网络药理学+生信标志物完美融合,干湿结合发文别太简单!

2024-07-30 生信分析 医学科研网
【导读】:医学科研网为大家带来【网络药理学+生信标志物完美融合,干湿结合发文别太简单!】,更多临床医学科研生信分析信息可查看本栏目:生信分析

目前毕设也已经进入白热化的阶段,即将毕业的你是否做好准备了呢?如果还在发愁自己没有文章,那今天可看对眼了呢!这不,小记者给大家带来了中医药的新研究,网络药理学三部曲(交集靶点、ppi、GO/KEGG分析)引出研究内容,后再结合生物标志物以及湿实验直接拿下5.4分,还来不及做实验的你,就抓紧往下看,小记者罗列了下研究的主要方面,一起看看吧!


1)在本研究中,研究者利用LC-MS和HPLC分析鉴定了山苏叶的化学成分。2)然后利用小鼠模型确定了山杏叶乙醇提取物(EX)治疗HUA的有效剂量,并通过网络药理学初步探索了EX缓解HN进展的潜在信号通路。3)随后,进行了体内体外实验,以验证EX在降低UA水平和保护肾脏方面的作用,同时探索其可能的机制。本研究为山苏叶片治疗HN的临床应用提供了基础科学信息。这一篇充分展现了生信作为工具发挥的作用,宝子们立马学起来~


  • 题目:山嵛菜叶通过抑制PI3K/AKT信号通路来调节尿酸转运,从而缓解高尿酸血症肾病

  • 杂志:JEthnopharmacol

  • 影响因子:IF=5.4

  • 发表时间:2024年3月


研究背景

高尿酸血症(HUA)是由尿酸(UA)分泌过多引起的代谢紊乱。它是一个复杂的生理过程,涉及肝脏、肠道、肾脏和其他器官。尿酸主要在肝脏中由次黄嘌呤产生,由黄嘌呤氧化酶(XOD)催化,是嘌呤代谢的最终产物。慢性肾功能衰竭在发展之前会伴随着血清UA水平的升高。在这种情况下,造成的肾脏损伤包括肾小管损伤、间质纤维化、肾小球硬化和尿酸盐结晶沉积,最终导致高尿酸血症肾病(HN)。因此研究HN的内在机制将有利于其预防和治疗。

数据来源

数据集/队列

数据库

数据类型

详细信息

GSE198133        

GEO

RNA-seq数据

高尿酸血症的数据信息PRAD

研究思路

建立了高尿酸血症小鼠模型,以初步评估山嵛菜叶(EX)的降尿酸作用并确定其有效剂量。使用超高效液相色谱法和液相色谱-质谱法进行了植物化学分析。利用网络药理学和生物信息学推断了EX缓解HN的潜在关键途径。然后建立HN大鼠模型,并进行了生物标志物检测、Western印迹、逆转录定量聚合酶链反应、免疫组化和Masson三色染色以及透射电子显微镜等实验,以评估EX对体外UA转运体表达的影响。

主要结果

1.EX处理对HUA小鼠SUA、CRE和BUN水平的影响

如图1A所示,与NC组相比HUA组的SUA含量显著增加。与NC组相比,SUA含量明显增加,这表明使用PO成功诱导了小鼠的HUA。EX治疗可有效降低HUA组小鼠血清CRE和BUN水平。

2.EX的特征

如图2所示,根据正负离子的相对保留时间和MS/MS数据,确定了EX中的41种化合物。模式下获得的相对保留时间和MS/MS数据。采用高效液相色谱法进行定量分析,发现EX中的槲皮苷和蛇床子苷含量分别为31.39%和31.39%(图3)。

3.网络药理学

使用Pharmaper平台对41种化学成分进行了靶标预测,并使用UniProt数据库进行了基因名称转换。经过整合和去重,确定了425个潜在靶点。通过绘制维恩图,确定了交叉靶标(图4A)。KEGG富集分析产生了212个KEGG条目。采用Cytoscape3.7.1软件进行可视化和分析,生成了一个由303个节点和5194条边组成的网络(图5)。将251个相互交叉的靶标输入STRING数据库以构建PPI网络(图7A),根据大于中位数两倍的度值筛选出核心目标(图6B)。

4.生物信息学    

在整理数据集以对芯片数据集进行质量控制后,对该数据集的数据进行了归一化处理,并生成了同质化图谱(图7A)。结果显示,GSE198133数据集中六个样本的中位数在同一条线上,表明该数据集质量可靠,可用于进一步的数据分析。采用主成分分析法将芯片数据集分为两组,即UA组和"健康对照组"(图7B和D)。从GSE198133中获得了17575个DEGs,其中上调9125个,下调8450个(图7E)。

利用GSE198133数据集的表达矩阵,WGCNA被用来构建网络。图8A显示了六个样本的聚类树;WGCNA使用了六个临床变量。构建了基因共表达网络TOM、dissTOM和基因共表达网络。进一步分析了分层聚类、热图和邻接关系(图8E、G)。利用网络药理学确定了25个突出基因,并将它们作为中心基因纳入研究。这些核心基因与GLUT9、URAT1和ABCG2结合在一起,发现它们在UA过量产生时异常表达。然后从三个WGCNA模块中提取了共同基因,如图9所示。

对这些不同的重叠基因进行了KEGG和GO分析。研究结果表明,这些基因可能在受影响细胞的增殖中发挥作用,影响体内的脂质代谢过程,参与线粒体和核膜,并表现出抗氧化活性(图10C)。基于这些发现进行了GSEA,图10D显示了结果。这些DEGs与信号通路有关,如血管内皮生长因子(VEGF)、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)和PI3K-AKT,这与实验结果一致。

5.EX处理对HN大鼠SUA、CRE、BUN、肝脏XOD活性和KIM-1水平的影响

如图11A所示,与NC组相比,HN组大鼠体内的SUA水平显著增加。然而AP和EX处理都能明显降低SUA水平。血清KIM-1水平,表明EX治疗减轻了HUA引起的肾损伤程度(图11E)。

6.EX对HN大鼠肾脏中ABCG2、URAT1和GLUT9的影响

如图12所示,AP和EX治疗均逆转了HN大鼠肾脏中Urat1和Glut9表达的异常上调。AP和EX可逆转HN大鼠肾脏中URAT1和GLUT9表达的异常增加以及ABCG2的异常减少。免疫组化分析显示,AP和EX处理均显著降低了HN大鼠肾脏中GLUT9的阳性表达面积,显著增加了ABCG2的阳性表达面积。

7. EX处理对HN大鼠肾纤维化的影响

如图14A、B所示,Western印迹分析显示,AP和EX治疗均逆转了HN大鼠肾脏中胶原蛋白I、MMP9和MMP2水平的异常升高。免疫组化染色显示,AP和EX处理都显著减少了HN大鼠肾脏中胶原蛋白I和MMP2的阳性表达区域(图14C和D)。TEM图像 (图14F)显示,细胞形态完好,细胞核清晰。在EX组中,肾小管上皮细胞形态完整,膜轻微脱落,线粒体轻微膨胀。与HN组相比线粒体形态明显改善。干预后线粒体形态明显改善,这表明HN大鼠肾小管上皮细胞的线粒体平衡得以维持。

8. EX对HN大鼠肾脏PI3K/AKT信号通路的影响

如图15所示,与NC组相比,HN组肾脏中p-PI3K/PI3K和p-AKT/AKT的表达水平显著升高。然而,AP和EX然而,AP和EX处理都能明显降低p-PI3K/PI3K和p-AKT/AKT的蛋白表达。

9.服用槲皮素和仙鹤草苷对UA诱导的HK-2细胞URAT1和GLUT9蛋白表达水平的影响

为了建立HK-2细胞损伤模型,用UA处理细胞。如图16A和B所示,测试了不同浓度的UA。结果表明UA介导的HK-2细胞损伤模型已成功建立。然后测定了槲皮素和塞那苷对UA诱导的HK-2细胞损伤的影响。结果显示浓度为12.5和6.25μM时,服用槲皮素和塞那苷可逆转GLUT9表达的异常增加。

文章小结

网络药理学和生物信息学分析表明,磷酸肌醇3-激酶(PI3K)/AKT信号通路是EX缓解HN进展的关键通路。EX能降低HN大鼠血清中的生物标志物,并上调ATP结合盒G亚家族成员2(ABCG2)的表达,从而改善HN大鼠肾间质纤维化。在EX中发现了高含量的槲皮素和槲皮苷,服用它们可抑制受损HK-2细胞中GLUT9和URAT1的表达。看到这里是否有些启发呢?这个研究巧妙地结合了网络药理学和体外实验,深入的探讨了EX对HN的作用,不仅为治疗提供新的可能,而且也给我们提供了思路呀,这种干湿结合的方法很容易复现,况且还是网络药理学呢,简单好上手。

Tag标签: 网络药理学 生物标记物 生信分析
非肿瘤生信,WGCNA+免疫+双硫死亡+单细胞+表达验证!投稿到接收仅2个多月! 单细胞数据挖掘也卷上天了?11分+纯分析最新报道:这个R包解锁单细胞挖掘新姿势啦!
相关内容