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Artigo de investigação

Mecanismos Moleculares da Decocção de Dachengqi na Síndrome de Desconforto Respiratório Agudo: Uma Análise de Farmacologia em Rede e Bioinformática

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DOI:

10.3791/69651

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27 de março de 2026

 , 
1Department of Emergency Medicine, The Fourth Affiliated Hospital of Soochow University

Neste artigo

Resumo

Este estudo elucida os mecanismos moleculares da Decocção Dachengqi (DCQD) contra a síndrome de desconforto respiratório agudo (ARDS) utilizando farmacologia em rede, bioinformática e acoplamento molecular. Alvos e caminhos-chave foram identificados. O acoplamento molecular validou interações robustas ligante-alvo, apoiando o potencial terapêutico multi-alvo da DCQD para a SDRA.

Resumo

A síndrome do desconforto respiratório agudo (SDRA) é uma complicação potencialmente fatal da sepse, caracterizada por hipoxemia refratária e inflamação pulmonar. Atualmente, intervenções farmacológicas eficazes continuam limitadas. A medicina tradicional chinesa (MTC), exemplificada pela Decocção Dachengqi (DCQD), demonstrou potencial terapêutico na modulação de respostas inflamatórias complexas. Para investigar o mecanismo da DCQD no tratamento da SDRA, componentes ativos da DCQD e seus alvos associados foram inicialmente recuperados de bancos de dados públicos. Alvos relacionados ao ARDS foram identificados por meio de análise bioinformática de conjuntos de dados públicos. Ao intersectar alvos específicos de medicamentos com alvos relacionados à doença, foi construída uma rede de interação DCQD-ARDS usando análise de interação proteína-proteína (PPI) e enriquecimento funcional. Uma análise abrangente revelou 32 genes sobrepostos críticos para a eficácia terapêutica da DCQD no SDRA. A análise de enriquecimento destacou vias chave, incluindo a via de sinalização da quimiocina, a sinalização do receptor semelhante ao NOD e a formação de armadilha extracelular de neutrófilos (NET), que estão implicadas na imunomodulação e inflamação. A rede PPI identificou HSP90AB1, MMP9, HSP90AA1, ARG1 e MYC como alvos centrais. O acoplamento molecular confirmou fortes afinidades de ligação entre esses alvos e os componentes DCQD. Nossos achados desvendam a base mecanicista que sustenta a DCQD como uma terapia auxiliar promissora para a SDRA induzida por sepse.

Introdução

A síndrome do desconforto respiratório agudo (SDRA) é uma síndrome clínica altamente heterogênea causada por diversos fatores pulmonares ou extrapulmonares, caracterizada principalmente por lesão pulmonar difusa e hipoxemiarefratária 1. Desde sua primeira definição em 1967, a compreensão do ARDS evoluiu continuamente, levando a revisões iterativas de seus critériosdiagnósticos 2. Além disso, a implementação de estratégias terapêuticas, incluindo ventilação protetora pulmonar, suporte ex vivo e posicionamento prono, influenciou profundamente tanto o manejo clínico quanto o progresso dapesquisa 3. No entanto, a mortalidade por SDRA continua alarmantemente alta. Uma pesquisa global revelou que pacientes com SDRA representam 10,4% de todas as admissões em unidades de terapia intensiva (UTI). Apesar dos avanços significativos na terapia intensiva nas últimas décadas, as taxas de mortalidade (tanto na UTI quanto após alta) persistem entre 35% e 45%.

A fisiopatologia da SDRA é complexa, envolvendo lesão epitelial alveolar e endotelial capilar, respostas inflamatórias pulmonares e sistêmicas, e lesão pulmonar induzida porventilador 5. Notavelmente, o SDRA associado à COVID-19 apresenta características fisiopatológicas distintas em comparação com o SDRA clássico, com a COVID-19 potencialmente induzindo trombose microvascular mais severa e inflamação regionalmenteheterogênea 6,7. Dada a complexa fisiopatologia da doença e sua alta heterogeneidade, atualmente não existe uma farmacoterapia definitiva para a SDRA. Além dos corticosteroides e agentes bloqueadores neuromusculares — que são recomendados condicionalmente devido aos benefícios da mortalidade — outras terapias medicamentosas (por exemplo, óxido nítrico [NO], prostaciclina, interferon-β, surfactantes pulmonares e proteína C ativada) não demonstraram eficácia clínica. Por outro lado, agonistas β (por exemplo, albuterol) e fator de crescimento de queratinócitos têm se mostradoprejudiciais 8,9. Consequentemente, o desenvolvimento de terapêuticas seguras e multifuncionais continua sendo uma prioridade crítica na pesquisa.

A Medicina Tradicional Chinesa (MTC), com uma história de mais de 3.000 anos, tem sido usada para prevenir e tratar diversas doenças respiratórias. Ao longo de milênios de aplicação clínica e da modernização da pesquisa em MTC, ela demonstrou potencial no manejo do ARDS10,11. A MTC exerce seus efeitos terapêuticos por meio de mecanismos multicomponentes, multivias e múltiplos alvos, especialmente ao mitigar respostas inflamatórias, modular a função imune e proteger os tecidospulmonares 12. Por exemplo, a injeção Xuebijing (XBJ), uma preparação derivada da MTC composta por raízes de Paeonia lactiflora, rizomas de Ligusticum chuanxiong, raízes de Salvia miltiorrhiza, flores de Carthamus tinctorius e raízes de Angelica sinensis, contém múltiplos componentes ativos. Ele alivia o SDRA regulando a função imunológica, o estresse oxidativo e a inflamação por meio das vias de sinalização IL-17, HIF-1 eTNF 13. Estudos clínicos demonstraram ainda que pacientes submetidos ao tratamento com XBJ apresentaram taxas de mortalidade reduzidas, estadias mais curtas na UTI e níveis mais baixos de citocinasinflamatórias 14. Durante a pandemia de COVID-19, a ativação imunológica excessiva desencadeada por respostas inflamatórias severas surgiu como fator crítico nos casosgraves 15,16. Além disso, certos componentes da MTC possuem propriedades antioxidantes, permitindo que absorvam radicais livres e atenuem lesões pulmonares induzidas pelo estresse oxidativo. A SDRA frequentemente é acompanhada por disfunção microcirculatória pulmonar, que prejudica a troca gasosa. Algumas formulações da MTC apresentam efeitos de ativação do sangue e resolução da estase, melhorando a microcirculação para mitigar o edema pulmonar e melhorar a oxigenação. Além disso, a MTC pode amenizar lesão pulmonar ao regular as vias de morte celular 12,17,18. Coletivamente, esses achados ressaltam o considerável potencial clínico da MTC no tratamento da SDRA.

A Decocção Dachengqi (DCQD), uma fórmula essencial na MTC para condições agudas, é composta por quatro componentes herbais: ruibarbo, mirabilita, casca de magnólia e laranja amargaimatura 19. Como formulação composta, a DCQD apresenta interações multicomponentes e multi-alvo, inibindo efetivamente a produção de vários mediadores inflamatórios e espécies reativas de oxigênio, incluindo fator de necrose tumoral alfa (TNF-α) e interleucina-6 (IL-6)20,21. A caixa do grupo de alta mobilidade 1 (HMGB1), um mediador inflamatório profundo, desempenha um papel fundamental na patogênese e progressão da sepse. O receptor tipo Toll 4 (TLR4), um receptor expresso nas células imunes, ativa vias inflamatórias de sinalização a jusante, como o fator nuclear kappa B (NF-κB) e a proteína quinase ativada por mitógeno (MAPK), ao se ligar ao HMGB1, levando ao aumento da liberação de citocinas inflamatórias. A DCQD exerce efeitos terapêuticos ao modular o eixo de sinalização HMGB1-TLR4, suprimindo assim a ativação de NF-κB e p38 MAPK, reduzindo a produção de citocinas inflamatórias e mitigando a inflamação sistêmica22,23. Além disso, os constituintes da DCQD exercem efeitos terapêuticos ao modular vias de sinalização pró-inflamatória, estresse oxidativo, apoptose e piroptose 24,25,26,27. A DCQD também desempenha um papel crítico no tratamento da SDRA, atenuando respostas hiperinflamatórias induzidas por lipopolissacarídeos (LPS) e danos epiteliais pulmonares. Mecanisticamente, suprime a montagem da proteína interagente do receptor Z-DNA 1 (RIPK1)-PANoptossomo (referindo-se ao processo de formação de um complexo multiproteico que pode desencadear a morte inflamatória celular), mitigando assim a PANoptose28 induzida por LPS. A administração oral terapêutica de DCQD aumenta a expressão das proteínas aquaporina-1 (AQP-1) e aquaporina-5 (AQP-5) no tecido pulmonar, enquanto inibe a via de sinalização TLR4/NF-κB e a produção de citocinas inflamatórias, melhorando, em última análise, a inflamação associada ao SDRA.

A complexa composição da MTC, caracterizada pelos efeitos sinérgicos de múltiplos compostos, apresenta tanto vantagens quanto desafios na elucidação de seus mecanismos farmacológicos. Diferentes componentes da MTC podem exercer efeitos terapêuticos por meio de alvos moleculares e vias distintas, enquanto as interações potenciais entre esses componentes complicam ainda mais a compreensão abrangente de seus mecanismosintegrados 29,30. Especificamente, os fitoquímicos envolvidos no tratamento do SDRA e suas vias mecanicistas permanecem elusivos. Para suprir essas lacunas de conhecimento, a bioinformática, um campo interdisciplinar emergente que integra análise de big data e inteligência artificial, traz potencial para identificar ingredientes farmacêuticos ativos e decifrar mecanismos subjacentes aos medicamentos 31,32,33. Assim, este estudo emprega abordagens bioinformáticas, incluindo farmacologia em redes e acoplamento molecular, para identificar sistematicamente os fitoquímicos essenciais, alvos moleculares e vias subjacentes aos efeitos terapêuticos da DCQD no tratamento do SDRA.

Com base na justificativa acima, hipotetizamos que a DCQD exerce efeitos terapêuticos sobre o SDRA ao modular sinergisticamente processos patológicos-chave, incluindo desregulação inflamatória e ativação das células imunológicas, por meio de sua rede multicomponente. Para testar essa hipótese e ir além das limitações da predição tradicional de alvos, empregamos uma abordagem integrada de bioinformática. A principal inovação dessa estratégia está em intersectar os potenciais alvos da DCQD com genes relacionados à SDRA derivados não apenas de bancos de dados públicos, mas, mais importante, do conjunto de dados transcriptômico clínico (GSE32707) de pacientes com SDRA induzida por sepse. Essa triagem em três níveis visa aumentar a relevância clínica de nossos achados e identificar os genes centrais e vias centrais pelos quais a DCQD pode melhorar o ARDS, fornecendo assim uma estrutura teórica mais precisa e confiável para seu mecanismo de ação.

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Protocolo

Todos os materiais, incluindo bancos de dados, softwares e reagentes experimentais, utilizados neste estudo estão listados na Tabela de Materiais. Todos os procedimentos experimentais foram aprovados pelo Comitê de Ética Animal do Hospital do Lago Dushu de Suzhou (número da permissão: 2410008).

Triagem de componentes ativos e aquisição de alvos de DCQD
Os componentes ativos das ervas constituintes ruibarbo, mirabilita, casca de magnólia e laranja amarga imatura na Decocção Da-Cheng-Qi (DCQD) foram selecionados no banco de dados de farmacologia dos sistemas da medicina tradicional chinesa (TCMSP) usando os seguintes critérios: biodisponibilidade oral (OB) ≥30% e semelhança com o medicamento (DL) ≥0,18. Os alvos correspondentes dos componentes ativos identificados foram então coletados. Esses limiares são amplamente adotados em estudos de farmacologia em rede para filtrar compostos com propriedades farmacocinéticas favoráveis e maior potencial para serem moléculas semelhantes a medicamentos34,35. Para melhorar a confiabilidade da seleção de compostos e reduzir o viés da triagem de banco de dados único, a validação cruzada foi realizada usando o banco de dados BATMAN-TCM. BATMAN-TCM é um banco de dados integrativo que armazena interações conhecidas e previstas entre ingredientes da MTC e proteínas-alvo, auxiliando na exploração dos mecanismos farmacológicos da MTC e na descoberta de medicamentos. A versão atualizada 2.0 oferece um conjunto de dados TTI significativamente ampliado e recursos aprimorados, tornando-se um recurso valioso para entender os mecanismos moleculares da MTC e desenvolver novos tratamentos para doenças complexas. Compostos sem alvos previstos ou com pontuações BATMAN-TCM inferiores a 20 foram excluídos. Além disso, compostos com valores relativamente baixos de OB, mas com alvos previstos em BATMAN-TCM e atividades farmacológicas bem documentadas (por exemplo, antraquinonas e flavonoides) foram mantidos por meio da curadoria bibliográfica. Para reduzir ainda mais os potenciais componentes falsos positivos, hormônios endógenos e substâncias semelhantes a neurotransmissores (por exemplo, progesterona e serotonina) foram excluídos manualmente. O conjunto composto final foi usado para a previsão subsequente de alvos e construção de rede. O fluxo de trabalho detalhado está ilustrado na Figura Suplementar 1. A lista final de componentes ativos é fornecida na Tabela Suplementar 1.

Os identificadores SMILES (um método linear de notação que usa cadeias ASCII para descrever a estrutura química das moléculas. Ao empregar símbolos e regras específicas, codifica átomos, ligações químicas e topologia molecular em uma sequência contínua de caracteres sem espaços, permitindo armazenamento conciso, inequívoco e legível por computador de informações moleculares (armazenamento e transmissão de informações moleculares concisos, inequívocos e legíveis por computador) de cada componente ativo foram recuperados do banco de dados PubChem e alvos potenciais foram previstos usando a previsão suíça de alvos, com o parâmetro do organismo definido como 'Homo sapiens' e um corte de probabilidade de >0 aplicado. Os conjuntos de alvos obtidos de ambos os bancos de dados foram mesclados, e entradas duplicadas foram removidas para gerar o conjunto final de alvos candidatos para o DCQD.

É importante notar que o Mirabilitum (Mangxiao, Na₂SO₄·10H₂O), um medicamento mineral no DCQD, não está incluído no TCMSP ou em bancos de dados de alvos compostos similares. Consequentemente, devido a essa limitação no banco de dados, a rede componente-alvo construída neste estudo não abrange as contribuições potenciais do Mirabilitum. A rede, portanto, baseia-se nos constituintes fitoquímicos dos outros três componentes herbais: Rheum palmatum, Magnolia officinalis e Citrus aurantium.

Análise de enriquecimento de alvos DCQD
Alvos DCQD foram importados para o banco de dados metascape para análise de enriquecimento, com as espécies restritas a "Homo sapiens". Foram realizadas análises de enriquecimento da ontologia genética (GO) e da enciclopédia de genes e genomas de Kyoto (KEGG), com as primeiras abrangendo processos biológicos (BP), componentes celulares (CC) e funções moleculares (MF). Os 6 melhores resultados de enriquecimento GO e os 20 melhores resultados de enriquecimento KEGG foram selecionados. Os gráficos de barras KEGG e GO foram gerados usando a ferramenta online da bioinformática. Os dados foram importados via o pacote DOSE em R para construir o gráfico de barras da ontologia da doença (DO).

Construção da rede "Fitoterápico-Componente-Alvo"
Os componentes relevantes do DCQD e seus alvos correspondentes foram importados para o Cytoscape 3.10.3 para construir um diagrama de rede ilustrando as relações "remédio herbal-componente-alvo". O plugin CytoNCA foi utilizado para calcular os valores de grau, e os 5 principais componentes ativos foram avaliados com base no ranking.

Recuperação de alvos ARDS de bancos de dados públicos
Usando "síndrome do desconforto respiratório agudo" como palavra-chave, alvos relacionados à SDRA foram recuperados dos bancos de dados OMIM e GeneCards. Nos Gene Cards, alvos com pontuação de relevância >5 foram selecionados. Após a fusão e remoção de duplicados de ambos os bancos de dados, um conjunto de alvos candidatos para o ARDS foi obtido.

Análise de bioinformática
O conjunto de dados relacionado a sepse-ARDS GSE32707 (plataforma GPL570, n = 45), composto por dados de RNA-seq de células mononucleares do sangue periférico de 30 pacientes com SDRA induzida por sepse e 15 controles saudáveis, foi baixado do banco de dados GEO do NCBI. Os dados eram importados usando o pacote GEOquery em R, e a normalização era realizada usando o pacote limma para minimizar a variabilidade entre amostras. Genes diferencialmente expressos (DEGs) foram identificados usando os limiares |log 2FC| > 1 e p < 0,05. A visualização foi realizada por meio de gráficos vulcânicos e mapas de calor. Análises de enriquecimento GO e KEGG foram realizadas para análise de vias, com resultados apresentados como gráficos de bolhas e gráficos de barras.

Previsão de potenciais alvos para DCQD no tratamento de SDRA
Um diagrama de Venn foi gerado usando a ferramenta online de bioinformática para comparar os DEGs, alvos relacionados ao ARDS de bancos de dados públicos e alvos de fármacos DCQD, identificando assim potenciais alvos terapêuticos da DCQD para o ARDS.

Construção da rede de interação proteína-proteína (PPI) e triagem de alvos centrais
Os alvos sobrepostos foram importados para o banco de dados STRING com a espécie definida como "Homo sapiens" e um limiar de pontuação de interação de 0,4. Os dados da rede PPI foram exportados no formato TSV e visualizados usando o Cytoscape 3.10.3. O plugin CytoHubba foi aplicado para selecionar os 10 principais alvos com base em MCC, MNC, grau, EPC, intermediação, proximidade, radialidade e escores de estresse. A interseção desses alvos gerou 5 alvos principais.

Construção da rede "Fitoterápico-Componente-Doença-Alvo"
Com base nos alvos sobrepostos, os componentes correspondentes do DCQD foram identificados. Os componentes relevantes, juntamente com seus alvos associados e ligações de doenças, foram importados para o Cytoscape 3.10.3 para construir um diagrama de rede ilustrando as relações "remédio herbal-componente-alvo-doença".

Análise de enriquecimento de alvos centrais e construção da rede "componente de medicina herbal-alvo-via da doença"
Para explorar as funções biológicas potenciais e as principais vias de sinalização da DCQD no tratamento do SDRA, os alvos centrais foram submetidos a análises de enriquecimento GO e KEGG no Metascape (espécie: "Homo sapiens"). Foram selecionados os 10 melhores resultados do enriquecimento do GO e os 13 melhores do enriquecimento do KEGG. A visualização foi realizada usando ferramentas de Bioinformática para gerar gráficos de bolhas KEGG, gráficos de barra GO e gráficos de bolhas Sankey. Além disso, com base nos resultados do enriquecimento funcional, um diagrama de rede foi construído no Cytoscape 3.10.3 para ilustrar as relações "componente de medicina herbal-alvo-via doença".

Acoplamento molecular e visualização
As estruturas moleculares secundárias dos compostos foram recuperadas do banco de dados PubChem, enquanto as estruturas 3D dos alvos centrais foram obtidas do banco de dados PDB (http://www.rcsb.org/). Moléculas de água e resíduos de aminoácidos foram removidos usando PyMOL. Proteínas-alvo e compostos foram importados para o AutoDock para acoplamento molecular e cálculo das energias de ligação. A visualização foi realizada usando PyMOL. Um mapa de calor de energia de ligação foi gerado usando o pacote pheatmap em R, com alvos centrais no eixo x, compostos no eixo y e um gradiente de cor representando energias de ligação. Diagramas de interação bidimensional dos resultados do acoplamento foram gerados usando o Discovery Studio Visualizer 4.5. O acoplamento molecular foi realizado para avaliar a viabilidade de ligação entre compostos e alvos, em vez de prever a eficácia inibitória real.

Construção do modelo de camundongos ARDS
Este estudo foi aprovado pelo comitê de ética médica do Hospital Dushu do Lago Suzhou (2410008). Foram obtidos camundongos machos saudáveis C57BL/6J (n = 30; 20 ± 5 g). Os camundongos foram divididos em um grupo controle (n = 10), um grupo LPS (n = 10, LPS 10 mg/kg) e um grupo DCQD (n = 10, recebendo DCQD 0,9 g/kg via gavage oral combinado com LPS 10 mg/kg). Os camundongos do grupo LPS receberam uma injeção intraperitoneal de LPS. Os camundongos do grupo DCQD receberam DCQD 0,9 g/kg via gavage oral imediatamente após a injeção intraperitoneal de LPS. As medições foram feitas imediatamente antes e após a extração pulmonar de todos os camundongos. Posteriormente, os tecidos pulmonares foram armazenados a -80 °C.

Análise de manchas ocidentais (WB)
Proteínas foram isoladas de lisados de tecido pulmonar de camundongo, e suas concentrações foram medidas usando um kit de quantificação de proteínas BCA. Posteriormente, as proteínas foram desnaturadas fervendo a 95 °C por 10 minutos. As proteínas desnaturadas foram separadas em um gel SDS-PAGE de 10% preparado com um kit de preparação de gel, e depois transferidas para uma membrana PVDF. Para evitar a ligação inespecífica, as membranas do PVDF foram bloqueadas em temperatura ambiente por 5 minutos usando um tampão rápido de bloqueio sem proteínas. Após a lavagem com PBST, as membranas foram incubadas durante a noite a 4 °C com anticorpos primários contra MMP9, HSP90, MYC e ARG1. Após outra lavagem com PBST, as membranas foram incubadas por 2 horas em temperatura ambiente com IgG(H+L) anti-coelho conjugado com HRP. Por fim, foi aplicado o substrato do kit de detecção de quimiluminescência ultra-sensível, e bandas proteicas quimioluminescentes foram detectadas usando um sistema de imagem quimioluminescente BIO-RAD. A análise em tons de cinza foi realizada com o ImageJ. Os anticorpos usados neste experimento estão listados na Tabela Suplementar 2.

Análise de ensaio imunossorvente ligado a enzimas (ELISA)
Primeiro, o líquido de lavagem broncoalveolar (BALF) foi coletado realizando a lavagem três vezes com 2 mL de soro. Os fluidos de lavagem resultantes foram agrupados e centrifugados a 10.000 g por 10 minutos para remover as células. O sobrenadante era então aspirado e armazenado congelado em nitrogênio líquido. Posteriormente, as concentrações das citocinas-alvo foram determinadas seguindo as instruções do fabricante, utilizando o Kit IL-6 ELISA, o Kit ELISA IL-18 do Camundongo e o Kit ELISA TNF-alfa do Rato. Em seguida, a placa de reação era colocada em um leitor de microplaca, e o valor de densidade óptica (OD) de cada poço era medido em um comprimento de onda de 450 nm, com o poço de controle em branco usado para ajuste zero. Por fim, uma curva padrão foi traçada com base nas concentrações e nos valores correspondentes de OD dos padrões. A concentração do fator alvo em cada amostra foi calculada de acordo com a equação padrão da curva.

Análise estatística
Os dados foram analisados usando o GraphPad Prism 10.1.2. A importância das diferenças entre os grupos foi avaliada estatisticamente por meio de análise unidirecional da variância ou teste t de Student. Se o valor P for menor que 0,05, a diferença é considerada significativa; se o valor P for menor que 0,01, ele é considerado altamente significativo.

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Resultados

Análise de bioatividade da DCQD
Para desvendar os mecanismos moleculares subjacentes à bioatividade da DCQD, os alvos potenciais foram identificados inicialmente por meio da triagem dos bancos de dados suíços de previsão de alvos e TCMSP. Um total de 16 componentes de ruibarbo, 17 de laranja-amarga imaturo e 2 de casca de magnólia foram combinados, resultando em 614 alvos potenciais (Figura 1A). Posteriormente, foi construído um diagrama em rede para visualizar as relaçõe...

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Discussão

O SDRA evoluiu para uma doença pulmonar potencialmente fatal, impondo um fardo substancial à saúde global, com incidência anual de 1,5 a 79 casos por 100.000 indivíduos e taxas de mortalidade variando de 34,9% a 46,1% em diferentes níveisde gravidade 37. Apesar dos avanços nas estratégias de ventilação mecânica, incluindo ventilação protetora pulmonar e posição prona, os resultados clínicos permanecem subótimos devido à heterogeneidade dos processos fisiopatológic...

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Divulgações

Os autores afirmam que a pesquisa foi conduzida na ausência de quaisquer relações comerciais ou financeiras que pudessem ser interpretadas como um potencial conflito de interesses. Tecnologias de IA generativa e assistida por IA não foram utilizadas na preparação deste trabalho.

Agradecimentos

Este estudo foi apoiado pela Fundação Nacional de Ciências Naturais da China (Número da Bolsa: 82570078).

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Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Anticorpo policlonal de arginase-1Protein Tech Group Inc., EUA16001-1-AP
AutoDockO Instituto de Pesquisa ScrippsNAhttp://autodock.scripps.edu/
Banco de dados BATMAN-TCM  Universidade de Medicina Chinesa de PequimNAhttp://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/
Kit de quantificação de proteínas BCAServicebioG2026
BioinformáticaBioinformáticaNAhttps://www.bioinformatics.com.cn/
Sistema de imagem quimioluminescência BIO-RADThermo Fisher Scientifichttps://www.bio-rad.com/en-in/category/chemidoc-imaging-systems?ID=NINJ0Z15
Camundongos C57BL/6JHangzhou Ziyuan Laboratory Animal Technology Co., Ltd
Anticorpo policlonal c-MYCProtein Tech Group Inc., EUA10828-1-AP
CitoscapeCitoscapeVersão 3.10.3https://cytoscape.org/
DCQDO Departamento de Medicina Tradicional Chinesa do Hospital do Lago Dushu de Suzhou
Discovery Studio Visualizer DescobertaVersão 4.5
GraphPad Prism Dotmaticsversão 10.1.2https://www.graphpad.com/
Anticorpo policlonal GAPDHProtein Tech Group Inc., EUA10494-1-AP
Kit de preparação em gelServicebioG2003
GeneCards  Banco de dadosCentro do genoma humano coroaNAhttps://previous.genecards.org/
Banco de dados GEOCentro Nacional de Informação em Biotecnologia (NCBI)GSE32707 (plataforma GPL570, n=45)
Affinipure Cabra Anti-Coelho IgG(H+L) conjugado com HRPProtein Tech Group Inc., EUASA00001-2
Anticorpo policlonal HSP90Protein Tech Group Inc., EUA13171-1-AP
Lipopolissacarídeos (LPS)SolarbioL8880
Banco de dados MetascapeNIHNAhttps://metascape.org/gp/index
Leitor de microplacasBioTeKhttps://www.agilent.com/en/product/cell-analysis/microplate-readers?srs
ltid=AfmBOoqJhJhNJW6vNU
fnskFb9jjcTgXww1A1km-JVP
P1SScq1Mx78HBi
Anticorpo policlonal MMP-9 (N-terminal)Protein Tech Group Inc., EUA10375-2-AP
Mouse IL-18 ELISA KitServicebioGEH0010
Mouse IL-6 ELISA KitServicebioGEM0001
Kit ELISA TNF-alfa do mouseServicebioGEH0004
Banco de dados OMIMUniversidade Johns HopkinsNAhttps://www.omim.org/
Omni-ECL&comércio; Kit de Detecção de Quimioluminescência Ultra-SensívelEpizyme BiotechSQ201
Banco de dados PDBRCSBNAhttp://www.rcsb.org/
Tampão de bloqueio rápido sem proteínasEpizyme BiotechG2052
Banco de dados PubChemCentro Nacional de Informação em Biotecnologia (NCBI)https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
Membrana PVDFMerckNA
PyMOLSchrödingerVersão 3.10.3
Banco de dados STRINGCoalizão Global de Biodados e ElixirNAhttps://cn.string-db.org/
Banco de dados suíço de previsão de alvosInstituto Suíço de BioinformáticaNAhttp://www.swisstargetprediction.cn/
Banco de dados de Farmacologia dos Sistemas de Medicina Tradicional Chinesa (TCMSP)Universidade Politécnica NorthwesternVersão 2.3https://www.tcmsp-e.com/

Referências

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