基于生物信息学预测蒲公英干预炎症的"药效网络"及机制研究

目的:借助生物信息学、数据挖掘技术预测并筛选蒲公英干预炎症的主要活性成分及其潜在靶点,探讨蒲公英对炎症的疾病-多靶点-多成分的干预作用机制.方法:依据在线中医药生物信息学分析工具(BATMAN-TCM)筛选蒲公英活性成分的作用靶点,进行KEGG信号通路和Gene Ontology数据富集分析.采用Cytoscape软件构建蒲公英活性抑制炎症的成分-靶点网络.结果:在蒲公英中筛选出5个活性成分,为菊黄质、毛茛黄素、咖啡酸、七叶内酯和胆碱,共涉及炎症9个靶点,且活性成分与预测的靶点有较好的相互作用.结论:蒲公英抗炎的机制与腺苷酸激酶(ADK)、腺苷A1受体(ADORA1)、螺旋环螺旋结构域扩散激酶(CHUK)等靶点有关.