基于网络药理学的灵芝作用机制研究

通过TCMSP数据库,结合化合物含量信息,从灵芝中筛选出类药性好且含量较高的化合物;通过TCMSP、TCMIP、Swiss Target Prediction、SuperPred等数据库,预测化合物相应靶点;采用STRING数据库,构建靶点蛋白质互作(PPI)网络,并筛选出核心靶点;通过Enrichr数据库,预测核心靶点对应疾病;通过Cytoscape的ClueGo模块,对核心靶点进行基因本体分析(GO)及通路富集分析(KEGG),最终建立化合物-靶点、 化合物-靶点-疾病-通路网络.根据试验结果,共筛选出60种化合物的22个核心靶点;核心靶点对应的疾病集中在肿瘤、 自身免疫性疾病等;GO分析发现,核心靶点参与了88个生物过程,主要分为8个类别;KEGG分析发现,核心靶点参与了5个代谢通路,分为4个类别;化合物-靶点-疾病-通路网络显示了化合物、 靶点、 疾病、 通路间的相互作用,如Lucialdehyde C、Ganoderic aldehyde A可通过DRD2靶点及22个相关生物功能通路,对30种疾病发挥作用.