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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Diese Forschung wurde durch das Produktentwicklungs- und Innovationsteam der TCM Health Preservation and Rehabilitation (2022C005) und Research on New Business Cross-border Integration of "Health Preservation and Rehabilitation+" unterstützt.

Alle Verfahren, die den Umgang mit Tieren betreffen, wurden in Übereinstimmung mit dem Leitfaden für die Pflege und Verwendung von Labortieren der Universität Chengdu durchgeführt und von der institutionellen Ethikkommission der Universität für Traditionelle Chinesische Medizin Chengdu genehmigt (Protokollnummer 2020-36). Für die vorliegende Studie wurden männliche C57BL/6-Mäuse (20 ± 2 g) verwendet. Die Mäuse wurden aus einer kommerziellen Quelle bezogen (siehe Materialtabelle).
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In den letzten Jahren ist die Inzidenzrate von Hyperlipidämien gestiegen, was vor allem auf langfristige ungesunde Essgewohnheiten zurückzuführen ist. Die TCM und ihre chemischen Inhaltsstoffe haben verschiedene pharmakologische Aktivitäten, die in den letzten Jahren umfassend untersucht wurden37,38. FP ist eine Art Fruchtressource, die sowohl als Medizin als auch als Lebensmittel verwendet wird und ein wichtiges Potenzial zur Behandlung von Hyperlipidämie h...

Hyperlipidämie ist eine häufige Stoffwechselerkrankung mit schwerwiegenden Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit und auch der Hauptrisikofaktor für Herz-Kreislauf-Erkrankungen1. In jüngster Zeit ist ein altersbedingter Abwärtstrend für diese Krankheit zu beobachten, und jüngere Menschen sind aufgrund eines langfristig unregelmäßigen Lebensstils und ungesunder Essgewohnheiten anfälliger geworden2. In der Klinik wurden verschiedene Medikamente zur Behandlung von Hyperlipidämie eingesetzt. Eines der am häufigsten verwendeten Medikamente für Patienten mit Hyperlipidämie und verwandten atherosklerotischen Störungen sind beispielsweise Statine. Die langfristige Einnahme von Statinen hat jedoch nicht zu vernachlässigende Nebenwirkungen, die zu einer schlechten Prognose führen, wie z. B. Unverträglichkeit, Therapieresistenz und unerwünschte Ereignisse 3,4. Diese Unzulänglichkeiten sind für Hyperlipidämie-Patienten zu zusätzlichen Schmerzen geworden. Daher sollten neuartige Behandlungen für eine stabile lipidsenkende Wirksamkeit und weniger Nebenwirkungen vorgeschlagen werden.
Die Traditionelle Chinesische Medizin (TCM) wird aufgrund ihrer guten Wirksamkeit und ihrer geringen Nebenwirkungen häufig zur Behandlung von Krankheiten eingesetzt5. Fructus Phyllanthi (FP), die Trockenfrucht von Phyllanthus emblica Linn. (im Volksmund als Amla-Beere oder indische Stachelbeere bekannt), ist ein berühmtes Medizin- und Lebensmittel-homologes Material der traditionellen chinesischen und indischen Medizin 6,7. Dieses Arzneimittel wurde gemäß den TCM-Theorien8 verwendet, um Hitze zu beseitigen, das Blut zu kühlen und die Verdauung zu fördern. Moderne pharmakologische Studien haben gezeigt, dass FP reich an bioaktiven Verbindungen wie Gallussäuren, Ellagsäuren und Quercetin9 ist, die für eine Reihe facettenreicher biologischer Eigenschaften verantwortlich sind, indem sie als Antioxidans, entzündungshemmend, leberschützend, antihypolipidämisch usw. wirken10. Neuere Forschungen haben auch gezeigt, dass FP die Blutfette von Patienten mit Hyperlipidämie effektiv regulieren kann. Zum Beispiel haben Variya et al.11 gezeigt, dass FP-Fruchtsaft und sein chemischer Hauptbestandteil Gallussäure den Plasmacholesterinspiegel senken und das Eindringen von Öl in Leber und Aorta verringern können. Die therapeutische Wirksamkeit hing mit der Regulation von FP zusammen, die Expression von Peroxisom-Proliferator-aktiviertem Rezeptor-alpha zu erhöhen und die hepatische lipogene Aktivität zu verringern. Der zugrunde liegende Mechanismus von FP bei der Verbesserung der Hyperlipidämie sollte jedoch weiter untersucht werden, da seine bioaktiven Inhaltsstoffe recht umfangreich sind. Wir haben versucht, den potenziellen Mechanismus der therapeutischen Wirksamkeit von FP zu untersuchen, der für die weitere Entwicklung und Anwendung dieses Arzneimittels von Vorteil sein könnte.
Gegenwärtig wird die Netzwerkpharmakologie als ganzheitliche und effiziente Technik angesehen, um den therapeutischen Mechanismus der TCM zu untersuchen. Anstatt nach einzelnen krankheitsverursachenden Genen und Medikamenten zu suchen, die nur ein einzelnes Ziel behandeln, wird ein vollständiges Netzwerk von Arzneimitteln, Inhaltsstoffen, Genen und Krankheiten aufgebaut, um den Multi-Zielmechanismus des Arzneimittels mit mehreren Inhaltsstoffen in Bezug auf ihre umfassende Behandlung zu finden12. Diese Technik eignet sich besonders für die TCM, da ihre chemische Zusammensetzung massiv ist. Leider kann die Netzwerkpharmakologie nur theoretisch zur Vorhersage von Zielen verwendet werden, die von chemischen Inhaltsstoffen beeinflusst werden. Die endogenen Metaboliten im Krankheitsmodell sollten beobachtet werden, um die Wirksamkeit der Netzwerkpharmakologie zu validieren. Die Metabolomik-Methode, die mit der Entwicklung der Systembiologie auftaucht, ist ein wichtiges Werkzeug zur Überwachung der Veränderungen in endogenen Metaboliten13. Die Veränderungen der Metaboliten spiegeln die stationären Zustandsänderungen des Wirts wider, was auch ein wichtiger Indikator für die Untersuchung des internen Mechanismus ist. Einigen Forschern ist es gelungen, Netzwerkpharmakologie und Metabolomik zu integrieren, um den Interaktionsmechanismus zwischen Medikamenten und Krankheiten zu erforschen14,15.
Dieser Artikel untersucht die mechanistischen Grundlagen der FP gegen Hyperlipidämie durch die Integration von Netzwerkpharmakologie und Metabolomik-Techniken. Die Netzwerkpharmakologie wurde angewendet, um die Beziehung zwischen den Hauptwirkstoffen in FP und molekularen Zielen für Hyperlipidämie zu analysieren. Anschließend wurde eine Metabolomik durchgeführt, um die Veränderung der endogenen Metaboliten im Tiermodell zu beobachten, was die Arzneimittelwirkung auf metabolischer Ebene erklären kann. Verglichen mit der alleinigen Anwendung der Netzwerkpharmakologie oder Metabonomik bot diese integrierte Analyse einen spezifischeren und umfassenderen Forschungsmechanismus. Darüber hinaus wurde die molekulare Docking-Strategie verwendet, um die Interaktion zwischen Wirkstoffen und Schlüsselproteinen zu analysieren. Im Allgemeinen könnte dieser integrierte Ansatz den Mangel an experimenteller Evidenz für die Netzwerkpharmakologie und das Fehlen eines endogenen Mechanismus für die Metabolomik-Methode kompensieren und für die Analyse des therapeutischen Mechanismus der Naturheilkunde verwendet werden. Das schematische Hauptflussdiagramm des Protokolls ist in Abbildung 1 dargestellt.

<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

Hyperlipidämie ist weltweit zu einem der führenden Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Leberschäden geworden. Fructus Phyllanthi (FP) ist ein wirksames Medikament gegen Hyperlipidämie in den Theorien der Traditionellen Chinesischen Medizin (TCM) und der Indischen Medizin, der potenzielle Mechanismus muss jedoch weiter erforscht werden. Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, den Mechanismus der FP gegen Hyperlipidämie aufzudecken, basierend auf einer integrierten Strategie, die die Vorhersage der Netzwerkpharmakologie mit der Validierung der Metabolomik kombiniert. Ein durch fettreiche Diät (HFD) induziertes Mäusemodell wurde durch die Auswertung der Plasmalipidspiegel erstellt, einschließlich Gesamtcholesterin (TC), Triglycerid (TG), Low-Density-Lipoprotein-Cholesterin (LDL-C) und High-Density-Lipoprotein-Cholesterin (HDL-C). Die Netzwerkpharmakologie wurde angewendet, um die Wirkstoffe von FP und mögliche Angriffspunkte gegen Hyperlipidämie herauszufinden. Metabolomik von Plasma und Leber wurde durchgeführt, um differentielle Metaboliten und ihre entsprechenden Signalwege zwischen der Normalgruppe, der Modellgruppe und der Interventionsgruppe zu identifizieren. Die Beziehung zwischen Netzwerkpharmakologie und Metabolomik wurde weiter konstruiert, um einen umfassenden Überblick über den Prozess der FP gegen Hyperlipidämie zu erhalten. Die erhaltenen Schlüsselzielproteine wurden durch molekulares Andocken verifiziert. Diese Ergebnisse spiegelten wider, dass FP die Plasmalipidspiegel und die Leberschädigung der durch eine HFD induzierten Hyperlipidämie verbesserte. Gallussäure, Quercetin und Beta-Sitosterol in FP wurden als die wichtigsten Wirkstoffe nachgewiesen. Insgesamt wurden 16 bzw. sechs potentielle differentielle Metaboliten im Plasma bzw. in der Leber gefunden, die an den therapeutischen Effekten von FP gegen Hyperlipidämie durch Metabolomik beteiligt sind. Darüber hinaus zeigte die Integrationsanalyse, dass die Interventionseffekte mit CYP1A1, AChE und MGAM sowie mit der Anpassung von L-Kynurenin, Corticosteron, Acetylcholin und Raffinose assoziiert waren, wobei hauptsächlich der Tryptophan-Stoffwechselweg beteiligt war. Molekulares Docking stellte sicher, dass die oben genannten Inhaltsstoffe, die auf Hyperlipidämie-bedingte Proteinziele wirken, eine Schlüsselrolle bei der Senkung der Lipide spielen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Forschung eine neue Möglichkeit zur Vorbeugung und Behandlung von Hyperlipidämie bietet.

Netzwerk Pharmakologie Insgesamt wurden 18 potentielle Inhaltsstoffe in FP nach ihren pharmakokinetischen und pharmakodynamischen Eigenschaften aus der Datenbank und der LC-MS-Analyse gescreent (die Gesamtionenchromatogramme sind in der ergänzenden Abbildung 1 dargestellt). In der einschlägigen Literatur wird darauf hingewiesen, dass der Gehalt an Gallussäure viel höher ist als bei anderen Inhaltsstoffen und die Lipide wirksam senkt 9,11<sup clas...

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

Das vorliegende Protokoll beschreibt eine integrierte Strategie zur Erforschung der wichtigsten Ziele und Mechanismen von Fructus Phyllanthi gegen Hyperlipidämie, basierend auf der Vorhersage der Netzwerkpharmakologie und der Verifizierung der Metabolomik.

Netzwerk Pharmakologische Vorhersage und metabolomische Validierung des Mechanismus von Fructus phyllanthi gegen Hyperlipidämie

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

Unsere Forschung umfasst serielle experimentelle Techniken und das Protokoll enthält diese Details, die für die Leser notwendig sind, um unsere Methoden zu verstehen. Unsere integrierte Methode kompensiert den Nachteil der Netzwerkpharmakologie und Metabolomik und kann für die therapeutische Metaanalyse der Naturheilkunde eingesetzt werden. Diese Methode wird verwendet, um den Wirkstoff aus dem Inhaltsstoff des Unternehmens und dem Anzug für Jogger mit massiver chemischer Zusammensetzung, wie z. B. einer traditionellen chinesischen Medizin, zu screenen.Wählen Sie zunächst die Wirkstoffe und Hauptziele aus, indem Sie in der Datenbank der Systeme der traditionellen chinesischen Medizin nach dem Stichwort phyllanthi fructus suchen. Um die Liste der Wirkstoffkandidaten und Zielmoleküle von Fructus phyllanthi (FP) zu erhalten, suchen Sie nach dem Stichwort Hyperlipidämie in der Genkartendatenbank, der Online-Datenbank Mendelsche Vererbung beim Menschen und der therapeutischen Zieldatenbank, um die jeweiligen Kandidatenziele für Hyperlipidämie zu erhalten. Laden Sie die Tabellen der Krankheitsziele herunter, speichern Sie sie in einem Ordner und löschen Sie die wiederholten Ziele, um die Liste der Hyperlipidämieziele zu erhalten.Kopieren Sie dann die Listen der FP-Wirkstoffe, FP-Targets und Hyperlipidämie-Targets in eine neue Tabelle. Verwenden Sie die Funktion zur Identifizierung von Datenduplikaten in der Symbolleiste, um Schnittpunktziele abzurufen. Importieren Sie die Kreuzungszielliste in die UniProt-Wissensdatenbank, um die Gen- und Proteinnamen zu standardisieren.Um ein Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk zu konstruieren, fügen Sie die Kreuzungszielliste von FP gegen Hyperlipidämie in das Dialogfeld "Namensliste" der String-Datenbank 11.5 ein. Selektion des Homo sapiens in Organismen. Klicken Sie auf "Suchen" und dann auf "Weiter".Sobald die Ergebnisse verfügbar sind, aktivieren Sie die Anzahl der getrennten Knoten im Netzwerk in den erweiterten Einstellungen. Legen Sie die höchste Konfidenz auf 0,900 in der minimal erforderlichen Interaktionsbewertung fest. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Aktualisieren.Klicken Sie in der Titelleiste auf Exporte und laden Sie den kurzen Tabellentext des Protein-Protein-Interaktionsnetzwerks im PNG- und TSV-Format herunter. Um ein Zielnetzwerk für Arzneimittelkomponenten zu erstellen, öffnen Sie Cytoscape 3.9.1 und importieren Sie die Datei im TSV-Format. Optimieren Sie die Farbe, die Schriftart und die Seite der Netzwerkknoten über die Stilleiste in der Systemsteuerung.Verwenden Sie die Funktion "Netzwerk analysieren" für die Analyse der Netzwerktopologie, um Hub-Gene in CytoHubba in Cytoscape zu erhalten und das Zielkrankheitsnetzwerk für den Wirkstoff zu erstellen. Um eine GO- und KEGG-Anreicherungsanalyse durchzuführen, öffnen Sie die Bioinformatik-Ressourcen von David. Klicken Sie auf Analyse starten und fügen Sie die Zielliste in das linke Dialogfeld ein.Wählen Sie das offizielle Gensymbol bei der Auswahl des Identifikators und den Homo sapiens bei der Auswahl der Spezies aus. Aktivieren Sie dann die Genliste im Listentyp und klicken Sie auf Liste senden. Klicken Sie als Nächstes auf Functional Annotation Clustering unter Analysieren der obigen Genliste mit einem der David-Werkzeuge.Aktivieren Sie den GO-Term BP direkt, den GO-Term CC direkt, den GO-Term MF direkt und die Genontologie für die GO-Funktionsanreicherungsanalyse. Aktivieren Sie den KEGG-Pfad in Pfaden für die KEGG-Pfadanreicherungsanalyse. Klicken Sie auf das funktionale Beschriftungsdiagramm, um die Ergebnisse anzuzeigen.Verwenden Sie die SIMCA P-Software für die multivariate statistische Analyse der Integralwerte, die aus den LCMS-Ergebnissen gewonnen wurden. Verwenden Sie die orthogonale partielle Diskriminanzanalyse der kleinsten Quadrate (OPLSDA) für die mittleren Mittelpunktdaten und die Modellierung von Stichprobenklassen. Betrachten Sie nach dem OPLSDA-Test die Metaboliten mit integraler variabler Bedeutung in der Projektion oder VIP-Werte von mehr als eins und einem P-Wert von weniger als 0,05 aus dem T-Test des Schülers als potenzielle differentielle Metaboliten.Identifizieren Sie die gestörten Metaboliten und Stoffwechselwege anhand offener Datenbankquellen, einschließlich menschlicher Metabolome, Kyoto-Enzyklopädie der Gene und Genome und MetaboAnalyst 5.0. Visualisieren Sie die Ergebnisansichten von MetaboAnalyst 5.0 und der Wukong-Plattform. Laden Sie die ausgewählte 3D-Struktur der FP-Inhaltsstoffe aus der Pharmakologie-Datenbank für Systeme der traditionellen chinesischen Medizin herunter.Suchen Sie die Namen der Inhaltsstoffe im Suchfeld für chemische Namen und laden Sie die entsprechenden 3D-Strukturdateien im MOL-Zwei-Format herunter. Laden Sie als Nächstes die Kristallstrukturen der wichtigsten Targets aus der Alpha-Faltungsproteinstrukturdatenbank herunter. Suchen Sie die Zielnamen im Suchfeld und laden Sie die entsprechenden Kristallstrukturdateien im PDB-Format herunter.Importieren Sie dann Zutaten und Zielstrukturdateien in die AutoDock Tools-Software. Klicken Sie auf Wasser bearbeiten und löschen, um Wassermoleküle zu löschen. Klicken Sie dann auf Wasserstoff bearbeiten und hinzufügen, um Wasserstoff hinzuzufügen.Legen Sie die Inhaltsstoffe als Liganden fest und führen Sie ein blindes Andocken durch, indem Sie die gesamten Ziele als Rezeptor auswählen. Geben Sie einen Wert in das Feld hinter der Mitte und der Größe ein, um den neu entwickelten Raum anzupassen, so dass der Ligand und der Rezeptor vollständig umschlossen werden können. Speichern Sie die Liganden- und Rezeptordateien im PDBQT-Format.Verwenden Sie AutoDock Vina, um molekulares Docking durchzuführen. Setzen Sie den Rezeptorbalken auf den Namen des Rezeptorpunkts PDBQT und den Ligandenbalken auf den Namen des Ligandenpunkts PDBQT. Ermitteln Sie die optimale Position für die Bindung des Liganden an den Rezeptor und zeichnen Sie den Wert der Bindungsenergie an der optimalen Position auf.Importieren Sie die Docking-Dateien in den Protein-Liganden-Interaktionsprofiler, um das visuelle Systemmodell zu erhalten. Laden Sie die Modelldateien im PSC-Format herunter und importieren Sie sie in die PyMOL-Software, um weitere Visualisierungen zu erstellen. Durch Netzwerkpharmakologie wurden insgesamt 19 Inhaltsstoffe und 134 inhaltsstoffbezogene Ziele von FP gefunden.Nach dem Abgleich der FP-bezogenen Targets mit den Hyperlipidämie-bezogenen Targets wurden 62 als potenzielle Ziele für FP gegen Hyperlipidämie identifiziert. Das Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk wurde von String und Cytoscape konstruiert. Die Ergebnisse der GO-Anreicherung deuten darauf hin, dass die biologischen Prozesse und die molekulare Funktion von FP gegen Hyperlipidämie hauptsächlich mit der Genexpression und der Proteinbindung zusammenhängen.Die KEGG-Anreicherung bewies, dass FP in den Fettstoffwechsel und die Atherosklerose eingreifen kann. Die OPLSDA-Analyse wurde verwendet, um die Metabolitentrennung zwischen den Gruppen der Negativkontrolle, der fettreichen Diät und der Hochdosis-FP-Mäuse zu untersuchen, was zeigte, dass sich die gleichen Gruppenproben gruppierten und verschiedene Gruppenproben sich gut unterschieden. Insgesamt wurden 16 bzw. sechs Metaboliten als differentielle Metaboliten in FP identifiziert, die HFD-Mäuse im Plasma und in der Leber betreffen.Heatmaps, die von MetaboAnalyst 5.0 erstellt wurden, zeigten, dass alle differentiellen Metaboliten im Plasma und in der Leber in der fettreichen Diätgruppe verändert waren und die meisten in der FP-Gruppe umgekehrt waren. Der Tryptophan-Stoffwechsel war im Plasma signifikant beeinflusst. Der Taurin- und Hypotaurinstoffwechsel war in der Leber signifikant betroffen.Differentielle Metaboliten wurden in das MetScape-Plugin in Cytoscape importiert und mit den in der Netzwerkpharmakologie identifizierten Hub-Genen abgeglichen, um die Gennetzwerke des Reaktionsenzyms zu sammeln. Darüber hinaus wurde ein Netzwerk von Metaboliten aufgebaut, das auf die Inhaltsstoffe abzielt. Molekulares Docking wurde verwendet, um die Wechselwirkungen zwischen den aktiven Zentren der Liganden zu analysieren.Diese Technologie ist eine umfassende Methode, um die pharmakologischen genetischen Inhaltsstoffe der traditionellen chinesischen Medizin zu starten. Es bietet eine neue Idee für die Forschung mit Medikamenten mit vollständigen Inhaltsstoffen.

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