Antagonistyczny wpływ Jiawei Shengjiang San na szczurzy model nefropatii cukrzycowej: związany ze szlakiem sygnałowym EGFR/MAPK3/1

Badamy, w jaki sposób tradycyjny lub tradycyjny san może poradzić sobie z cukrzycą. Aby odpowiedzieć na nasze pytania, badamy pobieranie próbek komórek i komórki w komórkach kandydujących. Tradycyjne zioła pomagają radzić sobie z kandydatami na cukrzycę Ale mechanizm działania nie jest jasny.

Badamy farmakologię sieciową i techniki molekularne, aby zbadać mechanizm działania jiawei Shengjiang sans. Nasze podejście jest jak JPS do znajdowania dobrych rzeczy. W lekach ziołowych możemy łatwo przewidzieć aktywne składniki i cele jiawei Shengjiang san i skonstruować sieć docelową składników leku, która jest szybsza i daje nam jaśniejszy obraz niż jakakolwiek metoda prób i błędów.

Aby rozpocząć, otwórz bazę danych i platformę analizy farmakologii tradycyjnej medycyny chińskiej. Wprowadź skład leczniczy dla jiawei Shengjiang san lub JWSJS i zastosuj kryteria przesiewowe. Następnie, korzystając z bazy danych, pobierz cele odpowiadające składnikom.

Uzyskaj składniki aktywne tradycyjnej medycyny chińskiej i bazy danych składu chemicznego. Po wybraniu związków z numerami usług abstrakcji chemicznej, pobierz ustrukturyzowane diagramy 2D składników aktywnych z pub chem. Ze szwajcarskim ADME.

Przebadaj składniki o wysokim wchłanianiu żołądkowo-jelitowym jako podobieństwo leków, których dwie lub więcej pozycji było tak. Zaimportuj je do bazy danych w celu przewidywania białka docelowego w produkcie uni, ustaw status jako przejrzany i gatunek jako ludzki i ustandaryzuj cele. Przeszukaj nefropatię cukrzycową lub DN w różnych bazach danych i uzyskaj cele.

Po połączeniu i deduplikacji za pomocą naszego oprogramowania 4.2.0 ekran typowych celów JWSJS i DN do rysowania diagramów Venna. Zaimportuj składniki aktywne i potencjalne cele JWSJS do oprogramowania cyto scape 3.8.0, aby zbudować diagram sieci docelowej składników leków, który wizualizuje związek między lekami, składnikami, celami i chorobami. Aby przeanalizować przecinające się geny w platformie łańcuchowej, ustaw gatunek na homo sapiens, a minimalny wymagany wynik interakcji na więcej niż 0,9 do budowy sieci.

Korzystając z trybu analizy wielu białek za pomocą cyto scape 3.8.0, przeanalizuj sieć topologicznie i oblicz centralność między centralnością, centralność bliskości, centralność stopnia, iGen, centralność wektora, metodę opartą na lokalnej średniej łączności i wartości centralności sieci dla każdego węzła. Następnie uzyskaj identyfikatory miejsc docelowych skrzyżowań za pomocą org.hs.eg. DB przy użyciu org.hs.eg Cluster Profiler.

Dwa pakiety db enrich plot i GG plot wykonują ekran analizy wzbogacenia dla funkcjonalnej analizy wzbogacenia ontologii genów na 10 najlepszych trafieniach biologicznych z skorygowaną wartością P mniejszą niż 0,05 i wybierają 30 najlepszych ścieżek o najwyższym wzbogaceniu dla Encyklopedii Kioto analizy genów i genomów. Wyszukaj w bazie danych pub chem, aby uzyskać plik SDF ze strukturą 2D podstawowych komponentów JWSJS za pomocą oprogramowania chem bio 3D Ultra 14.0. Generuj i optymalizuj jego strukturę 3D.

Zapisz go w formacie formy drugiej, aby użyć go jako pliku liganda. Znajdź i pobierz format PDB struktury 3D głównych celów z bazy danych laboratorium badawczego dla bazy danych banku danych białek bioinformatyki strukturalnej. Korzystanie z oprogramowania PIMOL 2.4.0.

Usuń cząsteczki wody i ligandy ze struktury białka i zapisz je jako plik receptora PDB. Zaimportuj plik białka receptora do AUTODOC Tools, oprogramowania 1.5.7 do uwodornienia i przekształć zarówno białko receptorowe, jak i ligand małocząsteczkowy do formatu PD BQT. Ustawić aktywną kieszeń dla białka receptorowego ze współczynnikiem odstępu ustawionym na jeden.

Korzystając z autodoc vena, 1.2.0 do dokowania molekularnego, oblicz energię wiązania, zwizualizuj wyniki dokowania za pomocą oprogramowania PIMOL 2.3.0 i lid plot Plot 2.2.5. Przeprowadź badania dynamiki molekularnej lub MD na trzech najbardziej obiecujących pochodnych kompleksach ligandów i użyj środowiska wodnego SPC z 0,15 molowym chlorkiem sodu. Zainicjuj fazę minimalizacji energii na 100 pikosekund, używając domyślnych parametrów Desmonda.

Zapewnij stabilną temperaturę i ciśnienie 26,85 stopni Celsjusza i 1,01325 bara we wszystkich systemach produkcyjnych dzięki łańcuchowi Hoovera z nosem i metodologii Martina Tobias Klein. Wykonaj symulację MD przez 100 nanosekund ze znacznikiem czasu wynoszącym dwie femtosekundy, rejestrując współrzędne atomowe co 100 pikosekund. Otwórz diagram interakcji symulacji lub moduł SID i załaduj do niego pliki danych wyników symulacji.

Po zakończeniu analizy wyświetl i zinterpretuj wyniki w interfejsie modułu SID. Wstrzyknąć zwierzęciu z grupy modelowej dootrzewnowe wstrzyknięcie streptozotocyny. Po 72 godzinach zbadaj poziom cukru we krwi poprzez pobranie próbki krwi z żyły ogonowej.

Obserwuj zmiany histopatologiczne w nerce szczura, aby potwierdzić udany model DN. Następnie należy raz podać szczurowi odpowiednie leki przez zgłębnik doustny. Codziennie pobieraj próbki krwi z aorty brzusznej znieczulonego szczura.

Na koniec, po eutanazji, szczur pobiera nerki do analiz biochemicznych i mikroskopowych. Okresowe barwienie kwasem wykazało, że grupa modelowa miała zwiększoną objętość kłębuszków nerkowych, pogrubioną błonę podstawną i zwiększoną masę macierzy angio w porównaniu z normalną grupą. Te patologiczne objawy zostały znacznie złagodzone w każdej grupie podawanej leku, transmisyjna mikroskopia elektronowa wykazała, że błona podstawna kłębuszków nerkowych w grupie modelowej była pogrubiona w porównaniu z grupą normalną.

Mikroskopijne objawy u szczurów w każdej grupie podawania zostały złagodzone w różnym stopniu w porównaniu z grupą modelową. W porównaniu z grupą modelową stwierdzono znaczące zmniejszenie ekspresji PEGFR, PMAPK 31 i Bax oraz zwiększenie ekspresji BCL2 w tkankach nerek szczurów w każdej grupie dawkowania w różnym stopniu.