CN115691832A - 一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法及其应用 - Google Patents

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Abstract

本发明属于医药技术领域，涉及一种基于网络药理学及分子对接分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法。包括以下步骤：S1、活性成分活性靶点筛选；S2、疾病候选靶点识别；S3、构建成分靶点‑疾病靶点网络及候选核心靶点；S4、对核心靶点富集分析以探讨药物成分作用机制；S5、“成分‑靶点‑通路‑疾病”网络构建与可视化；S6、高良姜素抗白癜风关键靶点分子对接。本发明利用网络药理学技术首次构建了高良姜素抗白癜风的“药物成分‑靶点‑通路‑疾病”网络图，揭示了活性成分高良姜素通过“多靶点、多通路、多途径”联合调控发挥其药效。筛选获得白癜风中未被研究的ARNT、GSTP1、NOS2、PTGS2、NLRP3等关键靶点，进一步为高良姜素用于白癜风防治提供了前期研究基础。

Description

一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法及其应用
技术领域
本发明涉及生物医学领域，具体的涉及基于网络药理学及分子对接分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法的技术领域。
背景技术
白癜风是一种常见的皮肤黏膜色素脱失性疾病。在我国人群中患病率为0.1％～2.7％。全身任何部位的皮肤均可发生，但好发于易受摩擦、阳光暴晒的暴露部位以及褶皱部位，掌跖、黏膜、视网膜及毛发亦可累及。特别是颜面部、颈部、腰腹部、骶尾部、前臂伸侧及手指背部等。临床表现为皮损处皮肤颜色减退、变白。一般情况下本人无自觉症状，少数患者在发病之前或者同时，以及白斑发展时局部有轻微痒感。白癜风病程长短不一，常在暴晒、反复性搔抓和摩擦、精神创伤、急性疾病或手术等产生严重的应激状态下面积迅速扩大，也可在稳定期长期维持原状不变。白癜风的组织病理表现为表皮黑素细胞及黑素颗粒明显缺失，基底层多巴染色阳性的黑素细胞往往完全缺乏。其组织改变与黑素细胞受破坏符合。
白癜风的发病机制目前尚不清楚，近年来研究可能与遗传因素、神经精神因素、黑素细胞自毁、免疫发病学说、细胞因子因素、自由基因素、微量元素相对缺乏说等致病因素有关。白癜风的治疗过程比较长，其治疗方法目前有很多，包括药物治疗、光疗、光化学疗法、手术疗法等。随着生活水平的改善，现如今越来越多的人对于美容更加重视，白癜风虽不会为患者带来躯体的痛苦，但是影响患者的美观及人际交流，为患者带来巨大的心理影响。
高良姜素(Angelicin)为中药高良姜(Psoralea corylifolia L.)的重要组成成分之一，是从补骨脂的种子中采用常规方法分离出来，属于呋喃香豆素类天然活性成分，生物活性多种多样。药理研究显示异补骨脂素具有广泛的药理活性，植物雌激素样作用、抗骨质疏松、抗白癜风作用等。高良姜素素的分子式C15H10O5，相对分子质量为270.24，结构式为；
Figure BDA0003939587870000021
网络药理学是一门新兴学科，借助数学、计算机科学和网络科学等多学科方法，系统、科学、全面地探索药物治疗疾病的潜在分子机制。基本思想是基于疾病-基因-靶点-药物相互作用网络，分析药物对疾病网络的干预与影响，帮助人们更全面地了解疾病病理基础与药物治疗作用。网络药理学具有整体性和系统性特点，可以将单个靶点或多个靶点在整个生物网络进行定位，加速药物靶点的发现和确认，从而提高新药研发效率。网络药理学还可以对联合用药或多组分药物可能产生的不良作用进行分析，确保药物的安全性。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于网络药理学及分子对接分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法。通过结合多个网络药理学数据库，进行大数据分析，在白癜风背景下对可能具有潜在治疗功能的高良姜素靶点进行全面筛查，发现了之前在白癜风中未被研究的ARNT、GSTP1、NOS2、PTGS2、NLRP3等关键靶点，并预测了高良姜素在白癜风发生发展中具有的调控潜力。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明提供一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法，采用基于网络药理学及分子对接分析，包括以下步骤：
S1、活性成分作用靶点筛选
Pubchem数据库获取高良姜素的mol2结构，将其结果输入至swisstargetprediction数据库中获取高良姜素的作用靶点，并利用Uniport数据库中Z`-score值进行靶点蛋白筛选，将获取的靶点蛋白名称转化成相应的基因名称；
S2、疾病候选靶点识别
在疾病靶标数据库Genecard和OMIM中，以“vitiligo”作为关键词检索查找白癜风候选靶点，然后与S1所得的成分作用靶点进行交集映射，获得成分-疾病交集靶基因，即高良姜素抗白癜风的作用靶点；
S3、构建成分靶点-疾病靶点网络及候选核心靶点
借助STRING平台构建高良姜素的潜在抗白癜风靶点及靶点的PPI网络图；参数设置为>0.9作为评分条件，蛋白种类选择“Homo sapiens”，并通过Cytoscape3.7.2软件的“Cytohubba”插件进行高良姜素抗白癜风核心靶点筛选；
S4、对核心靶点富集分析以探讨药物成分作用机制
借助R语言中的“ggplot2”、“clusterProfiler”、“enrichplot”和“org.Hs.eg.db”包对交集基因进行GO功能富集分析，并深入明确高良姜素中活性成分的靶点蛋白在基因功能中的作用；再次使用上述R包进行KEGG功能富集分析，深入探讨高良姜素中活性成分的靶点在通路中的作用；
S5、“成分-靶点-通路-疾病”网络构建与可视化
运用Cytoscape根据S4结果构建“药物-靶点-通路-疾病”可视化图形；具体应用R语言中“pathview”包将KEGG富集通路的相关靶点映射到通路图，便于进行后续分析；
S6、高良姜素抗白癜风关键靶点分子对接
利用PDB数据库查找关键蛋白的三级结构，保存为pdb格式；将结构件载入AutoDock Tools 1.5.6程序，添加原子电荷，分配原子类型，所有柔性键均默认可旋转；将步骤S1得到的mol2格式的高良姜素与pdb格式的蛋白结构使用AutodockVina在线分子对接网站进行分子对接。
根据本发明一种优选实施方式，S3中核心靶点筛选范围上限为拓扑数据中的最大Degree值，下限为Degree中位数。
根据本发明一种优选实施方式，步骤S6中分子对接的受体蛋白是步骤S3根据degree值筛选所获取，配体分子为步骤S1中高良姜素的mol2结构，然后通过使用AutodockVina在线分子对接网站进行分子对接。
根据本发明一种优选实施方式，步骤S6中分子对接Vina结合能<-4.5。
更近一步的，本发明还提供一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法在高良姜素发挥抗白癜风作用研究机制中的应用。
本发明从高良姜素的化学结构出发，应用网络药理学及分子对接技术预测高良姜素康白癜风的靶点与机制；高良姜素作为抗白癜风药物及功能食品的研发提供一定的理论参考。
通过上述技术方案，本发明的有益效果体现在：
(1)利用网络药理学技术首次构建了高良姜素抗白癜风的“药物成分-靶点-疾病”网络图，揭示了活性成分高良姜素如何通过“多靶点，多通路，多途径”联合调控发挥其药效。结果：高良姜素是通过等关键相关疾病靶点，调控分子信号通路发挥抗白癜风作用。本发明方法为阐释高良姜素发挥抗白癜风作用研究机制提供了新思路，这些系统生物学信息将在未来的研究中得到验证，进一步为高良姜素用于白癜风的防治提供了前期研究基础。
(2)本发明将药物作用疾病的研究方法网络化、系统化，与传统研究方法相比，将研发范围缩小化，研发母的精确化从而节省了药物研发费用。同时大幅度提高了药物筛选和预测的效率，对我国丰富中药资源的开发与产业化具有突破性意义。
本发明的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。
图1所示为高良姜素-白癜风交集靶点Venn图。
图2所示为高良姜素抗白癜风靶点蛋白PPI图。
其中：圆形代表靶点蛋白，边为相互作用关系。
图3所示为高良姜素抗白癜风GO生物过程气泡图。
图4所示为高良姜素抗白癜风KEGG通路富集柱状图。
具体实施方式
下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。
实施例一：一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法
本发明提供一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法，采用基于网络药理学及分子对接分析，包括以下步骤：
S1、活性成分作用靶点筛选
Pubchem数据库获取高良姜素的mol2结构，将其结果输入至swisstargetprediction数据库中获取高良姜素的作用靶点，并利用Uniport数据库中Z`-score值进行靶点蛋白筛选，将获取的靶点蛋白名称转化成相应的基因名称；
S2、疾病候选靶点识别
在疾病靶标数据库Genecard和OMIM中，以“vitiligo”作为关键词检索查找白癜风候选靶点，然后与S1所得的成分作用靶点进行交集映射，获得成分-疾病交集靶基因，即高良姜素抗白癜风的作用靶点；
S3、构建成分靶点-疾病靶点网络及候选核心靶点
借助STRING平台构建高良姜素的潜在抗白癜风靶点及靶点的PPI网络图；参数设置为>0.9作为评分条件，蛋白种类选择“Homo sapiens”，并通过Cytoscape3.7.2软件的“Cytohubba”插件进行高良姜素抗白癜风核心靶点筛选；
S4、对核心靶点富集分析以探讨药物成分作用机制
借助R语言中的“ggplot2”、“clusterProfiler”、“enrichplot”和“org.Hs.eg.db”包对交集基因进行GO功能富集分析，并深入明确高良姜素中活性成分的靶点蛋白在基因功能中的作用；再次使用上述R包进行KEGG功能富集分析，深入探讨高良姜素中活性成分的靶点在通路中的作用；
S5、“成分-靶点-通路-疾病”网络构建与可视化
运用Cytoscape根据S4结果构建“药物-靶点-通路-疾病”可视化图形；具体应用R语言中“pathview”包将KEGG富集通路的相关靶点映射到通路图，便于进行后续分析；
S6、高良姜素抗白癜风关键靶点分子对接
利用PDB数据库查找关键蛋白的三级结构，保存为pdb格式；将结构件载入AutoDock Tools 1.5.6程序，添加原子电荷，分配原子类型，所有柔性键均默认可旋转；将步骤S1得到的mol2格式的高良姜素与pdb格式的蛋白结构使用AutodockVina在线分子对接网站进行分子对接。
根据本发明一种优选实施方式，S3中核心靶点筛选范围上限为拓扑数据中的最大Degree值，下限为Degree中位数。
根据本发明一种优选实施方式，步骤S6中分子对接的受体蛋白是步骤S3根据degree值筛选所获取，配体分子为步骤S1中高良姜素的mol2结构，然后通过使用AutodockVina在线分子对接网站进行分子对接。
根据本发明一种优选实施方式，步骤S6中分子对接Vina结合能<-4.5。
实施例二：一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法及其应用
1、基于网络药理学及分子对接分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法。
1.1、高良姜素作用靶点筛选
以“Galangin”为关键词于Pubchem数据库搜索，得到高良姜素mol2结构式。swisstargetprediction与Pharm Mapper数据库分别输入高良姜素mol2结构式获取高良姜素蛋白作用靶点。经蛋白质数据库Uniprot校验后根据z’-score>0得到最终符合条件的基因靶点。
1.2、白癜风候选靶点识别
以“Vitiligo”为关键词，应用PharmGkb数据库、Genecard数据库和OMIM数据库查相关疾病靶点，其中Genecard数据库筛选条件为：Relevance score>1。然后，将疾病靶点与1.1所得的高良姜素靶点用R语言进行Venn图映射交集处理，获得高良姜素-白癜风交集靶基因。
1.3、构建高良姜素靶点-白癜风靶点网络及筛选核心靶点
将1.2交集靶基因上传到STRING数据库，在Multiple Proteins项下检索Organism:Homo sapiens，分析页面中设定minimum required interaction score:0.400，得到靶点蛋白互作网络及.tsv数据。同时在Cytoscape软件中的Network Analyzer模块分析互作网络中所有节点的拓扑参数，选取节点连接度(degree)、自由度中位数作为核心靶点的筛选条件，筛选范围上限为拓扑数据中的最大Degree值，下限为Degree中位数，符合条件的核心靶点将进行下一步分析。
1.4、对核心靶点富集分析以探讨药物成分作用机制
应用微生信数据分析工具及R语言的“pathview”等相关R包对1.3的核心靶点进行基因本体GO生物过程和KEGG通路富集注释分析，输出其相应的气泡图和柱状图，预测靶点的功能分布，并根据富集因子分析核心通路富集程度，得到关键核心靶点参与的关键通路信息，从而解析高良姜素抗白癜风的作用机制。
1.5、构建网络关系可视化图形
为了更加直观反映药物、靶点、通路与疾病之间的关系，运用Cytoscape软件将药物与靶点、疾病与靶点、核心靶点与关键富集通路的互作关系连接，建立起“药物-靶点-基因本体功能-通路-疾病”关系网络，并对网络图进行可视化展示。
1.6、高良姜素抗白癜风关键靶点分子对接
利用PDB数据库查找1.3筛选出的关键蛋白的三级结构，保存为pdb格式；将步骤S1得到的mol2格式的高良姜素与pdb格式的蛋白结构上传至AutodockVina在线分子对接网站进行分子对接。
2、结果及讨论
2.1、高良姜素作用靶点筛选
通过经Pharm Mapper与swisstargetprediction数据库筛选出与高良姜素相关的作用靶点，经重复筛除及矫正得到17个高良姜素靶点。
2.2、白癜风候选靶点识别
通过PharmGkb、Genecar和Malacard数据库共收集到459个白癜风相关基因，通过R语言包处理得到成分-疾病交集靶点10个，参见附图1所示。
2.3、构建高良姜素靶点-白癜风靶点网络及筛选核心靶点
应用STRING数据库构建高良姜素治疗白癜风靶点及其功能相关蛋白相互作用网络，得出PPI网络图共有10个节点，25条边，平均节点自由度为5，参见附图2所示。将STRING数据输出得到的.tsv文件输入到Cytoscape软件，计算高良姜素-白癜风靶点及功能相关蛋白互作网络的拓扑参数，筛选出关键靶点，见表1。
表1：高良姜素-白癜风10个核心靶点信息
Figure BDA0003939587870000101
Figure BDA0003939587870000111
2.4、对核心靶点富集分析以探讨药物成分作用机制
2.4.1、GO生物过程分析
GO富集分析共筛选出185条GO生物学进程，设置PValue<0.05与FDR<0.05，得到73条生物学进程，其中生物过程(BP)44条，细胞组成(CC)13条，分子功能(MF)16条。通过微生信在线作图工具对生物进程作图，参见附图3所示。其中在生物过程层面，高良姜素可能在细胞增殖和凋亡中发挥作用，参与生物的基因表达、信号转导、氧化还原、蛋白水解等过程；在细胞组成层面，预测的靶点与细胞的膜、核、胞质、内质网有关；在分子功能层面，潜在靶点可以影响生物体内蛋白质、氧化还原酶活性以及序列特异性DNA的结合，还可能影响蛋白二聚体活性、单氧酶等酶的活性。
表2：关键靶点的GO生物过程富集分析结果
Figure BDA0003939587870000112
Figure BDA0003939587870000121
2.4.2、KEGG通路富集分析
通过KEGG富集通路分析后，设置PValue<0.05与FDR<0.05，共筛选出28条显著富集的信号通路，排除宽泛通路，最终得到较显著通路13条，见表3。通过微生信作气泡图，参见附图4所示，气泡图中Enrichment代表富集，颜色代表P值的大小，即富集程度。颜色越红，P值越小，富集程度越高。圆圈大小代表该通路下的靶点数，圆圈越大，表示该通路下的靶点数越多。由图可知，富集因子较大且通路下靶点数较多的通路包括NF-kB信息通路、NOD样受体信息通路、C型凝集素受体信息通路和HIF-1信息通路。
表3：高良姜素潜在作用靶点KEGG富集结果
信息通路 Count PValue Enrichment
NF-kB信号传导途径 3 4.28E-03 16.87648579
C型凝集素受体信息通路 3 4.28E-03 8.541535886
HIF-1信息通路 3 4.69E-03 39.43961353
NOD样受体信息通路 3 1.29E-02 35.80701754
脂质和动脉硬化信息通路 4 9.15E-04 35.34199134
癌症中的通路 5 1.00E-03 26.16666667
DNA加合物 3 1.91E-03 26.16666667
百日咳 3 2.31E-03 24.96636086
利什曼病 3 2.37E-03 19.57793765
流体剪切应力和动脉粥样硬化 3 7.53E-03 7.622782446
神经变性的途径--多种疾病 4 8.85E-03 17.11530398
坏死病 3 9.77E-03 15.11851852
结核病 3 1.24E-02 14.78985507
2.6、分子对接结果
AutodockVina是一款针对蛋白质-小分子配体的分子对接仿真软件，可自动识别结合位点，计算中心和大小，根据查询配体自定义对接盒的位置。将筛选出的31个关键靶点的空间结构与高良姜素的分子结构上传至CB-Dock在线分子对接网站，得出如表4所示的对接结果。结果显示：对接结果中Vina分值≤-6.0的靶点有9个，说明大部分关键靶点与高良姜素的结合能力较好。
表4：高良姜素与关键靶点分子对接结果
靶点名称 Vinascore 靶点名称 Vinascore
ARNT -7.8 BCL2 -7.3
CYP1A1 -9.0 GSTP1 -7.6
NOS2 -6.4 PTGS2 -9.1
NLRP3 -8.4 IL1B -6.5
TYR -6.4
通过网络药理学研究获得高良姜素抗白癜风的相关通路，高良姜素潜在抗白癜风作用靶蛋白共10个，主要影响73条生物学进程，其中生物过程44条，细胞组成13条，分子功能16条。参与17条肿瘤相关通路的调控，其中潜在靶蛋白主要集中于NF-kB、NOD样受体、HIF-1信号通路。高良姜素潜在抗白癜风作用靶点蛋白互作网络分析结果表明高良姜素可能通过作用于NOS2、PTGS2、BCL2、CYP1A1、NLRP3、IL1β、TYR等关键靶点发挥抗白癜风作用，关键靶点主要集中于NF-kB和NOD样受体信号通路。分子对接结果显示高良姜素与关键靶点均能较好地结合。综合蛋白互作结果与KEGG富集通路结果推测高良姜素抗白癜风的作用机制可能与NF-kB、NOD样受体、HIF-1信号通路有关。目前对高良姜素抗白癜风的作用机制的研究仍未涉及它们，因此，基于本发明方法提示，其可作为高良姜素抗白癜风的潜在通路深入探究。本发明结果显示高良姜素“多靶点-多通路”抗白癜风作用特点，可为下一步明确高良姜素抗白癜风的作用靶点及机制验证研究提供科学依据和研究基础。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (5)

1.一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法，采用基于网络药理学及分子对接分析，其特征在于，包括以下步骤：
S1、活性成分作用靶点筛选
Pubchem数据库获取高良姜素的mol2结构，将其结果输入至swisstargetprediction数据库中获取高良姜素的作用靶点，并利用Uniport数据库中Z`-score值进行靶点蛋白筛选，将获取的靶点蛋白名称转化成相0应的基因名称；
S2、疾病候选靶点识别
在疾病靶标数据库Genecard和OMIM中，以“vitiligo”作为关键词检索查找白癜风候选靶点，然后与S1所得的成分作用靶点进行交集映射，获得成分-疾病交集靶基因，即高良姜素抗白癜风的作用靶点；
S3、构建成分靶点-疾病靶点网络及候选核心靶点
借助STRING平台构建高良姜素的潜在抗白癜风靶点及靶点的PPI网络图；参数设置为>0.9作为评分条件，蛋白种类选择“Homo sapiens”，并通过Cytoscape3.7.2软件的“Cytohubba”插件进行高良姜素抗白癜风核心靶点筛选；
S4、对核心靶点富集分析以探讨药物成分作用机制
借助R语言中的“ggplot2”、“clusterProfiler”、“enrichplot”和“org.Hs.eg.db”包对交集基因进行GO功能富集分析，并深入明确高良姜素中活性成分的靶点蛋白在基因功能中的作用；再次使用上述R包进行KEGG功能富集分析，深入探讨高良姜素中活性成分的靶点在通路中的作用；
S5、“成分-靶点-通路-疾病”网络构建与可视化
运用Cytoscape根据S4结果构建“药物-靶点-通路-疾病”可视化图形；具体应用R语言中“pathview”包将KEGG富集通路的相关靶点映射到通路图，便于进行后续分析；
S6、高良姜素抗白癜风关键靶点分子对接
利用PDB数据库查找关键蛋白的三级结构，保存为pdb格式；将结构件载入AutoDockTools1.5.6程序，添加原子电荷，分配原子类型，所有柔性键均默认可旋转；将步骤S1得到的mol2格式的高良姜素与pdb格式的蛋白结构使用AutodockVina在线分子对接网站进行分子对接。
2.根据权利要求1所述的一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法，其特征在于，S3中核心靶点筛选范围上限为拓扑数据中的最大Degree值，下限为Degree中位数。
3.根据权利要求1所述的一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法，其特征在于，步骤S6中分子对接的受体蛋白是步骤S3根据degree值筛选所获取，配体分子为步骤S1中高良姜素的mol2结构。
4.根据权利要求1所述的一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法，其特征在于，步骤S6中分子对接Vina结合能<-4.5。
5.根据权利要求1至权利要求4中任意一项所述的一种分析高良姜素抗白癜风作用机制的方法在高良姜素发挥抗白癜风作用研究机制中的应用。
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CN113936811A (zh) * 2021-10-12 2022-01-14 武汉轻工大学 一种基于网络药理学及分子对接分析柯里拉京抗宫颈癌作用机制的方法

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