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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Esta investigación fue apoyada por el Equipo de Desarrollo e Innovación de Productos de TCM Health Preservation and Rehabilitation (2022C005) y la Investigación sobre la Integración Transfronteriza de Nuevos Negocios de "Preservación y Rehabilitación de la Salud +".

Todos los procedimientos relacionados con el manejo de animales se llevaron a cabo de acuerdo con la Guía de la Universidad de Medicina Tradicional China de Chengdu para el Cuidado y Uso de Animales de Laboratorio y fueron aprobados por el Comité de Ética Institucional de la Universidad de Medicina Tradicional China de Chengdu (Protocolo número 2020-36). Para el presente estudio se utilizaron ratones machos C57BL/6 (20 ± 2 g). Los ratones se obtuvieron de una fuente comercial (ver Tabla de materiales</strong...

En los últimos años, la tasa de incidencia de hiperlipidemia ha ido en aumento, principalmente debido a los hábitos alimenticios poco saludables a largo plazo. La MTC y sus ingredientes químicos tienen diversas actividades farmacológicas, que han sido ampliamente estudiadas en los últimos años37,38. La PF es un tipo de recurso frutícola, utilizado tanto como medicina como alimento, y tiene un potencial importante para tratar la hiperlipidemia. Sin embargo...

La hiperlipidemia es una enfermedad metabólica común con graves impactos en la salud humana, y también es el principal factor de riesgo para enfermedades cardiovasculares1. Recientemente, ha habido una tendencia a la baja relacionada con la edad para esta enfermedad, y las personas más jóvenes se han vuelto más susceptibles debido a estilos de vida irregulares a largo plazo y hábitos alimenticios poco saludables2. En la clínica, se han utilizado varios medicamentos para tratar la hiperlipidemia. Por ejemplo, uno de los medicamentos más utilizados para pacientes con hiperlipidemia y trastornos ateroscleróticos relacionados son las estatinas. Sin embargo, el uso a largo plazo de estatinas tiene efectos secundarios que no pueden ser descuidados, que conducen a un mal pronóstico, como intolerancia, resistencia al tratamiento y eventos adversos 3,4. Estas deficiencias se han convertido en dolores adicionales para los pacientes con hiperlipidemia. Por lo tanto, se deben proponer nuevos tratamientos para una eficacia hipolipemiante estable y menos efectos secundarios.
La Medicina Tradicional China (MTC) ha sido ampliamente utilizada para tratar enfermedades debido a su buena eficacia y pocos efectos secundarios5. Fructus Phyllanthi (FP), el fruto seco de Phyllanthus emblica Linn. (popularmente conocida como amla berry o grosella espinosa india), es una famosa medicina y alimento homólogo material de las medicinas tradicionales chinas e indias 6,7. Este medicamento se ha utilizado para eliminar el calor, enfriar la sangre y promover la digestión, según las teoríasde la MTC 8. Los estudios farmacológicos modernos han demostrado que la PF es rica en compuestos bioactivos como ácidos gálicos, ácidos elágicos y quercetina9, que son responsables de una gama de propiedades biológicas multifacéticas, al actuar como antioxidante, antiinflamatorio, protección hepática, antihipolipídico, etc.10. Investigaciones recientes también han demostrado que la PF podría regular eficazmente los lípidos sanguíneos de pacientes con hiperlipidemia. Por ejemplo, Variya et al.11 han demostrado que el jugo de fruta PF y su principal ingrediente químico del ácido gálico pueden disminuir el colesterol plasmático y reducir la infiltración de aceite en el hígado y la aorta. La eficacia terapéutica se relacionó con la regulación de PF en el aumento de la expresión del receptor alfa activado por proliferadores de peroxisomas y la disminución de la actividad lipogénica hepática. Sin embargo, el mecanismo subyacente de la PF en la mejora de la hiperlipidemia debe investigarse más a fondo, porque sus ingredientes bioactivos son bastante extensos. Se buscó explorar el mecanismo potencial de la eficacia terapéutica de la PF, que puede ser beneficioso para el desarrollo y la utilización posteriores de este medicamento.
Actualmente, la farmacología en red se considera una técnica holística y eficiente para estudiar el mecanismo terapéutico de la MTC. En lugar de buscar genes y fármacos causantes de enfermedades individuales que traten únicamente un objetivo individual, se construye una red completa de medicamentos-ingredientes-genes-enfermedades para encontrar el mecanismo multi-objetivo del fármaco multi-ingrediente con respecto a su tratamiento integral12. Esta técnica es especialmente adecuada para la MTC, ya que sus composiciones químicas son masivas. Desafortunadamente, la farmacología de red solo se puede usar para pronosticar objetivos afectados por ingredientes químicos en teoría. Se deben observar los metabolitos endógenos en el modelo de enfermedad para validar la efectividad de la farmacología de red. El método metabolómico, que surge con el desarrollo de la biología de sistemas, es una herramienta importante para monitorear los cambios en los metabolitos endógenos13. Los cambios en los metabolitos reflejan los cambios en el estado estacionario del huésped, que también es un indicador importante para estudiar el mecanismo interno. Algunos investigadores han integrado con éxito la farmacología y la metabolómica de la red para explorar el mecanismo de interacción entre fármacos y enfermedades14,15.
Este artículo explora las bases mecanicistas de la PF contra la hiperlipidemia mediante la integración de técnicas de farmacología de redes y metabolómica. Se aplicó farmacología en red para analizar la relación entre los principales principios activos de PF y dianas moleculares para la hiperlipidemia. Posteriormente, se realizó metabolómica para observar el cambio de metabolitos endógenos en el modelo animal, lo que puede explicar las acciones del medicamento a nivel metabólico. En comparación con la aplicación de la farmacología de redes o la metabonómica sola, este análisis integrado proporcionó un mecanismo de investigación más específico y completo. Además, se utilizó la estrategia de acoplamiento molecular para analizar la interacción entre los ingredientes activos y las proteínas clave. En general, este enfoque integrado podría compensar la falta de evidencia experimental para la farmacología de redes y la falta de un mecanismo endógeno para el método metabolómico, y puede usarse para el análisis del mecanismo terapéutico de la medicina natural. El diagrama de flujo esquemático principal del protocolo se muestra en la Figura 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

La hiperlipidemia se ha convertido en un factor de riesgo principal para enfermedades cardiovasculares y lesiones hepáticas en todo el mundo. Fructus Phyllanthi (FP) es un fármaco eficaz contra la hiperlipidemia en la medicina tradicional china (MTC) y las teorías de la medicina india, sin embargo, el mecanismo potencial requiere una mayor exploración. La presente investigación tiene como objetivo revelar el mecanismo de PF contra la hiperlipidemia basado en una estrategia integrada que combina la predicción de farmacología en red con la validación metabolómica. Se estableció un modelo de ratones inducido por una dieta alta en grasas (HFD) mediante la evaluación de los niveles de lípidos plasmáticos, incluido el colesterol total (CT), los triglicéridos (TG), el colesterol de lipoproteínas de baja densidad (LDL-C) y el colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C). Se aplicó farmacología en red para conocer los principios activos de la PF y las posibles dianas contra la hiperlipidemia. Se realizó metabolómica del plasma y el hígado para identificar metabolitos diferenciales y sus vías correspondientes entre el grupo normal, el grupo modelo y el grupo de intervención. La relación entre la farmacología de redes y la metabolómica se construyó aún más para obtener una visión integral del proceso de PF contra la hiperlipidemia. Las proteínas diana clave obtenidas se verificaron mediante acoplamiento molecular. Estos resultados reflejaron que la PF mejoró los niveles plasmáticos de lípidos y la lesión hepática de la hiperlipidemia inducida por una HFD. El ácido gálico, la quercetina y el beta-sitosterol en la PF se demostraron como los compuestos activos clave. Se encontró que un total de 16 y seis metabolitos diferenciales potenciales en plasma e hígado, respectivamente, estaban involucrados en los efectos terapéuticos de la PF contra la hiperlipidemia por metabolómica. Además, el análisis de integración indicó que los efectos de la intervención se asociaron con CYP1A1, AChE y MGAM, así como con el ajuste de L-quinurenina, corticosterona, acetilcolina y rafinosa, involucrando principalmente la vía del metabolismo del triptófano. El acoplamiento molecular aseguró que los ingredientes anteriores que actúan sobre los objetivos proteicos relacionados con la hiperlipidemia desempeñaron un papel clave en la reducción de los lípidos. En resumen, esta investigación proporcionó una nueva posibilidad para prevenir y tratar la hiperlipidemia.

Farmacología de redes Un total de 18 ingredientes potenciales en PF se examinaron de acuerdo con sus propiedades farmacocinéticas y farmacodinámicas de la base de datos y el análisis LC-MS (los cromatogramas iónicos totales se muestran en la Figura Suplementaria 1). A través de la literatura relevante, el contenido de ácido gálico es mucho mayor que otros ingredientes y es eficaz en la reducción de lípidos 9,11. Por ...

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

El presente protocolo describe una estrategia integrada para explorar los objetivos y mecanismos clave de Fructus Phyllanthi contra la hiperlipidemia basada en la predicción de la farmacología de la red y la verificación metabolómica.

Predicción de farmacología en red y validación metabolómica del mecanismo de Fructus phyllanthi contra la hiperlipidemia

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

Nuestra investigación incluye técnicas experimentales en serie y el protocolo tiene estos detalles que son necesarios para que los lectores entiendan nuestros métodos. Nuestro método integrado compensa la desventaja de la farmacología y la metabolómica de redes, y se puede utilizar para el metanálisis terapéutico de la medicina natural. Este método se utiliza para filtrar el compuesto activo del ingrediente de la compañía y el traje para corredores con composición química masiva, como una medicina tradicional china.Para comenzar, seleccione los ingredientes activos y los objetivos clave buscando la palabra clave phyllanthi fructus en la base de datos de farmacología de los sistemas de medicina tradicional china. Para obtener la lista de los ingredientes activos candidatos y objetivos de fructus phyllanthi, o FP, busque la palabra clave hiperlipidemia en la base de datos de tarjetas genéticas, la base de datos en línea de herencia mendeliana en el hombre y la base de datos de objetivos terapéuticos para obtener los respectivos objetivos candidatos de hiperlipidemia. Descargue las hojas de cálculo de los objetivos de la enfermedad y guárdelos en una carpeta y elimine los objetivos repetidos para obtener la lista de objetivos de hiperlipidemia.Luego, copie las listas de ingredientes activos de PF, objetivos de PF y objetivos de hiperlipidemia en una nueva hoja de cálculo. Utilice la función de identificación de duplicados de datos de la barra de herramientas para obtener destinos de intersección. Importe la lista de objetivos de intersección a la base de conocimiento de UniProt para estandarizar los nombres de genes y proteínas.Para construir una red de interacción de proteínas proteicas, pegue la lista de objetivos de intersección de PF contra hiperlipidemia en el cuadro de diálogo de lista de nombres de la base de datos String 11.5. Seleccionar homo sapiens en organismos. Haga clic en buscar y, a continuación, continuar.Una vez que los resultados estén disponibles, habilite los nodos desconectados altos en la red en configuraciones avanzadas. Establezca la confianza más alta en 0.900 en la puntuación de interacción mínima requerida. A continuación, haga clic en el botón de actualización.Haga clic en exportaciones en la barra de título y descargue el breve texto tabular de la red de interacción de proteínas en formato PNG y TSV. Para construir una red diana de enfermedades de componentes farmacológicos, abra Cytoscape 3.9.1 e importe el archivo de formato TSV. Optimice el color, la fuente y el lado de los nodos de red a través de la barra de estilo en el panel de control.Usando la función de análisis de red para el análisis de topología de red, obtenga genes centrales en CytoHubba en Cytoscape y establezca la red de enfermedades objetivo de ingredientes farmacológicos. Para realizar análisis de enriquecimiento GO y KEGG, abra los recursos bioinformáticos de David. Haga clic en iniciar análisis y pegue la lista de objetivos en el cuadro de diálogo izquierdo.Seleccione el símbolo oficial del gen en el identificador seleccionado y el homo sapiens en especies seleccionadas. Luego habilite la lista de genes en el tipo de lista y haga clic en enviar lista. A continuación, haga clic en agrupación de anotaciones funcionales en analizar la lista de genes anterior con una de las herramientas de David.Habilite el término GO BP direct, el término GO CC direct, el término GO MF direct y la ontología génica para el análisis de enriquecimiento de funciones GO. Habilite la vía KEGG en las vías para el análisis de enriquecimiento de la vía KEGG. Haga clic en el gráfico de anotaciones funcionales para mostrar los resultados.Utilice el software SIMCA P para el análisis estadístico multivariante de los valores integrales obtenidos de los hallazgos de LCMS. Utilice el análisis discriminante ortogonal de mínimos cuadrados parciales, u OPLSDA, para los datos centrales medios y el modelado de clases de muestra. Después de la prueba OPLSDA, considere los metabolitos con importancia variable integral en la proyección, o valores VIP, de mayor de uno y un valor de P de menos de 0.05 de la prueba T de Student como los metabolitos diferenciales potenciales.Identificar los metabolitos alterados y las vías metabólicas mediante fuentes de bases de datos abiertas, incluido el metaboloma humano, la enciclopedia de genes y genomas de Kyoto y MetaboAnalyst 5.0. Visualice las vistas de resultados de MetaboAnalyst 5.0 y la plataforma Wukong. Descargue la estructura 3D de los ingredientes PF seleccionados de la base de datos de farmacología de los sistemas de medicina tradicional china.Busque los nombres de los ingredientes en el cuadro de búsqueda de nombres químicos y descargue los archivos de estructura 3D correspondientes en formato MOL dos. A continuación, descargue las estructuras cristalinas de los objetivos clave de la base de datos de la estructura de la proteína del pliegue alfa. Busque los nombres de los objetivos en el cuadro de búsqueda y descargue los archivos de estructura cristalina correspondientes en formato PDB.A continuación, importe los ingredientes y los archivos de estructura de destino en el software de herramientas AutoDock. Haga clic en editar y eliminar agua para eliminar moléculas de agua. Luego, haga clic en editar hidrógenos y agregar para agregar hidrógenos.Establezca los ingredientes como el ligando y realice el acoplamiento ciego seleccionando todos los objetivos como receptor. Introduzca un valor en el cuadro detrás del centro y el tamaño para ajustar el espacio recién desarrollado, lo que permite abarcar completamente el ligando y el receptor. Guarde los archivos de ligando y receptor en formato PDBQT.Utilice AutoDock Vina para realizar el acoplamiento molecular. Establezca la barra receptora en el nombre del punto receptor PDBQT y la barra de ligando en el nombre del punto de ligando PDBQT. Obtener la ubicación óptima para la unión del ligando al receptor y registrar el valor de energía de unión en la posición óptima.Importe los archivos de acoplamiento en el perfilador de interacción de ligando de proteínas para obtener el modelo visual del sistema. Descargue los archivos del modelo en formato PSC e impórtelos al software PyMOL para construir una mayor visualización. A través de la farmacología de la red, se encontraron un total de 19 ingredientes y 134 objetivos relacionados con ingredientes de PF.Después de hacer coincidir los objetivos relacionados con la PF con los objetivos relacionados con la hiperlipidemia, 62 fueron identificados como objetivos potenciales para la PF contra la hiperlipidemia. La red de interacción de proteínas fue construida por String y Cytoscape. Los resultados del enriquecimiento de GO sugirieron que los procesos biológicos de PF y la función molecular contra la hiperlipidemia estaban relacionados principalmente con la expresión génica y la unión a proteínas.El enriquecimiento KEGG demostró que la PF podía intervenir en el metabolismo lipídico y la aterosclerosis. El análisis OPLSDA se utilizó para explorar la separación de metabolitos entre los grupos de ratones de control negativo, dieta alta en grasas y dosis altas de PF, que mostró que las mismas muestras grupales se agruparon y diferentes muestras grupales se distinguieron bien. Se identificaron un total de 16 y seis metabolitos como metabolitos diferenciales en PF que afectan a ratones HFD en el plasma y el hígado.Los mapas de calor trazados por MetaboAnalyst 5.0 mostraron que todos los metabolitos diferenciales en el plasma y el hígado cambiaron en el grupo de dieta alta en grasas y la mayoría se invirtieron en el grupo de PF. El metabolismo del triptófano se vio afectado significativamente en el plasma. El metabolismo de la taurina y la hipotaurina se vio afectado significativamente en el hígado.Los metabolitos diferenciales se importaron en el complemento MetScape en Cytoscape y coincidieron con los genes centrales identificados en la farmacología de la red para recolectar las redes genéticas de la enzima de reacción compuesta. Además, se ha construido la red de vías de metabolitos dirigidos a los ingredientes. Se utilizó el acoplamiento molecular para analizar sus interacciones del sitio activo del ligando.Esta tecnología es un método integral para iniciar los ingredientes genéticos farmacológicos de la medicina tradicional china. Proporciona una nueva idea para la investigación con medicamentos con ingredientes completos.

Research

JoVE Journal

Medicine

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Un paradigma experimental para la predicción del dolor post-operatorio (PPOP)

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The Application Of Permanent Middle Cerebral Artery Ligation in the Mouse

La aplicación de la Permanente Ligadura arteria cerebral media en el ratón

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

Generación de subcutánea e intrahepática hepatocelular carcinoma humano xenoinjertos en ratones inmunodeficientes

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

La inducción farmacológica de la melanina epidérmica y Protección contra las quemaduras solares en un modelo de ratón humanizado

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

Análisis de red de la red de modo predeterminado Usando Funcional Conectividad RM en epilepsia del lóbulo temporal

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

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En vivo y ex vivo para estudiar Cáncer de ovario metastásico colonización de Estructuras Vía lugar en Peritoneal adiposo

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

Muestreo y extracción in situ de tumores cerebrales para el análisis de metabolómica y lipidómica

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

Perfusión pancreática normothermic ex vivo para la preservación de los aloinjertos pancreáticos antes del trasplante

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