Name: network pharmacology prediction and metabolomics validation of the mechanism of fructus phyllanthi against hyperlipidemia
Uploaded: 2023-04-07T14:10:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Network Pharmacology Prediction and Metabolomics Validation of the Mechanism of Fructus Phyllanthi against Hyperlipidemia at JoVE.com

Это исследование было поддержано Группой разработки продуктов и инноваций ТКМ «Сохранение здоровья и реабилитация» (2022C005) и Исследование трансграничной интеграции нового бизнеса «Сохранение здоровья и реабилитация +».

Все процедуры, связанные с обращением с животными, проводились в соответствии с Руководством Университета традиционной китайской медицины Чэнду по уходу за лабораторными животными и их использованию и были одобрены Комитетом по институциональной этике Университета традиционной кит...

В последние годы уровень заболеваемости гиперлипидемией увеличивается, в основном из-за долгосрочных нездоровых привычек питания. ТКМ и ее химические ингредиенты обладают различной фармакологической активностью, которая была широко изучена в последние годы37,38<sup cl...

Гиперлипидемия является распространенным метаболическим заболеванием с серьезными последствиями для здоровья человека, а также основным фактором риска сердечно-сосудистых заболеваний1. В последнее время наблюдается тенденция к снижению возрастного заболевания, и молодые люди стали более восприимчивыми из-за длительного нерегулярного образа жизни и нездоровых привычек питания2. В клинике для лечения гиперлипидемии применялись различные препараты. Например, одним из наиболее часто используемых препаратов для пациентов с гиперлипидемией и связанными с ней атеросклеротическими расстройствами являются статины. Однако длительное применение статинов имеет побочные эффекты, которыми нельзя пренебрегать, которые приводят к плохому прогнозу, такие как непереносимость, резистентность к лечению и нежелательные явления 3,4. Эти недостатки стали дополнительными болями для пациентов с гиперлипидемией. Поэтому следует предложить новые методы лечения для стабильной гиполипидемической эффективности и меньшего количества побочных эффектов.
Традиционная китайская медицина (ТКМ) широко используется для лечения заболеваний из-за ее хорошей эффективности и небольшого количества побочных эффектов5. Fructus Phyllanthi (FP), сухофрукты Phyllanthus emblica Linn. (широко известный как ягода амлы или индийский крыжовник), является известным лекарственным и пищевым материалом, гомологичным для традиционных китайских и индийских лекарств 6,7. Это лекарство использовалось для очищения от жары, охлаждения крови и улучшения пищеварения в соответствии с теориями ТКМ8. Современные фармакологические исследования показали, что FP богат биологически активными соединениями, такими как галловые кислоты, эллаговые кислоты и кверцетин9, которые отвечают за ряд многогранных биологических свойств, действуя как антиоксидант, противовоспалительное средство, средство защиты печени, антигиполипидемическое и так далее10. Недавние исследования также показали, что FP может эффективно регулировать липиды крови пациентов с гиперлипидемией. Например, Variya et al.11 продемонстрировали, что фруктовый сок FP и его основной химический ингредиент галловая кислота могут снижать уровень холестерина в плазме и уменьшать инфильтрацию масла в печени и аорте. Терапевтическая эффективность была связана с регуляцией FP в увеличении экспрессии рецептора-альфа, активируемого пролифератором пероксисом, и снижении липогенной активности печени. Тем не менее, основной механизм FP в улучшении гиперлипидемии должен быть дополнительно изучен, поскольку его биологически активные ингредиенты довольно обширны. Мы стремились изучить потенциальный механизм терапевтической эффективности ФП, который может быть полезен для дальнейшей разработки и использования этого лекарства.
В настоящее время сетевая фармакология рассматривается как целостная и эффективная методика изучения терапевтического механизма ТКМ. Вместо того, чтобы искать отдельные болезнетворные гены и лекарства, лечащие исключительно индивидуальную мишень, строится полная сеть лекарств-ингредиентов-генов-заболеваний, чтобы найти многоцелевой механизм многокомпонентного лекарственного средства в отношении их комплексного лечения12. Этот метод особенно подходит для ТКМ, так как их химический состав огромен. К сожалению, сетевая фармакология может быть использована только для прогнозирования целей, на которые влияют химические ингредиенты в теории. Эндогенные метаболиты в модели заболевания следует наблюдать, чтобы подтвердить эффективность сетевой фармакологии. Метод метаболомики, появившийся с развитием системной биологии, является важным инструментом мониторинга изменений эндогенных метаболитов13. Изменения в метаболитах отражают устойчивые изменения состояния хозяина, что также является важным показателем для изучения внутреннего механизма. Некоторые исследователи успешно интегрировали сетевую фармакологию и метаболомику для изучения механизма взаимодействия между лекарствами и заболеваниями14,15.
В этой статье исследуются механистические основы ФП против гиперлипидемии путем интеграции методов сетевой фармакологии и метаболомики. Сетевая фармакология была применена для анализа взаимосвязи между основными активными ингредиентами в FP и молекулярными мишенями для гиперлипидемии. Впоследствии была проведена метаболомика для наблюдения изменения эндогенных метаболитов на животной модели, что может объяснить действие лекарства на метаболическом уровне. По сравнению с применением только сетевой фармакологии или метабономики, этот интегрированный анализ обеспечил более конкретный и всеобъемлющий механизм исследования. Кроме того, стратегия молекулярного докинга использовалась для анализа взаимодействия между активными ингредиентами и ключевыми белками. В целом, этот комплексный подход может компенсировать отсутствие экспериментальных данных по сетевой фармакологии и отсутствие эндогенного механизма для метода метаболомики и может быть использован для анализа терапевтического механизма натуральной медицины. Основная схематическая блок-схема протокола показана на рисунке 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

Гиперлипидемия стала ведущим фактором риска сердечно-сосудистых заболеваний и повреждения печени во всем мире. Fructus Phyllanthi (FP) является эффективным препаратом против гиперлипидемии в традиционной китайской медицине (ТКМ) и теориях индийской медицины, однако потенциальный механизм требует дальнейшего изучения. Настоящее исследование направлено на выявление механизма ФП против гиперлипидемии на основе комплексной стратегии, сочетающей прогнозирование сетевой фармакологии с валидацией метаболомики. Модель мышей, индуцированная диетой с высоким содержанием жиров (HFD), была создана путем оценки уровней липидов в плазме, включая общий холестерин (TC), триглицериды (TG), холестерин липопротеинов низкой плотности (LDL-C) и холестерин липопротеинов высокой плотности (HDL-C). Сетевая фармакология была применена для выяснения активных ингредиентов FP и потенциальных мишеней против гиперлипидемии. Метаболомика плазмы и печени была выполнена для выявления дифференциальных метаболитов и соответствующих им путей среди нормальной группы, модельной группы и группы вмешательства. Взаимосвязь между сетевой фармакологией и метаболомикой была дополнительно построена для получения всестороннего представления о процессе ФП против гиперлипидемии. Полученные ключевые белки-мишени были верифицированы методом молекулярного докинга. Эти результаты показали, что FP улучшил уровень липидов в плазме и повреждение печени при гиперлипидемии, вызванной HFD. Галловая кислота, кверцетин и бета-ситостерол в FP были продемонстрированы в качестве ключевых активных соединений. Было обнаружено, что в общей сложности 16 и шесть потенциальных дифференциальных метаболитов в плазме и печени, соответственно, участвуют в терапевтических эффектах FP против гиперлипидемии путем метаболомики. Кроме того, интеграционный анализ показал, что эффекты вмешательства были связаны с CYP1A1, AChE и MGAM, а также с корректировкой L-кинуренина, кортикостерона, ацетилхолина и рафинозы, в основном с участием пути метаболизма триптофана. Молекулярный докинг гарантирует, что вышеуказанные ингредиенты, действующие на белковые мишени, связанные с гиперлипидемией, играют ключевую роль в снижении уровня липидов. Таким образом, это исследование предоставило новую возможность для профилактики и лечения гиперлипидемии.

Сетевая фармакология В общей сложности 18 потенциальных ингредиентов в FP были проверены в соответствии с их фармакокинетическими и фармакодинамическими свойствами из базы данных и анализа LC-MS (общее количество ионных хроматограмм показано на дополнительном рисунке 1</str...

Watch this Scientific Journal Video about Network Pharmacology Prediction and Metabolomics Validation of the Mechanism of Fructus Phyllanthi against Hyperlipidemia at JoVE.com

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

В настоящем протоколе описывается комплексная стратегия изучения ключевых мишеней и механизмов Fructus Phyllanthi против гиперлипидемии, основанная на прогнозировании сетевой фармакологии и проверке метаболомики.

Прогнозирование сетевой фармакологии и валидация метаболомики механизма Fructus Phyllanthi против гиперлипидемии

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

Наше исследование включает в себя серийную экспериментальную технику, и в протоколе есть эти детали, которые необходимы читателям, чтобы понять наши методы. Наш интегрированный метод компенсирует недостаток сетевой фармакологии и метаболомики и может быть использован для терапевтического метаанализа натуральной медицины. Этот метод используется для скрининга активного соединения от ингредиента компании и костюма для бегунов с массивным химическим составом, таких как традиционная китайская медицина.Для начала выберите активные ингредиенты и ключевые мишени, выполнив поиск по ключевому слову phyllanthi fructus в базе данных фармакологии систем традиционной китайской медицины. Чтобы получить список активных ингредиентов-кандидатов и мишеней fructus phyllanthi, или FP, выполните поиск по ключевому слову гиперлипидемия в базе данных генных карт, онлайн-базе данных менделевского наследования у человека и базе данных терапевтических мишеней для получения соответствующих потенциальных мишеней гиперлипидемии. Загрузите электронные таблицы целевых показателей заболеваний, сохраните их в папку и удалите повторяющиеся мишени, чтобы получить список мишеней гиперлипидемии.Затем скопируйте списки активных ингредиентов FP, мишеней FP и мишеней гиперлипидемии в новую электронную таблицу. Используйте функцию идентификации дубликатов данных на панели инструментов, чтобы получить цели пересечения. Импортируйте список пересечений в базу знаний UniProt, чтобы стандартизировать названия генов и белков.Чтобы построить сеть взаимодействия белков и белков, вставьте список пересечений целей FP против гиперлипидемии в диалоговое окно списка имен базы данных String 11.5. Выделите homo sapiens в организмы. Нажмите кнопку Поиск и продолжите.Как только результаты будут доступны, включите узлы с высоким уровнем отключения в сети в дополнительных настройках. Установите наивысшую достоверность 0,900 в минимально требуемом балле взаимодействия. Затем нажмите кнопку обновления.Нажмите на экспорт в строке заголовка и загрузите короткий табличный текст сети взаимодействия белков и белков в формате PNG и TSV. Чтобы создать целевую сеть лекарственного компонента заболевания, откройте Cytoscape 3.9.1 и импортируйте файл формата TSV. Оптимизируйте цвет, шрифт и боковые стороны сетевых узлов с помощью панели стилей на панели управления.Используя функцию анализа сети для анализа топологии сети, получите гены-концентраторы в CytoHubba в Cytoscape и установите сеть целевых заболеваний лекарственного ингредиента. Чтобы выполнить анализ обогащения GO и KEGG, откройте ресурсы по биоинформатике Дэвида. Нажмите «Начать анализ» и вставьте целевой список в левое диалоговое окно.Выберите официальный символ гена в избранном идентификаторе и homo sapiens в избранных видах. Затем включите список генов в типе списка и нажмите «Отправить список». Затем нажмите «Кластеризация функциональных аннотаций» в разделе «Проанализировать приведенный выше список генов» с помощью одного из инструментов Дэвида.Включите термин GO BP direct, термин GO CC direct, термин GO MF direct и онтологию генов для анализа обогащения функций GO. Включите путь KEGG в путях для анализа обогащения пути KEGG. Нажмите на функциональную диаграмму аннотаций, чтобы отобразить результаты.Используйте программное обеспечение SIMCA P для многомерного статистического анализа интегральных значений, полученных по результатам LCMS. Используйте ортогональный дискриминантный анализ частичных наименьших квадратов, или OPLSDA, для данных среднего центра и моделирования классов выборки. После теста OPLSDA рассмотрите метаболиты с интегральной переменной важностью в проекции или значениями VIP, превышающими единицу, и значением P менее 0,05 из Т-критерия студента в качестве потенциальных дифференциальных метаболитов.Идентификация нарушенных метаболитов и метаболических путей с помощью открытых источников баз данных, включая метаболом человека, Киотскую энциклопедию генов и геномов и MetaboAnalyst 5.0. Визуализируйте представления результатов с помощью MetaboAnalyst 5.0 и платформы Wukong. Загрузите выбранную 3D-структуру ингредиентов FP из базы данных фармакологии систем традиционной китайской медицины.Выполните поиск по названиям ингредиентов в поле поиска названий химических веществ и загрузите соответствующие файлы 3D-структур в формате MOL two. Затем загрузите кристаллические структуры ключевых мишеней из базы данных структуры альфа-складчатого белка. Найдите целевые имена в поле поиска и загрузите соответствующие файлы кристаллической структуры в формате PDB.Затем импортируйте ингредиенты и файлы целевой структуры в программное обеспечение AutoDock tools. Нажмите «Редактировать» и удалить воду, чтобы удалить молекулы воды. Затем нажмите «Изменить водород» и «Добавить», чтобы добавить водород.Установите ингредиенты в качестве лиганда и выполните слепую стыковку, выбрав целые мишени в качестве рецептора. Введите значение в поле позади центра и размера, чтобы отрегулировать вновь разработанное пространство, что позволит полностью охватить лиганд и рецептор. Сохраните файлы лиганда и рецептора в формате PDBQT.Используйте AutoDock Vina для выполнения молекулярной стыковки. Установите рецепторную полосу на имя рецепторной точки PDBQT, а лигандную полосу — на имя лигандной точки PDBQT. Получите оптимальное место для связывания лиганда с рецептором и запишите значение энергии связывания в оптимальном положении.Импортируйте файлы стыковки в профилировщик взаимодействия белковых лигандов, чтобы получить визуальную модель системы. Загрузите файлы модели в формате PSC и импортируйте их в программное обеспечение PyMOL для дальнейшей визуализации. С помощью сетевой фармакологии было обнаружено в общей сложности 19 ингредиентов и 134 связанных с ингредиентами мишеней FP.После сопоставления целевых показателей, связанных с ФП, с мишенями, связанными с гиперлипидемией, 62 были определены в качестве потенциальных мишеней для ФП против гиперлипидемии. Сеть взаимодействия белков была построена String и Cytoscape. Результаты обогащения GO показали, что биологические процессы FP и молекулярная функция против гиперлипидемии были в основном связаны с экспрессией генов и связыванием белка.Обогащение KEGG доказало, что FP может вмешиваться в липидный обмен и атеросклероз. Анализ OPLSDA был использован для изучения разделения метаболитов между группами мышей с отрицательным контролем, диетой с высоким содержанием жиров и мышами с высокими дозами FP, что показало, что одни и те же групповые образцы сгруппированы вместе, и разные групповые образцы хорошо различались. В общей сложности 16 и шесть метаболитов были идентифицированы как дифференциальные метаболиты при FP, влияющие на мышей HFD в плазме и печени.Тепловые карты, построенные MetaboAnalyst 5.0, показали, что все дифференциальные метаболиты в плазме и печени были изменены в группе диеты с высоким содержанием жиров, и большинство из них были обращены вспять в группе FP. Метаболизм триптофана значительно повлиял на метаболизм триптофана в плазме. Метаболизм таурина и гипотаурина значительно повлиял на метаболизм таурина и гипотаурина в печени.Дифференциальные метаболиты были импортированы в плагин MetScape в Cytoscape и соответствовали генам-концентраторам, идентифицированным в сетевой фармакологии, для сбора генных сетей ферментов сложных реакций. Кроме того, ингредиенты нацелены на сеть путей метаболитов. Молекулярный докинг был использован для анализа их взаимодействия с активными лигандными центрами.Эта технология представляет собой комплексный метод запуска фармакологических генетических ингредиентов традиционной китайской медицины. Это дает новую идею для исследований, связанных с лекарствами с полными ингредиентами.

Research

JoVE Journal

Medicine

An Experimental Paradigm for the Prediction of Post-Operative Pain (PPOP)

An Experimental Paradigm for the Prediction of Post-Operative Pain PPOP

Экспериментальная парадигма прогнозирования послеоперационной боли (PPOP)

Many women undergo cesarean delivery without problems, however some experience significant pain after cesarean section. Pain is associated with negative ...

The Application Of Permanent Middle Cerebral Artery Ligation in the Mouse

Применение постоянных средней мозговой артерии Лигирование в мышь

Focal cerebral ischemia is among the most common type of stroke seen in patients. Due to the clinical significance there has been a prolonged effort to ...

Generation of Subcutaneous and Intrahepatic Human Hepatocellular Carcinoma Xenografts in Immunodeficient Mice

Генерация подкожного и Внутрипеченочный гепатоцеллюлярной карциномы человека ксенотрансплантатов в иммунодефицитных мышей

In  vivo experimental models of hepatocellular carcinoma (HCC) that recapitulate  the human disease provide a valuable platform for research into disease  ...

Pharmacologic Induction of Epidermal Melanin and Protection Against Sunburn in a Humanized Mouse Model

Фармакологического Индукционная эпидермального меланина и защиту кожи от ожогов в модели Humanized Mouse

Fairness of skin, UV sensitivity and skin cancer  risk all correlate with the physiologic function of the melanocortin 1  receptor, a Gs-coupled signaling ...

Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy

Сеть Анализ стандартный режим сети с помощью функциональной связности МРТ в височной эпилепсии

Functional connectivity MRI (fcMRI) is an fMRI method that examines the connectivity of different brain areas based on the correlation of BOLD signal ...

In Vivo and Ex Vivo Approaches to Study Ovarian Cancer Metastatic Colonization of Milky Spot Structures in Peritoneal Adipose

In Vivo and Ex Vivo Approaches to Study Ovarian Cancer Metastatic Colonization of Milky Spot Structures in Peritoneal Adipose

В Vivo и экс Vivo подходы к изучению рака яичников метастатического колонизации Млечного Местная структур в брюшной жировой

High-grade serous ovarian cancer (HGSC), the cause of widespread peritoneal metastases, continues to have an extremely poor prognosis; fewer than 30% of ...

Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients

Сетевой анализ овального электродных Recordings в устойчивых к лекарственным средствам височная эпилепсия пациентов

Approximately 30% of epilepsy patients are refractory to antiepileptic drugs. In these cases, surgery is the only alternative to eliminate/control ...

Harvest of Endothelial Cells from the Balloon Tips of Swan-Ganz Catheters after Right Heart Catheterization

Урожай эндотелиальных клеток от всплывающие подсказки Swan-Ganz катетеров после катетеризации правых отделов сердца

A variety of pathologies lead to pulmonary hypertension (PH), which is defined as a mean pulmonary artery pressure exceeding 25 mmHg at rest. To further ...

On-Site Sampling and Extraction of Brain Tumors for Metabolomics and Lipidomics Analysis

Выборка и удаление опухолей головного мозга для метаболомики и липидомического анализа

Despite the variety of tools available for cancer diagnosis and classification, methods that enable fast and simple characterization of tumors are still ...

Normothermic Ex Vivo Pancreas Perfusion for the Preservation of Pancreas Allografts before Transplantation

Normothermic Ex Vivo Pancreas Perfusion for the Preservation of Pancreas Allografts before Transplantation

Нормотермическая перфузия поджелудочной железы ex vivo для сохранения аллотрансплантатов поджелудочной железы перед трансплантацией

Pancreas transplantation (PTx) is a curative treatment for people who live with the burden of a diagnosis of diabetes mellitus (DM). However, due to organ ...