基于蛋白互作网络模块分析的丹七类方作用机制研究

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丹七类方是中医临床上用于治疗冠心病、心绞痛等心血管疾病的常用方剂,由于组方配伍上的差别,使得各个方剂在临床应用上各有侧重,对类方的研究有利于阐释中药的配伍规律。目前对丹七类方作用机制的研究主要在药理作用层面,尚不能对其作用机制进行整体研究,网络药理学研究为从分子网络水平研究类方的作用机制,探讨类方配伍规律提供了方法。蛋白质是组成生物体的重要物质,通过彼此相互作用参与生物信号传递、物质和能量代谢、基因表达调控、及调控细胞周期等生命过程的各个环节。蛋白质相互作用网络为了解生物系统中蛋白质的工作原理,了解疾病等特殊生理状态下生物信号和能量物质代谢的反应机制,以及了解药物发挥作用的机理都有重要意义。功能模块是蛋白互作网络行使功能的基本单位,通过功能模块的研究可以更好理解复杂系统的性能和特点,并且对复杂系统的预测、控制、变化和发展都具有重要意义。本文以丹七类方为研究载体,构建了丹七类方的有效成分、组分、单味药及方剂四个层次的蛋白互作网络,考察了网络大小、模块识别算法和随机扰动对网络稳定性、模块识别稳定性的影响,选取最佳算法对网络进行了模块识别,并对模块功能进行了分析。通过网络模块及其功能分别探讨了中药成分、单味药及方剂的作用机理,为中药作用机理的阐释提供了新的科学方法。本文主要研究内容包括以下三个方面:1、方法学考察本文运用随机删除网络节点的方法,考察了网络的稳定性,结果显示随机删除蛋白互作网络的20%的节点,网络仍然具有较高的节点连通性,说明蛋白互作网络具有一定的容错性。考察网络大小对识别出的模块的影响,结果表明选择蛋白相互作用数目不超过10个时,网络的模块性最好。文章还考察了分子复合物检测算法(Molecular Complex Detection,MCODE)、马尔科夫算法(Markov Cluster algorithm,MCL)、基于边聚类的快速模块识别算法(A fast agglomerate algorithm of identifying functional modules based on the edge clustering coefficients,FAG_EC)对模块识别节的影响,结果显示MCL算法识别出的模块更符合方药生物学意义。2、丹七类方各味药有效成分、单味药及复方蛋白互作网络的构建及模块分析运用数据挖掘及药效团搜索的方法确定中药成分的作用靶点,利用蛋白质相互作用数据库,通过数据挖掘和网络构建软件cytoscape构建了丹七类方各味药有效成分、组分、单味药及复方的29个蛋白互作网络。运用基于随机游走的网络模块识别算法MCL,对各个网络进行了模块识别,并对识别出的模块进行功能注释,运用模块功能阐释中药及其复方的分子作用机理。结果讨论了中药及其复方可能参与的生物过程及对应的蛋白质,并从生物过程层面讨论了中药及其复方的协同作用机理。3、基于功能模块的方药协同作用、继承性及涌现性分析中药发挥作用是多个成分协同作用的结果,中药的整体功效源自成分的作用但又不局限于成分原有的作用,既有继承的部分,又有整合突显的部分。本文运用功能模块从中药及复方参与的生物过程层面及功能模块构成层面讨论了中药的协同作用机制,并分析了中药的继承性与涌现性。结果从功能模块层面证明中药发挥功效是各成分协同作用的结果,既有继承的功能模块又出现了新的功能模块,从分子层面表明中药的协同作用、继承性与涌现性。本文以丹七类方为载体,基于蛋白互作网络模块分析的方法,探讨了丹七类方中成分、中药及复方的分子作用机理,层层递推讨论了中药及其复方的协同作用作用机理及中药继承性及涌现性,为从分子层次和系统层面上揭示中药类方作用机理及配伍规律提供了方法学支持。
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