الطب الصيني التقليدي ، سنتحدث عن خصائص المكونات المتعددة للهدف. وهو الصندوق الأساسي جدا للشبكة والبحوث البيولوجية. لقد قمنا بعرض توضيحي للتكنولوجيا التي ستقلل العتبة.
الشبكة الدوائية هي تقنية تحليلية منهجية ، تبني أدوات تفاعل شبكة عمل متعددة العوامل. يمكن أن يتنبأ بشكل فعال بالمسار الوحيد للطب الصيني التقليدي في تأتي بيانات Network Pharmacological من قاعدة البيانات ، على الرغم من أنه لا يمكنه التنبؤ بالعلاقة بالأدوية والبروتينات ، وهذا لا يزال بحاجة إلى التحقق من خلال التجارب اللاحقة. للبدء ، افتح قاعدة بيانات HERB واستخدم Gua Liu و Zhebimu ككلمات رئيسية للحصول على مكونات الدواءين.
قم بتنزيل القائمة وهيكل SMILES المتعارف عليه للمكونات ذات الصلة من الدواءين. حدد الآن ما إذا كان المكون الذي تم الحصول عليه نشطا من خلال تضمين المكونات ذات التوافر البيولوجي عن طريق الفم والقيم الشبيهة بالأدوية في قاعدة بيانات مجموعة HERB. إذا كان المكون لا يحتوي على توافر بيولوجي عن طريق الفم وقيم شبيهة بالأدوية ، فأدخل المكون في قاعدة بيانات ADME السويسرية للحصول على معلومات عن كل مكون.
قم بتضمين المكونات ذات الامتصاص العالي للجهاز الهضمي وقيمتين على الأقل تشبه الدواء كمكونات نشطة. للتنبؤ بهدف المكونات النشطة ، افتح قاعدة بيانات HERB. ابحث وانسخ هياكل SMILES الأساسية للمكونات النشطة.
ثم افتح نهج مجموعة التشابه والصق هياكل SMILES الأساسية للمكونات النشطة في مربع البحث. انقر فوق جرب SEA'للحصول على اسم الهدف P القيمة ، والحد الأقصى TC لكل مكون نشط. انسخ البيانات إلى جدول بيانات واستخدم وظيفة تصفية ملفات جداول البيانات لتصفية أهداف المكونات النشطة حسب المفتاح الهدف.
انسخ جميع الأهداف إلى جدول بيانات وقم بإزالة التكرارات للحصول على أهداف الدواء. افتح الآن قاعدة بيانات بطاقات الجينات والوراثة المندلية عبر الإنترنت في الإنسان للتنبؤ بأهداف المرض. استخدم سرطان الرئة الغدي ككلمة رئيسية للحصول على أهداف المرض لسرطان الرئة الغدي.
قم بتنزيل جداول بيانات أهداف المرض واحذف الأهداف المتكررة ، للحصول على أهداف سرطان الرئة الغدي. قم بإنشاء شبكة مستهدفة لمرض مكون الدواء عن طريق نسخ الأهداف المتعلقة بسرطان الرئة الغدي وأهداف الأدوية في نفس العمود ، في جدول بيانات جديد. استخدم وظيفة تحديد البيانات المكررة ، في شريط الأدوات للحصول على أهداف تقاطع الأهداف المتعلقة بسرطان الرئة الغدي والأهداف ذات الصلة بالمكون النشط Trichosanthes Fritillaria Thunbergia.
افتح Cytoscape 3.8.0. انقر فوق ملف في شريط القائمة وحدد استيراد. تليها شبكة من الملف.
لاستيراد ملف جدول البيانات ، قم بتحسين حجم ولون عقد الشبكة من خلال شريط الأنماط في لوحة التحكم اليسرى. استخدم وظيفة تحليل الشبكة لتحليل طبولوجيا الشبكة. انقر فوق الأدوات في شريط القائمة وحدد تحليل الشبكة.
في لوحة الجدول ، انقر فوق الدرجة في شريط العنوان لترتيب المكونات حسب الدرجة بترتيب تنازلي. خذ أهم 10 مكونات وأهداف كمكونات نشطة رئيسية وأهداف أساسية. لبناء شبكة PPI وفحص البروتينات الأساسية.
افتح قاعدة بيانات السلسلة والصق قائمة تنسيق النص للأهداف المحتملة ل Trichosanthes Fritillaria Thunbergia ، ضد سرطان الرئة الغدي في مربع حوار قائمة الأسماء. ثم حدد homosapiens في الكائنات الحية. انقر فوق بحث وحدد أزرار المتابعة ، عندما تكون النتائج متاحة ، انقر فوق الإعدادات وحدد ثقة عالية 0.700 في الإعدادات الأساسية ، تحت الحد الأدنى من نقاط التفاعل المطلوبة ، حدد العقد غير المتصلة العالية في الشبكة ، في الإعدادات المتقدمة.
ثم انقر فوق زر التحديث. بعد ذلك ، انقر فوق عمليات التصدير في شريط العنوان وقم بتنزيل النص الجدولي القصير لعلاقة PPI بتنسيق TSV. افتح Cytoscape 3.8.0.
انقر فوق ملف ، حدد ، استيراد ، متبوعا بالشبكة من الملف لاستيراد ملف تنسيق TSV للتحليل المرئي. استخدم وظيفة محلل الشبكة لإجراء التحليل الطوبولوجي. قم بتحسين حجم ولون عقد الشبكة من خلال شريط الأنماط في لوحة التحكم اليسرى.
قم بإجراء تحليل إثراء KEGG عن طريق فتح منصة Medscape ، ولصق قائمة تنسيق النص للأهداف العلاجية المحتملة في مربع الحوار ، ثم النقر فوق الزر "إرسال". ضع علامة على الإنسان العاقل في كل من المدخلات كأنواع والتحليل كأنواع ثم انقر فوق زر التحليل المخصص. حدد الإثراء.
حدد مسار KEGG فقط ثم انقر فوق تحليل الإثراء. بمجرد وصول شريط التقدم إلى 100٪ ، انقر فوق الزر البرتقالي لصفحة تقرير التحليل للحصول على نتائج الإثراء. انقر فوق الكل في ملف مضغوط واحد لتنزيل نتيجة الإثراء ثم افتح ملف _FINAL_GO'csv في مجلد Enrichment_GO للحصول على النتيجة.
افتح R-Software واكتب حزمة التثبيت GG مؤامرة اثنين'ومكتبة GG مؤامرة اثنين'in R لتركيب حزمة GG مؤامرة اثنين R. اضغط على Enter لتشغيل برنامج KEGG Visualization. للكشف عن صلاحية الخلية ، هضم مرحلة النمو اللوغاريتمية A 549 خلية مع ملليلتر واحد من 0.25٪ تربسين لمدة دقيقة واحدة عند 37 درجة مئوية.
أضف ملليلتر واحد من DMEM Complete Medium لتحييد التربسين ونفخه برفق لتعزيز تساقط الخلايا. ثم طرد الخليط للحصول على حبيبات الخلية وإعادة تعليق الخلايا التي تم الحصول عليها ، باستخدام DMEM Complete Medium. أضف تعليق الخلية إلى مقياس الدم وعد باستخدام عداد خلية آلي ، وقم بتخفيفه إلى خمس مرات 10 إلى الخلايا الرابعة لكل مليلتر ، باستخدام وسط DMEM الكامل الآن قم بإذابة جرام واحد من مستخلص ماء Trichosanthes Fritillaria Thunbergia في 10 ملليلتر من PBS وقم بتعقيمه من خلال مرشح 0.22 ميكرومتر.
تمييع الخليط إلى تركيزات مختلفة باستخدام برنامج تلفزيوني. لوحة 100 ميكرولتر من الخلايا المخففة في كل بئر من لوحة بئر 96. بعد التصاق الخلية ، أضف ميكرولترا واحدا من مستخلصات مياه Trichosanthes Fritillaria Thunbergia بتركيزات مختلفة لضبط تركيز كل بئر.
تخلص من الوسط الأصلي بعد 24 ساعة من الاستزراع وأضف 100 ميكرولتر من DMEM. وسط أساسي لمزيد من الحضانة لمدة ساعتين عند 37 درجة مئوية و 5٪ ثاني أكسيد الكربون. في نهاية الحضانة ، أضف 20 ميكرولترا من محلول MTS واحتضان الخلايا لمدة ساعة أخرى.
نقل الخليط المحتضن إلى طبق مختلف. باستخدام قارئ الصفائح الدقيقة ، قم بقياس الامتصاص بطول موجي 490 نانومتر وحساب صلاحية الخلية. خفف مرحلة النمو اللوغاريتمي A 549 خلية إلى خمسة في 10 أس خمس خلايا لكل ملليلتر.
أضف ملليلتر من تعليق الخلية إلى صفيحة بئر ستة وتنمو لمدة 12 ساعة. بعد الحصول على تخفيفات PBS مختلفة من مستخلص ماء Trichosanthes Fritillaria Thunbergia كما هو موضح سابقا ، أضف 20 ميكرولترا من محلول PBS إلى مجموعة التحكم الفارغة و 20 ميكرولترا من التخفيفات المختلفة لمستخلص ماء Trichosanthes Fritillaria Thunbergia إلى مجموعة تركيز مختلفة. بعد 24 ساعة من التدخل ، تخلص من المادة الطافية ونظف الخلايا باستخدام برنامج تلفزيوني ثلاث مرات.
أضف 250 ميكرولترا من المخزن المؤقت RIPA إلى كل بئر وقم بتحليل الخلايا لمدة 30 دقيقة. جمع المحللة للطرد المركزي والحصول على طاف. تظهر شبكة التفاعل المستهدف لمرض مكون الدواء من Trichosanthes Fritillaria Thunbergia ضد سرطان الرئة الغدي.
في شبكة التفاعل ، أهم 10 مكونات نشطة تم الحصول عليها هي المكونات النشطة الرئيسية لعمل Trichosanthes Fritillaria Thunbergia في علاج سرطان الرئة الغدي. تضمنت شبكة PPI 122 بروتينا وظيفيا و 210 علاقة تفاعل. وتشارك أعلى 10 البروتينات الأساسية بشكل رئيسي في الأوعية الدموية الجديدة ، وتكاثر الخلايا ، وموت الخلايا المبرمج ونقل غشاء الخلية.
من بين أفضل 20 مسارا تم تصنيفها بواسطة KEGG ، يرتبط مسار إشارات PI3K-AKT ومسار إشارات Rap1 ومسار إشارات Phospholipase-D ومسار إشارات MAPK1 ارتباطا وثيقا بسرطان الرئة ، ومن بينها مسار PI3K-AKT في المرتبة الأولى. يمكن لمستخلصات Trichosanthes Fritillaria Thunbergia بتركيزات تزيد عن 400 ميكروغرام لكل ملليلتر أن تمنع تكاثر الخلايا وكان تأثير التثبيط على خلايا A-549 بتركيزات تصل إلى 800 ميكروغرام لكل ملليلتر ، قريبا من نصف التركيز المثبط. لم يتسبب تدخل مستخلصات Trichosanthes Fritillaria Thunbergia في حدوث تغيير كبير في تعبير بروتين AKT في كل مجموعة.
ومع ذلك ، تم تثبيط تعبير p-AKT Serine-473 ، وأظهر تأثيرا يعتمد على الجرعة. تم ربط المكونات الحرجة ل Trichosanthes Fritillaria Thunbergia جزيئيا بالبروتينات الرئيسية لمسار PI3K AKT ، وأشارت النتائج إلى أن طاقات الربط ل Diosmetin و Kaempferol مع AKT1 كانت أقل من سالب سبعة ، مما يشير إلى نشاط ربط قوي. الشيء الأكثر أهمية هو تحقيق المكونات النشطة على أهداف الطب الصيني التقليدي.
فضلا عن الأهداف التي هي جوهر شبكة الدوائية.
