基于桑黄对肺炎的治疗作用及其机制的网络药理学分析

doi:10.13481/j.1671-587X.20230413

吉林大学学报(医学版) ›› 2023, Vol. 49 ›› Issue (4): 923-930.doi: 10.13481/j.1671-587X.20230413

基于桑黄对肺炎的治疗作用及其机制的网络药理学分析

刘雨萌¹,冷嵩²,萨仁高娃null¹,林黛洁¹,谢林盛¹,李梦睿³,许肖³,李婉南³()

^1.珠海科技学院药品与食品科学学院食品质量与安全教研室，广东珠海 519041
^2.珠海科技学院计算机学院计算机科学与技术教研室，广东珠海 519041
^3.吉林大学生命科学学院Edmond Fischer 细胞信号传导实验室，吉林长春 130012

收稿日期:2022-10-26 出版日期:2023-07-28 发布日期:2023-07-26
通讯作者: 李婉南 E-mail:liwannan@jlu.edu.cn
作者简介:刘雨萌（1986－），女，吉林省四平市人，实验师，理学硕士，主要从事功能性食品方面的研究。
基金资助:
广东省教育厅创新强校工程科研项目—青年创新人才项目(2019KQNCX197);吉林省科技厅科研项目(20200201386JC);珠海科技学院大学生创新创业训练计划项目(DC2022102)

Network pharmacology analysis based on therapeutic effect of Sanghuang on pneumonia and its mechanism

Yumeng LIU¹,Song LENG², SARENGAOWA¹,Daijie LIN¹,Linsheng XIE¹,Mengrui LI³,Xiao XU³,Wannan LI³()

^1.Department of Food Quality and Safety，School of Pharmaceutical and Food Science，Zhuhai University of Science and Technology，Zhuhai 519041，China
^2.Department of Computer Science and Technology，School of Computer Science，Zhuhai University of Science and Technology，Zhuhai 519041，China
^3.Laboratory of Edmond Fischer Cell Signaling，School of Life Sciences，Jilin University，Changchun 130012，China

Received:2022-10-26 Online:2023-07-28 Published:2023-07-26
Contact: Wannan LI E-mail:liwannan@jlu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

目的基于网络药理学筛选中药桑黄治疗肺炎的活性成分，分析桑黄治疗肺炎的有效成分和靶点。方法利用中药系统药理学数据库和分析平台（TCMSP）软件搜索中药桑黄的成分和作用靶点；通过Uniprot数据库得到基因名称（Gene Name）；通过GeneCards找出肺炎对应的靶点，将桑黄和肺炎的靶点进行比对，得到关键靶点。利用Cytoscape 3.9.1软件绘制出桑黄化学成分-肺炎-靶点网络图；通过String平台构建蛋白-蛋白互作（PPI）网络图，采用Cytoscape软件中ClueGo插件对桑黄关键基因进行基因本体论（GO）生物功能富集分析和京都基因和基因组百科全书（KEGG）信号通路富集分析。结果桑黄主要活性成分有21种，（E）-4-（3，4-dihydroxyphenyl）but-3-en-2-one成分所含靶点最多，包括细胞色素P450家族（CYP450）、人表皮生长因子受体（EGFR）和基质金属蛋白酶（MMP）等。筛选出桑黄的化合物靶点358个，其中217个基因为桑黄-肺炎共同靶点，与肺炎有关的关键基因包括含铜胺氧化酶 3（AOC3）、DNA连接酶1（LIG1）、谷氨酰胺肽酶（ENPEP）、乙醛脱氢酶2（ALDH2）、组蛋白甲基化酶8（PHF8）、基因-溶质载体家族11成员2（SLC11A2）和CYP50等。GO和KEGG富集分析，桑黄主要通过17条代谢途径发挥作用，包括磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B （PI3K/Akt）信号通路、癌症中的微小RNA（miRNA）、化学致癌-受体激活、前列腺癌、癌症中蛋白多糖和脂质、动脉粥样硬化及化学致癌物-活性氧（ROS）等相关途径。结论（E）-4-（3，4-dihydroxyphenyl）but-3-en-2-one是桑黄成分中对肺炎治疗最有效的化学物质，其作用机制主要与CYP450家族有关。

关键词: 桑黄, 肺炎, 网络药理学, 信号通路, 靶点

Abstract:

Objective To screen the active ingredients of traditional Chinese medicine Sanghuang in the treatment of pneumonia based on network pharmacology， and to analyze the active ingredients and targets of Sanghuang in the treatment of pneumonia. Methods The Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform （TCMSP） software was used to search for the ingredients and targets of Sanghuang； the Gene Name was obtained from the Uniprot database； the targets corresponding to pneumonia were found through GeneCards， and the targets of Sanghuang and pneumonia were compared to obtain the key targets； Cytoscape 3.9.1 was used to draw the chemical ingredients of Sanghuang-pneumonia-target network diagram； the protein-protein interaction （PPI） network diagram was constructed by String platform； Gene Ontology （GO） biological function analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（KEGG） signaling pathway enrichment analysis on key genes of Sanghuang were performed by using the ClueGo plugin in Cytoscape software. Results There were 21 kinds of active ingredients in the traditional Chinese medicine Sanghuang， and （E）-4-（3，4-dihydroxyphenyl）but-3-en-2-one contained the most targets， including cytochrome P450 family （CYP450）， human epidermal growth factor receptor （EGFR）， and matrix metalloproteinase （MMP） and so on. A total of 358 targets were screened as the compound targets of Sanghuang，among them 217 genes were regarded as common targets for Sanghuang and pneumonia， and 69 key genes related to pneumonia were amine oxidase copper containing 3 gene （AOC3）， DNA ligase 1 gene （LIG1）， glutamyl aminopeptidase gene （ENPEP）， aldehyde dehydrogenase 2 family member gene （ALDH2）， PHD finger protein 8 gene （PHF8）， solute carrier family 11 member 2 gene （SLC11A2），CYP50 and so on.The KEGG and GO analysis results showed that Sanghuang mainly produced a marked effect through 17 metabolic pathways， including the phosphatidylinositol-3 kinase/protein kinase B （PI3K/Akt） signaling pathway， microRNAs（miRNA） in cancer， chemical carcinogenesis - receptor activation， prostate cancer， proteoglycans and lipids in cancer， atherosclerosis， chemical carcinogenesis-reactive oxygen species （ROS） and other related pathways. Conclusion （E）-4-（3，4-dihydroxyphenyl）but-3-en-2-one is the most effective chemical substance in the treatment of pneumonia among the ingredients of Sanghuang， and its mechanism is mainly related to the CYP450 family.

Key words: Sanghuang, Pneumonia, Network pharmacology, Signaling pathway, Target

中图分类号:

R285.5

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图/表 6

图1

图2

图3

表1

PPI网络靶点及其拓扑参数"

Gene name	Closeness centrality	Clustering coefficient	Degree	Gene name	Closeness centrality	Clustering coefficient	Degree
TNF	0.701 639 344	0.187 647 522	124	MMP2	0.536 340 852	0.540 069 686	42
EGFR	0.638 805 970	0.245 240 761	95	NR3C1	0.533 665 835	0.432 926 829	41
MAPK3	0.625 730 994	0.267 665 418	90	SERPINE1	0.524 509 804	0.482 051 282	40
VEGFA	0.614 942 529	0.308 683 473	85	KDR	0.531 017 370	0.476 383 266	39
ESR1	0.609 686 610	0.288 862 768	83	PGR	0.527 093 596	0.476 383 266	39
HSP90AA1	0.606 232 295	0.302 174 619	79	GRB2	0.515 662 651	0.438 122 333	38
PPARG	0.602 816 901	0.246 673 158	79	HNF4A	0.529 702 970	0.364 864 865	37
STAT3	0.599 439 776	0.340 326 340	78	PLG	0.516 908 213	0.534 534 535	37
PTGS2	0.599 439 776	0.311 004 785	77	F2	0.520 681 265	0.276 190 476	36
SIRT1	0.592 797 784	0.318 712 274	71	KIT	0.514 423 077	0.459 893 048	34
ERBB2	0.572 192 513	0.371 223 758	63	RAF1	0.513 189 448	0.411 764 706	34
CYP2C9	0.572 192 513	0.369 175 627	63	CDK4	0.510 739 857	0.565 062 389	34
EP300	0.570 666 667	0.353 781 068	62	CDK2	0.515 662 651	0.518 716 578	34
CYP2C19	0.558 746 736	0.385 359 952	58	MCL1	0.509 523 810	0.593 582 888	34
TLR4	0.555 844 156	0.331 168 831	56	PTPN11	0.502 347 418	0.558 712 121	33
PPARA	0.555 844 156	0.280 841 800	53	MET	0.514 423 077	0.606 060 606	33
GSK3B	0.558 746 736	0.378 809 869	53	HDAC2	0.510 739 857	0.494 318 182	33
BCL2L1	0.554 404 145	0.484 917 044	52	SNCA	0.509 523 810	0.292 338 710	32
AR	0.544 529 262	0.408 748 115	52	RPS6KB1	0.521 951 220	0.584 677 419	32
PIK3CA	0.528 395 062	0.452 380 952	49	IGF1R	0.516 908 213	0.699 596 774	32
RELA	0.550 128 535	0.483 156 028	48	NFE2L2	0.519 417 476	0.586 693 548	32
MDM2	0.547 314 578	0.474 290 780	48	ABCB1	0.521 951 220	0.406 451 613	31
HDAC1	0.540 404 040	0.421 985 816	48	MMP9	0.495 370 370	0.329 032 258	31
HPGDS	0.547 314 578	0.308 080 808	45	CXCL8	0.481 981 982	0.307 526 882	31
APP	0.545 918 367	0.341 414 141	45	RXRA	0.511 961 722	0.356 989 247	31
ACE	0.547 314 578	0.346 723 044	44	CYP1A2	0.489 702 517	0.278 160 920	30
CYP3A4	0.539 042 821	0.249 169 435	43	IGFBP3	0.516 908 213	0.586 206 897	30

表1

图4

图5

参考文献 35

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基于桑黄对肺炎的治疗作用及其机制的网络药理学分析

Network pharmacology analysis based on therapeutic effect of Sanghuang on pneumonia and its mechanism

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