Yöntem makalesi

Sendrom Ontolojisi ve Çok Boyutlu Kantitatif İlişkilendirme Hesaplama Platformuna Dayalı TCM Formüllerinin Ağ Farmakolojik Analizi

DOI:

10.3791/68026

⸱

22 Ağustos 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

Bu makalede

Özet

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

SoFDA platformu, ağ farmakolojisi ve Geleneksel Çin Tıbbı'na (TCM) dayalı bir "Formül-Bileşen-Hedef-Yol-Sendromu-Hastalığı" ağ oluşturma yöntemi öneriyoruz. Şu anda popüler olan ağ farmakoloji yöntemleriyle karşılaştırıldığında, bu ağ, TCM'de sendrom farklılaşmasının temel ilkesini somutlaştıran kritik sendrom unsurunu içermektedir.

Özet

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

TCM formülleri için mevcut ağ farmakoloji yöntemleri, bir formül-bileşen-hedef-yol-hastalık ağı oluşturarak belirli hastalıklar için potansiyel aktif bileşenleri ve etki mekanizmalarını tahmin eder.

TCM'nin temel bir ilkesi olan sendrom farklılaşması ve tedavisi, bireysel değişkenliği ve hastalığın ilerlemesini vurgulayan bütünsel ve dinamik yaklaşımını somutlaştırır. Araştırmacılar, sendrom özelliklerini bu ağa entegre ederek, her hastalık aşamasına göre uyarlanmış çok hedefli ilaçlar geliştirebilir ve kesin ve kişiselleştirilmiş tedavi sağlayabilir. TCM Sendromu Ontolojisi ve Çok Boyutlu Kantitatif İlişkilendirme Bilgi İşlem Platformu (SoFDA), TCM sendromlarının ağ farmakolojisi analizine dahil edilmesine izin verir.

Bu çalışmada, Yang Eksikliği Sendromu ve Rutubet-Balgam Sendromu (sendromlar) ile obezitenin tedavisinde uygulanmasını göstermek için örnek olarak Lingguizhugan Decoction (formül) kullandık. İlk olarak TCMSP veritabanından temel aktif bileşenleri belirledik. Daha sonra SoFDA'yı kullanarak hastalıkları, sendromları, hedef genleri ve sinyal yollarını birbirine bağlayan bir ağ oluşturduk. Son olarak, bir formül-bileşen-hedef-yol-sendromu-hastalık ağı oluşturmak için bu verileri entegre ettik.

Giriş

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

Çin tıbbında diyalektik tedavi kavramını entegre ederek ve SoFDA 1,2 platformunu kullanarak, Çin tıbbı formülasyonlarının bir formül-ilaç-hedef-yol-sendromu-hastalık ağ diyagramını oluşturmak için bütünleştirici farmakoloji gibi yeni bir ağ farmakolojisi yaklaşımını araştırdık.

Son yıllardaki popüler ağ farmakolojisi yöntemleriyle karşılaştırıldığında, bu yöntem TCM'de sendrom unsurunu içermektedir. Kanıt veya Sendrom, TCM'nin benzersiz kavramlarından biridir ve bir hastalığın patolojik özelliklerinin gelişiminin belirli bir aşamasında genelleştirilmesidir.

Sendrom, Çin tıbbında temel tanı ve tedavi şeklidir. Bir hastalık için birkaç sendrom vardır ve hastalık ortaya çıktıkça, geliştikçe ve iyileştikçe, sendrom buna göre değişecektir.

TCM uygulayıcıları farklı sendromları tedavi etmek için farklı formüller kullanacaktır. Bu nedenle, sendromun ağ farmakolojisine dahil edilmesi, TCM 3,4'ün orijinal teorik araştırmasında ve metodolojik gelişiminde önemli bir adımdır.

TCM Sendromu Ontolojisi ve Çok Boyutlu Kantitatif İlişkilendirme Bilgi İşlem Platformu (SoFDA), Çin Geleneksel Çin TıbbıAkademisi 1,2 tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir platformdur. Geleneksel Çin tıbbı (TCM) sendromu ontolojisi, sendrom sınıflandırma aracı ve hastalıkla ilgili özellik ilişkileri ve patolojik bağlantıları ve terapötik mekanizmaları araştırmak için reçetelerin mevcut ilk koleksiyonudur.

Semptomu, hedef geni, zenginleştirilmiş gen ontolojisi öğesini, yol ve ağ modülü tabanlı benzerlikleri ve ağ yoğunluğunu hesaplayarak sendrom-sendrom, sendrom-hastalık, sendrom-formülü ve sendrom-hastalık-formülünün ilişki düzeylerini değerlendirir ve ayrıca ilişkilendirme hesaplama sonuçlarını göstermek için ısı haritası, çok seviyeli ağ ve üzgün görünüm gibi çeşitli görselleştirme türlerini kullanır.

Ağ farmakolojik analizi için mevcut temel yol kabaca şu şekildedir: ilk adım, TCM formüllerini / bitki bileşenlerini / kimyasallarını, kimyasalların hedeflerini ve hastalıkları toplamak için TCM / bitki kimyasal veritabanlarını, hastalık hedefleri veritabanlarını ve hastalık hedefleri veritabanlarını almaktır. Protein etkileşimi veritabanı daha sonra protein-protein etkileşimi (PPI) genişletmesi ve analizi için kullanılır. Sonuçlar son olarak in vitro, in vivo veya in silico olarak doğrulanır.

Siberfarmakolojinin sonuçları bitkisel ilaç/formülasyon-gen hedef-yolak-bileşen-modern hastalık olarak sunulmaktadır ve nihai amacı TCM formüllerinin temelini ve etki mekanizmasını tahmin etmektir. TCM'nin maddi temelini, etki mekanizmasını ve tıbbi özellikleri teorisini daha da ortaya çıkarmak için SoFDA platformunu siber farmakolojiye dahil etmeyi seçtik. Reçete-ilaç-hedef-yol-sendromu-hastalığı ile sonuçlanan bu yönteme entegre farmakoloji 1,2 diyoruz.

Dünya çapında yaygın bir kronik karaciğer hastalığı olan obezite, küresel topluma büyük bir ekonomik yük getirmektedir.

Geleneksel Çin tıbbı kavramında obezite, Yang eksikliği, balgam-rutubet sendromu, dalak ve mide sendromları ile karmaşık bir hastalıktır
eksiklik sendromu ve kan staz sendromu vb. 5,6. Bu nedenle, Yang Qi'yi güçlendirme, balgam ve rutubeti çözme ve kardinal organları düzenlemetedavisini benimsemek uygundur 7.

Lingguizhugan kaynatma (Fuling, Guizhi, Baizhu, Gancao, kütle oranı 4: 3: 3: 2) Altın Oda'nın Temelleri'nden türetilmiştir ve klinik uygulama yoluyla obezite tedavisinde etkilidir. Çince'de FU LING GUI ZHI BAI ZHU GAN CAO TANG olarak da adlandırılır.

Aşağıdaki protokolde, obezitede Yang Eksikliği Sendromu ve Rutubet-Balgam Sendromunun tedavisi için Lingguizhugan kaynatma üzerinde Çin bitkisel formüllerinin (entegre farmakoloji) yenilikçi bir SoFDA tabanlı ağ bağlantılı farmakolojik analizinin kullanımını göstereceğiz. Alkolsüz yağlı Yang Eksikliği Sendromu ve Rutubet-Balgam Sendromunu tedavi etmek için Lingguizhugan kaynatma bileşeninin, hedeflerinin ve yollarının bir ağ analizini yaparak metodolojiyi göstereceğiz.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

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

Örnek olarak abdominal obezitenin "Yang eksikliği Sendromu" ve "Rutubet-Balgam Sendromu" nu tedavi etmek için Lingguizhugan kaynatma. Lingguizhugan kaynatma 4 bitki içerir: Poria cocos (Fuling), Cinnamomi ramulus (Guizhi), Rhizoma Atractylodis macrocephalae (Baizhu), Glycyrrhizae radix et Rhizoma (Gancao). SoFDA platformunun web sitesi http://www.tcmip.cn/Syndrome/front/#/. Geleneksel Çin tıbbı sistemleri farmakolojisi (TCMSP) veritabanının web sitesi https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php

1. Formülün aktif bileşenlerinin taranması

  1. Geleneksel Çin Tıbbı Sistemleri Farmakoloji Veritabanı ve Analiz Platformu (TCMSP)8 veritabanına erişin.
  2. Herb name sütununun altına sırasıyla Fuling, Guizhi, Baizhu ve Ganceo girin ve ara'yı tıklatın.
  3. OB'nin yanındaki düğmeye tıklayın, Değeri şu olan öğeleri göster: altında büyüktür veya eşittir'i seçin ve aşağıdaki sayı sütununa 30.00 girin.
  4. DL'nin filtre düğmesine tıklayın, Değeri şu olan öğeleri göster: altında Büyüktür veya eşittir'i seçin ve aşağıdaki sayı sütununa 0,18 girin.
    NOT: Taramada oral biyoyararlanım (OB) %30'≥ ve ilaç benzeri özellikler (DL) ≥ 4 bitkinin 2,8 emilim, dağılım, metabolizma ve atılımına (ADME) göre 0.18kimyasal içeriği9,10.
  5. Dört bitki Fuling, Guizhi, Baizhu ve Gancao'nun taranmış kimyasal bileşenlerinin moleküler adlarını sırayla kopyalayın ve bunları bir tabloya özetlemek için bir elektronik tabloya yapıştırın.

2. Formülün hedeflerinin, sendromların ve hastalıkların taranması

  1. SoFDA platformuna girin, İlişki Değerlendirmesi sütununda Hastalık-Sendrom-Formül Derneği'ni seçin.
    NOT: İlişkilendirme düzeyi terimi beş kategoriyi kapsar: Tamamen Farklı, Düşük, Orta, Yüksek ve Özdeş. Özdeş, Yüksek ve Orta'nın seçilmesi, İlişkilendirme öğesi ile hastalık veya bitkisel formül arasında sırasıyla yüksek ve orta derecede bir korelasyon olduğunu gösterir. İlişkilendirme öğesinin hastalık veya bitkisel formül ile korelasyonu ne kadar büyük olursa, analiz sonuçları o kadar doğru olacaktır. Bu nedenle Aynı, Yüksek ve Orta seçilmelidir.
  2. Aynı Hastalık alt grubuyla Hastalık-Sendrom-Formül İlişkisi'nde, Hastalık olarak obeziteyi seçin. Sendrom için Yang Eksikliği Sendromu ve Nem-Balgam Sendromunu seçin. Belirti için Birincil ve İkincil Belirti'yi seçin.
  3. İlişkilendirme öğesi için Semptomla İlgili Genler'i seçin. İlişkilendirme düzeyi için Özdeş, Yüksek ve Orta'yı seçin. Formül için FU LING, GUI, ZHI, BAI, ZHU, GAN, CAO, TANG/formül 134'ü seçin.
    NOT: SoFDA platformundaki hastalık arama çubuğuna abdominal obezite girilerek iki sonuç alınır: Abdominal Obezite-Metabolik Sendrom 1/ABD014 ve Abdominal Obezite-Metabolik Sendrom 3/ABD013. Her iki obezite türü de abdominal obezite ile karakterizedir, ancak kendi semptom komplekslerinde farklılık gösterirler. Sendrom 3 semptomlarla ilişkilidir: Miyokard Enfarktüsü, Trunkal Obezite, Hiperkolesterolemi, Koroner Arter Darlığı, Abdominal Obezite, Otozomal Dominant Kalıtım, Hipertansiyon, İnme, Sendrom 1 ise Otozomal Dominant Kalıtım, Hipertansiyon, Abdominal Obezite ile ilişkilidir. Bu nedenle, sonraki analiz için Sendrom 1 seçildi.
  4. Gönder'i tıklayın, ardından Yang eksikliği Sendromu, Nem-Balgam Sendromu, abdominal obezite ve formül ile ilgili gen setini alın.
  5. Sırasıyla Yang Eksikliği Sendromu ve Rutubet-Balgam Sendromu'nu tıklayın, iki sendromun Birincil ve İkincil Semptomla İlgili Genlerini kopyalayın ve bunları dosyalara kaydedin.
  6. STRING çevrimiçi web sitesine erişin, sol taraftaki çoklu protein bölümüne tıklayın ve adım 2.2'deki iki sendromdan elde edilen genleri arama kutusuna girin. Organizmalar için homo sapiens'i seçin, ardından Protein-Protein Etkileşimi (PPI) ağ diyagramını elde etmek için ara-devam et'e tıklayın. Ayarlar bölümünde, yüksek güvenilirlik puanı çekirdeğini (0.700) seçin ve son olarak TSV dosyalarını ayrı ayrıdışa aktarın 11,12.
  7. Cytoscape yazılımını başlatın, önceki adımda elde edilen TSV dosyasını >Cytoscape içinde açmak için Dosya > Ağı Dosyadan İçe Aktar'a tıklayın. Ardından, yazılımın Stil sekmesi altında, PPI ağı için renk ve düzen ayarlarını özelleştirin. Son olarak, tıklayın Dosya > Dışa Aktar > Görüntüye Aktar son PPI ağ diyagramını elde etmek için.

3. İşlevsel tahmin

  1. SoFDA platformundaki İlişkili Sendromlar-Hastalıklar-formülleri arasında Ortak Genlerin/Ağ Modülünün İşlevsel Zenginleştirilmesi bölümüne gidin.
  2. Zenginleştirme türü altında biyolojik süreci, hücresel bileşeni, moleküler işlevi ve reaktom yolunu seçin.
  3. Sonuçları almak için gönder'i tıklayın.
  4. Biyolojik süreç, hücresel bileşen, moleküler fonksiyon ve reaktom yolu ile ilgili elektronik tablo dosyalarını indirmek için görüntünün sağ alt köşesindeki ↓ düğmesine tıklayın.
  5. Seçimi bitirdikten sonra, İlişkili Sendromlar-Hastalıklar-formüller modülü arasında Ortak Genlerin İşlevsel Zenginleştirilmesi / Ağ Modülünü, biyolojik süreç (BP), hücresel bileşen (CC), moleküler fonksiyon (MF) açıklaması ve reaktom yolu grafiğinin verilerini görmek için gönder'e tıklayın.
  6. Wei Sheng Xin çevrimiçi web sitesini (https://www.bioinformatics.com.cn/) açın, renk gradyan sütununa sahip çubuğu seçin, ardından renk gradyanlı çubuk grafiği elde etmek için elde edilen BP, CC, MF açıklamasını ve reactome yolu verilerini bu web sitesine aktarın.

4. Formül-Hedef-Yol-Sendrom-Hastalık ağı inşası

  1. 2.1 adımını takiben, seçimi bitirdikten sonra ilk sayfanın alt kısmında bulunan Ağa Git'e tıklayın ve ikinci sayfaya girin.
  2. Sendrom için Yang eksikliği sendromu ve nem-balgam sendromunu seçin. Belirti için Birincil ve İkincil Belirti'yi seçin ve Hastalık için Abdominal Obezite'yi seçin. Formül için FU LING, GUI, ZHI, BAI, ZHU, GAN, CAO, TANG/formül 134'ü seçin. Ardından, Göster'in altında tüm Hastalık, Sendrom, Formül, Belirti ve Reactome yolunu seçin.
  3. Ardından Gönder'e tıklayın ve Formula-Target-Pathway-Syndrome-Disease'in ağ diyagramını alın.

5. Formül-Bileşen-Hedef-Yol-Sendromu-Hastalık ağı yapısı

NOT: SoFDA platformunda, Poria (Fu Ling), Tarçın Dalı (Gui Zhi), Atractylodes Macrocephala (Bai Zhu) ve Meyan Kökü (Gan Cao) Kaynatma formülünün aranması birincil aktif bileşenleri vermez. Bu nedenle, TCMSP veritabanından yalnızca Poria, Tarçın Dal, Atractylodes Macrocephala ve Meyan Kökü'nün ana aktif bileşenlerinin alınması önerilir. Poria (Fu Ling), Tarçın Dalı (Gui Zhi), Atractylodes Macrocephala (Bai Zhu) ve Meyan Kökü (Gan Cao) Kaynağının ana aktif bileşenlerini elde etmek için 1.1.3-1.1.4 adımlarını izleyin. Ardından, Formül-Bileşen-Hedef-Yol-Sendrom-Hastalık ağ diyagramını oluşturmak için bunları Formül-Hedef-Yol-Sendromu-Hastalık ağına aktarın. Sonuç olarak, SoFDA ve TCMSP'deki gen kimlikleri ve yolları arasında veri heterojenliği yoktur.

  1. Bölüm 4 tarafından oluşturulan SoFDA platformundan Formula-Target-Pathway-Syndrome-Disease ağ verilerini indirin ve bir elektronik tabloya koyun.
  2. Bundan sonra, 2. bölümde gösterilen Lingguizhugan kaynatma işleminin aktif bileşenlerini bu elektronik tabloya ekleyin ve elektronik tabloyu Ağ olarak yeniden adlandırın. Bölüm 4'te üretilen her düğümün türlerini kaydetmek için type adlı başka bir yeni elektronik tablo oluşturun.
  3. Cytoscape (tip 3.9.1) yazılımını açın, ağ dosyasını içe aktarmak için Ağı dosyadan içe aktar'a tıklayın ve tür dosyasını içe aktarmak için Tabloyu dosyadan içe aktar'a tıklayın. Ardından, Formül-Bileşen-Hedef-Yol-Sendromu-Hastalık ağını13 ayarlamak ve değiştirmek için stil düğmesine tıklayın.
  4. Tıkla Görüntü dosyasıyla dışa aktar Formül-Bileşen-Hedef-Yol-Sendromu-hastalık ağını almak için düğmesine basın.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

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

Lingguizhugan kaynatmasındaki dört Çin bitkisinin 103 aktif bileşenini biyoyararlanım kriterlerine göre ≥% 30 ve% ≥% 0.18) farmakofor seçtik. Ana aktif maddeler quercetin, kaempferol, naringenin, β-sitosterol, isorhamnetin idi. Jiang ve ark.14'ün laboratuvar ekstraksiyonu ve tarama bileşenleri ile tutarlıdır.

Lingguizhugan kaynatma Nem Eksikliği Sendromu ve Yang Eksikliği Sendromu için (Şekil 1), Yang Eksik...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

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

SoFDA, TCM sendromları için ilk açık kaynaklı ontoloji veritabanıdır ve verileri ve analiz sonuçları halka tamamen açıktır. Bu açık kaynak yapısı, araştırmacılara daha fazla esneklik sağlar. Platform, hastalık-sendrom ve formül-sendrom ilişkileri arasındaki ilişkileri kantitatif olarak değerlendirmek için Jaccard veya kosinüs benzerlik ölçümlerini kullanan benzerliğe dayalı bir ilişkilendirme değerlendirme sistemi kullanır. Bu dinamik modelleme yeteneği, SoFDA'nın hastalıklar ve sendroml...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

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

Tüm yazarların çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

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

Bu çalışma, Sichuan Eyaleti Bilim ve Teknoloji Programı (2024YFFK0158), Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (82104716), Guangdong Eyaleti Lisansüstü Eğitim İnovasyon Programı Projesi (2022SFKC073) ve Guangdong Doğa Bilimleri Fonu Projesi (2023A1515220146) tarafından sağlanan hibelerle desteklenmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Cytoscape (tip 3.9.1)Ulusal İnsan Genomu Araştırma Enstitüsü (NHGRI) https://cytoscape.org/
Gen Ontolojisi (GO) bilgi tabanıKüresel Temel Biyoveri Kaynaklarıhttps://www.geneontology.org/
KEGG: Kyoto Genler ve Genomlar AnsiklopedisiKanehisa Laboratuvarlarıhttps://www.genome.jp/kegg/
SoFDA platformuÇin Çin Tıp Bilimleri Akademisihttp://www.tcmip.cn/Syndrome/front/#/
STRING12.0 web sitesiKüresel Biyoveri Koalisyonu? ELİXİRhttps://cn.string-db.org/
TCMSP platformuZhejiang Jiuwei Sağlık A.Ş., LTDhttps://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php
Wei Sheng Xin çevrimiçi web sitesiYENİ ÇEKİRDEKhttps://www.bioinformatics.com.cn/

Kaynaklar

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

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

A Farmakolojisiok Boyutlu li kilendirmeLingguizhugan DekoksiyonuYang Eksikli i SendromuNem Balgam SendromuAktif Bile en ng r sHedef Yolak AKi iselle tirilmi Tedavi
Video yakında

İlgili makaleler