【摘 要】
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目的 基于网络药理学及GEO数据集初步探索白术防治2型糖尿病的分子机制.方法 根据标准流程对GEO数据库中基因芯片数据(GSE7014)进行收集处理、整合,对芯片数据进行归一化校正,用已编制好的R语言程序进行差异基因分析.通过TCMSP数据库下载白术化学成分,基于Swiss Target Prediction筛选化学成分靶点,通过FunRich软件获得白术治疗2型糖尿病的靶点,对其靶点进行生物信息学分析.结果 白术55个化学成分通过Swiss Target Prediction数据库获得262个靶点.通过
【机 构】
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贵州中医药大学基础医学院,贵州贵阳550025;贵州中医药大学信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州中医药大学药学院,贵州贵阳550025
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目的 基于网络药理学及GEO数据集初步探索白术防治2型糖尿病的分子机制.方法 根据标准流程对GEO数据库中基因芯片数据(GSE7014)进行收集处理、整合,对芯片数据进行归一化校正,用已编制好的R语言程序进行差异基因分析.通过TCMSP数据库下载白术化学成分,基于Swiss Target Prediction筛选化学成分靶点,通过FunRich软件获得白术治疗2型糖尿病的靶点,对其靶点进行生物信息学分析.结果 白术55个化学成分通过Swiss Target Prediction数据库获得262个靶点.通过GEO数据库筛选2型糖尿病差异基因699个,通过FunRich软件取交集,共筛选出13个差异基因,主要参与胰岛素抵抗和MAPK信号通路(P＜0.01且Padjust＜0.01),通过化学成分-靶点-通路网络模型,明确白术防治2型糖尿病的关键靶点为蛋白激酶C-θ、核糖体蛋白S6激酶α3、转录因子p65、Ras鸟苷酸释放蛋白3、电压依赖性钙通道δ1亚单位.白术防治2型糖尿病的主要成分为挥发油、倍半萜内酯、氨基酸和多炔类化合物.结论 筛选出的通路及差异基因有助于加深对2型糖尿病发病分子机制的理解,为2型糖尿病药物的开发及应用提供依据.
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