病同不良的作治症增生制讨逍学探消化基于二网络药理遥散异抑郁用机乳腺能性和功

1.4 逍遥散治疗抑郁症、异病同治乳腺增生和功能性消化不良的基于机制共同靶点查询

利用GeneCards数据库、TTD数据库、网络DrugBank数据库以及CTD数据库，药理遥散抑郁分别获取抑郁症、学探腺增性消乳腺增生和功能性消化不良的讨逍潜在靶点。将上述数据库查询到的症乳作用疾病靶点取交集后，再与逍遥散活性成分所对应的生和靶点取交集，以获取逍遥散治疗抑郁症、异病同治乳腺增生和功能性消化不良的基于机制共同作用靶点。将整理搜集到的网络靶点导入Uniprot数据库中，通过输入靶点基因名称列表并限定物种为人，药理遥散抑郁剔除非人源靶点，学探腺增性消并将所有的讨逍基因校正为其官方名称（office gene symbol），做后续分析。症乳作用

1.5 “单味药-活性成分-共同靶点”网络的构建

利用Cytoscape 3.7.1软件分别构建逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的“单味药-活性成分-共同靶点”可视化网络。网络图中“节点（node）”代表逍遥散中活性成分和作用靶点，“边（edge）”表示活性成分和作用靶点的相互作用关系。根据网络图节点的拓扑性参数，以度（degree）≥2倍的中位数为筛选条件，此类数值越大，说明成为逍遥散“异病同治”的潜在活性成分的可能性就越大。

1.6 关键靶点的查找

将共有靶点导入STRING数据库，构建PPI网络，筛选关键靶点。并利用Cytoscape 3.7.1软件的MCODE插件对该网络进行聚类分析，寻找核心靶点网络。

1.7 通路分析

将逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的关键共有靶点导入Metascape数据库，限定物种为人，对逍遥散的直接作用靶标进行KEGG通路富集和GO富集分析。设定阈值P＜0.05，并根据P的排序，筛选排名靠前的生物过程或通路。其中，GO富集包括生物过程（biological process），分子功能（molecular function）和细胞组分（cellular component）。

1.8 分子对接验证

将上述得到的关键活性成分与靶点进行分子对接。应用PubChem数据库查找活性成分，并下载其mol2格式，准备对接。在蛋白质数据库晶体结构数据库PDB（http://www.rcsb.org）中找到蛋白质受体结构。对接模拟前，将所有配体用PyMOL软件从蛋白受体复合物中去除，此时加上极性氢原子与电荷，准备对接。在Windows终端下运行Autodock 软件，依次加载洁净蛋白和能量优化后的化合物（配体），用Autogrid 计算格点能量，采用拉马克遗传算法进行对接运算。各化合物与蛋白之间结合情况用自由能评价方法评价。

2 结果

2.1 逍遥散化学成分的筛选以及活性预测

通过TCMSP数据库对逍遥散中8味中药的ADME参数进行检索，并以OB≥30%和DL≥0.18为指标，剔除没有靶点的化学成分，筛选得到121个活性成分，其中白芍8个、白术2个、薄荷7个、柴胡11个、甘草84个、茯苓4个、当归2个、生姜3个。

对逍遥散活性成分和现有的治疗这3种疾病药物的物理参数（MW、A Log P、BBB和Caco-2）进行PCA分析（图1）。PCA散点图显示，逍遥散活性成分与现有的临床上治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的小分子药物聚集在一起，表明逍遥散中的这些化合物的理化性质与已知药物相似，具有治疗这3种疾病的潜在性能，有发展成为药物的可能。

2.2 潜在靶点的预测和“单味药-活性成分-共同靶点”网络的构建

通过TCMSP数据库将化学成分所对应的靶点进行搜集，共得到2 538个靶点，其中白芍123个、白术22个、薄荷124个、柴胡342个、甘草1 753个、茯苓30个、当归69个、生姜75个。通过检索GeneCard数据库、TTD数据库以及DrugBank数据库一共得到抑郁症靶点1 598个、乳腺增生疾病靶点844个、功能性消化不良靶点222个。其中逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的共有靶点有38个，分别是IL-4、PCNA、ACHE、BAX、BCL2、CASP3、CAT、CCL2、TP53、CDKN1A、CYP3A4、EGFR、HMOX1、INSR、ICAM1、IFNG、IL-1A、IL-1B、IL-10、IL-6、IL-8、MAPK1、MAPK14、MAPK3、NQO1、NOS2、NOS3、SERPINE1、PARP1、EGF、PTGS2、FOS、AKT1、SLC6A4、TGFB1、TNF、VCAM1和VEGFA。同时，构建逍遥散治疗抑郁症、乳腺增生和功能性消化不良的“单味药-活性成分-共同靶点”网络图（图2）。

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