基于网络药理学和分子对接技术探讨糖网明目颗粒治疗糖尿病视网膜病变的作用机制

将中药、药物有效成分、核心靶点文件导入Cytoscape3.6.0软件构建中药-活性成分-核心靶点网络图。

基因本体论(GO)是注释基因及其表达产物的常用方法。使用R-4.1.1,导入作用靶点,引用“Stringr”“tidyr”“ggpubr”等程序包,设定阈值P≤0.05筛选具有显著性差异的生物过程,并可视化GO富集分析结果。

京都基因与基因组百科全书(KEGG)可对药物作用靶点或差异表达基因进行信号通路分析。将作用靶点导入R-4.1.1,运用“DOSE”“clusterProfiler”“pathview”等程序包进行KEGG通路富集分析,设定阈值P≤0.05筛选具有显著性差异的可靠靶点通路。

糖网明目颗粒,实验使用该药浸膏粉,3.5g生药/g,由北京红太阳药业有限公司提供,溶于无菌超纯水中配制成300mg/mL的母液。

人视网膜母细胞瘤细胞株Y79购自北纳生物河南省工业微生物菌种工程技术研究中心(BNCC341293)。

RPMI-1640培养基,胎牛血清(FBS),青链霉素混合液购于美国Gibco公司;CCK8试剂盒,5×蛋白上样缓冲液购于北京索莱宝科技有限公司;BCA蛋白定量试剂盒和SDS-PAGE凝胶制备试剂盒购于北京康为世纪生物科技有限公司;表皮生长因子受体(EGFR,货号:0407-21)、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)14(货号:R1308-3)购于杭州华安生物技术有限公司;Tubulin(货号:AC007)购于武汉爱博泰克生物科技有限公司。

CO2恒温培养箱(HF240,力康生物医疗科技控股有限公司)、电泳仪(PowerPACTMHC,美国Bio-Rad公司);AmershanImager600凝胶成像系统(日本GE公司)等。

Y79细胞在RPMI-1640培养基(10%胎牛血清、1%青链霉素混合液)中,于37℃、5%CO2的培养箱中培养。待培养瓶中细胞融合至80%~90%时,可进行传代培养。

将Y79细胞以3×104个/孔的细胞密度,接种于96孔板中培养12h。加入不同浓度的糖网明目颗粒(0.2、0.4、0.8、1.0mg/mL)干预24h。利用CCK8试剂盒测定细胞的生存率以探究糖网明目颗粒是否对该细胞具有毒性作用。

细胞造模:在6孔板中均匀接种生长良好的Y79细胞,按5×105个/mL细胞密度加入2mL完全培养基,每孔加入25mmol/L高糖培养液培养12h建立高糖损伤模型。细胞分组:正常对照组(NG组),高糖模型组(HG组),等渗对照组(DS组),0.4mg/mL糖网明目颗粒干预高糖组(HG-TWMMG组),0.2mg/mL糖网明目颗粒干预高糖组(HG-TWMML组)。去掉原高糖培养液,各组中加入含药培养基或空白对照培养基,培养48h。

药物干预48h后,提取细胞蛋白并利用BCA试剂盒测定各样品蛋白浓度,稀释配平变性后进行Westernblot实验。细胞蛋白上样量为10μg/孔;电泳转膜完成后封闭2h,按照蛋白分子量裁取条带,一抗孵育过夜。第2天洗膜进行二抗孵育1.5h,洗膜。AI600凝胶成像系统曝光,统计条带灰度值。目的蛋白相对表达量为蛋白灰度值/内参灰度值/正常组,采用SPSS25.0统计软件进行分析,组间比较采用单因素方差分析检验,P<0.05表示差异有统计学意义。

分子对接结果表明,糖网明目颗粒中木犀草素、金合欢素等活性成分与EGFR、BMP2、MAPK1、MAPK14等靶点具有良好的结合作用,能够与氨基酸形成较强的氢键相互作用。该结果进一步验证了网络药理学筛选结果,表明糖网明目颗粒治疗DR的主要作用机制在于木犀草素、金合欢素、表儿茶素等活性成分通过EGFR、BMP2、MAPK1、MAPK14等靶点对肿瘤坏死因子、FoxO等信号通路进行调控,从而参与DR的治疗过程。

THE END
1.7+单细胞+WGCNA+验证,思路新颖,换个病种也能轻易复现!灰色模块代表没有相似表达模式的基因,并被删除以进行进一步分析。如结果所示,土耳其石模块中的基因与脆弱斑块的发生最显著相关(图 4A)。散点图显示,97 个共表达基因与绿松石模块中的脆弱斑块性状高度相关,模块隶属度 >0.8,基因显著性 >0.7(图 4B)。通过在单细胞 RNA 测序数据集中结合共表达基因和 DEGs 获得了 ...http://www.360doc.com/content/24/1128/18/73795974_1140657649.shtml
2.整合GWAS和WGCNA筛选鉴定甘蓝型油菜生物产量候选基因其中, 加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)能够特异筛选出与目标性状高度关联的基因, 并进行模块(module)化分类, 得到具有高度生物学意义的共表达模块(co-expression module), 能够有效筛选到核心基因(hub genes)[33]。WGCNA算法作为一种精准、高效的生物信息学及生物数据挖掘...http://school.freekaoyan.com/bj/caas/lunwen/2021/12-26/1640496850331977.shtml
3.我得到转录组分析的wgcna数据需通过cytoscape筛选关键模块的hub...这个权重值没有统一的标准,可以根据自己的需要选择多个筛选阈值,分析hub基因,直到筛选合适的;https://www.omicsclass.com/question/6851
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3.求助cytoscape中应用Mcode绘图时,为什么会出现那么多核心基因杨宏浩1 临床医学医学生 请问解决了吗?我也遇到这个问题 2020-03-18IP未知未知 收藏回复点赞 ...https://www.dxy.cn/bbs/newweb/pc/post/42917737
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5.基于生信分析对脓毒症相关性脑病中神经炎症相关核心基因的筛选采用STRING构建蛋白质-蛋白质相互作用网络、Cytoscape以及Lasso回归分析筛选核心基因。构建LPS诱导BV2小胶质细胞活化体外细胞模型,采用实时荧光定量PCR(quantitative real-time PCR,RT-qPCR)检测基因表达;采用慢病毒载体法过表达组蛋白去乙酰化酶9(histone deacetylase 9,HDAC9),Western blot检测炎症相关分子表达。结果:...https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-NJYK202407018.htm
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8....挖掘种公鸡睾丸和附睾中影响精子活力的核心基因Cytoscape 软件筛选每个关键模块的核心基因并构建可视化共表达网络? 结果表明?14 227个基因聚类到 11 个模块?以决定 系数( R2 ) ≥0 6,P<0 05 为标准挖掘出青绿色( Turquoise) 模块,黄色( Yellow) 模块,红色( Red) 模块与表型显著相 关? 对 3 个关键模块的基因进行功能分析?发现这些基因显著...http://jsnyxb.jaas.ac.cn/oa/pdfdow.aspx?Sid=202303017
9.基于生物信息学方法分析食管鳞状细胞癌中的核心基因及初步验证通过韦恩图筛选出ESCC及配对正常食管组织的差异性表达基因(differentially expressed genes,DEGs),运用DAVID在线工具对差异基因进行GO富集和KEGG通路分析。利用STRING数据库和Cytoscape软件发掘ESCC核心基因,并在GEPIA和Kaplan Meier Plotter数据库对核心基因进行表达水平验证和生存分析预测。2.选取TTK和CDKN3两个蛋白进行免疫...https://mall.cnki.net/magazine/Article/CMFD/1021157589.htm
10.基于生物信息学分析早期液体复苏改善脓毒症休克的核心基因及通路随后,使用Cytoscape的分子复合物检测(molecular complex detection,MCODE)插件(版本3.7.1)在脓毒症休克的PPI网络中创建子类[9]。再通过GO图包处理[10],得到差异表达的核心基因。核心基因标准为:关联程度阈值(degree cutoff)=2,最小核心阈值(K-core)=2,节点评分阈值(node score cutoff)=10.2。 2 结果 2.1 筛选...https://www.coretina.com/article/10.7507/1671-6205.202101027
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12.GEO基因芯片分析结合网络药理学及分子对接技术探析"黄连通过Cytoscape 3.9.1软件构建"中药-活性成分-疾病-靶点"网络和蛋白互作(protein-protein interaction, PPI)网络并进行拓扑分析, 以此筛选出主要活性成分及核心靶点; 同时利用Metascapes数据库进行基因本体(gene ontology, GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书通路(kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分...https://www.wjgnet.com/1009-3079/full/v31/i20/852.htm
13.基于网络药理学和分子对接探讨大花红景天在2型糖尿病合并阿尔茨...通过 Cytoscape 3.7.2 软件进行网络拓扑分析。以 2 倍“degree”中位数进行筛选得到新的网络,再分别以“degree”“betweenness centrality”和“closeness centrality”这 3 个参数的中位数为界值得到核心基因网络,其靶点定义为核心基因。构建药物-活性成分-核心基因-疾病互作网络图,依据度值(degree)排名筛选 RC 抗 ...https://www.wcjm.org/article/10.7507/1002-0179.202211164
14.WGCNA分析,简单全面的最新教程(在线做,但也需要懂原理)从关键模型中选择感兴趣的驱动基因,或根据模型中已知基因的功能推测未知基因的功能。 导出TOM矩阵,绘制相关性图。 WGCNA包实战 R包WGCNA是用于计算各种加权关联分析的功能集合,可用于网络构建,基因筛选,基因簇鉴定,拓扑特征计算,数据模拟和可视化等。 输入数据和参数选择 ...https://blog.51cto.com/u_16077014/6252500
15.基于生物信息学的特发性肺纤维化关键基因及miRNA分析方法 首先从Gene Expression Omnibusl( GEO) 数据库下载2个基因芯片数据集:GSE5384和GSE24206,通过R语言分析得到差异表达基因,并进行GO 、KEGG通路分析,使用STRING及Cytoscape软件进行蛋白质-蛋白质相互作用网络分析(PPI),从而得出核心基因,最后通过NetworkAnalyst网络构建寻找潜在miRNA。结果 筛选出137个差异表达基因。GO...https://www.yywsbjb.com/h-nd-3796.html
16.基于网络药理学联合加权基因共表达网络分析探究雷公藤治疗系统性...1.8 蛋白相互作用(PPI)网络的构建 将交集靶点基因导入 STRING 11.5 平台[16]隐藏 离散的靶点,构建 PPI 网络,再将 PPI 网络导入 Cytoscape 中可视化,并通过 cytoHubba 插件[17]筛选 核心靶点基因.核心靶点网络构建方法相同. 1.9 表达量与诊断分析 提取核心靶点基因表达量,分析在正常样本和 SLE 患者之间的差异,并...https://www.tiprpress.com/xdywlc/article/pdf/20221007