Artykuł metodologiczny

Sieciowa analiza farmakologiczna formuł TCM w oparciu o ontologię syndromu i wielowymiarową platformę obliczeń asocjacyjnych ilościowych

DOI:

10.3791/68026

⸱

22 sierpnia 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1West China Second Hospital, Sichuan University, 2Key Laboratory of Birth Defects and Related Diseases of Women and Children (Sichuan University), Ministry of Education, 3West China School of Clinical Medicine, Sichuan University, 4Guangdong Pharmaceutical University, 5The first affiliated hospital of Guangdong Pharmaceutical University, 6Panyu Hospital of Chinese Medicine

* These authors contributed equally

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Proponujemy metodę budowy sieci "Formula-Ingredient-Target-Pathway-Syndrome-Disease" opartą na platformie SoFDA, farmakologii sieciowej i Tradycyjnej Medycynie Chińskiej (TCM). W porównaniu z obecnie popularnymi metodami farmakologii sieciowej, sieć ta zawiera krytyczny element zespołu, który ucieleśnia podstawową zasadę różnicowania zespołu w TCM.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Obecne metody farmakologii sieciowej dla formuł TCM przewidują potencjalne składniki aktywne i mechanizmy działania w przypadku określonych chorób poprzez konstruowanie sieci formuła-składnik-docelowy-szlak-choroba.

Różnicowanie i leczenie syndromu, podstawowa zasada TCM, ucieleśnia jego holistyczne i dynamiczne podejście, podkreślając indywidualną zmienność i postęp choroby. Integrując charakterystykę zespołu z tą siecią, naukowcy mogą opracowywać leki wielokierunkowe dostosowane do każdego etapu choroby, umożliwiając precyzyjne i spersonalizowane leczenie. Ontologia zespołu TCM i wielowymiarowa platforma obliczeniowa asocjacji ilościowych (SoFDA) pozwalają na włączenie zespołów TCM do analizy farmakologii sieciowej.

W tym badaniu użyliśmy wywaru Lingguizhugan (formuła) jako przykładu, aby zademonstrować jego zastosowanie w leczeniu otyłości z zespołem niedoboru Yanga i zespołem wilgoci-flegmy (zespoły). W pierwszej kolejności zidentyfikowaliśmy kluczowe składniki aktywne z bazy danych TCMSP. Następnie zbudowaliśmy sieć łączącą choroby, zespoły, geny docelowe i szlaki sygnałowe za pomocą SoFDA. Na koniec połączyliśmy te dane, aby zbudować sieć formuła-składnik-docel-szlak-syndrom-choroba-ścieżka-choroba.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Integrując koncepcję leczenia dialektycznego w medycynie chińskiej i wykorzystując platformę SoFDA 1,2, zbadaliśmy nowatorskie podejście do farmakologii sieciowej, a mianowicie farmakologię integracyjną, w celu skonstruowania diagramu sieci formuła-lek-szlak-szlak-szlak-docelowy-choroba preparatów medycyny chińskiej.

W porównaniu z popularnymi w ostatnich latach metodami farmakologii sieciowej, metoda ta zawiera element zespołu w TCM. Dowód lub syndrom jest jedną z unikalnych koncepcji TCM i jest uogólnieniem patologicznych właściwości choroby na pewnym etapie jej rozwoju.

Zespół jest podstawowym sposobem diagnozowania i leczenia w medycynie chińskiej. Istnieje kilka syndromów związanych z chorobą, a gdy choroba występuje, rozwija się i goi, zespół będzie się odpowiednio zmieniał.

Praktycy TCM będą używać różnych formuł do leczenia różnych syndromów. Dlatego włączenie zespołu do farmakologii sieciowej jest ważnym krokiem w oryginalnych badaniach teoretycznych i metodologicznym doskonaleniu TCM 3,4.

TCM Syndrome Ontology and Multidimensional Quantitative Association Computing Platform (SoFDA) to platforma typu open source opracowana przez Chińską Akademię Tradycyjnej Medycyny Chińskiej 1,2. Jest to pierwszy dostępny zbiór ontologii zespołu tradycyjnej medycyny chińskiej (TCM), narzędzia do klasyfikacji syndromu oraz powiązanych powiązań cech z chorobą i recept na badanie patologicznych powiązań i mechanizmów terapeutycznych.

Ocenia poziomy asocjacji syndromu-syndromu, syndromu-choroby, formuły syndromu i formuły syndrom-choroba, obliczając objaw, gen docelowy, element wzbogaconej ontologii genu, podobieństwa oparte na szlaku i modułach sieciowych oraz gęstość sieci, a ponadto wykorzystuje różne typy wizualizacji, takie jak mapa cieplna, sieć wielopoziomowa i widok zdenerwowania, w celu zilustrowania wyników obliczeń asocjacji.

Obecna podstawowa ścieżka sieciowej analizy farmakologicznej jest mniej więcej następująca: pierwszym krokiem jest pobranie baz danych TCM / ziół i chemikaliów, baz danych celów chorobowych i baz danych celów chorobowych w celu zebrania formuł TCM / składników ziół / chemikaliów, celów chemikaliów i chorób. Baza danych interakcji białkowych jest następnie wykorzystywana do rozszerzania i analizy interakcji białko-białko (PPI). Wyniki są ostatecznie weryfikowane in vitro, in vivo lub in silico.

Wyniki cyberfarmakologii są prezentowane jako ziołolecznictwo/formulacja-gen-docelowy-składnik-składnik-nowoczesna-choroba, a jej ostatecznym celem jest przewidzenie podstaw i mechanizmu działania formuł TCM. W celu dalszego ujawnienia podstaw materialnych, mechanizmu działania i teorii właściwości leczniczych TCM, zdecydowaliśmy się wprowadzić platformę SoFDA do cyberfarmakologii. Tę metodę komputerowej analizy farmakologicznej, która skutkuje chorobą zespołu docelowego szlaku leków na receptę, nazywamy farmakologią zintegrowaną 1,2.

Otyłość, jako powszechna przewlekła choroba wątroby na całym świecie, stanowi ogromne obciążenie ekonomiczne dla globalnego społeczeństwa.

W koncepcji tradycyjnej medycyny chińskiej otyłość jest złożoną chorobą z zespołami niedoboru Yang, zespołem flegmy-wilgoci, śledziony i żołądka
zespół niedoboru, zespół zastoju krwi itp. 5,6. Dlatego właściwe jest przyjęcie leczenia wzmacniającego Yang Qi, rozpuszczającego flegmę i wilgoć oraz regulującego narządy kardynalne7.

Odwar Lingguizhugan (Fuling, Guizhi, Baizhu, Gancao, stosunek masowy 4:3:3:2) pochodzi z Podstaw Złotej Komnaty i jest skuteczny w leczeniu otyłości poprzez praktykę kliniczną. W języku chińskim nazywa się go również FU LING GUI ZHI BAI ZHU GAN CAO TANG.

W poniższym protokole zademonstrujemy zastosowanie innowacyjnej, sieciowej analizy farmakologicznej opartej na SoFDA chińskich formuł ziołowych (zintegrowana farmakologia) na wywarze Lingguizhugan w leczeniu zespołu niedoboru Yang i zespołu wilgoci i flegmy w otyłości. Zademonstrujemy metodologię, przeprowadzając analizę sieciową składników, celów i ścieżek wywaru Lingguizhugan w leczeniu niealkoholowego zespołu tłustego niedoboru Yang i zespołu wilgoci i flegmy.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Weźmy na przykład wywar Lingguizhugan w leczeniu "zespołu niedoboru Yang" i "zespołu wilgoci-flegmy" otyłości brzusznej. Odwar Lingguizhugan składa się z 4 ziół: Poria cocos (Fuling), Cinnamomi ramulus (Guizhi), Rhizoma Atractylodis macrocephalae (Baizhu), Glycyrrhizae radix et Rhizoma (Gancao). Strona internetowa platformy SoFDA jest http://www.tcmip.cn/Syndrome/front/#/. Strona internetowa bazy danych tradycyjnej farmakologii systemów medycyny chińskiej (TCMSP) znajduje się https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php

1. Odsiewanie składników aktywnych formuły

  1. Uzyskaj dostęp do bazy danych Bazy Danych i Platformy Analizy Farmakologicznej Tradycyjnej Medycyny Chińskiej (TCMSP)8 .
  2. Wprowadź odpowiednio Fuling, Guizhi, Baizhu i Gancao w kolumnie Nazwa zioła , a następnie kliknij przycisk Wyszukaj.
  3. Kliknij przycisk obok pozycji OB, wybierz opcję jest większa lub równa w obszarze Pokaż elementy o wartości że:, a następnie wprowadź wartość 30,00 w kolumnie liczby poniżej.
  4. Kliknij przycisk filtru DL, wybierz wartość jest większa lub równa w obszarze Pokaż elementy o wartości że:, a następnie wprowadź wartość 0,18 w kolumnie liczby poniżej.
    UWAGA: Przesiewowa biodostępność po podaniu doustnym (OB) ≥ 30% i właściwości podobne do leków (DL) ≥ 0,18 składników chemicznych 4 ziół 2,8 w zależności od wchłaniania, dystrybucji, metabolizmu i wydalania (ADME)9,10.
  5. Skopiuj nazwy molekularne przebadanych składników chemicznych czterech ziół Fuling, Guizhi, Baizhu i Gancao po kolei i wklej je do arkusza kalkulacyjnego, aby podsumować je w tabeli.

2. Odsiewanie celów formuły, syndromów i chorób

  1. Wejdź na platformę SoFDA, wybierz Disease-Syndrome-Formula Association w kolumnie Association Evaluation .
    UWAGA: Termin poziom stowarzyszenia obejmuje pięć kategorii: Zupełnie inny, Niski, Umiarkowany, Wysoki i Identyczny. Wybór opcji Identyczny, Wysoki i Umiarkowany wskazuje na wysoki i umiarkowany stopień korelacji między elementem asocjacyjnym a odpowiednio chorobą lub formułą ziołową. Im większa korelacja elementu asocjacyjnego z chorobą lub formułą ziołową, tym dokładniejsze będą wyniki analizy. Dlatego należy wybrać Identyczny, Wysoki i Umiarkowany .
  2. W podgrupie Choroba-Zespół-Formuła Powiązanie z tą samą chorobą wybierz otyłość jako Choroba. Wybierz Zespół niedoboru Yanga i Zespół wilgoci-flegmy dla zespołu. Wybierz Objaw podstawowy i wtórny dla Objaw.
  3. Wybierz pozycję Geny związane z objawami dla elementu Skojarzenie. Wybierz Identyczny, Wysoki i Umiarkowany dla poziomu skojarzenia. Wybierz FU LING GUI ZHI BAI ZHU GAN CAO TANG/formula 134 dla formuły.
    UWAGA: Wpisując otyłość brzuszną w pasku wyszukiwania chorób na platformie SoFDA, pobierane są dwa wyniki: Otyłość brzuszna-Zespół metaboliczny 1/ABD014 i Otyłość brzuszna-Zespół metaboliczny 3/ABD013. Oba rodzaje otyłości charakteryzują się otyłością brzuszną, ale różnią się odpowiednimi zespołami objawów. Zespół 3 wiąże się z objawami: zawałem mięśnia sercowego, otyłością tułowia, hipercholesterolemią, zwężeniem tętnicy wieńcowej, otyłością brzuszną, dziedziczeniem autosomalnym dominującym, nadciśnieniem tętniczym, udarem mózgu, natomiast zespół 1 wiąże się z: dziedziczeniem autosomalnym dominującym, nadciśnieniem tętniczym, otyłością brzuszną. W związku z tym do dalszej analizy wybrano Zespół 1.
  4. Kliknij Prześlij, a następnie uzyskaj zestaw genów związanych z zespołem niedoboru Yang, zespołem wilgoci i flegmy, otyłością brzuszną i formułą.
  5. Kliknij odpowiednio Zespół Niedoboru Yanga i Zespół Wilgoci i Flegmy, skopiuj geny związane z objawami pierwotnymi i wtórnymi tych dwóch zespołów i zapisz je w plikach.
  6. Wejdź na stronę internetową STRING, kliknij sekcję wielu białek po lewej stronie i wprowadź geny uzyskane z dwóch zespołów w kroku 2.2 w polu wyszukiwania. Wybierz homo sapiens dla organizmów, a następnie kliknij szukaj-kontynuuj, aby uzyskać diagram sieci interakcji białko-białko (PPI). W sekcji ustawień wybierz rdzeń o wysokim współczynniku ufności (0,700), a na koniec wyeksportuj pliki TSV oddzielnie11,12.
  7. Uruchom oprogramowanie Cytoscape, kliknij Plik > Importuj sieć > z pliku , aby otworzyć plik TSV uzyskany w poprzednim kroku w Cytoscape. Następnie, na karcie Styl oprogramowania, dostosuj ustawienia koloru i układu dla sieci PPI. Na koniec kliknij Plik > Eksportuj > Eksportuj do obrazu , aby uzyskać ostateczny diagram sieci PPI.

3. Predykcja funkcjonalna

  1. Przejdź do sekcji Funkcjonalne wzbogacenie wspólnych genów/modułu sieciowego wśród formuł powiązanych zespołów-chorób-chorób na platformie SoFDA.
  2. Wybierz proces biologiczny, składnik komórkowy, funkcję molekularną i szlak reaktomu w obszarze Typ wzbogacenia.
  3. Kliknij przycisk Prześlij, aby uzyskać wyniki.
  4. Kliknij przycisk ↓ w prawym dolnym rogu obrazu, aby pobrać pliki arkusza kalkulacyjnego związane z procesem biologicznym, składnikiem komórkowym, funkcją molekularną i szlakiem reaktomowym.
  5. Po zakończeniu wyboru kliknij przycisk Prześlij , aby wyświetlić moduł Functional Enrichment of Common Genes/Network Module among Associated Syndromes-Diseases-formulae, pobierane są dane z wykresu procesu biologicznego (BP), składnika komórkowego (CC), opisu funkcji molekularnej (MF) i szlaku reaktomowego.
  6. Otwórz witrynę internetową Wei Sheng Xin (https://www.bioinformatics.com.cn/), wybierz kolumnę paska z gradientem kolorów , a następnie zaimportuj uzyskane do niej dane opisu BP, CC, MF i ścieżki reactom, aby uzyskać wykres słupkowy z gradientem kolorów.

4. Budowa sieci Formuła-Zespół-Szlak-Ścieżka-Docelowa

  1. Postępując zgodnie z krokiem 2.1, po zakończeniu wyboru kliknij Przejdź do sieci u dołu pierwszej strony i wejdź na drugą stronę.
  2. Wybierz Zespół niedoboru Yang i Zespół wilgoci-flegmy dla zespołu. Wybierz Objaw Pierwotny i Wtórny dla Objawu i Wybierz Otyłość Brzuszna dla Choroby. Wybierz FU LING GUI ZHI BAI ZHU GAN CAO TANG/formuła 134 dla formuły. Następnie w obszarze Pokaż wybierz wszystkie ścieżki choroby, zespołu, formuły, objawu i reactomi.
  3. Następnie kliknij przycisk Prześlij i uzyskaj diagram sieciowy Formula-Target-Pathway-Syndrome-Disease.

5. Budowa sieci formuła-składnik-docelowy-szlak-szlak-choroba

UWAGA: Na platformie SoFDA wyszukiwanie formuły Poria (Fu Ling), Gałązka cynamonu (Gui Zhi), Atractylodes Macrocephala (Bai Zhu) i Lukrecji (Gan Cao) nie daje podstawowych składników aktywnych. Dlatego zaleca się pobieranie tylko głównych składników aktywnych Poria, Cinnamon Twig, Atractylodes Macrocephala i Licorice z bazy danych TCMSP. Wykonaj kroki 1.1.3-1.1.4, aby uzyskać główne składniki aktywne wywaru z Poria (Fu Ling), gałązki cynamonu (Gui Zhi), Atraktylodes Macrocephala (Bai Zhu) i lukrecji (Gan Cao). Następnie zaimportuj je do sieci Formula-Target-Pathway-Syndrome-Disease, aby wygenerować diagram sieci Formula-Ingredient-Target-Pathway-Syndrome-Disease . W związku z tym nie ma heterogeniczności danych między identyfikatorami genów a szlakami w SoFDA i TCMSP.

  1. Pobierz dane sieciowe Formula-Target-Pathway-Syndrome-Disease z platformy SoFDA wygenerowane przez sekcję 4 i umieść je w arkuszu kalkulacyjnym.
  2. Następnie dodaj aktywne składniki wywaru Lingguizhugan przesiewanego w sekcji 2 do tego arkusza kalkulacyjnego i zmień nazwę arkusza kalkulacyjnego na Sieć. Utwórz kolejny nowy arkusz kalkulacyjny o nazwie type , aby zapisać typy każdego węzła utworzone w sekcji 4.
  3. Otwórz oprogramowanie Cytoscape (typ 3.9.1), kliknij przycisk Importuj sieć z pliku , aby zaimportować plik sieciowy , a następnie kliknij przycisk importuj tabelę z pliku , aby zaimportować plik typu . Następnie kliknij przycisk stylu , aby dostosować i zmodyfikować sieć Formuła-Składnik-Docelowa-Ścieżka-Zespół-Choroba 13.
  4. Kliknij przycisk Eksportuj z plikiem obrazu , aby pobrać sieć Formula-Ingredient-Target-Pathway-Syndrome-disease .

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wybrano 103 składniki aktywne czterech chińskich ziół w wywarze Lingguizhugan na podstawie kryteriów biodostępności ≥30% i farmakoforu ≥0,18%. Głównymi składnikami aktywnymi były kwercetyna, kempferol, naringenina, β-sitosterol oraz izorhamnetyna. Jest to zgodne z komponentami wyizolowanymi w laboratorium i przesianymi przez Jiang i współpracowników14.

W przypadku zespołu wilgoci i flegmy oraz zespołu niedoboru Yang dla wywaru Lingguizhugan (Rycyna ...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

SoFDA jest pierwszą ontologiczną bazą danych o otwartym kodzie źródłowym dla zespołów TCM, której dane i wyniki analiz są w pełni dostępne dla społeczeństwa. Ten charakter open source zapewnia naukowcom większą elastyczność. Platforma wykorzystuje system oceny asocjacji oparty na podobieństwie, wykorzystując miary podobieństwa Jaccarda lub cosinusa do ilościowej oceny relacji między skojarzeniami choroba-zespół i formuła-syndrom. Ta zdolność do dynamicznego modelowania pozwala SoFDA lepiej symulować dynamiczne zmiany w c...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wszystkich autorów nie ma konfliktu interesów.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Niniejsze badanie zostało wsparte grantami z Programu Nauki i Technologii prowincji Syczuan (2024YFFK0158), Narodowej Fundacji Nauk Naturalnych Chin (82104716), Projektu Innowacji w Kształceniu Podyplomowym prowincji Guangdong (2022SFKC073), Projektu Funduszu Nauk Naturalnych prowincji Guangdong (2023A1515220146) oraz Projektu Nauki i Technologii Chengdu (2024-YF05-00480-SN).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Cytoscape (typ 3.9.1)Narodowy Instytut Badań nad Ludzkim Genomem (NHGRI) https://cytoscape.org/
Baza wiedzy na temat ontologii genów (GO)Globalne podstawowe zasoby danych biometrycznychhttps://www.geneontology.org/
KEGG: Encyklopedia genów i genomów z KiotoLaboratoria Kanehisahttps://www.genome.jp/kegg/
Platforma SoFDAChińska Akademia Chińskich Nauk Medycznychhttp://www.tcmip.cn/Syndrome/front/#/
Witryna internetowa aplikacji STRING12.0Globalna koalicja na rzecz danych biometrycznych? ELIKSIRhttps://cn.string-db.org/
Platforma TCMSPZhejiang Jiuwei Health Co., LTDhttps://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php
Witryna internetowa aplikacji Wei Sheng XinNOWY RDZEŃhttps://www.bioinformatics.com.cn/

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Zhang, Y., et al. SoFDA: an integrated web platform from syndrome ontology to network-based evaluation of disease-syndrome-formula associations for precision medicine. Sci Bull. 67, 1097-1101 (2022).
  2. Liu, Y., et al. Ontology characterization, enrichment analysis, and similarity calculation-based evaluation of disease-syndrome-formula associations by applying SoFDA. iMeta. 2, e80(2023).
  3. Zhang, P., et al. Network pharmacology: towards the artificial intelligence-based precision traditional Chinese medicine. Brief Bioinform. 25 (1), bbad518(2023).
  4. Yue, W., et al. SDPR: Prescription recommendation with syndrome differentiation in traditional Chinese medicine. IEEE J Biomed Health Inform. 29 (5), 3736-3749 (2025).
  5. Zhang, C. H., et al. Mechanism and Basis of Traditional Chinese Medicine Against Obesity: Prevention and Treatment Strategies. Front. Pharmacol. 12, 615895(2021).
  6. Chen, Y. K., Liu, T. T., Teia, F. K. F., Xie, M. Z. Exploring the underlying mechanisms of obesity and diabetes and the potential of Traditional Chinese Medicine: an overview of the literature. Front Endocrinol. (Lausanne). 14, 1218880(2023).
  7. Luo, J., Shen, S., Xia, J., Wang, J., Gu, Z. Mitochondria as the Essence of Yang Qi in the Human Body. Phenomics. 2 (5), 336-348 (2022).
  8. Zhou, G., Feng, X., Tao, A. Explore the Lipid-Lowering and Weight-Reducing Mechanism of Lotus Leaf Based on Network Pharmacology and Molecular Docking. Evid. Based Complement. Alternat. Med. 2021, 1464027(2021).
  9. Dai, L., et al. Lingguizhugan Decoction, a Chinese herbal formula, improves insulin resistance in overweight/obese subjects with nonalcoholic fatty liver disease: a translational approach. Front Med. 16 (5), 745-759 (2022).
  10. Nie, W., et al. Comparison of pharmacokinetic profiles of seven major bioactive components in normal and nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) rats after oral administration of Ling-Gui-Zhu-Gan decoction by UPLC-MS/MS. Front Pharmacol. 14, 1174742(2023).
  11. Chen, L. P., et al. decoction ameliorates nonalcoholic fatty liver disease via modulating the gut microbiota. Microbiol Spectr. 12 (6), e0197923(2024).
  12. Liu, K., Yang, X., Zhang, G., Xiang, Z. Therapeutic effect and mechanism prediction of Fuzi-Gancao herb couple on nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) based on network pharmacology and molecular docking. Comb Chem High Throughput Screen. 27 (5), 773-785 (2024).
  13. Nogales, C., et al. Network pharmacology: curing causal mechanisms instead of treating symptoms. Trends Pharmacol Sci. 43 (2), 136-150 (2022).
  14. Tan, O. J., Loo, H. L., Thiagarajah, G., Palanisamy, U. D., Sundralingam, U. Improving oral bioavailability of medicinal herbal compounds through lipid-based formulations - A scoping review. Phytomedicine. 90, 153651(2021).
  15. Szklarczyk, D., et al. The STRING database in 2023: protein-protein association networks and functional enrichment analyses for any sequenced genome of interest. Nucleic Acids Res. 51, D638-D646 (2023).
  16. Xu, J., et al. Pharmacological mechanisms underlying the neuroprotective effects of Alpinia oxyphylla Miq. on Alzheimer's disease. Int J Mol Sci. 21, 2071(2020).
  17. Doncheva, N. T., et al. Cytoscape stringApp 2.0: Analysis and visualization of heterogeneous biological networks. J Proteome Res. 22 (2), 637-646 (2023).
  18. Chen, X. Y., Huang, C. F. Network pharmacology analysis of "Ling Gui Zhu Gan Decoction" in the treatment of obesity-associated non-alcoholic fatty liver disease. Pak J Pharm Sci. 38 (3), 1011-1021 (2025).
  19. Udhaya Kumar, S., et al. Involvement of Essential Signaling Cascades and Analysis of Gene Networks in Diabesity. Genes. (Basel). 11 (11), 1256(2020).
  20. Martínez-Reyes, I., Chandel, N. S. Mitochondrial TCA cycle metabolites control physiology and disease. Nat Commun. 11, 102(2020).
  21. Zhao, L., et al. Network pharmacology, a promising approach to reveal the pharmacology mechanism of Chinese medicine formula. J Ethnopharmacol. 309, 116306(2023).
  22. Li, M., Wang, L., Wu, Q., Zhu, J., Zhang, M. Diagnosis knowledge constrained network based on first-order logic for syndrome differentiation. Artif Intell Med. 147, 102739(2024).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Farmakologia sieciowawielowymiarowe powi zaniawywar Lingguizhugansyndrom niedoboru Yangsyndrom wilgoci i flegmyprzewidywanie aktywnych sk adnik wsie cie ek cel wspersonalizowane leczenie
Film wkrótce dostępny

Powiązane artykuły