Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Эффективность и лежащие в ее основе механизмы лечения экземы заднего прохода ShiDuGao на основе наборов данных GEO и сетевой фармакологии

1.8K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/66453

⸱

12 января 2024 г.

 ,  ,  ,  , 
1Department of General Surgery, Tianjin Medical University General Hospital, 2Tianjin General Surgery Institute, 3Department of General Surgery, Zibo Municipal Hospital

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

Это исследование было направлено на выяснение механизма местного введения лекарств с использованием синергетической интеграции сетевых наборов данных по фармакологии и экспрессии генов (GEO). В этой статье оценивалась осуществимость, цель и механизм ShiDuGao (SDG) в лечении экземы ануса.

Аннотация

Экзема заднего прохода – это хроническое и рецидивирующее воспалительное заболевание кожи, поражающее область вокруг ануса. В то время как поражения в основном возникают в анальной и перианальной коже, они также могут распространяться на промежность или гениталии. Было обнаружено, что ShiDuGao (SDG) обладает значительными репаративными свойствами против анального зуда, контроля экссудации, уменьшения влажности и восстановления кожи. Тем не менее, генетические мишени и фармакологические механизмы ЦУР при анальной экземе еще предстоит всесторонне выяснить и обсудить. Следовательно, в этом исследовании использовался сетевой фармакологический подход и использовались наборы данных экспрессии генов (GEO) для изучения генов-мишеней. Кроме того, была создана сеть белок-белковых взаимодействий (ИПП), в результате чего было идентифицировано 149 мишеней, из которых 59 считались генами-концентраторами, в сети взаимодействия «лекарство-мишень-заболевание».

Генная функция ЦУР в лечении перианальной экземы оценивалась с помощью Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG) и анализа генной онтологии (GO). Впоследствии функция антиперианальной экземы и потенциальный путь достижения ЦУР, выявленные в ходе сетевого фармакологического анализа, были валидированы с использованием методологии молекулярного докинга. Биологические процессы, связанные с генами и белками, нацеленными на достижение ЦУР, при лечении экземы заднего прохода в первую очередь охватывают, среди прочего, цитокин-опосредованные реакции, воспалительные реакции и ответы на липополисахариды. Результаты анализа обогащения путей и функциональной аннотации свидетельствуют о том, что ЦУР играет решающую роль в профилактике и лечении анальной экземы, регулируя пути инфицирования шигеллезом и вирусом простого герпеса 1. Анализ базы данных сетевой фармакологии и GEO подтверждает многоцелевой характер ЦУР в лечении анальной экземы, в частности, путем модуляции TNF, MAPK14 и CASP3, которые являются важнейшими мишенями-концентраторами в сигнальных путях TNF и MAPK. Эти результаты дают четкое направление для дальнейшего изучения терапевтического механизма ЦУР при анальной экземе, подчеркивая при этом его потенциал в качестве эффективного подхода к лечению этого изнурительного состояния.

Введение

Анальная экзема — это аллергическое заболевание кожи, которое поражает перианальную область и слизистую оболочку и проявляется различными клиническими проявлениями1. Характерные симптомы включают эритему заднего прохода, папулы, волдыри, эрозию, экссудат и образование корочек. Эти симптомы в основном возникают из-за расчесывания, утолщения и шероховатости пораженного участка2.

Анальная экзема, характеризующаяся длительным течением заболевания, рецидивирующими приступами и сложным лечением, может оказывать неблагоприятное воздействие на физическое и психическое здоровье пациентов3. Патогенез анальной экземы пока не ясен, и современная медицина предполагает, что он может быть связан с локальными поражениями анального канала, диетой, окружающей средой, генетикой и другими факторами4. Помимо избегания контакта с раздражителями и потенциальными аллергенами, лечение анальной экземы в основном сосредоточено на таких методах, как подавление воспаления, противоаллергическое действие и облегчение зуда.

SDG широко используется для лечения анальной экземы и других анальных заболеваний. SDG регулирует экссудацию анальной кожи, уменьшает влажность, восстанавливает анальную кожу и эффективно борется с зудом 6,7,8. Кроме того, SDG обладает потенциалом для регуляции микробиоты периануса, тем самым улучшая состояние при экземе заднего прохода 9,10.

Сетевая фармакология, новый и междисциплинарный, передовой биоинформатический подход в области искусственного интеллекта и больших данных, обеспечивает углубленное изучение традиционной китайской медицины. Эта дисциплина делает акцент на системном изложении правил молекулярной корреляции между лекарствами и болезнями с точки зрения экологической сети. Он был широко принят для различных аспектов, включая идентификацию ключевых активных ингредиентов в экстрактах трав, расшифровку их глобальных механизмов действия, разработку комбинаций лекарств и изучение совместимости рецептурных препаратов. Традиционные китайские рецепты обладают свойствами многокомпонентности и мультитаргетирования, что указывает на их существенную адаптируемость к области сетевой фармакологии. Благодаря этой методологии появились новые перспективы в изучении сложных систем традиционной китайской медицины, обеспечивающие надежную техническую поддержку для рационализации клинического применения и инноваций в области лекарственных средств 11,12,13,14.

Данное исследование направлено на изучение механизма эффективности ЦУР в лечении анальной экземы. Это исследование было направлено на выяснение механизма местного введения лекарственного средства с использованием синергетической интеграции сетевых фармакологических и гео наборов данных. Полученные данные дают ценную информацию об эффективности и механизмах, лежащих в основе ЦУР в лечении экземы заднего прохода, что указывает на ее потенциал в качестве эффективного терапевтического подхода к этому состоянию. Подробная схема рабочего процесса исследования представлена на рисунке 1.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

В этом исследовании не говорится об этическом одобрении и согласии на участие. Данные, использованные в данном исследовании, были получены из генетических баз данных.

1. Прогнозирование мишеней заболевания

  1. Получите доступ к базе данных GeneCards (https://www.genecards.org) и онлайн-базе данных по менделевскому наследованию у человека (OMIM, https://www.omim.org), используя «анус-экзема» в качестве поискового термина для мишеней заболевания.
  2. Загрузите таблицы с указанием целевых показателей заболевания. Удалите повторяющиеся мишени, чтобы получить мишени для экземы ануса.

2. Подбор активных компонентов

  1. Выполните поиск по ключевому слову «indigo naturalis, золотой кипарис, кальцинированный гипс, каламин и китайская галль» в базе данных фармакологии системы традиционной китайской медицины (TCMSP; http://tcmspw.com/tcmsp.php), чтобы получить список активных ингредиентов-кандидатов и задач ЦУР.
  2. Доверьте компонент швейцарской базе данных ADME (http://www.swissadme.ch/index.php), извлекая подробную информацию о тех, которые демонстрируют «высокое» поглощение ГИ, в сочетании с по крайней мере двумя значениями DL «Да» в качестве активных элементов.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Как правило, в качестве активных ингредиентов включаются только ингредиенты с лекарственными значениями ≥0,18 в базе данных).

3. Построение сети ИПП и скрининг белков ядра

  1. В Venny2.1( https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html) введите цели ЦУР и анусной экземы в LIST1 и LIST2 соответственно. Визуальное представление пересечения генерируется мгновенно. Нажмите на общую область, чтобы отобразить общие цели в разделе «Результаты ».
  2. Доступ к базе данных STRING (https://string-db.org/). Введите целевые объекты в поле Список имен . Затем выберите Homo sapiens в качестве Организма и перейдите к поиску > продолжению.
  3. Когда результаты будут готовы, откройте «Дополнительные настройки » и выберите «Скрыть отключенные узлы в сети». В поле Minimum Required Interaction Score (Минимально требуемая оценка взаимодействия) установите наивысшую достоверность (0,900) и нажмите кнопку Обновить.
  4. Нажмите « Экспорт», чтобы загрузить текст сети белок-белкового взаимодействия (PPI) в формате .png и .tsv.

4. Построение сети лекарственный компонент-болезнь-мишень

  1. Откройте Cytoscape 3.9.1 и импортируйте TSV-файл, упомянутый в шаге 3.4. Нажмите на панель стилей на панели управления, чтобы оптимизировать цвет, шрифт и сторону узлов сети.
  2. Для анализа топологии сети используйте функцию Анализ сети . Чтобы получить гены-концентраторы, используйте CytoHubba в программном обеспечении Cytoscape. Создайте сеть «лекарство-компонент-болезнь-мишень».

5. Анализ обогащения GO и KEGG

  1. Перейдите на веб-сайт Metascape (https://metascape.org/). Выберите файл или вставьте список генов в диалоговое окно и нажмите кнопку Отправить . Затем выберите H. sapiens в полях Input as Species и Analysis as Species; после этого включите функцию Пользовательский анализ .
  2. В опции обогащения выберите GO Molecular Functions, GO Biological Processes, GO Cellular Components и базу данных KEGG Pathway. Установите флажок Pick Selective GO Clusters, затем нажмите кнопку Enrichment Analysis . После завершения индикатора выполнения нажмите кнопку Analysis Report Page (Страница отчета об анализе ), чтобы получить результаты обогащения.

6. Анализ набора данных генного чипа GEO

  1. Поиск и анализ набора данных генного чипа GEO (GDS3806) с помощью инструмента GEO2R (https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/) для исследования экспрессии центральных генов в различных группах данных (контрольная группа - неатопический дерматит; экспериментальная группа - атопический дерматит).
  2. Зайдите на сайт базы данных ГЕО (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). Введите ключевое слово или GEO Accession, и нажмите кнопку Поиск . Выберите наиболее подходящий результат. Найдите справочную серию (GSE26952).
  3. Войдите на веб-сайт инструмента GEO2R (https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/), введите ссылочную серию в поле GEO Accession и нажмите кнопку Set . Выберите «Атопический дерматит» в качестве экспериментальной группы, выберите «Нетопический контроль » в качестве контрольной группы и нажмите кнопку «Анализировать ». После того, как расчет будет завершен, появится результат.

7. Молекулярный стыковка

  1. Откройте базу данных TCMSP и загрузите 3D-структуру выбранных ингредиентов. Используйте поле поиска «Химическое название» и выполните поиск по выбранным названиям ингредиентов, чтобы загрузить соответствующие файлы 3D-структуры в формате mol2.
  2. Откройте базу данных белков RCSB (http://www.pdb.org/) и загрузите кристаллические структуры ключевых мишеней. В поле поиска найдите целевые имена и загрузите соответствующие файлы кристаллической структуры в формате pdb.
  3. Импортируйте ингредиенты и файлы целевой структуры в аналитическое программное обеспечение. Удалите молекулы воды, нажав « Редактировать» > «Удалить воду». Добавьте водород, нажав на Edit > Hydrogen > Add. Установите ингредиенты в качестве лиганда, выберите целые мишени в качестве рецептора и выполните слепую стыковку.
  4. Определите дальность молекулярного докинга.
    1. Выберите рецептор и лиганд последовательно. Щёлкните по кнопке Сетка > Сетка (Grid Box ), чтобы настроить сетку так, чтобы она включала в себя всю модель. Нажмите « Файл» > «Закрыть », сохраняя текущее, чтобы сохранить статус сетки. Сохраняйте файлы в формате gpf.
    2. Нажмите Run > Run Autogrid4 > Parameter Filename > Browse, выберите файл gpf и нажмите кнопку Launch.
  5. Используйте AutoDock 4 для выполнения молекулярной стыковки.
    1. Нажмите на Docking > Macromolecule > Set Rigid Filename , чтобы выбрать рецептор. Нажмите на Docking > Ligand > Open/ Выбрать, чтобы выбрать лиганд.
    2. Нажмите на Docking > Search Parameters , чтобы задать алгоритмы работы, и Docking > Docking Parameters , чтобы задать параметры стыковки. Выберите файл dpf и нажмите кнопку «Запустить». Сохраняйте файлы в формате dpf.
    3. Нажмите « Analyze > Docking > Open», выберите файл dlg, нажмите «Analyze > Macromolecule », чтобы открыть рецептор, нажмите « Analyze > Conformations > Play, Rank by Energy », чтобы проанализировать результаты. Нажмите кнопку Set Play > Write Complex , чтобы сохранить результаты в формате pdbqt.
  6. Импортируйте файлы стыковки в программное обеспечение PyMOL для создания дальнейшей визуализации.
    1. Выберите лиганд и нажмите Action > Find > Polar Contacts > To Other Atoms in Object, чтобы отобразить водородные связи между лигандами и внешней средой. Нажмите на c, чтобы изменить цвет.
    2. Нажмите « Действие» > «Извлечь объект». Нажмите на Show > Sticks , чтобы показать структуру палочки рецептора. Определите остатки, связанные с лигандами, и покажите структуру палочки.
    3. Нажмите на Hide > Sticks , чтобы скрыть структуру палочки рецептора. Нажмите на Wizard > Measurement и нажмите на два атома последовательно. Нажмите на Label > Remains, чтобы отобразить метку остатков. При необходимости отрегулируйте цвет фона и прозрачность. Нажмите « Файл» > «Экспортировать изображение как », чтобы сохранить изображение.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Гены, связанные с анусовой экземой, гены-мишени ЦУР и общие мишени
В общей сложности 958 потенциальных кандидатов в гены были проверены в Genecards и 634 в базах данных OIM, в то время как дубликаты были исключены. Чтобы получить всестороннее представление о генах, связанных с анальной экземой, результаты из нескольких баз данных были объединены, в результате чего было получено в общей сложности 958 различных генов. Следовательно, была тщательно разработана сеть белок-белковых взаимодействий (ИПП), сп...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Атопический дерматит – это специфическая форма экземы, которая имеет общие механизмы с экземой. Считается, что гены-концентраторы связаны с этим состоянием: TNF, MAPK14 и CASP3. Терапевтическое воздействие ЦУР на анальную экзему в основном объясняется его действием на сигнальные пути TNF и MAPK через эти три гена-концентратора17.

SDG включает в себя пять различных препаратов: indigo naturalis, золотой кипарис, кальцинированный гипс, каламин и китайскую желчь. В традицио...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторам нечего раскрывать.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
AutoDockToolsAutoDockhttps://autodocksuite.scripps.edu/adt/
Cytoscape 3.9.1 Cytoscapehttps://cytoscape.org/
база данных GeneCards GeneCardshttps://www.genecards.org
база данных GEOНационального центра биотехнологической информацииhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
GEO2R tool Национальный центр биотехнологической информацииhttps://ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/
MetascapeMetascapehttps://metascape.org/
Онлайн-база данных менделевского наследования в человекеOMIMhttps://www.omim.org
база данных белков RCSB Банк данных белков RCSB (RCSB PDB)http://www.pdb.org/
база данных STRING СТРОКАhttps://string-db.org/
Швейцарская база данных ADME Швейцарского института биоинформатикиhttp://www.swissadme.ch/index.php
системы традиционной китайской медицины (TCMSP)База данных и анализ систем традиционной китайской медициныhttp://tcmspw.com/tcmsp.php
Venny2.1BioinfoGPhttps://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html
База данных фармакологии

Ссылки

  1. Ma, M., Lu, H., Yang, Z., Chen, L., Li, Y., Zhang, X. Differences in microbiota between acute and chronic perianal eczema. Medicine. 100 (16), e25623(2021).
  2. Dietrich, C. F., Hoch, F. Anal eczema. Revue Therapeutique. 78 (9), 509-512 (2021).
  3. Dietrich, A., Ruzicka, T., Hermans, C. Differential diagnosis of anal eczema. Hautarzt. 66 (6), 400-407 (2015).
  4. Rohde, H. Anal eczema, condylomata acuminata. Deutsche Medizinische Wochenschrift. 133 (6), 245-246 (2008).
  5. Havlickova, B., Weyandt, G. H. Therapeutic management of anal eczema: an evidence-based review. International Journal of Clinical Practice. 68 (11), 1388-1399 (2014).
  6. Rainer, B. M., et al. Characterization and analysis of the skin microbiota in Rosacea: A case-control study. American Journal of Clinical Dermatology. 21 (1), 139-147 (2020).
  7. Park, S. Y., Kim, H. S., Lee, S. H., Kim, S. Characterization and analysis of the skin microbiota in acne: Impact of systemic antibiotics. Journal of Clinical Medicine. 9 (1), 168(2020).
  8. Woo, Y. R., Lee, S. H., Cho, S. H., Lee, J. D., Kim, H. S. Characterization and analysis of the skin microbiota in Rosacea: Impact of systemic antibiotics. Journal of Clinical Medicine. 9 (1), 185(2020).
  9. Zheng, Y., et al. Alterations in the skin microbiome are associated with disease severity and treatment in the perioral zone of the skin of infants with atopic dermatitis. European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases. 38 (9), 1677-1685 (2019).
  10. Totté, J. E. E., et al. Nasal and skin microbiomes are associated with disease severity in paediatric atopic dermatitis. The British Journal of Dermatology. 181 (4), 796-804 (2019).
  11. Zhao, X. Y., Yang, Y. Y., Jl Feng,, Feng, C. I. Network pharmacology prediction and experimental validation of Trichosanthes-Fritillaria thunbergii action mechanism against lung adenocarcinoma. Journal of Visualized Experiments. (193), e64847(2023).
  12. Zeng, B., et al. Network pharmacology prediction and metabolomics validation of the mechanism of Fructus Phyllanthi against hyperlipidemia. Journal of Visualized Experiments. (194), e65071(2023).
  13. Wang, T., Jiang, X., Ruan, Y., Li, L., Chu, L. The mechanism of action of the combination of Astragalus membranaceus and Ligusticum chuanxiong in the treatment of ischemic stroke based on network pharmacology and molecular docking. Medicine. 101 (28), Baltimore. e29593(2022).
  14. Wang, T., et al. Exploring the mechanism of luteolin by regulating microglia polarization based on network pharmacology and in vitro experiments. Scientific Reports. 13 (1), 13767(2023).
  15. Qi-Yue, Y., et al. From natural dye to herbal medicine: a systematic review of chemical constituents, pharmacological effects and clinical applications of indigo naturalis. Chinese Medicine. 15 (1), 127(2020).
  16. André, C., Dumur, J. P., Hrabina, M., Lefebvre, E., Sicard, H. Juniperus ashei: the gold standard of the Cuppressaceae. Allergie et Immunologie. 32 (3), 104-106 (2000).
  17. Weidinger, S., Novak, N. Atopic dermatitis. Lancet. 387 (10023), 1109-1122 (2016).
  18. Cai, L. L., Wu, Y., He, J. Network pharmacology of Shidu ointment in the treatment of EGFR-TKIs induced acneiform eruptions. China Pharmaceuticals. 29 (16), 5(2020).
  19. Gu, S., et al. Mechanisms of indigo naturalis on treating ulcerative colitis explored by GEO gene chips combined with network pharmacology and molecular docking. Scientific Reports. 10 (1), 15204(2020).
  20. Lou, Y., Ma, Y., Jin, J., Zhu, H. Oral realgar-indigo naturalis formula plus retinoic acid for acute promyelocytic leukemia. Frontiers in Oncology. 10, 597601(2021).
  21. Zhang, Q., et al. Psoriasis treatment using Indigo Naturalis: Progress and strategy. Journal of Ethnopharmacology. 297, 115522(2022).
  22. Naganuma, M., et al. Efficacy of Indigo Naturalis in a multicenter randomized controlled trial of patients with ulcerative colitis. Gastroenterology. 154 (4), 935-947 (2018).
  23. Yang, Q. Y., et al. Exploring the mechanism of Indigo Naturalis in the treatment of ulcerative colitis based on TLR4/MyD88/NF-κB signaling pathway and gut microbiota. Frontiers in Pharmacology. 12, 674416(2021).
  24. Sun, Z., et al. Indigo Naturalis alleviates dextran sulfate sodium-induced colitis in rats via altering gut microbiota. Frontiers in Microbiology. 11, 731(2020).
  25. Cao, H., et al. Immune and metabolic regulation mechanism of Dangguiliuhuang decoction against insulin resistance and hepatic steatosis. Frontiers in Pharmacology. 8, 445(2017).
  26. Min, S. Y., Park, C. H., Yu, H. W., Park, Y. J. Anti-inflammatory and anti-allergic effects of saponarin and its impact on signaling pathways of RAW 264.7, RBL-2H3, and HaCaT cells. International Journal of Molecular Sciences. 22 (16), 8431(2021).
  27. Seo, K. H., et al. Saponarin from barley sprouts inhibits NF-κB and MAPK on LPS-induced RAW 264.7 cells. Food & Function. 5 (11), 3005-3013 (2014).
  28. Moreno-Anzúrez, N. E., et al. A cytotoxic and anti-inflammatory campesterol derivative from genetically transformed hairy roots of Lopezia racemosa Cav. (Onagraceae). Molecules. 22 (1), Basel, Switzerland. 118(2017).
  29. Numao, N., et al. Tryptanthrin attenuates TLR3-mediated STAT1 activation in THP-1 cells. Immunologic Research. 70 (5), 688-697 (2022).
  30. Veni, A., Lokeswari, T. S., Pavithra, D., Sugapriya, T. Melianone inhibits secreted aspartic proteases (SAP), a virulence factor during hyphal formation in Candida albicans. Current Computer-Aided Drug Design. 18 (5), 327-336 (2022).
  31. Veni, A., Lokeswari, T. S., Krishna Kumari, G. N., Gayathri, D., Sudandiradoss, C. Bioactivity of melianone against Salmonella and in silico prediction of a membrane protein target. 3 Biotech. 10 (10), 460(2020).
  32. Ma, M., Lu, H., Yang, Z., Chen, L., Li, Y., Zhang, X. Differences in microbiota between acute and chronic perianal eczema. Medicine. 100 (16), e25623(2021).
  33. Williams, H. C., Chalmers, J. Prevention of atopic dermatitis. Acta Dermato-Venereologica. 100 (12), (2020).
  34. Nogales, C., Mamdouh, Z. M., List, M., Kiel, C., Casas, A. I., Schmidt, H. H. H. W. Network pharmacology: curing causal mechanisms instead of treating symptoms. Trends in Pharmacological Sciences. 43 (2), 136-150 (2022).
  35. Wang, T., Zhou, Y., Wang, K., Jiang, X., Wang, J., Chen, J. Prediction and validation of potential molecular targets for the combination of Astragalus membranaceus and Angelica sinensis in the treatment of atherosclerosis based on network pharmacology. Medicine (Baltimore). 101 (26), e29762(2022).
  36. Jiang, X., et al. Exploration of Fuzheng Yugan mixture on COVID-19 based on network pharmacology and molecular docking. Medicine (Baltimore). 102 (3), e32693(2023).
  37. Dong, Y., Zhao, Q., Wang, Y. Network pharmacology-based investigation of potential targets of astragalus membranaceous-angelica sinensis compound acting on diabetic nephropathy. Scientific Reports. 11 (1), 19496(2021).
  38. Wang, T., Jiang, X., Lu, Y., Ruan, Y., Wang, J. Identification and integration analysis of a novel prognostic signature associated with cuproptosis-related ferroptosis genes and relevant lncRNA regulatory axis in lung adenocarcinoma. Aging (Albany NY). 15 (5), 1543-1563 (2023).
  39. Wang, T., Jiang, X., Ruan, Y., Zhuang, J., Yin, Y. Based on network pharmacology and in vitro experiments to prove the effective inhibition of myocardial fibrosis by Buyang Huanwu decoction). Bioengineered. 13 (5), 13767-13783 (2022).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Сеть белок-белковых взаимодействиймолекулярный докингпуть KEGGгенная онтологиясигналинг TNFпуть MAPK
Эффективность и лежащие в ее основе механизмы лечения экземы заднего прохода ShiDuGao на основе наборов данных GEO и сетевой фармакологии
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.