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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种基于网络药理学及分子对接探讨苣荬菜治疗非酒精性脂肪肝病作用机制的方法。本发明首先通过知网、PubMed数据库筛选获取苣荬菜有效活性成分13个，靶点634个；GEO数据库得到非酒精性脂肪肝脂肪肝病的作用靶点827个，筛选出共同靶点116个。使用Cytoscape构建蛋白互作网络，并筛选出10个核心靶标。利用R软件进行KEGG富集表明苣荬菜主要通过PI3KAKT信号通路等发挥治疗NAFLD的作用，最后获取核心靶点PIK3R1和AKT1的蛋白结构和苣荬菜的有效活性成分槲皮素，芹菜素等进行分子对接，均表现出较好的亲和力，综上所述，苣荬菜可能是治疗非酒精性脂肪肝病的有希望的候选者，本发明可进一步为研究苣荬菜治疗NAFLD的药效物质基础及作用靶点提供参考。

主权项：1.一种基于网络药理学和分子对接探究苣荬菜治疗非酒精性脂肪肝病作用机制的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、苣荬菜活性成分与作用靶点筛选：以SonchusarvensisL.为关键词在数据库中检索，挖掘苣荬菜的成分信息，将收集到的成分通过Pubmed数据库检索，活性化合物来自PubChemhttps:pubchem.ncbi.nlm.nih.gov，所有结构都以SDF格式保存，相应的SMILES格式由OpenBabelhttps:openbabel.org，2.0.2版检索；活性化合物的预测靶标来自SwissTargetPredictionhttps:www.swisstargetprediction.ch数据库，然后使用Uniprot数据库对化合物靶点进行校对；S2、疾病候选靶点识别：通过基因表达综合数据库GEO得到NAFLD的基因表达数据集；筛选数据集的标准：1至少包含10个样本；2至少包含五个疾病组和五个健康对照组；首先，我们从GEO数据库中下载了五个数据集，并使用相应的注释文档将微阵列探针映射到基因名；如果多个探针映射到同一基因名，则取平均值，再进行标准化；因为来自不同研宄中心或不同时间的样本可能存在批次化效应批次化效应指的是试验数据受到一些非生物因素的影响而产生的人为差异效应，所以使用R软件对表达矩阵进行批次消除处理；合并后的数据集通过质控、ID转换和重复基因取平均值等一系列处理之后，通过使用R语言“limma”包确定表达矩阵中NAFLD组与健康对照组之间的差异基因DEG；|log2FC|＞0.5和P0.05被视为确定DEG的临界标准；S3、交集靶点的获取应用Vennyhttps：bioinfogp.cnb.csic.estoolsvenny软件获取苣荬菜活性化合物作用靶点与疾病的交集靶点，作为苣荬菜治疗疾病非酒精性脂肪肝病的潜在关键靶点；S4、蛋白质-蛋白质相互作用PPI网络构建及网络拓扑分析通过Stringhttps:string-db.org平台，导入交集基因，设置对象为homosapiens、取最高置信度0.900，隐藏游离基因节点，得到蛋白互作关系；结果导入Cytoscape3.9.0软件中，选择“networkAnalyzer”，得到网络拓扑学参数；然后把下载好的TSV文件导入Cytoscape3.9.0软件做PPI图，根据Degree值筛选前10位核心靶点；S5、苣荬菜治疗NAFLD的KEGG通路富集分析利用生物信息学开源软件Bioconductorhttp：www.bioconductor.org在R软件内安装运行clusterProfiler、Stringin、和Pathview程序包，对其进行KEGG功能富集分析；同时，对KEGG通路进行了分析和注释；S6、分子对接验证：获取所述核心靶点的蛋白结构和苣荬菜的有效活性成分三维结构进行分子对接，运行Autodock进行对接，并使用PYMOL2.5.4软件进行可视化。

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