Explore Potential Molecular Mechanism of Gegen Qinliantang in Intervention of Atherosclerosis Based on Network Pharmacology and Molecular Docking

Yi ZHENG; He GUO; Xi LUO; Yan-jie WANG; Dan-yu ZHAO; Xiao-fan FENG; Bao-kun LI; Jing-yu WANG; Lin ZHANG; Yu-xi LIU; Rui YU; Xian-sheng MENG

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.20220412

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Explore Potential Molecular Mechanism of Gegen Qinliantang in Intervention of Atherosclerosis Based on Network Pharmacology and Molecular Docking

更新时间：2022-04-28

- Explore Potential Molecular Mechanism of Gegen Qinliantang in Intervention of Atherosclerosis Based on Network Pharmacology and Molecular Docking
- Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae Vol. 28, Issue 11, Pages: 51-59(2022)
- 作者机构：
  
  辽宁中医药大学，沈阳 110847
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20220412
  CLC： R285;R289;R22;R2-031;R33
- Received：18 October 2021，
  
  Published Online：26 January 2022，
  
  Published：05 June 2022
- 稿件说明：
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郑一,郭鹤,罗曦等.基于网络药理学联合分子对接探究葛根芩连汤干预动脉粥样硬化的潜在分子机制[J].中国实验方剂学杂志,2022,28(11):51-59.

ZHENG Yi,GUO He,LUO Xi,et al.Explore Potential Molecular Mechanism of Gegen Qinliantang in Intervention of Atherosclerosis Based on Network Pharmacology and Molecular Docking[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2022,28(11):51-59.
郑一,郭鹤,罗曦等.基于网络药理学联合分子对接探究葛根芩连汤干预动脉粥样硬化的潜在分子机制[J].中国实验方剂学杂志,2022,28(11):51-59. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20220412.

ZHENG Yi,GUO He,LUO Xi,et al.Explore Potential Molecular Mechanism of Gegen Qinliantang in Intervention of Atherosclerosis Based on Network Pharmacology and Molecular Docking[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2022,28(11):51-59. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20220412.

摘要

目的

基于网络药理学联合分子对接探究葛根芩连汤（GQL）干预动脉粥样硬化（AS）的潜在分子机制。

方法

从中药系统药理学数据库和分析平台（TCMSP）筛选GQL中各药材的活性成分及靶点，从7个数据库中查找AS相关基因，确定GQL治疗AS的靶基因。利用Cytoscape 3.8.0构建“成分-靶点”网络。利用STRING建立蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并通过CytoNCA拓扑分析筛选核心靶点。运用R clusterProfiler对目标基因进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）分析，预测其富集的信号通路并以多种图可视化展示。最后将活性强度前10位的成分作为配体，与筛选得到AS核心靶点进行分子对接分析，并与阿托伐他汀的结合度进行对比。

结果

得到GQL活性成分150个，AS疾病靶点20 289个，交集靶点213个。经过筛选，获取核心交集靶点48个，GO和KEGG富集分析发现其功能主要与细胞核受体活动、配体的激活、转录因子活动等有关，富集在流体剪切力与AS、晚期糖基化终产物及其受体（AGE/RAGE）、白细胞介素-17（IL-17）、肿瘤坏死因子（TNF）、Toll样受体通路等与AS关系密切的信号通路。分子对接结果显示GQL效应成分与AS核心靶点结合较好，甚至优于阿托伐他汀，结合度最好的5组关系分别是葛根素-TNF，黄芩素-诱导型一氧化氮合酶（NOS2），葛根素-NOS2，芒柄花黄素-NOS2，汉黄芩素-NOS2。

结论

以上研究为该经典名方日后进一步探索提供了新思路。

Abstract

Objective

This study aims to explore the potential molecular mechanism of Gegen Qinliantang （GQL） in the intervention of atherosclerosis （AS） based on network pharmacology and molecular docking.

Method

The active components and targets of each medicinal in GQL were retrieved from the Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform （TCMSP）， and AS-related genes from 7 databases. Thereby， the anti-AS targets of GQL were screened out. Cytoscape 3.8.0 was employed to construct the "component-target" network， and STRING the protein-protein interaction （PPI） network. Core targets were screened out with CytoNCA. R clusterProfiler was used for Gene Ontology （GO） term enrichment and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes （KEGG） pathway enrichment of target genes， which were then visualized. Finally， molecular docking of the top ten active components with the core targets of AS was performed and the binding affinity was compared with that between atorvastatin and the core targets.

Result

In the end， 150 active components of GQL， 20 289 AS targets， and 213 common targets were retrieved， and 48 core common targets were screened out. They were mainly involved in the GO terms of nuclear receptor activity， ligand activation， and transcription factor activity and the pathways of fluid shear force and AS， advanced glycation end products-receptor for advanced glycation end products （AGE/RAGE）， interleukin-17 （IL-17）， tumor necrosis factor （TNF）， Toll-like receptor pathways and other signaling pathways closely related to AS. The molecular docking results showed that the effective components of GQL had high binding affinity to core targets of AS， and the binding affinity was even higher than that between the atorvastatin and core targets. The five groups with high binding affinity were puerarin-TNF， baicalein-inducible nitric oxide synthase 2 （NOS2）， puerarin-NOS2， and formononetin-NOS2， wogonin-NOS2.

Conclusion

The above result provides new ideas for further exploration of this classical decoction.

关键词

Keywords

references

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