新颖度爆表。网络药理学+PPI+分子对接+实验验证

今天给同学们分享一篇生信文章“The convergent application of metabolites from Avena sativa and gut microbiota to ameliorate non-alcoholic fatty liver disease: a network pharmacology study”,这篇文章发表在J Transl Med期刊上,影响因子为7.4。

a6e72704b97f50e6a6558107ca13d232.jpeg

结果解读:

AS的次生代谢物(SMs)及其靶点

从NPASS数据库中记录了12个SMs的数量,所有这些SMs都符合Lipinski的规则(表2)。通过SEA(260)和STP(260)检索到与这12个SMs相关的靶点,因此,在化学信息学数据库之间确定了25个交集的靶点(图2A)。这25个交集的靶点被认为是与AS相关的重要蛋白编码基因。

aa353a3aa733db3085e2ba9514a3986a.jpeg


GM的次生代谢物(SMs)

作者在gutMGene数据库中确定了208个SMs(附加文件1:表S1),与这208个SMs相关的目标通过SEA(1256个)和STP(947个)得到了确认(附加文件1:表S1)。交集的668个目标被视为与GM中的SMs相关的重要蛋白编码基因(附加文件1:表S1)(图2B)。


AS相关目标和GM相关目标之间的交集目标

在AS和GM之间,从25个交集的AS目标和668个GM目标中确定了23个目标的数量,表明这23个目标对于在AS和GM上发挥组合疗效具有重要意义(图2C)。


非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)的核心靶点的鉴定

从AS相关靶点和GM相关靶点的组合中获得的23个靶点数量与NAFLD相关靶点(1836个)进行了比较(附加文件1:表S1),最终确定了16个靶点作为预期能够在AS和GM应用中发挥组合疗效的真正靶点(图2D)。


PPI网络和MDA的关键目标

最终的16个靶点蛋白相互作用网络由11个节点和17条边组成,其中16个靶点中的5个(ALDH2、PON1、ERN1、NR4A1和GPR35)之间没有相互作用(图3A)。网络中的血管内皮生长因子A(VEGFA)具有最高的度值,其次是ESR1(7)、ESR2(3)、IL2(3)和TERT(3)(表3)。作者认为VEGFA是针对非酒精性脂肪肝的最重要的靶点。此外,MDA的结果显示,20个SMs中,槲皮素和槲皮素的结合能为-8.2 kcal/mol,是最低分数(图3B),这表明这些SMs(槲皮素和槲皮素)可以与VEGFA产生强大的结合亲和力(图3C、D)。GM能够将槲皮苷转化为槲皮素,适用的GM是大肠杆菌12、大肠杆菌33和肠球菌45 [45]。此外,Bacteroides sp. 45 [46]能将槲皮苷转化为槲皮素,Bifidobacterium dentium、Bacteroides uniformis和Bacteroides ovatus [47, 48]能将芦丁转化为槲皮素,Bacillus sp. 46 [49]能将山梨苷转化为槲皮素,Enterococcus sp. 45和大肠杆菌33 [45]能将槲皮苷转化为槲皮素,Enterococcus casseliflavus [50]能将异槲皮苷转化为槲皮素。这意味着GM对产生有利的后生物素有益,与此同时,槲皮素和槲皮素是能够稳定结合在VEGFA上的良好效应物。

3dee180fb0a526912208dfaeddf9c05a.jpeg


气泡图和GASTM网络

PPI提供的气泡图显示了三条信号通路:催乳素信号通路、T细胞受体信号通路和PI3K-Akt信号通路(图3E)。在这三条信号通路中,直接与VEGFA相关的PI3K-Akt信号通路被认为是一个关键的信号通路(表4)。与PI3K-Akt信号通路相关的VEGFA、IL2、GSK3B和NR4A1被认为是有希望的显著靶点。值得注意的是,PI3K-Akt信号通路具有最低的富集因子,这表明该信号通路可能以拮抗模式发挥作用。这意味着较低的富集因子可以定义为注释信号通路中表达基因较少的数量[51]。


GASTM网络显示了GM(60个节点,绿色圆圈)或AS(1个节点,绿色圆圈)、PI3K-Akt信号通路(1个节点,绿色圆圈)、靶点(4个节点,橙色圆圈)和代谢物(56个节点,蓝天圆圈)之间的关系,共有122个节点和155条边(图4)。从整体的角度来看,这四个组成部分可以共同发挥治疗作用,并相互协调对抗非酒精性脂肪肝。

088992138df52e034193847008af89a2.jpeg


分子对接试验

分子对接实验(MDA)显示了PI3K-Akt信号通路上有哪些有前景的SM(s),关键的SM(s)要么来自GM,要么来自AS。如前所述,VEGFA的关键SM(myricetin和quercetin)来自GM(Escherichia sp. 12,Escherichia sp. 33,Enterococcus sp. 45,Bacteroides sp. 45,Bifidobacterium dentium,Bacteroides uniformis,Bacteroides ovatus,Bacillus sp. 46和Enterococcus casseliflavus)。同样,GSK3B上的myricetin与-10.6 kcal/mol(图5A)具有最高的亲和力,来源于Escherichia sp. 12,Escherichia sp. 33和Enterococcus sp. 45。Diosgenin与IL2结合最稳定,亲和力最大,为-9.1 kcal/mol(图5B),可以从SCHEMBL20481776(PubChem ID:135312912)转化而来[52]。然而,GM能否转化diosgenin尚未揭示。NR4A1上的vestitol与-9.0 kcal/mol(图5C)形成了最稳定的构象,vestitol来自AS。MDA的信息在附加文件2:表S2中进行了概述。通过多种化合物和多个靶点,AS和有益的GM的组合应用可以参与通过PI3K-Akt信号通路治疗NAFLD。

7d9b204e5ffa3eef1c45b61dba6b2d1c.jpeg


关键SM的药物相似性和毒性验证

四种SMs(myricetin,quercetin,diosgenin和vestitol)的数量符合Lipinski的规则,因此可能是开发治疗药物的重要因素。因此,毒性参数都得到了确认:hERG,人类肝毒性,致癌物,细胞毒性和眼腐蚀。因此,确定的四种SMs是针对NAFLD的有希望的候选药物(表5)。这四种SMs没有物理化学障碍成为治疗药物。关键SMs的化学结构如图6所示。

753e26cc55c3bd0830f33ed31c435aad.jpeg



总结

总之,作者的研究通过联合应用肠道菌群(GM)和燕麦(AS)突出了治疗非酒精性脂肪肝(NAFLD)的疗效和机制,表明拮抗剂(槲皮素、槲脂素、脱氧豆甾醇和维斯托尔)通过抑制PI3K-Akt信号通路。这些发现为利用内源物种(肠道菌群)和外源物种(燕麦)进行基于微生物组的治疗提供了新的见解。然而,为了揭示真正的药理效果,这项研究应考虑体外或体内实验。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/302877.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

现阶段鸿蒙开发薪资高于传统开发岗位的30%~50%

近期,多家互联网公司发布了多个和鸿蒙系统有关的岗位。 11月10日,网易更新了高级/资深Android开发工程师岗位,职位要求参与云音乐多端多os的产品(Android、鸿蒙等)研发迭代。11月8日,美团发布了鸿蒙高级工…

Docker简述与基础部署详解

docker官网:https://www.docker.com docker中文库:https://www.docker.org.cn/ Docker是一种开源的容器化平台,用于轻松打包、交付和运行应用程序。Docker的主要优势在于它提供了一种轻量级、可移植、自包含的容器化技术,使得应用程序及其所…

一次因线程池使用不当造成生产事故OOM

美好的一天从bug结束 某日当我点开熟悉的界面,一个又一个请求失败的提示赫然出现在屏幕上,不会是昨晚上线的代码有问题吧? 吓得我急忙按F12查看了响应——"exception":"java.lang.OutOfMemoryError","message"…

过滤器和拦截器

上篇文章我们学习了 Session 认证和 Token 认证,这篇我们来学习一下过滤器和拦截器,过滤器和拦截器在日常项目中经常会用到。 一、过滤器 1.1、理论概念 过滤器 Filter 是 JavaWeb 三大组件(Servlet、Filter、Listener)之一&am…

react-native下载图片到本地相册

需求 点击右上角下载icon,可以将当前图片下载并保存到本地相册。 下载的图片: 流程 下载图片的本质其实是, 固定需要下载的页面内容和样式 》将其放在当前页面不可见区域 》点击下载按钮 》穿一个ref给native,会自动拉起手机系…

2024最新外贸建站:ChemiCloud主机购买使用及自建外贸独立站教程

随着电商平台竞争的加剧,许多外贸从业者意识到减少对平台依赖的重要性,并选择搭建自己的外贸独立站来获得更多的控制权和灵活性。即使是没有建站基础的新手,也可以通过学习建站来实现这一目标。下面是一个适用于新手的外贸建站教程&#xff0…

【Java】设计模式之保护性暂停

设计模式之保护性暂停 Guarded Suspension,这个设计模式,主要用在一个线程等待另一个线程的执行结果(发请求等待响应) 有一个结果需要从一个线程传递到另一个线程,传递只进行一次,用设计模式保护性暂停。 …

46 WAF绕过-信息收集之反爬虫延时代理池技术

目录 简要本章具体内容和安排缘由简要本课具体内容和讲课思路简要本课简要知识点和具体说明演示案例:Safedog-默认拦截机制分析绕过-未开CCSafedog-默认拦截机制分析绕过-开启CC总结: Aliyun_os-默认拦截机制分析绕过-简要界面BT(防火墙插件)-默认拦截机制分析绕过-…

小米汽车的占用网络是什么

大家好啊,我是董董灿。 昨天小米汽车开了发布会,一下子喜提十几个热搜。 就在人们纷纷猜测,小米汽车的定价会不会延续小米极致性价比风格时。 雷总的一句"电池成本都不下于十几万",瞬间把人们对于小米汽车定价的幻想拉…

CMake入门教程【核心篇】静态库 (.a, .lib)

😈「CSDN主页」:传送门 😈「Bilibil首页」:传送门 😈「动动你的小手」:点赞👍收藏⭐️评论📝 文章目录 概述创建静态库添加静态库到你的项目完整代码示例实战使用技巧与注意事项总结与分析概述 静态库在C++开发中扮演着重要的角色。它们通常以.a(在Unix-like系统

新手练习项目 4:简易2048游戏的实现(C++)

名人说:莫听穿林打叶声,何妨吟啸且徐行。—— 苏轼《定风波莫听穿林打叶声》 Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder) 目录 一、效果图二、代码(带注释)三、说明 一、效果图 二、代码(带…

MYSQL篇--索引高频面试题

mysql索引 1什么是索引? 索引说白了就是一种数据结构,可以协助快速查询数据,以及更新数据库表中的数据,更通俗的来说索引其实就是目录,通过对数据建立索引形成目录,便于去查询数据,而mysql索引…

静态网页设计——旅游景点介绍(HTML+CSS+JavaScript)

前言 声明:该文章只是做技术分享,若侵权请联系我删除。!! 感谢大佬的视频: https://www.bilibili.com/video/BV1f64y1N7uH/?vd_source5f425e0074a7f92921f53ab87712357b 使用技术:HTMLCSSJS(…

虚拟机VMware安装Linux

关于安装,安装版本是CentOS 7,选择最小安装即可 第一步:选择创建新的虚拟机 第二步:默认典型,点击下一步 第三步:选择稍后安装操作系统 第四步:选择Linux和版本 第五步:输入虚拟机名…

初识Kafka

1.初识kafka 官网:Apache Kafka Apache Kafka是一个分布式流处理平台,最初由LinkedIn开发并于2011年开源。它主要用于解决大规模数据的实时流式处理和数据管道问题。 Kafka是一个分布式的发布-订阅消息系统,可以快速地处理高吞吐量的…

杨中科 ASP.NET Core前后端分离开发

一、 前后端分离 1、传统MVC开发模式: 前后端的代码被放到同一个项目中,前端人员负责编写页面的模板,而后端开发人员负责编写控制器和模型的代码并且“套模板”。 缺点: 互相依赖,耦合性强,责任划分不清。 2、主流的“前后端分离…

西门子WinCC的C脚本——对象的事件任务

1、 全局脚本编辑器; 2、 对象的属性任务; 3、 对象的事件任务。 本文探讨一下用C脚本来实现对象的事件任务。 一、例程说明引文:博途工控人平时在哪里技术交流博途工控人社群 如图1所示,为本例程的运行画面。本例程实现以下…

【MATLAB第89期】基于MATLAB的差分自回归滑动平均模型ARIMA时间序列预测模型含预测未来

【MATLAB第89期】基于MATLAB的差分自回归滑动平均模型ARIMA时间序列预测模型含预测未来 往期文章 【MATLAB第82期】基于MATLAB的季节性差分自回归滑动平均模型SARIMA时间序列预测模型含预测未来 一、模型介绍 1、模型简介 差分自回归移动平均模型(Autoregressiv…

外包做了1个月,技术退步一大半了。。。

先说一下自己的情况,本科生,20年通过校招进入深圳某软件公司,干了接近4年的功能测试,今年年初,感觉自己不能够在这样下去了,长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落!而我已经在一个企业干了四年的功能测试…

【mysql】—— 事务

目录 (一)前言 (二)事务的理解 1、为什么会出现事务 2、什么是事务? 3、事务的版本支持 4、事务提交方式 (三)事务常见操作方式 1、正常演示 - 证明事务的开始与回滚 2、非正常演示…
最新文章