Mechanismen östrogenähnlicher Wirkungen von Cistanche Deserticola-Glykoside: Erkenntnisse aus Netzwerk-Pharmakologie und Transkriptomik
Apr 22, 2025
3. Experimentelle Ergebnisse
3.1 Ergebnisse der Netzwerk -Pharmakologieanalyse
3.1.1 Netzwerkanalyse der östrogenähnlichen Effekte der aktiven Komponenten der GCS
Insgesamt 40 Verbindungen in GCs (Tabelle 1) wurden unter Verwendung der analysiertTcmsp, Symmap, Etcm, Stich, UndQSARDatenbanken. Nach dem Entfernen von Duplikaten wurden 183 Ziele gesammelt. Von derGenekardsUndOmimDatenbanken, "Östrogenmangel" oder "niedrige Östrogenspiegel" wurden als Schlüsselwörter verwendet, um krankheitsbedingte Ziele abzurufen. Die Kombination der Ziele aus beiden Quellen und Entfernen von Duplikaten führte zu 1.712 Krankheitszielen.
VerwendungCytoscape v3.9.1Ein "Verbindungs -Target" (CT) -Netzwerk wurde visualisiert (Abbildung 1). Das Netzwerk umfasste 223 Knoten: 40 Knoten, die die aktiven Komponenten von GCS und 183 Knoten darstellen, die die Ziele darstellen, die durch 253 Kanten verbunden sind. Unter Verwendung der Venn-Diagramm-Online-Plattform ergab der Schnittpunkt der 40 GCS-spezifischen Zielgene und östrogenähnlichen Zielgene 72 überlappende "GCS-östrogenähnliche" Zielgene (Abbildung 2).
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3.1.2 Screening von Kernzielen und PPI -Netzwerkanalyse
Die topologischen Parameter des Netzwerks (Grad, Zentralität zwischen Nahrung und Zentralität) wurden analysiert. Die Medianwerte dieser Parameter wurden als Schwellenwerte verwendet. Ziele, die alle drei Schwellenkriterien erfüllen, wurden als Kernziele für die östrogenähnlichen Effekte von GCs ausgewählt. Insgesamt wurden 24 Kernziele identifiziert. VerwendungCytoscape v3.9.1Es wurde ein "Verbindungs -Kernziel - Östrogenartiger" Netzwerk visualisiert (Abbildung 3). Zusätzlich wurde ein PPI -Netzwerk der Kernziele konstruiert (Abbildung 4).
3.1.3 Analyse der Analyse der Anreicherung von Funktionen und KEGG -Pfadwegen
Aus der GO -Funktionsanalyse wurden 35 signifikante Einträge identifiziert. Basierend auf korrigierten P-Werten wurden die Top 20 Wege ausgewählt (Abbildung 6). Diese umfassten in erster Linie molekulare Funktionen wie Cytokinrezeptorbindung, Östrogenrezeptorbindung, Wachstumsfaktorrezeptorbindung und Kernrezeptoraktivität.
Analyse der Anreicherung von KEGG -Pfadanreicherungsanalyse 83 signifikante Signalwege. Die Top 20 Wege, die von korrigierten p-Werten bewertet wurden, wurden sichtbar gemacht (Abbildung 7). Zu den wichtigsten Östrogen-verwandten Wegen gehörten:
TNF -Signalweg (TNF) Tumornekrose (TNF)
Interleukin -17 (il -17) Signalisierungsweg
Hypoxie-induzierbarer Faktor -1 (HIF -1) Signalisierungsweg
Östrogen -Signalweg
Diese Wege spielen eine kritische Rolle bei den östrogenähnlichen Effekten von GCs.
3.2 Integration mit transkriptomischen Daten
3.2.1 Korrelationsanalyse zwischen vorhergesagten Zielen und transkriptomischen Daten
Verwenden derHGNCDie Datenbank, die 24 von der Netzwerkpharmakologie vorhergesagten 24 Kernzielgene, wurden in homologe Rattengene umgewandelt, was zu 31 Genen führte. Nach dem Entfernen von Duplikaten blieben 29 Gene. Durch Vergleich mit transkriptomischen Daten alle 29 Kernziele (außerMCL1UndGCG) zeigten Veränderungen der Genexpression. Die Ergebnisse sind in Tabelle 2 gezeigt.
3.2.2 Korrelationsanalyse zwischen KEGG -Pfaden von Netzwerk Pharmakologie und Transkriptomik
Nach der Umwandlung der Kernzielgene in homologe Rattengene wurde die Analyse der KEGG -Pfadanreicherung durchgeführt. Für die Kernzielgene wurden insgesamt 1 0 8 Pfade (mit Padjust <0. 05) identifiziert. KEGG -Anreicherungsanalyse der transkriptomischen Sequenzierungsdaten identifizierten 107 Pfade (mit Padjust <0,05). Die Ergebnisse der Korrelationsanalyse zwischen Netzwerk -Pharmakologie und Transkriptomik sind in Abbildung 8 dargestellt.
Es gab 68 überlappende Wege, darunter:
Östrogen -Signalweg
Camp -Signalweg
TNF -Signalweg
Die überlappenden Pfade machten mehr als 60% der gesamten Wege aus.
