Name: network pharmacology prediction and metabolomics validation of the mechanism of fructus phyllanthi against hyperlipidemia
Uploaded: 2023-04-07T14:10:00
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Cette recherche a été soutenue par l’équipe de développement de produits et d’innovation de TCM Health Preservation and Rehabilitation (2022C005) et Research on New Business Cross-border Integration of « Health Preservation and Rehabilitation + ».

Toutes les procédures impliquant la manipulation des animaux ont été menées conformément au Guide de soins et d’utilisation des animaux de laboratoire de l’Université de médecine traditionnelle chinoise de Chengdu et ont été approuvées par le Comité d’éthique institutionnel de l’Université de médecine traditionnelle chinoise de Chengdu (protocole numéro 2020-36). Des souris C57BL/6 mâles (20 ± 2 g) ont été utilisées pour la présente étude. Les souris ont été obtenues d’une source commerc...

Au cours des dernières années, le taux d’incidence de l’hyperlipidémie a augmenté, principalement en raison d’habitudes alimentaires malsaines à long terme. La MTC et ses ingrédients chimiques ont diverses activités pharmacologiques, qui ont été largement étudiées ces dernières années37,38. La PF est une sorte de ressource fruitière, utilisée à la fois comme médicament et comme aliment, et a un potentiel important pour traiter l’hyperlipi...

L’hyperlipidémie est une maladie métabolique courante ayant de graves répercussions sur la santé humaine et constitue également le principal facteur de risque de maladies cardiovasculaires1. Récemment, il y a eu une tendance à la baisse liée à l’âge pour cette maladie, et les jeunes sont devenus plus sensibles en raison de modes de vie irréguliers à long terme et d’habitudes alimentaires malsaines2. En clinique, divers médicaments ont été utilisés pour traiter l’hyperlipidémie. Par exemple, l’un des médicaments les plus couramment utilisés pour les patients atteints d’hyperlipidémie et de troubles athérosclérotiques connexes est les statines. Cependant, l’utilisation à long terme des statines a des effets secondaires qui ne peuvent pas être négligés, ce qui conduit à un mauvais pronostic, tels que l’intolérance, la résistance au traitement et les événements indésirables 3,4. Ces lacunes sont devenues des douleurs supplémentaires pour les patients hyperlipidémiques. Par conséquent, de nouveaux traitements pour une efficacité hypolipidémiante stable et moins d’effets secondaires devraient être proposés.
La médecine traditionnelle chinoise (MTC) a été largement utilisée pour traiter les maladies en raison de sa bonne efficacité et de ses effets secondairespeu 5. Fructus Phyllanthi (FP), le fruit séché de Phyllanthus emblica Linn. (populairement connu sous le nom de baie d’amla ou groseille à maquereau indienne), est un médicament célèbre et un matériau homologue alimentaire des médecines traditionnelles chinoises et indiennes 6,7. Ce médicament a été utilisé pour éliminer la chaleur, refroidir le sang et favoriser la digestion, selon les théories de la MTC8. Des études pharmacologiques modernes ont montré que la PF est riche en composés bioactifs tels que les acides galliques, les acides ellagiques et la quercétine9, qui sont responsables d’une gamme de propriétés biologiques multiformes, en agissant comme antioxydant, anti-inflammatoire, protection du foie, antihypolipidémique, etc.10. Des recherches récentes ont également montré que la PF pouvait réguler efficacement les lipides sanguins des patients atteints d’hyperlipidémie. Par exemple, Variya et al.11 ont démontré que le jus de fruit FP et son principal ingrédient chimique de l’acide gallique peuvent diminuer le cholestérol plasmatique et réduire l’infiltration d’huile dans le foie et l’aorte. L’efficacité thérapeutique était liée à la régulation de la PF dans l’augmentation de l’expression du récepteur alpha activé par les proliférateurs de peroxysomes et la diminution de l’activité lipogénique hépatique. Cependant, le mécanisme sous-jacent de la PF dans l’amélioration de l’hyperlipidémie devrait être étudié plus avant, car ses ingrédients bioactifs sont assez étendus. Nous avons cherché à explorer le mécanisme potentiel de l’efficacité thérapeutique de la PF, qui pourrait être bénéfique pour le développement et l’utilisation ultérieurs de ce médicament.
Actuellement, la pharmacologie en réseau est considérée comme une technique holistique et efficace pour étudier le mécanisme thérapeutique de la MTC. Au lieu de rechercher des gènes et des médicaments uniques causant la maladie traitant uniquement une cible individuelle, un réseau complet médicament-ingrédients-gènes-maladies est construit pour trouver le mécanisme multi-cible du médicament multi-ingrédients concernant leur traitement complet12. Cette technique est particulièrement adaptée à la MTC, car leurs compositions chimiques sont massives. Malheureusement, la pharmacologie de réseau ne peut être utilisée que pour prévoir les cibles affectées par les ingrédients chimiques en théorie. Les métabolites endogènes dans le modèle de maladie doivent être observés pour valider l’efficacité de la pharmacologie en réseau. La méthode métabolomique, qui émerge avec le développement de la biologie des systèmes, est un outil important pour surveiller les changements dans les métabolites endogènes13. Les changements dans les métabolites reflètent les changements d’état stationnaire de l’hôte, ce qui est également un indicateur important pour étudier le mécanisme interne. Certains chercheurs ont intégré avec succès la pharmacologie et la métabolomique en réseau pour explorer le mécanisme d’interaction entre les médicaments et les maladies14,15.
Cet article explore les bases mécanistes de la PF contre l’hyperlipidémie en intégrant la pharmacologie en réseau et les techniques de métabolomique. La pharmacologie de réseau a été appliquée pour analyser la relation entre les principaux ingrédients actifs de la PF et les cibles moléculaires de l’hyperlipidémie. Par la suite, la métabolomique a été réalisée pour observer le changement des métabolites endogènes dans le modèle animal, ce qui peut expliquer les actions du médicament au niveau métabolique. Par rapport à l’application de la pharmacologie de réseau ou de la métabonomique seule, cette analyse intégrée a fourni un mécanisme de recherche plus spécifique et plus complet. De plus, la stratégie d’amarrage moléculaire a été utilisée pour analyser l’interaction entre les ingrédients actifs et les protéines clés. En général, cette approche intégrée pourrait compenser le manque de preuves expérimentales pour la pharmacologie des réseaux et l’absence d’un mécanisme endogène pour la méthode métabolomique, et peut être utilisée pour l’analyse du mécanisme thérapeutique de la médecine naturelle. L’organigramme schématique principal du protocole est illustré à la figure 1.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>101-3B Oven</td>
			<td>Luyue Instrument and Equipment Factory</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>80312/80302 Glass Slide</td>
			<td>Jiangsu Sitai Experimental Equipment Co., LTD</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>80340-1630 Cover Slip</td>
			<td>Jiangsu Sitai Experimental Equipment Co., LTD</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AccucoreTM C18 (3 mm &#215; 100 mm, 2. 6 &#956;m)</td>
			<td>Thermo Fisher Scientific</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Acetonitrile</td>
			<td>Fisher Chemical</td>
			<td>A998</td>
			<td>Version 1.5.6</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ACQUITY UPLC HSS T3 Column (2.1 mm &#215; 100 mm, 1.8 &#956;m)</td>
			<td>Thermo Fisher Scientific</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Aethanol</td>
			<td>Fisher Chemical</td>
			<td>A995</td>
			<td>Version 3.0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ammonia Solution</td>
			<td>Chengdu Cologne Chemicals Co., LTD</td>
			<td>1336-21-6</td>
			<td>Version 3.9.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AutoDockTools</td>
			<td>Scripps Institution of Oceanography</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BS-240VT Full-automatic Animal Biochemical Detection System</td>
			<td>Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd.</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Compound Discoverer</td>
			<td>Thermo Fisher Scientific</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cytoscape</td>
			<td>Cytoscape Consortium</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DM500 Optical Microscope</td>
			<td>Leica</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DV215CD Electronic Balance</td>
			<td>Ohaus Corporation ., Ltd</td>
			<td>T15A63</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ethyl Alcohol</td>
			<td>Chengdu Cologne Chemicals Co., LTD</td>
			<td>64-17-5</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Formic Acid</td>
			<td>Fisher Chemical</td>
			<td>A118</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HDL-C Assay Kit</td>
			<td>Nanjing Jiancheng Bioengineering Institute</td>
			<td>A112-1-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hematoxylin Staining Solution</td>
			<td>Biosharp</td>
			<td>BL700B</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High Fat Diet</td>
			<td>ENSIWEIER</td>
			<td>202211091031</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hitachi CT15E/CT15RE Centrifuge</td>
			<td>Hitachi., Ltd.</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Homogenizer</td>
			<td>Oulaibo Technology Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hydrochloric Acid</td>
			<td>Chengdu Cologne Chemicals Co., LTD</td>
			<td>7647-01-0</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Image-forming System</td>
			<td>LIOO</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JB-L5 Freezer</td>
			<td>Wuhan Junjie Electronics Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JB-L5 Tissue Embedder</td>
			<td>Wuhan Junjie Electronics Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JK-5/6 Microtome</td>
			<td>Wuhan Junjie Electronics Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JT-12S Hydroextractor</td>
			<td>Wuhan Junjie Electronics Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>KQ3200E Ultrasonic Cleaner</td>
			<td>Kun Shan Ultrasonic Instruments Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LDL-C Assay Kit</td>
			<td>Nanjing Jiancheng Bioengineering Institute</td>
			<td>A113-1-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Male C57BL/6 Mice</td>
			<td>&#160;SBF Biotechnology Co., Ltd.</td>
			<td>\</td>
			<td>Version 2.3.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Neutral Balsam</td>
			<td>Shanghai Yiyang Instrument Co., Ltd</td>
			<td>10021190865934</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pure Water</td>
			<td>Guangzhou Watson&#39;s Food &#38; Beverage Co., Ltd</td>
			<td>GB19298</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PyMOL</td>
			<td>DeLano Scientific LLC</td>
			<td>\</td>
			<td>Version 14.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RE-3000 Rotary Evaporator</td>
			<td>Yarong Biochemical Instrument Factory ., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RM2016 Pathological Microtome</td>
			<td>Shanghai Leica Instruments Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td>Version 26.0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SIMCA-P</td>
			<td>Umetrics AB</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Simvastatin</td>
			<td>Merck Sharp &#38; Dohme., Ltd</td>
			<td>14202220051</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SPSS</td>
			<td>International Business Machines Corporation</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TC Assay Kit</td>
			<td>Nanjing Jiancheng Bioengineering Institute</td>
			<td>A111-1-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TG Assay Kit</td>
			<td>Nanjing Jiancheng Bioengineering Institute</td>
			<td>A110-1-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>UPLC-Q-Exactive Quadrupole Electrostatic Field Orbital Hydrazine High Resolution Mass Spectrometry</td>
			<td>Thermo Fisher Scientific</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Vortex Vibrator</td>
			<td>Beijing PowerStar Technology Co., Ltd.</td>
			<td>LC-Vortex-P1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Xylene</td>
			<td>Chengdu Cologne Chemicals Co., LTD</td>
			<td>1330-20-7</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

network pharmacology prediction and metabolomics validation of the mechanism of fructus phyllanthi against hyperlipidemia

L’hyperlipidémie est devenue l’un des principaux facteurs de risque de maladies cardiovasculaires et de lésions hépatiques dans le monde entier. Fructus Phyllanthi (FP) est un médicament efficace contre l’hyperlipidémie dans les théories de la médecine traditionnelle chinoise (MTC) et de la médecine indienne, mais le mécanisme potentiel nécessite une exploration plus approfondie. La présente recherche vise à révéler le mécanisme de la PF contre l’hyperlipidémie en s’appuyant sur une stratégie intégrée combinant la prédiction de la pharmacologie des réseaux et la validation métabolomique. Un modèle de souris induites par un régime riche en graisses (HFD) a été établi en évaluant les taux de lipides plasmatiques, y compris le cholestérol total (TC), les triglycérides (TG), le cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL-C) et le cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL-C). La pharmacologie de réseau a été appliquée pour découvrir les ingrédients actifs de la PF et les cibles potentielles contre l’hyperlipidémie. La métabolomique du plasma et du foie a été réalisée pour identifier les métabolites différentiels et leurs voies correspondantes parmi le groupe normal, le groupe modèle et le groupe d’intervention. La relation entre la pharmacologie de réseau et la métabolomique a été construite pour obtenir une vue complète du processus de PF contre l’hyperlipidémie. Les protéines cibles clés obtenues ont été vérifiées par amarrage moléculaire. Ces résultats ont montré que la PF améliorait les taux de lipides plasmatiques et les lésions hépatiques de l’hyperlipidémie induite par une HFD. L’acide gallique, la quercétine et le bêta-sitostérol dans la PF ont été démontrés comme les composés actifs clés. Un total de 16 et six métabolites différentiels potentiels dans le plasma et le foie, respectivement, se sont révélés impliqués dans les effets thérapeutiques de la PF contre l’hyperlipidémie par métabolomique. En outre, l’analyse d’intégration a indiqué que les effets de l’intervention étaient associés au CYP1A1, à l’AChE et au MGAM, ainsi qu’à l’ajustement de la L-kynurénine, de la corticostérone, de l’acétylcholine et du raffinose, impliquant principalement la voie métabolique du tryptophane. L’amarrage moléculaire a permis de s’assurer que les ingrédients ci-dessus agissant sur les cibles protéiques liées à l’hyperlipidémie jouaient un rôle clé dans la réduction des lipides. En résumé, cette recherche a fourni une nouvelle possibilité pour prévenir et traiter l’hyperlipidémie.

Pharmacologie de réseau Au total, 18 ingrédients potentiels dans la PF ont été examinés en fonction de leurs propriétés pharmacocinétiques et pharmacodynamiques à partir de la base de données et de l’analyse LC-MS (les chromatogrammes ioniques totaux sont présentés dans la figure supplémentaire 1). Grâce à la littérature pertinente, la teneur en acide gallique est beaucoup plus élevée que les autres ingrédients et est efficace pour abaisser...

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Network Pharmacology Prediction and Metabolomics Validation of the Mechanism of Fructus Phyllanthi against Hyperlipidemia

Le présent protocole décrit une stratégie intégrée pour explorer les cibles et mécanismes clés de Fructus Phyllanthi contre l’hyperlipidémie basée sur la prédiction pharmacologique en réseau et la vérification métabolomique.

Prédiction pharmacologique en réseau et validation métabolomique du mécanisme de Fructus phyllanthi contre l’hyperlipidémie

Hyperlipidemia has become a leading risk factor for cardiovascular diseases and liver injury worldwide. Fructus Phyllanthi (FP) is an effective drug ...

Notre recherche comprend une technique expérimentale en série et le protocole contient ces détails qui sont nécessaires pour que les lecteurs comprennent nos méthodes. Notre méthode intégrée compense l’inconvénient de la pharmacologie de réseau et de la métabolomique, et peut être utilisée pour la méta-analyse thérapeutique de la médecine naturelle. Cette méthode est utilisée pour filtrer le composé actif de l’ingrédient de l’entreprise et la combinaison pour les joggeurs à composition chimique massive, comme un médicament traditionnel chinois.Pour commencer, sélectionnez les ingrédients actifs et les cibles clés en recherchant le mot-clé phyllanthi fructus dans la base de données pharmacologique des systèmes de médecine traditionnelle chinoise. Pour obtenir la liste des ingrédients actifs candidats et des cibles du fructus phyllanthi, ou PF, recherchez le mot-clé hyperlipidémie dans la base de données des cartes génétiques, la base de données en ligne Mendelian Inheritance in Man et la base de données des cibles thérapeutiques pour obtenir les cibles candidates respectives de l’hyperlipidémie. Téléchargez les feuilles de calcul des cibles de la maladie et enregistrez-les dans un dossier et supprimez les cibles répétées pour obtenir la liste des cibles d’hyperlipidémie.Copiez ensuite les listes des ingrédients actifs de la PF, des cibles de la PF et des cibles d’hyperlipidémie dans une nouvelle feuille de calcul. Utilisez la fonction d’identification des doublons de données dans la barre d’outils pour obtenir des cibles d’intersection. Importez la liste des cibles d’intersection dans la base de connaissances UniProt pour normaliser les noms des gènes et des protéines.Pour construire un réseau d’interaction protéique, collez la liste des cibles d’intersection de FP contre l’hyperlipidémie dans la boîte de dialogue de liste de noms de la base de données de chaînes 11.5. Sélectionner l’homo sapiens dans les organismes. Cliquez sur Rechercher, puis sur Continuer.Une fois les résultats disponibles, activez les nœuds fortement déconnectés du réseau dans les paramètres avancés. Définissez la confiance la plus élevée à 0,900 dans le score d’interaction minimum requis. Cliquez ensuite sur le bouton de mise à jour.Cliquez sur les exportations dans la barre de titre et téléchargez le court texte tabulaire du réseau d’interaction protéique au format PNG et TSV. Pour construire un réseau cible de maladie composant médicamenteux, ouvrez Cytoscape 3.9.1 et importez le fichier au format TSV. Optimisez la couleur, la police et le côté des nœuds réseau via la barre de style du panneau de configuration.À l’aide de la fonction d’analyse de réseau pour l’analyse de la topologie du réseau, obtenez des gènes de hub dans CytoHubba dans Cytoscape et établissez le réseau de maladies cibles des ingrédients médicamenteux. Pour effectuer une analyse d’enrichissement GO et KEGG, ouvrez les ressources bioinformatiques David. Cliquez sur démarrer l’analyse et collez la liste des cibles dans la boîte de dialogue de gauche.Sélectionnez le symbole officiel du gène dans l’identificateur de sélection et l’homo sapiens dans certaines espèces. Ensuite, activez la liste des gènes dans le type de liste et cliquez sur soumettre la liste. Ensuite, cliquez sur clustering d’annotations fonctionnelles sous analyser la liste de gènes ci-dessus avec l’un des outils David.Activez le terme GO BP direct, le terme GO CC direct, le terme GO MF direct et l’ontologie génétique pour l’analyse de l’enrichissement de la fonction GO. Activez la voie KEGG dans les voies pour l’analyse de l’enrichissement de la voie KEGG. Cliquez sur le tableau d’annotation fonctionnel pour afficher les résultats.Utilisez le logiciel SIMCA P pour l’analyse statistique multivariée des valeurs intégrales obtenues à partir des résultats LCMS. Utiliser l’analyse discriminante des moindres carrés partiels orthogonaux, ou OPLSDA, pour les données du centre moyen et la modélisation des classes d’échantillons. Après le test OPLSDA, considérer les métabolites ayant une importance variable intégrale dans la projection, ou valeurs VIP, supérieures à un et une valeur P inférieure à 0,05 du test T de l’élève comme métabolites différentiels potentiels.Identifier les métabolites perturbés et les voies métaboliques par des sources de bases de données ouvertes, y compris le métabolome humain, l’encyclopédie Kyoto des gènes et des génomes, et MetaboAnalyst 5.0. Visualisez les vues des résultats par MetaboAnalyst 5.0 et la plateforme Wukong. Téléchargez la structure 3D des ingrédients FP sélectionnés à partir de la base de données pharmacologique des systèmes de médecine traditionnelle chinoise.Recherchez les noms des ingrédients dans la boîte de recherche des noms chimiques et téléchargez les fichiers de structure 3D correspondants au format MOL two. Ensuite, téléchargez les structures cristallines des cibles clés à partir de la base de données de structure des protéines alpha fold. Recherchez les noms des cibles dans la zone de recherche et téléchargez les fichiers de structure cristalline correspondants au format PDB.Importez ensuite les ingrédients et les fichiers de structure cible dans le logiciel AutoDock Tools. Cliquez sur modifier et supprimer l’eau pour supprimer les molécules d’eau. Ensuite, cliquez sur modifier les hydrogènes et ajouter pour ajouter des hydrogène.Définissez les ingrédients comme ligand et effectuez un amarrage aveugle en sélectionnant les cibles entières comme récepteur. Entrez une valeur dans la case derrière le centre et la taille pour ajuster l’espace nouvellement développé, ce qui permet d’englober complètement le ligand et le récepteur. Enregistrez les fichiers de ligand et de récepteur au format PDBQT.Utilisez AutoDock Vina pour effectuer un amarrage moléculaire. Définissez la barre de récepteur sur le nom du point récepteur PDBQT et la barre de ligand sur le nom du point de ligand PDBQT. Obtenir l’emplacement optimal pour la liaison du ligand au récepteur et enregistrer la valeur de l’énergie de liaison à la position optimale.Importez les fichiers d’ancrage dans le profileur d’interaction du ligand protéique pour obtenir le modèle visuel du système. Téléchargez les fichiers de modèle au format PSC et importez-les dans le logiciel PyMOL pour construire une visualisation supplémentaire. Grâce à la pharmacologie en réseau, un total de 19 ingrédients et 134 cibles liées aux ingrédients de la PF ont été trouvés.Après avoir fait correspondre les cibles liées à la PF avec les cibles liées à l’hyperlipidémie, 62 ont été identifiées comme cibles potentielles pour la PF contre l’hyperlipidémie. Le réseau d’interaction protéique a été construit par String et Cytoscape. Les résultats de l’enrichissement GO suggèrent que les processus biologiques et la fonction moléculaire de la PF contre l’hyperlipidémie étaient principalement liés à l’expression génique et à la liaison aux protéines.L’enrichissement de KEGG a prouvé que la PF pouvait intervenir dans le métabolisme des lipides et l’athérosclérose. L’analyse OPLSDA a été utilisée pour explorer la séparation des métabolites entre les groupes de souris témoins négatives, régime riche en graisses et souris PF à forte dose, ce qui a montré que les mêmes échantillons de groupe étaient regroupés et que différents échantillons de groupe se distinguaient bien. Au total, 16 et six métabolites ont été identifiés comme métabolites différentiels dans la PF affectant les souris HFD dans le plasma et le foie.Les cartes thermiques tracées par MetaboAnalyst 5.0 ont montré que tous les métabolites différentiels dans le plasma et le foie ont été modifiés dans le groupe de régime riche en graisses et la plupart ont été inversés dans le groupe PF. Le métabolisme du tryptophane a été affecté de manière significative dans le plasma. Le métabolisme de la taurine et de l’hypotaurine a été affecté de manière significative dans le foie.Les métabolites différentiels ont été importés dans le plug-in MetScape dans Cytoscape et correspondaient aux gènes de moyeu identifiés en pharmacologie de réseau pour collecter les réseaux de gènes enzymatiques de réaction composés. De plus, le réseau de voies de métabolites cibles d’ingrédients a été construit. L’amarrage moléculaire a été utilisé pour analyser leurs interactions avec le site actif du ligand.Cette technologie est une méthode complète de démarrage des ingrédients génétiques pharmacologiques de la médecine traditionnelle chinoise. Il fournit une nouvelle idée pour la recherche impliquant des médicaments avec des ingrédients complets.

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