행동실로 데려갑니다.</li>
	<li>투명한 원통형 플렉시 유리 물 실린더 (높이 50cm, 지름 20cm)를 준비하고 23-25 ° C에서 물을 채 웁니다. 동물의 체중에 따라 수심을 조정하여 동물의 꼬리가 실린더 바닥에서 일정 거리를 유지하도록 합니다.</li>
	<li>쥐를 천천히 물통에 넣고 실험이 진행되는 동안 조용히 하세요. 카메라 및 신호 수집 시스템을 활성화합니다. 300초 이내에 떠 있는 부동성의 지속 시간을 관찰하고 기록합니다. 즉시 물에서 쥐를 제거하고 실험이 끝나면 말리십시오.</li>
	<li>각 세션이 끝나면 다음 쥐에게 영향을 미치지 않도록 물을 교체하십시오.</li>
</ol>
7. 네트워크 약리학적 예측
<ol>
	<li>QZF 화합물 및 추정 표적 수집<ol>
		<li>Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology (TCMSP) 데이터베이스(https://old.tcmsp-e.com/)23, HERB 데이터베이스24 및 TCMID 데이터베이스(https://www.bidd.group/TCMID/)에 액세스합니다. GZ, YZ, YZR, BS, CBM, RS, HJT, ZGC를 포함한 QZF의 8개 TCM 이름을 키워드로 사용하여 허브의 활성 화합물 및 표적을 검색합니다. TCMSP 및 스위스 목표 예측(http://www.swisstargetprediction.ch/)에서 목표를 수집합니다. 필터 값을 확률*&gt; 0으로 설정합니다. 참고: 일반적으로 성분은 약동학적 특성에 따라 활성 성분으로 포함되었습니다: 경구 생체이용률(OB) ≥ 30%, 약물 유사 특성(DL) ≥ 0.1825.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>질병 표적 예측<ol>
		<li>GeneCards 데이터베이스(https://www.genecards.org/)에서 키워드 "우울증"을 검색하고, 우울증과 관련된 유전자 표적을 얻고, 질병 표적의 전자 스프레드시트를 다운로드하고, 평균값보다 높은 유전자 점수를 필터링하고, 우울증 표적 목록을 작성한다26.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>약물-성분-질병-표적 네트워크<ol>
		<li>새 스프레드시트를 만들고 동일한 열에 우울증 관련 목표와 약물 목표로 채웁니다. 메뉴 표시줄에서 시작을 클릭합니다 | 조건부 서식 | 셀 강조 표시 규칙 | 중복된 값. 27이 나타나는 대화 상자에서 형식(예: "연한 빨강 채우기")을 선택하고 확인을 클릭하여 결과를 봅니다.</li>
		<li>네트워크 분석 소프트웨어를 실행하고 메뉴 표시줄에서 File(파일)을 클릭하여 스프레드시트 파일을 가져옵니다. 가져오기 | 회로망. 왼쪽 제어판에 있는 Style 패널에서 노드의 크기와 색상을 조정하여 네트워크의 모양을 최적화합니다. 네트워크 토폴로지 분석을 수행하려면 메뉴 표시줄에서 Tools(도구)를 클릭합니다. 네트워크 분석27.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>단백질-단백질 상호 작용(PPI) 네트워크<ol>
		<li>Jvenn (https://jvenn.toulouse.inrae.fr/app/example.html) 도구에 액세스하고, 화합물 표적과 질병 표적을 별도로 업로드하고, 화합물 추정 표적과 질병 표적 사이의 중복 유전자(OGE)를 플롯합니다. 이미지에서 숫자를 클릭하고 스프레드시트에 복사하고 벤 다이어그램 이미지를 다운로드합니다.</li>
		<li>STRING 데이터베이스(https://stringdb.org/)28에 액세스하고 스프레드시트의 OGE를 데이터베이스에 입력합니다. 특히 QZF anti-depression overlapping target list를 List of Names 대화 상자에 붙여 넣습니다. Organisms 섹션에서 Homo sapiens를 선택하고 SEARCH | 계속을 클릭합니다. 제목 표시줄에서 내보내기 옵션을 선택하고 PNG 및 TSV 형식29로 PPI 네트워크의 요약 테이블을 다운로드합니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>핵심 단백질 스크리닝<ol>
		<li>네트워크 분석 소프트웨어(https://cytoscape.org/)를 시작합니다. 그런 다음 메뉴 표시줄에서 File(파일) | 가져오기 | 네트워크 | 이전 단계에서 생성된 TSV 포맷 파일을 가져오는 파일(30).</li>
		<li>메뉴 표시줄에서 Analyze Network(네트워크 분석 )를 선택하고 Analyze(분석 ) 버튼을 클릭합니다. 그런 다음 분석 결과를 보고 노드의 수, 가장자리의 수, 평균 정도와 같은 네트워크의 전반적인 구조적 특성을 이해합니다.</li>
		<li>앱 | 메뉴 표시줄의 앱 관리자. MCODE를 검색하고, 플러그인을 설치하고, 플러그인을 실행하여 허브 대상을 가져옵니다. 그런 다음 CytoNCA를 검색하고, 플러그인을 설치하고, 차수(Degree), 근접성 중심성(CC) 및 매개성 중심성(BC)의 세 가지 매개 변수 값에 초점을 맞춥니다. 이러한 매개변수의 값에 따라 일반적으로 핵심 단백질로 간주되는 더 높은 Degree, CC 및 BC를 가진 노드를 스크리닝합니다31.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>유전자 온톨로지(GO) 및 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 농축 분석<ol>
		<li>생물정보학 플랫폼(https://www.omicshare.com/)을 엽니다. 도구 메뉴를 클릭하고 ID 유전자 변환 도구를 찾아 클릭합니다. 그런 다음 파일 업로드 버튼을 클릭하고 타겟 유전자의 코어에서 생성된 단계를 선택한 후 변환된 파일 ID 목록을 다운로드합니다.</li>
		<li>도구 메뉴에서 Dynamic KEGG enrichment Analysis 도구를 클릭합니다. 유전자 ID 목록을 업로드합니다. Species 옵션에서 Homo sapiens를 선택하고 Submit 버튼을 클릭합니다.</li>
		<li>Tools 메뉴에서 Dynamic GO enrichment Analysis 도구 | 유전자 옵션 | 파일 업로드 옵션을 선택합니다. 유전자 ID 목록을 선택하고 종 옵션에서 호모 사피엔스를 선택합니다. 생물학적 과정(Biological Process), 분자 기능(Molecular Function) 및 세포 성분(Cellular Component)을 포함한 분석을 위한 GO 유형을 선택합니다.</li>
		<li>KEGG 및 GO 농축 분석 결과의 경우 필터링 임계값 을 p &lt; 0.05로 설정합니다. 카운트를 내림차순으로 정렬합니다.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
8. 분자 도킹 검증
<ol>
	<li>PubChem(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/) 웹 사이트를 방문하십시오. 검색창에 대상 화합물을 입력합니다. 2D 구조를 클릭하고 다운로드합니다.</li>
	<li>PDB(https://www.Rcsb.org/) 데이터베이스를 엽니다. 고분해능을 가지며 원래 리간드를 포함하는 결정 구조를 선택합니다. PDB 파일을 다운로드합니다.</li>
	<li>단백질 구조를 최적화하려면 분자 시각화 소프트웨어를 엽니다. 다운로드한 PDB 파일을 로드합니다. 물 분자를 제거하고 최적화된 PDB 파일을 저장합니다.</li>
	<li>분자 도킹 소프트웨어를 열고 최적화된 PDB 파일을 가져옵니다. AutoDockTools에서 Edit(편집) | 물 삭제 : 물 분자를 삭제합니다. Edit( 편집)를 클릭합니다. 수소 첨가 | 단백질과 리간드에 수소 원자를 첨가하기 위해 첨가29.</li>
	<li>AutoDockTools에서 리셉터 바를 receptor.pdbqt로 설정하고 리간드 바를 ligand.pdbqt로 설정합니다. pdbqt를 엽니다. 파일을 사용하여 단백질과 리간드의 결합 부위를 확인하고 수용체 단백질과 리간드 화합물을 완전히 둘러쌀 수 있도록 도킹 박스의 크기와 위치를 설정합니다. AutoDockTools에서 그리드 | 그리드 상자를 정의하여 상자의 중심 좌표와 치수를 설정하고 분자 도킹에 기본값을 사용합니다. 도킹 프레임은 결합 에너지의 내림차순으로 자동으로 정렬됩니다.</li>
	<li>결과 파일을 열고 최적의 결합 에너지 값을 기록합니다. 결합 에너지가 낮을수록 결합이 더 안정적임을 나타냅니다. 분자 시각화 소프트웨어를 사용하여 결과 파일을 로드합니다. 리간드-수용체 상호 작용을 명확하게 표시하도록 보기와 색상을 조정합니다.</li>
</ol>
9. 통계 분석
<ol>
	<li>과학 데이터 분석 및 시각화 소프트웨어에서 통계 분석을 수행하고 모든 데이터를 SEM± 평균으로 나타냅니다. 약물 투여 전과 후의 그룹 간 비교를 위해 반복 측정 양방향 ANOVA를 사용합니다. 일원 분산 분석(One-way ANOVA)을 사용하여 세 개 이상의 그룹 간의 비교를 수행합니다.</li>
	<li>P &lt; 0.05의 값을 통계적으로 유의한 것으로 간주합니다.</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>동물 행동 분석 시스템</td><td>상하이 Xinsoft 정보 기술 Co., LTD</td><td>XR-슈퍼메이즈</td><td></td></tr><tr><td>자동 도킹 도구</td><td>스크립스 연구소</td><td></td><td></td></tr><tr><td>사이토스케이프&nbsp; 소프트웨어</td><td>사이토스케이프 컨소시엄</td><td>버전 3.7.2</td><td></td></tr><tr><td>전기 납땜 인두 구멍 펀처</td><td>난징 Naiwei 기술 Co., Ltd.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>플루옥세틴</td><td>릴리 쑤저우 제약 유한 회사</td><td></td><td></td></tr><tr><td>개방 현장 실험 시스템</td><td>상하이 Xinsoft 정보 기술 Co., LTD</td><td>XR-XZ301 시리즈</td><td></td></tr><tr><td>파이몰</td><td>슈&옴; 딩거</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Qiangzhifang&nbsp;</td><td>산동 중의대학 부속병원, 지난, 중국</td><td></td><td></td></tr><tr><td>투명 플라스틱 튜브&nbsp;</td><td>Nantong Baiyang 플라스틱 제품 Co., Ltd.&nbsp;</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

network pharmacology and validation of the antidepressant mechanisms of qiangzhifang in a chronic restraint stress-induced depression rat model

Network Pharmacology and Validation of the Antidepressant Mechanisms of Qiangzhifang in a Chronic Restraint Stress-induced Depression Rat Model

CRS에 의한 쥐 우울증 모델의 행동 테스트 결과 
자당 선호도 테스트 결과 기준선에서는 그룹 간의 자당 선호 계수에 차이가 없었습니다(P &gt; 0.05). 28일간의 개입 후 CRS 그룹의 자당 선호 계수는 CON 그룹(P &lt; 0.05)보다 유의하게 낮았으며, F 및 QZF 그룹은 CRS 그룹(둘 다 P &lt; 0.01)에 비해 유의하게 높은 계수를 보였습니다. 그 결과, 스트레스를 받은 쥐는 전형적인 쾌락증 증상을 보였으며, 이는 F 및 QZF 치료로 완화되었습니다(그림 2A).
체중 결과 CRS 유도 전에는 그룹 간에 유의한 차이가 관찰되지 않았습니다(P &gt; 0.05). 4주간의 스트레스 후 ...

Depression is a complex psychiatric disorder that poses significant treatment challenges.Qiangzhifang (QZF), a compound used in traditional Chinese ...

이 연구는 Qiangzhifang이 우울증에 어떻게 작용하는지 조사하고 주요 활성 성분을 식별하며 작용 메커니즘을 이해하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 우울증 추적을 위한 Qiangzhifang의 특정 메커니즘과 활성 성분을 이해하는 데 있어 격차를 메웁니다.우리는 Qiangzhifang이 면역 체계에 어떤 영향을 미치는지 연구하여 우울증을 찾고 잠재적인 새로운 치료 응용 분야를 탐구할 것입니다.[해설자] 쥐의 크기에 적합한 직경과 길이의 투명 플라스틱 튜브를 선택하여 쥐 구속 장치를 구성하여 쥐가 탈출을 방지하면서 내부로 서서 회전할 수 있도록 합니다. 전기 납땜 인두 구멍 펀처를 사용하여 플라스틱 튜브의 측면과 뚜껑에 구멍을 뚫어 적절한 공기 순환을 보장합니다. 쥐를 4개의 그룹으로 나누고 각 그룹이 10마리의 쥐로 구성되도록 합니다. 매일 약물을 위내 투여한 후 1시간 후, 대조군을 제외하고 쥐를 구속 장치에 부드럽게 놓고 편안한 자세를 취하도록 합니다. 플루옥세틴 그룹에는 하루 킬로그램당 2.7밀리그램의 플루옥세틴을, 강황술을 통해 강황을 통해 Qiangzhifang 그룹에 킬로그램당 2.7밀리그램의 플루옥세틴을 투여합니다. 실험 동물의 식수병에 순수한 물 또는 1% 자당 수용액을 채웁니다. 각 용액을 별도의 병에 넣은 다음 병의 무게를 잰다. 각 쥐 새장의 물 섭취량에 자당 용액 한 병과 순수한 물 한 병을 놓습니다. 왼쪽에 하나, 오른쪽에 하나씩 무료로 마실 수 있습니다. 30분 후 측면 선호도를 피하기 위해 병의 위치를 전환하십시오. 1시간 후 모든 물병을 꺼냅니다. 즉시 무게를 측정하여 두 솔루션의 소비 값을 측정하십시오. 그런 다음 주어진 방정식을 사용하여 주간 자당 선호도 비율을 계산합니다. 매주 아침 7시의 고정된 시간에 쥐의 무게를 잰다. 체중 변화를 모니터링합니다. 추적 소프트웨어에서 쥐의 균일한 분포와 명확한 가시성을 위해 열린 필드 상자의 조명을 조정하십시오. 비디오 추적 및 분석 시스템을 사용하여 열린 필드 상자의 바닥면을 9개의 동일한 정사각형 격자로 나누고 벽에 인접한 8개의 격자를 주변 영역으로, 중앙을 중앙 영역으로 나눕니다. 쥐를 열린 필드 상자의 중앙 영역에 놓고 추적 시스템을 사용하여 5분 동안 쥐의 움직임을 기록합니다. 각 쥐를 테스트한 후 75% 에탄올로 야외 챔버를 청소하여 잔류 냄새를 제거하고 다음 쥐의 행동에 방해가 되는 것을 방지합니다. 오픈 필드 활동의 총 거리와 오픈 필드 테스트 레코드의 중앙 그리드에 항목 수를 입력합니다. 투명한 플렉시 유리 물통을 가져다가 섭씨 23도에서 25도의 온도의 물을 채웁니다. 동물의 체중에 따라 수심을 조절하여 쥐의 꼬리가 바닥에서 일정 거리를 유지하도록 합니다. 카메라와 신호 수집 시스템을 활성화한 후 쥐를 천천히 물통에 넣고 실험 내내 침묵을 유지합니다. 300초 이내에 부유 부동 시간을 관찰하고 기록합니다. 세션이 끝나면 즉시 쥐를 물에서 제거하고 말리십시오. 각 세션이 끝나면 다음 쥐에게 영향을 미치지 않도록 실린더의 물을 교체하십시오. Access, 한의학 시스템 약리학 또는 TCMSP 데이터베이스, 허브 데이터베이스 및 TCMID 데이터베이스. Qiangzhifang의 8가지 한약 이름을 키워드로 사용하여 약초의 활성 화합물과 표적을 검색합니다. TCMSP 및 스위스 표적 예측 데이터베이스에서 표적 정보를 수집합니다. 필터 값을 0보다 큰 확률로 설정합니다. 이제 GeneCards 데이터베이스로 이동하여 키워드 depression을 검색합니다. 우울증과 관련된 유전자 표적을 얻은 후 전자 스프레드시트를 다운로드하고 평균보다 높은 유전자 점수를 필터링하고 우울증 관련 표적 목록을 작성합니다. 이제 생성 도구에 액세스하여 복합 표적과 질병 표적 파일을 업로드합니다. 화합물 추정 표적과 질병 표적 사이의 중복 유전자를 표시합니다. 그런 다음 다이어그램 이미지를 다운로드합니다. 마지막으로 String 데이터베이스에 액세스하여 겹치는 유전자, 특히 Qiangzhifang 항우울증 중첩 대상 목록을 이름 목록 대화 상자에 붙여넣습니다. 유기체 섹션에서 호모 사피엔스를 선택하고 검색을 클릭한 다음 계속을 클릭합니다. 제목 표시줄에서 내보내기 옵션을 선택하고 PNG 및 TSV 형식의 단백질-단백질 상호 작용 네트워크 요약 표를 다운로드합니다. 28일 후 자당 선호도 테스트에서 만성 구속 스트레스 그룹은 대조군보다 자당 선호도가 유의하게 낮았습니다. Qiangzhifang과 Fluoxetine 치료 그룹 모두 스트레스 그룹에 비해 훨씬 더 높은 값을 보였습니다. 체중 증가는 28일 후 대조군에 비해 만성 구속 스트레스 그룹에서 유의하게 감소했지만 스트레스 그룹에 비해 Qiangzhifang 및 플루옥세틴 그룹에서 유의하게 증가했습니다. 개방 필드 이동 플롯은 스트레스 그룹에서 감소된 중앙 영역 탐색을 보여주었습니다. 두 치료 그룹 모두 눈에 띄게 더 중심적인 활동을 보였습니다. 오픈 필드 테스트에서 이동한 총 거리는 모든 그룹에서 유의미한 차이를 보여주지 않았습니다. 중앙 영역의 시간도 스트레스 그룹에서 유의하게 감소했으며 두 치료 그룹 모두에서 유의하게 증가했습니다. 또한, 강제 수영 테스트에서 움직이지 않는 시간은 스트레스 그룹에서 더 높았고 두 치료 모두에서 유의하게 감소했습니다.

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연구

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Medicine

의학

예측할 수 없는 만성 경미한 스트레스(UCMS) 프로토콜은 만성 스트레스 및 우울 증상과 관련된 행동 및 생리학적 변화를 연구하기 위한 검증된 방법입니다. UCMS 프로토콜의 부과 8 주간은 두 성별의 설치류에서 행동 변화와 나쁜 건강 결과를 유도합니다.

선동 우울 증상, 행동 변화 및 ​​설치류에 부정적인 건강 성과에 대한 예측할 수없는 만성 가벼운 스트레스 프로토콜

이 프로토콜은 건강 한 쥐 만성 예측할 수에 노출에 의해 periodthrough 감염 스트레스 (CUS) 쥐 주어진된 시간 동안 우울증을 계약 수 새로운 모델을 설명 합니다.

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여기 쥐에서 예측할 수 없는 만성 가벼운 스트레스 프로토콜 선물이. 이 프로토콜 장기 우울증 같은 표현 형을 유도 하 고 행동 하 고 neuromolecular 우울증 같은 적자 반전에 상 상속 항우울제의 효능을 평가 하기 위해 수 있습니다.

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이 프로토콜은 중뇌동맥 폐색(MCAO)과 만성 경미한 스트레스, 행동 억제, 격리 주거를 결합하여 뇌졸중 후 우울증(PSD)의 쥐 모델을 구축하고, 행동 검사를 이용해 Yi-nao-jie-jie-yu 처방(YNJYP)의 치료 효과를 평가하는 방법을 설명합니다.

중뇌동맥 폐색과 행동 억제를 결합한 쥐에서 Yi-Nao-Jie-Yu 처방이 뇌졸중 후 우울증에 미치는 영향

학습하세요 만성 구속 스트레스로 유도된 우울증 쥐 모델에서 Qiangzhifang의 항우울 메커니즘을 네트워크 약리학과 분자 도킹으로 검증하는 방법입니다. HIF-1 및 JAK-STAT 경로 조절 효과를 분석합니다.

Network Pharmacology and Validation of the Antidepressant Mechanisms of Qiangzhifang in a Chronic Restraint Stress-induced Depression Rat Model (동영상) | JoVE Journal

Network Pharmacology and Validation of the Antidepressant Mechanisms of Qiangzhifang in a Chronic Restraint Stress-induced Depression Rat Model

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