摘要
الهدف من هذا البحث هو استكشاف آلية عمل الأعشاب الطبية لتحسين استقرار العضلات الهيكلية وعلاج الروماتيزم العضلي (RA) وذلك من خلال الشبكات الدوائية على الإنترنت والمعلومات الحيوية والتعلم الآلي والتجارب على الحيوانات. وتشمل الطرق النشر استخدام منصة الصيدلانيات الصينية (TCMSP) وقواعد بيانات PubChem و SwissTargetPrediction لاختيار المكونات الفعالة والأهداف لعلاج الأعشاب الطبية الحداثية الصينية لاضطرابات RA. وتم استخدام قاعدة بيانات GEO للبحث عن مجموعات البيانات المتعلقة بـ RA وتحديد الجينات المتغيرة، كما تم استخدام قاعدة بيانات GeneCards وقاعدة البيانات التقارنية (CTD) لتحديد الأهداف المرتبطة بالقلق العضلي، وتحميل مجموعة او الجينات المتعلقة بالعضلات البشرية التصبغية من قاعدة البيانات البشرية HADb ، والحصول على التقاطعات للأهداف المرتبطة بالقلق العضلي وإجراء تحليل الإثراء. تم استخدام قاعدة بيانات STRING لبناء شبكة تفاعل بروتيني-بروتيني (PPI) واستخدام طرق متعددة لتحديد الأهداف الرئيسية، واستخدام التعلم الآلي للتنبؤ بنموذج وبناء خريطة تفصيلية بناءً على الأهداف الرئيسية. وقد تم استخدام AutoDockVina لرتبة الدرجة الأربعة الأولى من المكونات الفعالة والأهداف الرئيسية للوصل الجزيئي. تم تقسيم الفئران ذوات الرقم النوعي المحدد الذين يعانون من التهابات المفاصل الروماتويدي (CIA) إلى مجموعات فارغة ونموذجية ومجموعة الجرعة المنخفضة والمتوسطة والعالية (2.44، 4.88، 9.76 g · kg-1) لمجموعة من الفئران لحقن المستمر لمدة 5 أسابيع. تم تسجيل وتحليل درجات مفاصل النمذجة وكتلة العضلات؛ تمت مراقبة التلطيخ بواسطة السويد-القرمزي(H&E) وصبغة ماسون لملاحظة تغير الأنسجة العضلية. تمت رصد البروتينات العضلية مثل سلسلة البق عضلات الأرفف (MYHC) والعامل النموي المشابه للأنسولين1 (IGF1). تم إجراء اختبار الوصم البروتيني (Western blot) لتحليل بروتينات العضلات ذات الصلة الذاتية 5 (ATG5) وبروتينات العضلات الذاتية (Beclin1) وبروتينات سلسلة الأنبوب التابعة للبروتين 1B (LC3B) وعضلة ساعة الأنسجة العضلية (MuRF1) وبروتينات الصندل العضلي (MaFbx) ومستوى تعبير بروتينات MYHC، وقياس الوقت المستمر لسلاسل رد الفعل البلمري النووي الحقيقي (Real-time PCR) لتحليل مستويات تعبير AR. أظهرت النتائج أن هناك 25 نقطة مرتبطة للعلاج بواسطة الأعشاب الطبية المتطابقة مع اضطرابات RA والقلق العضلي. وبالتشبيك مع الخوارزميات والتعلم الآلي، تم تحديد 6 نقاط رئيسية، تتعلق بشكل رئيسي بمسارات العضلات والالتهاب. أظهرت النتائج اجراءات فعالة مقارنة بمجموعات السيطرة، فحص العينة النموذجية تبين ارتفاع القيم مشتركة لدرجة مفاصل النمذجة (P < 0.01) وكتلة العضلات، التشبيك )، وهي موجودة في العينة. Masson)، تظهر نتائج التشبيك تغيرًا ملحوظًا في نسج العضلات، وتقشر عضلات وتراكم الالياف الظاهرة. بالتشبيك يوضح ارتفاع المستويات النموذجية للعينة في اتجاهنا البيولوجي والمستوى التصاعدي لمستوى البيانات. وفي المقارنة مع العينة النموذجية تبين تحديدًا لقيم ATG5 وBeclin1 وLC3B النموذجية ومستويات المصدر النموذجي ومعادن ومعادن وديناميكية (مواضيع N 0.02) ومستوى الالياف الظاهرة. من هنا ، تم إنشاء المزيد من الزيوت لتسهيل مرض الروماتيزم العضلي لهذه الآلية الناشفة ، وتوفير إشارة للعمل السريري.
关键词
Huangqi Guizhi Wuwutang;autophagy;rheumatoid arthritis;sarcopenia;skeletal muscle homeostasis;machine learning