基于LC-MS和分子对接策略分析金芪降糖片治疗2型糖尿病的药效物质基础

王文鑫; 刘传鑫; 张丛; 何涛; 袁付丽; 韩霜; 王强; 黄建梅

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.20192414

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基于LC-MS和分子对接策略分析金芪降糖片治疗2型糖尿病的药效物质基础

资源与质量评价 | 更新时间：2021-02-09

- 基于LC-MS和分子对接策略分析金芪降糖片治疗2型糖尿病的药效物质基础
- Pharmacodynamic Basis of Jinqi Jiangtang Tablets in Treatment of Type 2 Diabetes Based on LC-MS and Molecular Docking Strategy
- 中国实验方剂学杂志 2020年26卷第3期页码：125-136
- 作者机构：
  
  北京中医药大学　中药学院，北京　 100029
- 作者简介：
  
  [第一作者]　王文鑫，在读硕士，从事代谢组学与计算机辅助药物设计研究，E-mail：wwx15735178895@163.com
  *黄建梅，博士，教授，从事中药质量控制及药物代谢研究，E-mail：huangjm@bucm.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(81774014)
- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20192414
  中图分类号： R284.1;R289;R22;R2-031
- 收稿日期：2019-03-26，
  
  网络出版日期：2019-09-03，
  
  纸质出版日期：2020-02-05
- 稿件说明：
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王文鑫, 刘传鑫, 张丛, 等. 基于LC-MS和分子对接策略分析金芪降糖片治疗2型糖尿病的药效物质基础[J]. 中国实验方剂学杂志, 2020,26(3):125-136.

Wen-xin WANG, Chuan-xin LIU, Cong ZHANG, et al. Pharmacodynamic Basis of Jinqi Jiangtang Tablets in Treatment of Type 2 Diabetes Based on LC-MS and Molecular Docking Strategy[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2020, 26(3): 125-136.
王文鑫, 刘传鑫, 张丛, 等. 基于LC-MS和分子对接策略分析金芪降糖片治疗2型糖尿病的药效物质基础[J]. 中国实验方剂学杂志, 2020,26(3):125-136. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20192414.

Wen-xin WANG, Chuan-xin LIU, Cong ZHANG, et al. Pharmacodynamic Basis of Jinqi Jiangtang Tablets in Treatment of Type 2 Diabetes Based on LC-MS and Molecular Docking Strategy[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2020, 26(3): 125-136. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20192414.

摘要

目的：

基于LC-MS和分子对接策略，探讨金芪降糖片治疗2型糖尿病的药效物质基础。

方法：

该研究采用UPLC-Q-TOF-MS技术鉴定其化学成分，在此基础上，结合在线疾病数据库和蛋白互作筛选疾病靶点，采用分子对接技术验证金芪降糖片中化学成分与疾病靶点的相互关系，寻找金芪降糖片治疗2型糖尿病的潜在药效物质基础。

结果：

基于UPLC-Q-TOF-MS，金芪降糖片共鉴定出51个化学成分，其中黄芪31个，黄连16个，金银花4个；通过CTD数据库、拓扑学分析以及相关文献，确定过氧化氢酶(CAT)受体，过氧化物酶体增殖物激活受体(PPARG)受体和胰岛素(INS)受体为关键靶点；通过分子对接技术发现木兰花碱，黄连碱，表小檗碱，黄芪甲苷，咖啡酸，巴马汀，小檗碱，药根碱，小檗红碱，berberastine，groenlandicine，lycoranine B，demethyleneberberine，isomucronulatol-7-

-glucoside和calycosin-7-

-glucoside为金芪降糖片治疗2型糖尿病潜在的药效物质基础。

结论：

蛋白互作与网络拓扑学分析有助于实现核心靶点的快速定位；分子对接技术可实现大规模的虚拟筛选具有潜力的候选化合物；该文整合LC-MS和分子对接技术可方便快捷的寻找中药复方中的潜在药效物质基础，为后续的药物活性筛选实验提供参考。

Abstract

Objective:

Based on LC-MS and molecular docking strategy

to study the pharmacodynamic material basis of Jinqi Jiangtang tablets in the treatment of type 2 diabetes mellitus(T2DM).

Method:

UPLC-Q-TOF-MS was used to identify the chemical constituents of Jinqi Jiangtang tablets. On this basis

the disease targets were screened based on the online disease target database and protein-protein interaction(PPI). The molecular docking technology was used to verify the relationship between the chemical constituents and disease targets in Jinqi Jiangtang tablets

so as to find out the potential pharmacodynamic basis of Jinqi Jiangtang tablets in the treatment of T2DM.

Result:

Based on UPLC-Q-TOF-MS

51 chemical constituents were identified in Jinqi Jiangtang tablets

including 31 astragalus

16 coptis and 4 honeysuckle. The key targets of catalase from micrococcus lysodeiktic(CAT) receptor

peroxisome proliferative actived receptor(PPARG) receptor and insulin(INS) receptor were identified by CTD database

topological analysis and related literature. Based on LC-MS and molecular docking technology

we found that magnoflorine

coptisine

epiberberine

astragaloside Ⅳ

caffeic acid

palmatine

berberine

jateorhizine

berberubine

berberastine

groenlandne

lycoranine B

demethyleneberberine

isomucrontolula-7-

-glucoside and calycosin-7-

-glucoside were used to treat type 2 diabetes potential pharmacodynamic material basis of urinary diseases.

Conclusion:

Protein interaction and network topology analysis are helpful for the rapid localization of core targets. In addition

molecular docking technology can realize large-scale virtual screening of potential candidate compounds. The integration of LC-MS and molecular docking technology can facilitate and quickly find the potential pharmacodynamic substance basis in traditional Chinese medicine prescriptions

and provide a reference for subsequent drug activity screening experiments.

关键词

Keywords

references

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