Cistanche Deserticola Glycosides의 에스트로겐 유사 효과의 메커니즘 : 네트워크 약리학 및 전 사체학의 통찰력
Apr 22, 2025
3. 실험 결과
3.1 네트워크 약리학 분석 결과
3.1.1 GCS 활성 구성 요소의 에스트로겐 유사 효과의 네트워크 분석
GCS의 총 40 개의 화합물 (표 1)을증권 시세 표시기, Symmap, etcm, 땀, 그리고증권 시세 표시기데이터베이스. 복제를 제거한 후, 183 개의 목표가 수집되었다. 에서genecards그리고오임데이터베이스, "에스트로겐 결핍"또는 "낮은 에스트로겐 수준"은 질병 관련 목표를 검색하기위한 키워드로 사용되었습니다. 두 소스의 목표를 결합하고 복제를 제거하면 1,712 개의 질병 표적이 발생했습니다.
사용사이토 스케이프 v3.9.1, "화합물 - 대상"(CT) 네트워크가 시각화되었습니다 (그림 1). 네트워크에는 223 개의 노드가 포함되었습니다. GC의 활성 구성 요소를 나타내는 40 개의 노드와 253 개의 모서리로 연결된 대상을 나타내는 183 개의 노드가 포함되었습니다. Venn 다이어그램 온라인 플랫폼을 사용하여, 40 GCS- 특이 적 표적 유전자 및 에스트로겐 유사 표적 유전자의 교차점은 72 개의 중첩 "GCS- 에스트로겐 유사"표적 유전자를 생성 하였다 (도 2).
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3.1.2 핵심 목표 및 PPI 네트워크 분석의 스크리닝
네트워크의 토폴라스 매개 변수 (도, 중심 사이의 중심성 및 친밀감 중심성)를 분석 하였다. 이들 파라미터의 중앙값은 임계 값으로 사용되었다. 세 가지 임계 값 기준을 모두 충족하는 목표는 GC의 에스트로겐 유사 효과에 대한 핵심 표적으로 선택되었습니다. 총 24 개의 핵심 목표가 확인되었습니다. 사용사이토 스케이프 v3.9.1, "화합물 - 코어 표적 - 에스트로겐 유사"네트워크가 시각화되었다 (도 3). 또한, 핵심 표적의 PPI 네트워크가 구성되었다 (도 4).
3.1.3 GO 기능 및 KEGG 경로 강화 분석
GO 기능 분석에서 35 개의 중요한 항목이 확인되었습니다. 보정 된 p- 값에 기초하여, 상위 20 개의 경로가 선택되었다 (도 6). 이들들은 주로 사이토 카인 수용체 결합, 에스트로겐 수용체 결합, 성장 인자 수용체 결합 및 핵 수용체 활성과 같은 분자 기능을 포함 하였다.
KEGG 경로 농축 분석은 83 개의 중요한 신호 전달 경로를 확인 하였다. 보정 된 p- 값으로 순위가 매겨진 상위 20 개의 경로가 시각화되었습니다 (그림 7). 주요 에스트로겐 관련 경로는 다음을 포함합니다.
종양 괴사 인자 (TNF) 신호 전달 경로
interleukin -17 (il -17) 신호 경로
저산소증-유도 성인 -1 (hif -1) 신호 경로
에스트로겐 신호 전달 경로
이러한 경로는 GCS의 에스트로겐 유사 효과에서 중요한 역할을합니다.
3.2 전 사체 데이터와의 통합
3.2.1 예측 된 표적과 전 사체 데이터 간의 상관 관계 분석
사용HGNC네트워크 약리학에 의해 예측 된 24 개의 핵심 표적 유전자 인 데이터베이스는 상 동종 래트 유전자로 전환되어 31 개의 유전자를 초래 하였다. 복제를 제거한 후, 29 개의 유전자가 남아 있었다. 전 사체 데이터와 비교하여 29 개의 핵심 대상 (제외)MCL1그리고GCG) 유전자 발현 변화를 보여 주었다. 결과는 표 2에 나와있다.
3.2.2 네트워크 약리학 및 전 사체의 KEGG 경로 간의 상관 관계 분석
코어 표적 유전자를 상 동종 래트 유전자로 전환 한 후, KEGG 경로 농축 분석을 수행 하였다. 코어 표적 유전자에 대해 총 1 0 8 경로 (Padjust <0. 05)가 확인되었습니다. 전 사체 시퀀싱 데이터의 KEGG 농축 분석은 107 경로를 확인했습니다 (PADJUST <0.05). 네트워크 약리학과 전 사체 사이의 상관 관계 분석 결과는도 8에 나와있다.
다음을 포함하여 68 개의 중첩 경로가있었습니다.
에스트로겐 신호 전달 경로
캠프 신호 경로
TNF 신호 전달 경로
겹치는 경로는 전체 경로의 60% 이상을 차지했습니다.
