스펙트럼 효과 관계 분석 및 네트워크 약리학을 기반으로 Cistanche Tubulosa의 활성 구성 요소를 스크리닝하기 위한 새로운 전략
Feb 13, 2023
추상적인
Cistanche tubulosa(Schenk) R. Wight는 중국에서 귀중한 약초입니다. 이 연구는 잠재적인 메커니즘을 탐색하는 것을 목표로 했습니다.C. tubulosa~에항산화 작용스펙트럼 효과 관계 및 네트워크 사용약리학 및 허브 찌꺼기 활용 가능성. 이 작품에서는 다양한 추출물을C. tubulosa한약재, 물추출물, 한약잔류물 등을 고성능액체크로마토그래피(HPLC) 기술을 이용하여 평가하였다. 또한 2, 2-diphenyl-1-picrylhydrazyl; 슈퍼옥사이드 음이온; 및 하이드록실 라디칼 소거 분석. HPLC 지문과 생물학적 능력 사이의 스펙트럼 효과 관계는 부분 최소 제곱 회귀 분석, 이변량 상관 분석 및 중복 분석을 통해 분석되었습니다. 또한, 네트워크 약리학은 다음을 예측하는 데 사용되었습니다.잠재적 메커니즘~의C. tubulosa의 치료에서항산화 관련 질병. 결과에 따르면 11개의 공통 피크가 서로 다른 추출물에 의해 공유되었습니다. Geniposidic acid, echinacoside, verbascoside, tubuloside A 및 isoacteoside를 정량화하고 다양한 형태의C. tubulosa. 스펙트럼 효과 관계 연구는 피크 A6가 세 가지 형태 중에서 가장 결정적인 구성 요소일 수 있음을 나타냅니다. 네트워크 약리학을 기반으로 활성 성분과 항산화 관련 질병이 공유하는 표적 유전자는 159개였다. 항산화 활동 및 관련 경로와 관련된 목표가 논의되었습니다. 우리의 결과는 항산화 관련 질병의 치료에서 약초 잔류물과 C. tubulosa의 잠재적 메커니즘을 재활용하기 위한 이론적 근거를 제공합니다.
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자세한 내용 문의: wallence.suen@wecistanche.com 0015292862950
1. 소개
Cistanche tubulosa(Schenk) Cistanche 계열에서 가장 자주 사용되는 허브 중 하나인 R. Wight는 "사막의 인삼" 다양한 건강상의 이점을 위해 [1]. 현대 약리학적 조사는 Cistanche 제품군이 다음과 같은 다양한 약학적 효과를 제공한다는 것을 발견했습니다.산화 방지제, 항암제, 저혈당, 항우울제, 인지 개선, 그리고항균 효과 [2]. 주요 화학 클러스터Cistanche 허브a는 페닐에타노이드 배당체(PhGs)[1]. Cistanche 종에서 추출한 PhG는 SOD(superoxide dismutase) 및 GSH-Px(glutathione peroxidase)의 활성을 높일 수 있습니다.3]. 에키나코사이드, PhG 계열의 한 구성원은 효과적으로 역전시킵니다.생체 내아산화질소 시스템(NOS) 활성 및 인산-eNOS 발현의 하향 조절을 통해 고포도당 식이에 의해 유도된 산화 스트레스 [4]. PhG의 기본 골격은 페닐 에틸 알코올과 글리코실 모이어티로 구성됩니다. PhG는 그 구조에 있는 페놀성 수산기로 인해 상당한 활성을 갖는 것으로 여겨집니다. PhG의 항산화 활성은 페놀 수산기의 존재에 따라 증가합니다.5].
반응성 산소 종(ROS)은 많은 생리적 과정과 필수 보호 메커니즘에서 중요한 역할을 합니다. 높은 ROS 농도에 자주 노출되면 단백질, 지질 및 핵산에 대한 비특이적 손상이 발생할 수 있습니다. ROS는 중성 분자(예: 과산화수소), 이온(예: 슈퍼옥사이드 음이온) 또는 라디칼(예: 하이드록실 라디칼)일 수 있으며 세포 신호 캐스케이드의 조절을 통해 효과를 발휘합니다.6]. 이들의 빠른 생성 및 제거는 다양한 메커니즘의 영향을 받습니다. 가볍고 짧은 거리에서 쉽게 확산됩니다.7]. 슈퍼옥사이드 음이온()은 대부분의 ROS의 전구체이며 산화 반응의 중간 종입니다. 하이드록실 라디칼()는 환원된 전이 금속에 의해 촉매되며, 이는 다음에 의해 재산화될 수 있습니다.. ROS의 과도한 생성과 제한된 항산화 방어 사이의 불균형은 "산화 스트레스"라고도 하는 다양한 해로운 과정을 초래합니다.8]. 이러한 불균형을 바로잡을 수 있다면 여러 방어 메커니즘의 관리가 조작될 수 있습니다. 산화 스트레스는 암, 심혈관 질환, 신경 장애, 당뇨병과 같은 다양한 병리학적 상태와 관련이 있습니다.6]. 또한, 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl(DPPH•) 라디칼은 색상이 있고 매우 안정적이어서 많은 연구에서 고려된 가장 일반적인 라디칼 중 하나입니다.9]. DPPH 소거 분석은 식물 또는 허브 추출물의 총 항산화 능력을 측정하는 구현하기 쉽고 정확한 방법입니다.10]. 따라서 DPPH, 슈퍼옥사이드 음이온 및 하이드록실 라디칼 소거 분석법을 사용하여 다양한 추출물의 항산화 능력을 평가했습니다.C. tubulosa.
한약(TCM)의 추출물 생산 단계는 복잡하며 절단, 가공, 추출, 농축 및 건조를 포함합니다.11]. 이러한 정교한 제조 단계에서 약초 재료(HM)의 활성 성분이 손실되는 것은 불가피합니다. PhG는 특성을 결정하는 코어에 적어도 하나의 글리코실 모이어티가 특징입니다. 이 화합물은 수용성이며 전통적인 방법으로 쉽게 추출할 수 있습니다. TCM 생산에 물 추출 기술이 널리 사용되는 경우도 마찬가지입니다. [12]. 생성된 물 추출물(WE)은 정제, 과립, 캡슐 및 혼합물과 같은 다양한 제형으로 제형화됩니다. 이러한 대규모 생산 과정에서 필연적으로 생물학적 성분의 손실이 발생합니다. 이것이 품질 평가가 필수적인 단계이며 공정에서 반제품의 품질을 보장하는 데 필요한 이유입니다. 일부 연구자들은 이미 구조 수정을 통해 이러한 잔류 물질을 활용했습니다.황기 막성잔류물을 정제하여 당뇨병 쥐의 장내 미생물을 변경하여 인지 기능 장애를 개선하는 다당류를 생산했습니다.13]. 에서 추출한 중성 다당류더덕 필로술라잔류물은 저혈당 효과를 나타냈다 [14]. 많은 양의 허브 잔류물(HR)이 중국에서 제조됩니다. HR의 재사용은 TCM 프로세스가 현대화됨에 따라 새롭고 참신한 연구 분야가 되었습니다.15]. 다양한 허브와 WE의 항산화 특성의 차이에 대한 가능성이 우리의 관심의 초점이 되었습니다. 의 WE를 고려하는 것 외에도C. tubulosa, HR이 후보 TCM으로 유용할 수 있는지 여부를 결정하고 버려진 TCM을 변환할 수 있는 기회를 탐색하기를 희망합니다.C. tubulosa가능한 제품으로 폐기물.
스펙트럼 효과 관계는 복잡한 혼합물의 유효 성분을 결정하고 약초의 내부 품질을 반영하는 데 활용됩니다. 한약의 현대화, 국제화 과정에서 없어서는 안 될 존재이다. 한약의 스펙트럼-효과 관계 연구는 크로마토그래피 지문을 기반으로 하므로 한약의 화학 성분을 반영한 지문을 생성하기 위해서는 적절한 분석 방법이 필요합니다. 고성능 액체 크로마토그래피(HPLC)는 높은 분리, 우수한 안정성, 고효율 및 높은 정량 정밀도와 같은 많은 장점을 가진 중요한 분석 방법입니다. PLSR(부분 최소 제곱 회귀)은 회귀 모델링 [16]. 이변량 상관 분석(BCA)에서 테스트 점수는 유효한 증거를 확립하기 위해 개념적으로 관련된 구성과 상관 관계가 있습니다.17]. RDA(redundancy analysis)는 특별한 생물학적 능력과 관련된 1차 미생물 군집을 식별하는 데 사용되었지만 스펙트럼 효과 관계에 적용했습니다.18]. 상관계수를 평가하기 위해 PLSR과 BCA를 사용하였다. 그런 다음 RDA를 사용하여 결과를 검증하여 스펙트럼-효과 관계를 연구하는 데 어떤 모델이 더 적합한지 결정했습니다.C. tubulosa.
네트워크 약리학의 "다성분 치료제, 생물학적 네트워크" 방법론에서는 활성 분자와 질병 예방에 필수적인 역할을 할 수 있는 질병 간의 공통 표적을 찾고자 합니다.Cistanche 허바이전 보고서에서 잠재적인 다중 구성 요소 및 다중 대상 특성을 나타냄 [19, 20]. 인간 질병과 관련된 산화적 손상의 바이오마커가 요약된다[21]. 항산화 메커니즘을 명확하게 하는 연구는 거의 없습니다.C. tubulosa. 따라서 네트워크 약리학 기술은 생체 활성 분자를 조사하기 위해 채택되었습니다.C. tubulosa및 메커니즘C. tubulosa산화 방지.
본 연구에서는 11개 배치의 HMs, WEs 및 HRs의 크로마토그래피 지문 및 항산화 활성을C. tubulosaHPLC 및 항산화 분석을 통해 동시에 평가되었습니다. HPLC 지문과 항산화 효과 사이의 스펙트럼 효과 관계C. tubulosa일련의 상관관계 분석을 통해 명확하게 드러났습니다. 기존 연구는 주로 항산화 특성에 대해 보고합니다.C. tubulosa허브 [22–24], 그러나 그들 중 일부는 HE의 항산화 기능을 강조합니다. 또한 HR의 역할은 과소평가될 수 있으며, 본 연구는 이 분야의 새로운 연구를 활용할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 본 연구의 목적은 HMs, WEs, HRs의 주요 활성성분과 항산화 활성을 규명하는데 있다.C. tubulosa. 그런 다음 화학 측정법을 적용하여 11개 배치의 HM, WE 및 HR에 대한 스펙트럼 효과 관계를 식별했습니다.C. tubulosa. HM, WE 및 HR 간의 차이점은 이번이 처음입니다.C. tubulosa이런 식으로 연구되었습니다. 또한 네트워크 약리학 분석을 수행하여 근본적인 메커니즘을 규명했습니다.C. tubulosa항산화 관련 질병의 치료.
1. 소개
Cistanche tubulosa(Schenk) R. Wight, 가장 자주 사용되는 허브 중 하나시탕슈가족"으로 알려져 있습니다.사막의 인삼" 다양한 건강상의 이점을 위해 [1]. 현대 약리학적 조사에 따르면시탕슈family는 항산화, 항암, 혈당강하, 항우울, 인지기능향상, 항균작용 등 다양한 약리작용을 가지고 있다[2]. Cistancheherb a의 주요 화학 클러스터는 페닐에타노이드 배당체(PhG)입니다[1]. Cistanche 종에서 파생된 PhG는 SOD(Superoxide Dismutase) 및 GSH-Px(glutathione peroxidase)의 활성을 높일 수 있습니다[3]. PhG 계열의 한 구성원인 Echinacoside는 아산화질소 시스템(NOS) 활성 및 phospho-eNOS 발현의 하향 조절을 통해 고혈당 식단으로 유도된 생체 내 산화 스트레스를 효과적으로 역전시킵니다[4]. PhG의 기본 골격은 페닐에틸 알코올과 글리코실 모이어티로 구성됩니다. PhG는 그 구조에 있는 페놀성 수산기로 인해 상당한 활성을 갖는 것으로 여겨집니다. PhG의 항산화 활성은 페놀 수산기의 존재에 따라 증가합니다[5].
반응성 산소 종(ROS)은 많은 생리적 과정과 필수 보호 메커니즘에서 중요한 역할을 합니다. 높은 ROS 농도에 자주 노출되면 단백질, 지질 및 핵산에 대한 비특이적 손상이 발생할 수 있습니다. ROS는 중성 분자(예: 과산화수소), 이온(예: 슈퍼옥사이드 음이온) 또는 라디칼(예: 하이드록실 라디칼)일 수 있으며 세포 신호 캐스케이드의 조절을 통해 효과를 발휘합니다[6]. 이들의 빠른 생성 및 제거는 다양한 메커니즘의 영향을 받습니다. 가볍고 짧은 거리에서 쉽게 확산됩니다[7]. 슈퍼옥사이드 음이온()은 대부분의 ROS의 전구체이며 산화 반응의 중간 종입니다. 하이드록실 라디칼()은 환원된 전이 금속에 의해 촉매되며, 이는 다시 에 의해 재산화될 수 있습니다. ROS의 과도한 생성과 제한된 항산화 방어 사이의 불균형은 "산화 스트레스"라고도 하는 다양한 해로운 과정을 초래합니다[8]. 이러한 불균형을 바로잡을 수 있다면 여러 방어 메커니즘의 관리가 조작될 수 있습니다. 산화 스트레스는 암, 심혈관 질환, 신경 장애 및 당뇨병과 같은 다양한 병리학적 상태와 관련이 있습니다[6]. 또한, 2,{5}}diphenyl-1-picrylhydrazyl(DPPH•) 라디칼은 유색이며 매우 안정적이어서 많은 연구에서 고려되는 가장 일반적인 라디칼 중 하나입니다[9]. DPPH 소거 분석은 식물 또는 허브 추출물의 총 항산화 능력을 측정하는 구현하기 쉽고 정확한 방법입니다[10]. 따라서 DPPH, 슈퍼옥사이드 음이온 및 하이드록실 라디칼 소거 분석법을 사용하여 다양한 추출물의 항산화 능력을 평가했습니다.C. tubulosa.
한약(TCM)의 추출물 생산 단계는 복잡하며 절단, 가공, 추출, 농축 및 건조를 포함합니다[11]. 이러한 정교한 제조 단계에서 약초 재료(HM)의 활성 성분이 손실되는 것은 불가피합니다. PhG는 특성을 결정하는 코어에 적어도 하나의 글리코실 모이어티가 특징입니다. 이 화합물은 수용성이며 전통적인 방법으로 쉽게 추출할 수 있습니다. 물 추출 기술이 TCM 생산에 널리 사용되는 경우이기도 하다[12]. 생성된 물 추출물(WE)은 정제, 과립, 캡슐 및 혼합물과 같은 다양한 제형으로 제형화됩니다. 이러한 대규모 생산 과정에서 필연적으로 생물학적 성분의 손실이 발생합니다. 이것이 품질 평가가 필수적인 단계이며 공정에서 반제품의 품질을 보장하는 데 필요한 이유입니다. 일부 연구자들은 이미 구조 수정을 통해 이러한 잔류 물질을 활용했습니다. Astragalus membranaceus 잔류물을 정제하여 당뇨병 마우스의 장내 미생물을 변경하여 인지 기능 장애를 개선하는 다당류를 생산했습니다[13]. Codonopsis pilosula 잔류물에서 추출한 중성 다당류는 저혈당 효과를 나타냈다[14]. 많은 양의 허브 잔류물(HR)이 중국에서 제조됩니다. HR의 재사용은 TCM 프로세스가 현대화됨에 따라 새롭고 참신한 연구 분야가 되었습니다[15]. 다양한 허브와 WE의 항산화 특성의 차이에 대한 가능성이 우리의 관심의 초점이 되었습니다. C. tubulosa의 WE를 고려하는 것 외에도 HR이 후보 TCM으로 유용할 수 있는지 여부를 확인하고 폐기된 C. tubulosa 폐기물을 실현 가능한 제품으로 변환할 수 있는 기회를 모색할 수 있기를 바랍니다.
스펙트럼 효과 관계는 복잡한 혼합물의 유효 성분을 결정하고 약초의 내부 품질을 반영하는 데 활용됩니다. 한약의 현대화, 국제화 과정에서 없어서는 안 될 존재이다. 한약의 스펙트럼 효과 관계 연구는 c를 기반으로 하기 때문에
그림 1 C. tubulosa의 원료를 다른 형태로 가공하는 과정
2.3. Cistanche의 HPLC 조건
크로마토그래피는 UV 검출기와 ACQUITY UPLC BEH C18 컬럼(2.1 mm × 100 mm, 1.7 μm)이 장착된 Vanquish™ Horizon UHPLC(Thermo Fisher Scientific, Massachusetts, USA)를 사용하여 수행했습니다. 30도 . 이동상은 다음과 같은 구배 용리 모드에서 아세토니트릴(B) 중 0.1% 인산 용액(A)으로 구성되었습니다. 0–8분 5% –13% B, 8-9분 13% –15% B, 9 –19분 15퍼센트 B, 19–20분 15퍼센트 -5퍼센트 B, 20–26분 5퍼센트 B. 유속은 0.3mL/분, 시료 주입량은 1µL, 검출기는 파장은 238nm로 설정되었습니다.
2.4. Cistanche의 HPLC 분석을 위한 샘플 및 표준물질 준비
2.4.1. 샘플 솔루션의 준비
Zhen et al.에 따라 샘플 솔루션을 준비했습니다. 수정 [28]. Cistanche tubulosa 허브와 찌꺼기를 분말로 분쇄했습니다(65 메쉬). 분쇄된 시료(1.0g)를 3{{10}분 동안 담가두고 초음파 수조에서 50 mL의 50% 수성 메탄올로 40분 동안 추출했습니다. (250W, 40kHz). 그런 다음 용액을 0.22-μL 미세다공성 막을 통해 여과했습니다. 그런 다음 WEs(0.2g)의 샘플을 50mL의 50% 수성 메탄올로 초음파 수조에서 30분 동안(250W, 40kHz) 추출했습니다. 그런 다음 용액을 0.22-μL 미세다공성 막을 통해 여과했습니다.
2.4.2. Cistanche의 표준 솔루션의 준비
5개의 기준 화합물을 적당량 50% 메탄올 수용액에 녹인 후 0.22-μL 미세다공막으로 여과하여 혼합표준액을 얻었다. 10-mL 부피 플라스크에 50% 수성 메탄올을 첨가하면, 혼합된 표준 용액은 게니포시드산을 포함하고,에키나코사이드, 버바스코사이드, 튜불로사이드A, 및 이소악티오사이드. 정성 분석을 위해 순수한 참조 화합물 용액을 HPLC 시스템에 주입하고 머무름 시간을 기록했습니다. 머무름 시간을 비교하면 참조 화합물을 식별할 수 있습니다.
2.5. Cistanche의 방법론 검증
2.5.1. 정밀도, 재현성 및 안정성
HM1 분말은 섹션 2.4에 설명된 대로 준비되었습니다. 하나의 시료 용액을 6회 연속 주입하여 분석법의 정밀도를 평가했고, 재현성은 시료를 6회 반복하여 평가했습니다. 안정성 테스트는 0, 2, 4, 8, 12 및 24시간 동안 15도에서 유지된 하나의 샘플 용액의 주입을 반복하여 수행되었습니다.
2.5.2. 선형성
농도 구배가 다른 혼합 참조 용액을 주입하고 분석했습니다. geniposidic acid, echinacoside, verbascoside, tubuloside A 및 isoacteoside의 농도 범위는 {{0}}.0011–{{10}}입니다. 3414 mg/mL, 0.0081–2.421 mg/mL, 0.001–0.3132 mg/mL, 0.0005–0.1518 mg/mL 및 0.0004–0.1116 mg/mL, 각기. 선형 최소 제곱 모델을 사용하여 피크 면적(y)과 농도(x, mg/mL) 사이의 상관관계를 고려하여 각 표준에 대한 분석 곡선을 얻었다.
2.5.3. 샘플 복구
HM1 시료 분말 0.5g에 정확한 양의 표준 용액을 첨가하여 시료 회수율을 조사했습니다. 섹션 2.4에 따라 9개의 샘플을 병렬로 준비했습니다. 각 구성 요소의 평균 샘플 회수율을 결정했습니다.
2.5.4. 샘플 결정
섹션 2.4에서 설명한 바와 같이 HM, Wes 및 HR은 병렬로 준비되었습니다. 이러한 샘플 용액은 섹션 2.3에 설명된 크로마토그래피 조건에 따라 주입되었습니다. 피크 면적을 기록하고 함량을 계산하였다. 데이터는 GraphPad Prism 8(GraphPad Software, California, USA)을 사용하여 분석하였다. 값은 일원 분산 분석에 이어 Tukey 방법을 사용하여 계산되었습니다. 통계적으로 유의미한 것으로 간주되었습니다.
2.6. Cistanche의 지문 설정 및 평가
HPLC 크로마토그래피 데이터는 Chromeleon 7.2.8 소프트웨어(Thermo Fisher Scientific, Massachusetts, USA)에서 CDF 및 TXT 형식으로 출력되었습니다. HM-WE, WE-HR 및 HM-HR 유사성 값은 TCM 소프트웨어(버전 2004A) 내 크로마토그래피 지문용으로 설계된 유사성 평가 시스템을 사용하여 계산되었습니다. HPLC 지문은 Origin 2021 소프트웨어(OriginLab, Massachusetts, USA)를 사용하여 그려졌습니다.
2.7. Cistanche의 항산화 활성 평가
항산화 수준에 대한 측정 절차는 다양한 키트에 제공된 지침에 따라 수행되었습니다. 흡광도 값은 Shimadzu UV-2600i(Shimadzu, Japan)를 사용하여 측정되었습니다. 각 샘플을 3회 실행하고 평균 데이터를 기록했습니다. 다양한 시료 농도와 해당 흡광도(A) 값을 기록했습니다. 50% 억제 농도(IC50)는 GraphPad Prism 8(GraphPad Software, California, USA)을 사용하여 계산되었습니다.
탈수 에탄올을 사용하여 0으로 조정했습니다.
2.7.2. 시험
먼저, 80% 에탄올 수용액 1mL를 사용하여 0.1g의 HM, WE 및 HR 분말을 추출하였다. 생성된 물질을 30분 동안 초음파 처리하고 5분 동안 원심분리하였다. 100 μL 샘플이 작동 유체에 추가되었습니다(표 S2). 37도에서 10분 동안 반응을 진행시킨 후 570 nm에서 흡광도를 기록하여 라디칼 소거 활성() 다음과 같이:
정제수를 사용하여 0으로 조정했습니다.
2.8. 데이터 분석Cistanche의
2.8.1. PLSR 분석
주요 크로마토그래피 피크 영역은 독립 변수(X)로 사용되었으며 다양한 분석에 대한 항산화 활성 수준은 종속 변수(Y)였습니다. PLSR 모델링은 Unscrambler X 10.4 Software(CAMO Software, Bangalore, India)를 사용하여 수행되었습니다. 가중 회귀 계수는 피크 면적과 항산화 활성 수준 사이의 상관 관계를 나타냈고 원시 회귀 계수는 모델 방정식을 정의했습니다.
2.8.2. BCA 분석Cistanche의
피크 면적은 독립 변수(X)였으며 다양한 분석에 대한 항산화 수준은 종속 변수(Y)로 처리되었습니다. 그런 다음 Pearson 모델을 사용하여 X와 Y 사이의 BCA를 분석했습니다. 이 절차는 SPSS 통계 소프트웨어(SPSS for Windows 26.0, SPSS Inc., San Francisco, USA)를 사용하여 수행되었습니다.
2.8.3. 히트맵 차트, 벤 차트 및 RDACistanche의
Heatmap 차트는 GraphPad Prism 8(GraphPad Software, California, USA)을 사용하여 그렸습니다. PLSR 및 BCA 모델을 기반으로 11개 피크의 피크 면적과 항산화 능력 간의 관계 값을 큰 것부터 작은 것까지 순위를 매기고 상위 5개 등급을 기록했습니다. 이 피크는 Venn 다이어그램을 온라인으로 그리는 데 사용되었습니다(//bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/Venn/). C. tubulosa의 세 가지 형태에 대한 다양한 피크 면적 및 항산화 수준에 대한 데이터를 RDA를 통해 시각화했습니다. RDA 테스트는 CANOCO 소프트웨어(Biometris - Plant Research International, Wageningen, The Netherlands)를 사용하여 수행되었습니다.
2.9. Cistanche의 네트워크 약리학 분석
2.9.1. C. tubulosa의 유효성분 스크리닝
C. tubulosa의 모든 화학 성분은 중국 전통 의학 시스템 약리학(TCMSP, https://www.tcmsp-e.com/)을 사용하여 얻었습니다. 각 화학 성분의 스크리닝 임계값은 경구 생체이용률(OB)이 30% 이상이고 약물 유사성(DL)이 0.18 이상으로 설정되었습니다. 생체 활성 성분의 InChIKey는 PubChem 데이터베이스(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)를 통해 수집되었습니다. 활성 화합물의 단백질 표적은 SwissTargetPrediction 데이터베이스(https://www.swisstargetprediction.ch/)를 통해 스크리닝되었습니다. 대상 이름은 UniPort 단백질 데이터베이스(https://www.uniprot.org/)를 사용하여 유전자 이름으로 변환되었습니다.
2.9.2. 구성 요소 대상 네트워크 구축
키워드 "항산화제"는 GeneCards 데이터베이스(https://www.genecards.org/) 및 OMIM 데이터베이스(https://omim.org/)에서 질병 관련 표적을 검색하는 데 사용되었습니다. 활성 구성 요소와 질병 관련 표적 사이의 유전자 교차점은 온라인 Venn 다이어그램(//bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/Venn/)을 사용하여 시각화되었습니다. CT(component-target) 네트워크 구축을 위해 Cytoscape 3.9.1 소프트웨어(https://cytoscape.org/)를 사용하여 C. tubulosa의 생체 활성 성분 표적을 표적 유전자에 매핑했습니다.
2.9.3. Gene Ontology 및 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes Enrichment 분석
생물학적 과정(BP), 세포 구성 요소(CC) 및 분자 기능(MF)의 유전자 온톨로지(GO) 농축 및 유전자 및 게놈(KEGG) 경로 농축의 교토 백과사전은 Metascape 데이터베이스(https:// www.metascape.org/) "호모 사피엔스" 설정. 시각화 버블 차트와 GO 히스토그램은 온라인으로 구성되었습니다(//www.bioinformatics.com.cn/).
2.9.4. 단백질-단백질 상호작용 및 구성요소-표적-경로 네트워크 구축
The overlapping antioxidation-related and predicted targets from active components were used to construct a protein-protein interaction (PPI) using the STRING database (https://stringdb.org/). The conditions were set as described by Xin et al. [29]. The PPI network was visualized using the Cytoscape software. Degree centrality (DC), betweenness centrality (BC), and closeness centrality (CC) were calculated through the "network analysis" function. DC, BC, and CC were set as >100, >0.03, and >각각 0.3. KEGG 경로 및 표적 유전자에 따르면 Cytoscape 소프트웨어를 사용하여 CTP(구성 요소-표적-경로) 네트워크를 구축했습니다.
