Bu çalışma, çoklu yöntem analizi ve in vitro doğrulama yoluyla shikoninin RCC'ye karşı temel hedeflerini ve yollarını belirlemiş ve daha ileri mekanik çalışmalar için bir çerçeve sağlamıştır.
Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.
Araştırma makalesi
Bu çalışma, çoklu yöntem analizi ve in vitro doğrulama yoluyla shikoninin RCC'ye karşı temel hedeflerini ve yollarını belirlemiş ve daha ileri mekanik çalışmalar için bir çerçeve sağlamıştır.
Renal hücreli karsinom (RCC), idrar sistemdeki en yaygın tümörlerden biridir ve en yüksek ölüm oranına sahiptir. Önceki araştırmalar, shikonin'in böbrek hücreli karsinomu tedavi edebileceğini göstermiş, ancak mekanizması hâlâ net değildir. Bu nedenle, çalışmamız, ağ farmakolojisi, moleküler ikişlenme ve hücre proliferasyonu, göçü ve apoptoz dahil in vitro fonksiyonel testler kullanarak böbrek hücre karsinomu tedavisinde şikoninin mekanizmasını aydınlatmayı ve western blot (WB) doğrulamasını amaçladı. Shikonin hedefleri PharmMapper, SwissTargetPrediction ve diğer veri tabanları kullanılarak taranmış ve Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM), GeneCards ve diğer veritabanlarından RCC ile ilgili hedefler tespit edilmiştir; Potansiyel terapötik hedefler kesişim analiziyle elde edildi. Bir protein-protein etkileşim (PPI) ağı oluşturuldu ve çekirdek hedefleri taramak için Cytoscape kullanıldı; moleküler kenetleme ise shikonin ile ana hedefler arasındaki bağlanma afinitesini analiz etmek için uygulandı. Toplamda 374 shikonin hedefi ve 1.087 RCC ile ilişkili hedef toplandı ve 98 örtüşen hedef gen tespit edildi. Altı çekirdek hedef (SRC, PIK3CA, PIK3CB, PIK3CD, PTPN11 ve PIK3R1) tespit edildi. Gen Ontolojisi (GO) ve Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG) analizleri, shikoninin esas olarak protein kinaz aktivitesi, HIF-1 ve IL-17 sinyal yollarını düzenleyerek anti-RCC etkileri gösterdiğini göstermiştir. Moleküler kenetlenme, shikoninin bu çekirdek hedeflerle güçlü bir bağlanma eğilimi olduğunu doğruladı. İnsan RCC Caki-1 ve 786-O hücreleri kullanılarak yapılan in vitro çalışmalar, şikoninin hücre çoğalmasını ve göçünü doz bağımlı şekilde anlamlı şekilde inhibe ettiğini, hücre apoptozunu teşvik ettiğini ve kaspaz-3 ile kaspaz-8 aktivitelerini artırdığını göstermiştir. Western blot deneyleri, shikoninin çekirdek hedef proteinlerin ekspresyonunu modüle ettiğini ve HIF-1 sinyal yolunu baskıladığını ayrıca doğruladı. Bu çalışma, şikoninin böbrek hücreli karsinomuna karşı farmakolojik mekanizmasını sistematik olarak aydınlatmakta olup, şikoninin yeni bir anti-RCC ajan olarak geliştirilmesi ve uygulanması için teorik bir temel sağlamaktadır.
Böbrek hücreli karsinomu (RCC), idrar sisteminin en yaygın kötü hutlu tümörü olup, dünya genelinde tüm böbrek kötü hutlu tümörlerin yaklaşık %90'ını ve yetişkin malign tümörlerin %2–3'ünü oluşturur. GLOBOCAN 2022 verilerine göre, 2022 yılında dünya genelinde yaklaşık 434.800 yeni böbrek hücreli karsinom vakası ve 155.953 ölüm yaşanmış, RCC'nin sisidanlığı ve ölüm oranı ise sürekli bir yükseliş eğilimi göstermektedir. Amerikan Kanser Derneği, yalnızca 2025 yılında yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde 80.980 yeni böbrek hücreli karsinom vakası ve 14.510 ölüm olduğunu tahmin etti. Böbrek hücreli karsinom, idrar sistemi kötü huylu tümörler arasında en yüksek ölüm oranına sahiptir ve metastatik veya ilaca dirençli RCC'li hastalar hâlâ kötü prognoz sergiler. Hedefe yönelik tedavi ve immünoterapinin yaygın uygulanmasıyla, RCC'nin klinik tedavisinde kayda değer ilerlemeler kaydedilmiştir. İleri veya metastatik böbrek hücreli karsinomu için birinci sıradaki standart tedavi, esas olarak bağışıklık kontrol noktası inhibitörlerinin kombinasyon rejimlerini veya bağışıklık kontrol noktası inhibitörlerini anti-anjiojenik tirozin kinaz inhibitörleriyle birleştiren rejimleri benimser. Terapötik yaklaşımların sürekli ilerlemesine rağmen, çok sayıda hasta hâlâ hastalık ilerlemesi, ilaç direnci veya tedavi intoleransı yaşamaktadır. Bu nedenle, net mekanizmaları, güvenliği ve etkinliği olan yeni anti-RCC ilaçlarının geliştirilmesi acil bir klinik ihtiyaçolarak kalmaktadır 1,2,3.
Shikonin, Radix Arnebiae'den çıkarılan ana biyoaktif bileşendir ve türevi asetilshikonin belirgin anti-RCC farmakolojik etkiler göstermiştir. Mevcut kanıtlar, shikonin'in çoklu hedefli ve çok yollu düzenleyici mekanizmalar aracılığıyla anti-RCC aktivitesi uyguladığını göstermiştir. Mekanik olarak, shikonin tümör baskılayıcı gen TEK'in ifadesini artırabilir ve AKT/mTOR sinyal zincirinin fosforilasyonunu engelleyerek RCC hücrelerinin çoğalması, göçü ve istilayınıbaskılayabilir 4; Buna ek olarak, shikonin, mitokondriyal işlev bozukluğunu tetiklemek için hücre içi reaktif oksijen türlerinin (ROS) birikmesini tetikler ve RCC hücrelerinde apoptoz, nekroptoz ve otofaji gibi birden fazla programlanmış hücre ölüm deseninibaşlatır. Ayrıca miR-15b ve miR-99b gibi mikroRNA'ların ekspresyonunu modüle eder ve FOXO1 ve PDCD4 dahil apoptozla ilişkili hedef genleri MAPK/ERK yolu aracılığıyla düzenler; bu düzenleyici etkiler belirgin hücre hattıözgüllüğünü gösterir 6. Özellikle, shikonin sunitinib-dirençli RCC hücre hatlarına karşı güçlü antitümör aktivitesini korur; burada nekrozom komplekslerini aktive ederek, AKT/mTOR yolunu inhibe eder ve G2/M hücre döngüsüdurmasını tetikler. Şikoninin anti-RCC etkileri mevcut deneysel çalışmalarla kısmen doğrulanmış olsa da, temel terapötik hedefler, temel sinyal ağları ve shikoninin RCC'ye karşı altta yatan moleküler düzenleyici mekanizmaları net değildir; Ayrıca, merkez hedeflerinin sistematik tahmini, moleküler doğrulaması ve deneysel onayı hâlâ eksik olup, mevcut çalışmalarda önemli bir araştırma boşluğu oluşturmaktadır.
Ağ farmakolojisi ve moleküler kenetlenme, modern doğal ilaç araştırmalarında ve farmakolojik mekanizma keşfinde tamamlayıcı teknik yaklaşımlar olarak hizmet eder. Sistematik bir bakış açısından, ağ farmakolojisi, biyoaktif bileşikler ile hastalıkla ilgili hedefler arasındaki çoklu hedefli, çok yollu bütünsel etkileşim özelliklerini sistematik olarak çözebilir. Buna karşılık, moleküler kenetlenme küçük moleküllü bileşikler ile çekirdek hedef proteinler arasındaki bağlanma afinitesi ve kararlı etkileşim modelinin moleküler düzeyde doğrulanmasını sağlar. Bu iki metodolojinin birleşimi, bütünsel hedef tahmini ve moleküler doğrulamanın sistematik kapalı bir döngüsünü oluşturur. Deneysel doğrulamayı ağ farmakolojisi ve moleküler kenetleme ile birleştirmek, doğal ilaç araştırmalarında ana akım bir yaklaşımdır; hastalık patogenezisinin netleştirilmesini ve bileşik farmakolojik mekanizmaların aydınlatılmasını kolaylaştırır ve ilaçların temel araştırmaları ile translasyonel uygulamaları için teorik bir çerçevesağlar 8,9.
Bu çalışmada, böbrek hücreli karsinomun tedavisinde shikoninin aday hedeflerini tahmin etmek için ağ farmakolojisi uygulanmıştır. Moleküler kenetlenme teorik olarak potansiyel hedefleri doğrulamak için kullanıldı ve ana eylem hedefleri nihayet in vitro deneylerle belirlendi ve Western Blot (WB) deneyleriyle daha da doğrulandı. Bu çalışmanın tüm süreci Şekil 1'de gösterilmiştir.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Bu çalışmada kullanılan tüm insan hücre hatları, doğrulanmış ticari hücre bankalarından satın alındı ve yeni insan dokuları veya hasta örnekleri toplanmadı. Bu nedenle bu in vitro hücre temelli çalışma için etik onay gerekmiyordu.
Şikonin hedeflerinin elde edilmesi ve tahmin edilmesi
"shikonin" anahtar kelimesi PubChem veritabanında arandı. Shikonin'in SDF yapısı indirildi ve basitleştirilmiş moleküler giriş hat girişi sistemi (SMILES) gösterimi elde edildi. İlgili hedef veritabanlarının gereksinimlerine göre, potansiyel shikonin hedefleri 3 Mart 2026 tarihinde PharmMapper, SwissTargetPrediction, HERB ve SEA Search Server veritabanlarından tahmin edilip toplanmıştır 10,11,12.
Böbrek hücreli karsinom hedefleri elde etmek
Böbrek hücresi karsinomu, anahtar kelime olarak kullanılarak, insan kaynaklı hastalık hedefleri Terapötik Hedef Veritabanı (TTD), OMIS ve GeneCards'tan alındı; türler Homo sapiens ile sınırlandırıldı ve Relevance Score > 50 ile sınırlandı. Başlangıçta toplam 1148 hedef elde edildi ve özetleyip deduplicating yapıldıktan sonra, nihayet 1087 benzersiz böbrek hücresi karsinomu ile ilgilihedef 13,14,15 elde edildi.
Böbrek hücreli karsinomun tedavisinde şikoninin kesişim hedeflerinin belirlenmesi
Shikonin ve böbrek hücreli karsinomi hedeflerinin öngörülen gen hedefleri, çevrimiçi analiz aracı Venny 2.1'e girildi. Kesişen hedefler kesişim analiziyle belirlendi ve Venn diyagramında görselleştirildi.
Bileşen-hedef-hastalık ağının kurulması
Temel araştırma başlangıç noktası olarak shikonin kullanarak, bu çekirdek hedefler ile RCC arasında fizyolojik ilişki bilgisini entegre ettik ve Cytoscape görselleştirme yazılımını kullanarak "bileşen-hedef-hastalık" üçlü sisteminin moleküler etkileşim ağını oluşturduk.
Böbrek hücreli karsinomun tedavisinde protein etkileşim ağı ve shikoninin çekirdek hedef ediniminin inşası
Protein etkileşim veritabanı STRING, protein-protein etkileşim (PPI) ağları oluşturmak için temel araçtır; bu araç, proteinler arasındaki etkileşim ilişkisinin madenciliği ve görselleştirilmesini sağlar. Bu çalışmada, shikonin ve böbrek hücreli karsinoması arasındaki örtüşen hedefler STRING veritabanına sunuldu ve tür daha fazla geri alınmak üzere Homo sapiens'e yönlendirildi. Sonraki analizler için Devam butonuna tıklayın. Analiz sonuçları sayfasının altındaki Ayarlar modülünde, minimum gerekli etkileşim puanı yüksek bir güven seviyesi olan 0.900'e ayarlandı. Aynı zamanda, ağdaki ilişkisiz proteinler ve bağlantısı kopmuş düğümler optimize edilmiş PPI ağ karşılıklı eşlemesi elde etmek için gizlendi. Veriler TSV formatında saklanır ve Cytoscape yazılımına aktarılırdı. Ilgili parametreler, düğüm boyutu ve renk tonunun karşılık gelen değerleri, kenar kalınlığının ise bağlama oranı puanını yansıtmasını sağlayacak şekilde ayarlandı. PPI ağ haritası16,17 yılında oluşturuldu.
Yukarıdaki PPI ağı temelinde, temel hedefler doğru şekilde tarandı. Cytohubba eklentisi, Cytoscape'in Apps modülünde açıldı ve hesaplama programını başlatmak için Calculate butonuna tıklandı. MCC algoritması , seçenekle sıralanmış En İyi 6 düğüm(ler)den seçildi ve hesaplamayı tamamlamak için Gönder butonuna tıklandı. En iyi altı temel hedef güzelleştirme ve veri indirme için seçildi.
Böbrek hücreli karsinomun tedavisinde shikoninin GO zenginleştirme analizi ve KEGG yolu analizi
Metascape veritabanı GO zenginleştirme analizi için kullanıldı. Bu çalışmada, shikonin hedefli böbrek hücreli karsinomla kesişimler veritabanına aktarıldı. İlk olarak seçilen tür Homo sapiens (insan) oldu, ardından Özel Analiz modu seçildi. GO fonksiyonel zenginleştirmenin üç boyutu için zenginleştirme analizi yapıldı: moleküler fonksiyonlar, hücresel bileşenler ve biyolojik süreçler. p-değer sınırı 0.01 olarak ayarlandı ve zenginleştirme analizi düğmesine tıklandı; mikrokredi platformu kullanılarak analizler yapılarak renal hücreli karsinom tedavisinde shikoninin GO zenginleştirme analizi görselleştirmesioluşturuldu 18,19.
KOBAS 3.0 veritabanı, shikonin ve böbrek hücresi karsinomu arasındaki örtüşen hedefler üzerinde KEGG sinyal yolu zenginleştirme analizi yapmak için kullanılmıştır ve bu veritabanı, genlerin yol açıklaması ve zenginleştirme istatistiksel analizini gerçekleştirebilir. Ekranlanan kesişim hedefleri KOBAS 3.0 veritabanına aktarıldı; seçilen türün kaynağı H. sapiens (insan) idi, tarama tipi KEGG sinyal yoluyla sınırlıydı ve zenginleştirme analizi için p-değer eşiği <0.01 olarak belirlendi. Analizden sonra KEGG yolunun zenginleştirme sonuçları elde edildi. Zenginleştirme analizi sonuçlarına dayanarak, p-değeri sıralama için temel olarak kullanıldı ve en iyi 10 KEGG sinyal yolu eleme yapıldı. Görselleştirme işleme bir mikrosinyal platformunun yardımıyla tamamlandı ve son olarak KEGG zenginleştirme Sankey diyagram balon şeması çizildi ve20,21 kaydedildi.
Moleküler kenetlenme doğrulaması
Shikoninin üç boyutlu (3D) yapısı PubChem veritabanından alındı ve Open Babel yazılımı kullanılarak 3D yapı standart PDB formatına dönüştürüldü. Ağ farmakoloji analiziyle tanımlanan çekirdek hedeflerin üç boyutlu protein yapıları, RCSB protein veritabanı ve AlphaFold veritabanından PDB formatında indirildi. Hedef proteinlerin kristal yapıları arasında PIK3CA (PDB ID: 9B4T), PIK3CD (PDB ID: 8BCY), PIK3R1 (PDB ID: 7CIO), PTPN11 (PDB ID: 9R16), SRC (PDB ID: 9NS1), PIK3CB (AlphaFold tahmin edilen yapı, AF-Q8BTI9-F1-model_v6) yer almaktadır. Su molekülleri ve heteroatomlar çıkarıldı, kutup hidrojenleri eklendi ve Gasteiger yükleri AutoDock Tools kullanılarak atandı. AutoDock Tools yazılımı, moleküler kenetlenme için tüm hedef proteini kapsayacak uygun boyutta kenetlenme kutusunu seçmek amacıyla kullanıldı. Son olarak, optimal bağlanma enerjisine sahip hedef-aktif bileşen çiftlerinin görselleştirilmesi elde edildi. PyMol yazılımı, bağlanma noktalarını, bağlanma etkileşiminin türü ve mesafesini analiz etmek ve üç boyutlu bir konformasyonel görselleştirmegörüntüsü oluşturmak için kullanıldı (22,23).
Sitotoksisite testi
Caki-1 hücreleri, kuyu başına 5.000 hücre yoğunluğunda 96 kuyu kültür plakalarına aşılandı ve sırasıyla 12,5, 25, 50 ve 100 μmol/L konsantrasyonlarda 12 saat ve 24 saat boyunca shikonin ile işlendi. 786-O hücreleri için aynı konsantrasyon gradyanıyla sadece 24 saat işlem yapıldı. Shikoninin her iki hücre hattı üzerindeki sitotoksik etkisi MTT testi kullanılarak değerlendirildi. Tüm deneyler biyolojik üçlükler halinde yapıldı ve her durum için üç teknik kopya yapıldı. Sonuçlar IC50 değerleri olarak ifade edilir. Genel inhibitör eğilim iki hücre hattı arasında tutarlı olmasına rağmen, shikonin Caki-1 hücrelerine karşı daha güçlü sitotoksisite gösterdi. Bu nedenle, sonraki fonksiyonel deneyler için Caki-1 hücreleri seçildi.
Shikoninin Caki-1 hücre göçü üzerindeki etkisi, çizik-sarma testiyle belirlenir
Logaritmik fazdaki Caki-1 ve 786-O hücreleri 6 kuyu plakalarına tohumlanmıştır. Her kuyunun dibinde, steril 200 μL pipet ucu kullanılarak paralel çizik çizgileri oluşturuldu. Gece boyunca tutunduktan sonra, kültürlenen hücrelerin yıkanması için PBS kullanıldı. Hücreler 12 saat boyunca farklı konsantrasyonlarda shikonin (12,5, 25, 50 ve 100 μmol/L) işlendi. 12 saat sonra, aynı bölgedeki çizik alanındaki değişim mikroskop altında gözlemlendi.
Shikoninin Caki-1 hücrelerinin büyüme aktivitesi üzerindeki etkisinin hesaplanması formülü şöyleydi: hareketlilik = [(0 saat çizme alanı − 12 saat çizme alanı)/0 saat tırmalama alanı] × %100.
Caspase-3 ve Caspase-8 faaliyetlerinin belirlenmesi
Logaritmik büyüme fazındaki Caki-1 hücreleri hasat edildi ve hücre konsantrasyonu 5 × 106 hücre/mL olarak ayarlandı, ardından 12 saat kuluçka yapıldı. Caki-1 hücreleri farklı şikonin konsantrasyonlarıyla (12,5, 25, 50 ve 100 μmol/L) işlenip 24 saat kuluçka edildikten sonra, Caspase test kitinde tanımlandığı şekilde hücre tespiti gerçekleştirildi.
Shikoninin Caki-1 hücrelerinin apoptoz oranına etkileri
Logaritmik olarak büyüyen Caki-1 hücreleri, 6 kuyu kültür plakalarına tohumlanmıştır. Hücreler, kontrol grubu yokluğunda 24 saat boyunca 12,5, 25, 50 ve 100 μmol/L konsantrasyonlarında shikonin ile işlendi. Hücreler PBS'ye nazikçe yeniden süspansiyon yapıldı, toplandı ve sayıldı. Toplamda 1 × 105 yeniden askıya edilmiş hücre 300 × g ile 5 dakika boyunca santrifüjlendi. Süpernatant atıldı ve hücre pelleti 195 μL Annexin V-FITC bağlanma tamponu içinde nazikçe yeniden süspansiyona getirildi. Daha sonra, 5 μL Annexin V-FITC eklendi, ardından 10 μL propidium iyodid boyama çözeltisi eklendi; her ikisi de nazik karıştırmayla. Hücreler, analizden önce 15 dakika boyunca oda sıcaklığında (20–25 °C) karanlıkta kuluçka edildi.
Hücre sinyal yolu analizi
Caki-1 hücreleri 12.5, 25, 50 ve 100 μmol/L shikonin ile işlendi. 24 saat sonra hücreler soğuk PBS ile toplanmış, proteaz inhibitörü içeren hücre lizin tamponu ile lizedilmiş, protein konsantrasyonu ölçülmüştür. Protein, %10 Sodyum dodesil sülfat (SDS)-poliakrilamid jel ile izole edildi. PVDF membranlarına aktarıldıktan sonra, zarlar %5 BSA ile 3 saat boyunca bloklandı, ardından farklı bir primer antikor ile gece boyunca 4 °C'de inkübe edildi. Daha sonra, zarlar ikincil antikor ile 1:3000 seyreltme ile inkübe edildi. Protein bantları ECL tespit sistemi ile tespit edildi ve ImageJ yazılımı kullanılarak nicel olarak analiz edildi.
İstatistiksel analiz
Deneysel sonuçlar, ortalama ± standart sapma (x ± s, n = 3) olarak sunuldu. Parametrik istatistiksel analizden önce, normallik Shapiro-Wilk testi ile doğrulandı ve varyans homojenliği Levene testiyle değerlendirildi. Tek yönlü varyans analizi (ANOVA) ve Tukey'nin sonradan yaptığı test SPSS yazılımı kullanılarak gerçekleştirildi. İstatistiksel grafikler GraphPad Prism yazılımıyla oluşturuldu. Bağımsız örneklemli t-testi gruplar arasında ikili karşılaştırmalar için kullanıldı ve p < 0.05 istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar gösterdi.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Şikonin hedeflerinin elde edilmesi ve tahmin edilmesi
Yukarıda bahsedilen dört veritabanı kullanılarak, potansiyel shikonin hedefleri tahmin edildi ve entegrasyon ile özetleme sonrası 426 hedef belirlendi. Özetlenen hedefler deduplicated edilmiş ve sonuçta Şekil 2A'da gösterildiği gibi 374 hedef elde edilmiştir.
Böbrek hücreli karsinom hedefleri elde etmek
Üç veritabanına ilişkin veriler özetlendikten sonra toplam 1.147 hede...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
PIK3CA, resmi olarak fosfatidilinositol 4,5-bisfosfat 3-kinaz katalitik alt birim alfa izoformu olarak bilinir. PIK3CA, PI3K/AKT/mTOR yolunun merkezi bir bileşeni olup, böbrek hücreli karsinomun (RCC) oluşumu, gelişimi ve tedavisinde hayati bir rol oynar. Çalışmalar, PIK3CA'nın bu alt tipin yüksek frekanslı mutant geni olduğunu (%6/57, %11) göstermiştir ve mutasyonun doğrudan PI3K/AKT yolunun anormal aktivasyonuyla ilişkilidir. Ayrıca, bu tür hastalar, bir bağışıklık kontrol noktası inhi...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yok.
Bu araştırma, Guizhou İl Sağlık Komisyonu Bilim ve Teknoloji (gzwkj2024-516) tarafından finanse edilmiştir; Guizhou Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi Ulusal ve İl Bilim ve Teknoloji İnovasyonu Yetenek Ekibi Yetiştirme Programı, Guizhou Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi TD Hopes [2023] 005; Guizhou Eyalet Doğa Bilimleri Vakfı [hibe sayıları: ZK [2024] 404]; Chuanxiong protein-polisakkarit kompleksi, uzun dolaşımda olan Pickering sütünün özelliklerine dayanarak baş ağrısının tedavisini Chuanxiong ile desteklemiştir (82360779).
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| 786-O | American Type Culture Collection (ATCC) | RRID: CVCL_1051 (ATCC CRL-1932) | İnsan hücreli böbrek hücreli karsinom hücre hattı |
| AlphaFold veritabanı | Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı (EMBL) - EBI | AlphaFold Protein Yapı Veritabanı | Protein yapı tahmin veritabanı (AlphaFold Protein Yapı Veritabanı) |
| AutoDock Tools yazılımı | Scripps Research Institute | 1.5.7 | Ligand-protein bağlanma tahmini için moleküler doklama yazılımı |
| Caki-1 | American Type Culture Collection (ATCC) | RRID: CVCL_0234 (ATCC HTB-46) | İnsan hücreli böbrek hücreli karsinom hücre hattı |
| Caki-1 hücreleri | Mudanjiang Normal Üniversitesi | HTB-46 (RRID: CVCL_0234) | İnsan hücreli böbrek hücreli karsinom hücre hattı |
| Caspase 3 ve caspase 8 tespit kitleri | Credit Suisse Biotechnology Co Ltd (QUANZHOU, China) | Caspase-3 Aktivite Analiz Kiti, Cat. No. RX302848M, Caspase-8 Aktivite Analiz Kiti, Cat. No. RX302849M | Hücre apoptozunu değerlendirmek için caspase aktivitesini tespit etmek için kullanılır |
| Cytoscape yazılımı | Cytoscape Konsorsiyumu | 3.9.1 | Biyolojik ağ yapımı ve görselleştirmesi için kullanılır |
| DMEM ortamı | Hyclone | SH30022.01 | Caki-1 ve 786-O hücre kültürü için hücre kültür ortamı |
| Fetal boğa serumu | Gbico | 10099-141 | Caki-1 ve 786-O hücre büyümesi için hücre kültürü takviyesi |
| GeneCards | Weizmann Bilim Enstitüsü | https://www.genecards.org/ | Hedef gen açıklaması için kapsamlı insan gen veritabanı |
| GraphPad Prism | GraphPad, San Diego, CA, USA | sürüm 8.3.0 | İstatistiksel grafikler oluşturma için |
| HERB veritabanı | Çin Bilimler Akademisi | http://herb.ac.cn | Geleneksel Çin tıbbı bileşeni-hedef veritabanı |
| ImageJ yazılımı | Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) | Fiji | Hücre morfolojisi ve Western blot band kantifikasyonu için görüntü analiz yazılımı |
| ters çevrilmiş mikroskop | Olympus, IX73, Japonya | 100× büyütme. | Shikonin tedavisi sonrası hücresel morfoloji değişikliklerini gözlemlemek için kullanılır |
| KOBAS 3.0 veritabanı | Pekin Üniversitesi | http://bioinfo.org/kobas/ | Gen ontolojisi ve yol zenginleştirme analiz aracı |
| Metascape veritabanı | Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi | https://metascape.org/gp/index.html) | Gen fonksiyon zenginleştirme ve ağ analiz aracı |
| Microcredit platformu | Ulusal Biyoinformatik Merkezi (Çin) | http://www.bioinformatics.com.cn/ | Veri işleme için çevrimiçi biyoinformatik analiz platformu |
| MTT analiz kiti | Solarbio Science & Technology Co., Ltd. (Pekin, Çin) | Cat. No. M8180 | Hücre canlılığı (antiproliferasyon analizi) tespiti için kullanılır |
| OMIM | Johns Hopkins Üniversitesi Tıp Fakültesi | https://www.omim.org/ | İnsan Genetik Hastalık Veritabanı (insan genetik hastalık veritabanı) |
| PharmMapper veritabanı | Doğu Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi | https://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/ | Küçük molekül ilaç hedef tahmini veritabanı |
| PIK3CA, PIK3CB, PIK3CD ve PTPN11 | Santa Cruz Biotechnology, Inc. (Dallas, TX, ABD) | Santa Cruz Biotechnology, Inc. (Dallas, TX, ABD) | Hedef proteinlerin Western blot analizi için birincil antikorlar |
| PyMol yazılımı | Schrödinger, Inc. | 2.2.0 | Protein yapı analizi için moleküler görselleştirme yazılımı |
| RCSB protein veritabanı | RCSB Protein Veri Bankası (Rutgers Üniversitesi) | https://www.rcsb.org/ | Moleküler modelleme için protein yapı veritabanı (PDB) |
| SEA Arama Sunucusu veritabanı | Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco | https://sea.bkslab.org | Hedef tahmini için Benzerlik Ensemble Yaklaşımı |
| Shikonin (saflık %98) | Çin'e özgü yaprak organizmaları | Y0001439 | Bu çalışmada böbrek hücreli karsinom (RCC) tedavisi için kullanılan küçük molekül bileşiği |
| SPSS | IBM, Armonk, NY, ABD | sürüm 20.0 | İstatistiksel analiz için |
| STRING | Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı (EMBL) | https://stringdb.org/ | Protein-protein etkileşim ağı veritabanı |
| SwissTargetPrediction veritabanı | Swiss Institute of Bioinformatics | https://www.swisstargetprediction.ch/ | İlaç keşfi için küçük molekül hedef tahmini aracı |
| Terapot Veritabanı | Shanghai Materia Medica Enstitüsü | https://ttd.idrbrab.cn | Terapotik hedefler ve ilaçlar veritabanı |
| Venny 2.1 | İspanya Ulusal Biyoteknoloji Merkezi (CNB-CSIC) | https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html) | Veri kesişimi analizi için Venn diyagramı aracı |