基于指纹图谱和网络药理学的干姜质量标志物预测分析

doi:10.3976/j.issn.1002-4026.2023.04.005

山东科学 ›› 2023, Vol. 36 ›› Issue (4): 35-41.doi: 10.3976/j.issn.1002-4026.2023.04.005

基于指纹图谱和网络药理学的干姜质量标志物预测分析

付梦雅¹^,²(), 敖慧豪¹^,², 卜超¹^,², 朋汤义¹, 吴德玲², 韩燕全¹^,^*(), 洪燕²^,^*()

1.安徽中医药大学第一附属医院国家中医药管理局中药制剂三级实验室/现代药物制剂安徽省工程技术中心,安徽合肥 230031
2.安徽中医药大学中药复方安徽省重点实验室,安徽合肥 230012

收稿日期:2022-09-27 出版日期:2023-08-20 发布日期:2023-08-03
通信作者: *韩燕全(1978—),男,主任中药师,硕士生导师,研究方向为中药炮制与质量控制。E-mail:hyquan2003@163.com;洪燕(1975—),女,副教授,硕士生导师,研究方向为中药药效物质基础。E-mail:516940167@qq.com
作者简介:付梦雅(1998—),女,硕士研究生,研究方向为中药炮制和质量控制。E-mail:321506553@qq.com
基金资助:
安徽省自然科学基金(2108085MH313);安徽中医药大学科研基金(2021yfylc03);安徽省徽派炮制传承工作室项目(皖中医药发展秘[2021]10号);2015年中医药部门公共卫生专项资金“中药炮制技术传承基地建设”项目

Forecast analysis of the quality markers of Zingiberis Rhizoma based on fingerprints and network pharmacology

FU Mengya¹^,²(), AO Huihao¹^,², BU Chao¹^,², PENG Tangyi¹, WU Deling², HAN Yanquan¹^,^*(), HONG Yan²^,^*()

1. Grade Three-Level Laboratory of Traditional Chinese Medicine Preparation/Anhui Engineering Technology Research Center of Modernized Pharmaceutics, The First Affiliated Hospital of Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230031, China
2. Anhui Key Laboratory of Compound Chinese Medicine of Anhui Province,Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230012, China

Received:2022-09-27 Online:2023-08-20 Published:2023-08-03

摘要/Abstract

摘要：

基于指纹图谱和网络药理学方法,分析预测干姜中潜在的质量标志物,为干姜的质量控制与评价提供参考。采用超高效液相色谱法建立干姜指纹图谱,确认共有峰并进行指认,通过网络药理学方法构建活性成分-靶点-通路网络图预测干姜质量标志物,再利用分子对接方法验证干姜质量标志物的生物活性。建立了10批干姜指纹图谱,确定共有峰17个,并指认其5个共有成分,分别为6-姜酚、8-姜酚、10-姜酚、6-姜烯酚及8-姜烯酚;通过网络药理学对关键成分靶点的分析结果表明,此5种成分可作用于35个核心靶点,20条关键通路发挥抗癌、抗炎、抗氧化作用;分子对接结果表明,此5种成分与核心靶点结合能力均较强,具有较好的生物活性,初步预测6-姜酚、8-姜酚、10-姜酚、6-姜烯酚和8-姜烯酚可作为干姜的质量标志物。通过指纹图谱结合网络药理学分析预测干姜的质量标志物,为干姜的质量控制和药效作用机制研究提供了参考。

关键词: 干姜, 质量标志物, 指纹图谱, 网络药理学, 分子对接

Abstract:

To analyze and predict the potential quality markers (Q-Marker) in Zingiberis Rhizoma based on fingerprints and network pharmacological methods. The fingerprints of 10 batches of Zingiberis Rhizoma slices were established by ultra performance liquid chromatography and the common peaks were identified; then the network diagram of active ingredient target pathway was constructed by network pharmacological method to predict the quality markers of Zingiberis Rhizoma; and the bioactivity of Q-Marker was verified by molecular docking method. Fingerprints of 10 batches of dried ginger were established, and 17 peaks were identified. Five chromatographic peaks were identified by the reference substances of Zingiberis Rhizoma, which were 6-gingerol, 8-gingerol, 10-gingerol, 6-shogaol, and 8-shogaol. The results of network pharmacology showed that these 5 components can act on 35 core targets, and 20 key pathways which play an anti-cancer, anti-inflammatory, and antioxidant role. Molecular docking showed that these 5 components had strong binding capacity with core targets and had good biological activity. It was preliminarily predicted that these five substances could be used as quality markers of dried ginger. Predicting the quality markers of Zingiberis Rhizoma by fingerprint and network pharmacology analysis will provide a reference for the quality control of Zingiberis Rhizoma and for further study on its pharmacodynamic mechanism.

Key words: Zingiberis Rhizoma, quality markers, fingerprint, network pharmacology, molecular docking

中图分类号:

R284.1

付梦雅, 敖慧豪, 卜超, 朋汤义, 吴德玲, 韩燕全, 洪燕. 基于指纹图谱和网络药理学的干姜质量标志物预测分析[J]. 山东科学, 2023, 36(4): 35-41.

FU Mengya, AO Huihao, BU Chao, PENG Tangyi, WU Deling, HAN Yanquan, HONG Yan. Forecast analysis of the quality markers of Zingiberis Rhizoma based on fingerprints and network pharmacology[J]. Shandong Science, 2023, 36(4): 35-41.

图/表 5

图1

表1

图2

表2

图3

编号	相似度	编号	相似度
S1	0.994	S6	0.997
S2	0.991	S7	0.991
S3	0.989	S8	0.998
S4	0.998	S9	0.986
S5	0.989	S10	0.985

靶点	PDB ID	结合自由能/(kJ·mol^-1)
靶点	PDB ID	6-姜酚	8-姜酚	10-姜酚	6-姜烯酚	8-姜烯酚
SRC	104A	-23.263	-22.092	-22.552	-21.255	-21.631
HSP90AA1	4BQG	-25.815	-25.230	-24.518	-25.020	-21.004
PIK3CA	7LIC	-24.142	-21.129	-25.313	-23.681	-22.635

[1]	孙凤娇, 李振麟, 钱士辉, 等. 干姜化学成分和药理作用研究进展[J]. 中国野生植物资源, 2015, 34(3): 34-37. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9690.2015.03.009. doi: 10.3969/j.issn.1006-9690.2015.03.009
[2]	刘昌孝. 基于中药质量标志物的中药质量追溯系统建设[J]. 中草药, 2017, 48(18): 3669-3676. DOI: 10.7501/j.issn.0253-2670.2017.18.001. doi: 10.7501/j.issn.0253-2670.2017.18.001
[3]	阳长明, 杨平, 刘乐环, 等. 中药质量标志物(Q-Marker)研究进展及对中药质量研究的思考[J]. 中草药, 2021, 52(9): 2519-2526. DOI: 10.7501/j.issn.0253-2670.2021.09.002. doi: 10.7501/j.issn.0253-2670.2021.09.002
[4]	刘静, 李春霞, 何巧玉, 等. 基于指纹图谱和网络药理学的黄芩质量标志物预测研究[J]. 世界中医药, 2022, 17(8):1041-1046. DOI: 10.3969/j.issn.1673-7202.2022.08.001. doi: 10.3969/j.issn.1673-7202.2022.08.001
[5]	李晴, 朱香梅, 石雨荷, 等. 基于指纹图谱和网络药理学的白术质量标志物预测分析[J]. 中国药事, 2022, 36(4): 404-416. DOI: 10.16153/j.1002-7777.2022.04.006. doi: 10.16153/j.1002-7777.2022.04.006
[6]	ZHANG Z, LI J W, ZENG P H, et al. Datamining and systems pharmacology to elucidate effectiveness and mechanisms of Chinese medicine in treating primary liver cancer[J]. Chinese Journal of Integrative Medicine, 2022, 28(7): 636-643. DOI: 10.1007/s11655-021-3449-8. doi: 10.1007/s11655-021-3449-8
[7]	柯昌虎, 潘长江, 严慧, 等. 基于网络药理学和分子对接探讨蛇床子治疗乳腺癌的作用机制[J]. 山东科学, 2022, 35(6): 50-57. DOI: 10.3976/j.issn.1002-4026.2022.06.007. doi: 10.3976/j.issn.1002-4026.2022.06.007
[8]	薛蓉, 张倩, 陈鹏, 等. 中药饮片质量标志物(Q-Marker)研究策略[J]. 中草药, 2022, 53(5): 1285-1293. DOI: 10.7501/j.issn.0253-2670.2022.05.001. doi: 10.7501/j.issn.0253-2670.2022.05.001
[9]	张畅然. 指纹图谱在中药质量控制中的应用探讨[J]. 内蒙古中医药, 2022, 41(6): 124-125. DOI: 10.16040/j.cnki.cn15-1101.2022.06.069. doi: 10.16040/j.cnki.cn15-1101.2022.06.069
[10]	毛丽斯, 朱晓红. 网络药理学在中药领域的应用进展[J]. 中医药管理杂志, 2021, 29(13): 98-102. DOI: 10.16690/j.cnki.1007-9203.2021.13.040. doi: 10.16690/j.cnki.1007-9203.2021.13.040
[11]	WANG Y L, CUI T, LI Y Z, et al. Prediction of quality markers of traditional Chinese medicines based on network pharmacology[J]. Chinese Herbal Medicines, 2019, 11(4): 349-356. DOI: 10.1016/j.chmed.2019.08.003. doi: 10.1016/j.chmed.2019.08.003
[12]	亓雪, 张颖颖. 干姜的化学、药理研究进展[J]. 山东化工, 2018, 47(14): 41-42. DOI: 10.19319/j.cnki.issn.1008-021x.2018.14.014. doi: 10.19319/j.cnki.issn.1008-021x.2018.14.014
[13]	MARTELLUCCI S, CLEMENTI L, SABETTA S, et al. Srcfamily kinases as therapeutic targets in advanced solid tumors: What we have learned so far[J]. Cancers, 2020, 12(6): 1448. DOI: 10.3390/cancers12061448. doi: 10.3390/cancers12061448
[14]	VOUTSADAKIS I A. The landscape of PIK3CA mutations in colorectal cancer[J]. Clinical Colorectal Cancer, 2021, 20(3): 201-215. DOI: 10.1016/j.clcc.2021.02.003. doi: 10.1016/j.clcc.2021.02.003 pmid: 33744168
[15]	王兆邦, 梁秋亭, 冯家华. 肺癌合并肺部感染患者PIK3CA蛋白表达、血常规指标和凝血指标的变化及临床意义[J]. 海南医学, 2021, 32(15): 1919-1922. DOI: 10.3969/j.issn.1003-6350.2021.15.004. doi: 10.3969/j.issn.1003-6350.2021.15.004
[16]	SHI W, XU G, ZHAN X Y, et al. Carnosol inhibits inflammasome activation by directly targeting HSP90 to treat inflammasome-mediated diseases[J]. Cell Death & Disease, 2020, 11: 252. DOI: 10.1038/s41419-020-2460-x. doi: 10.1038/s41419-020-2460-x
[17]	KASTENHUBER E R, LOWE S W. Putting p53 in context[J]. Cell, 2017, 170(6): 1062-1078. DOI: 10.1016/j.cell.2017.08.028. doi: S0092-8674(17)30953-4 pmid: 28886379
[18]	崔琳, 张燕丽, 文泽馨, 等. 丝裂原活化蛋白激酶在治疗肿瘤中的研究进展[J]. 西藏医药, 2019, 40(6): 19-21.
[19]	苏敏. 基于网络药理学研究姜酚治疗肝癌的体外作用及其机制[D]. 合肥: 安徽中医药大学, 2021.
[20]	XUE Y C, ZHANG M Q, LIU M M, et al. 8-gingerol ameliorates myocardial fibrosis by attenuating reactive oxygen species, apoptosis, and autophagy via the PI3K/Akt/mTOR signaling pathway[J]. Frontiers in Pharmacology, 2021, 12: 711701. DOI: 10.3389/fphar.2021.711701. doi: 10.3389/fphar.2021.711701
[21]	ZHANG M M, WANG D, LU F, et al. Identification of the active substances and mechanisms of ginger for the treatment of colon cancer based on network pharmacology and molecular docking[J]. BioData Mining, 2021, 14(1): 1. DOI: 10.1186/s13040-020-00232-9. doi: 10.1186/s13040-020-00232-9
[22]	王宇锋, 杨春, 陈超, 等. 6-姜烯酚诱导SW480凋亡及对APC基因表达的影响[J]. 现代食品科技, 2018, 34(2): 14-19. DOI: 10.13982/j.mfst.1673-9078.2018.2.003. doi: 10.13982/j.mfst.1673-9078.2018.2.003
[23]	冯悦, 潘烨灿, 孟瑞媛, 等. 基于斑马鱼模型的8-姜烯酚抗血管作用研究[J]. 农产品质量与安全, 2022(4): 5-11.

[1]	刘可春, 王勇澄, 臧晓涵, 夏青, 张云, 张姗姗, 孙晨. 网络药理学和斑马鱼模型在中药药效物质及作用机制研究中的应用进展[J]. 山东科学, 2024, 37(2): 29-35.
[2]	付朝举, 成果, 林登梅, 李军, 张楠楠. 阔叶十大功劳抗炎作用机制的实验研究及网络药理学分析[J]. 山东科学, 2024, 37(1): 24-31.
[3]	陈春, 祁大庆, 潘靖文. 基质细胞评分的胃癌临床意义及胃复春胶囊干预机制[J]. 山东科学, 2023, 36(6): 38-47.
[4]	慕娜娜, 廖彬彬, 李镇, 李吉品, 李伊花, 王莹, 陈旭冰. 基于网络药理学和分子对接技术探究地胆草治疗溃疡性结肠炎的作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(6): 48-55.
[5]	王一帆, 张喆, 田财军. 基于网络药理学和分子对接探讨三黄泻心汤治疗阿尔茨海默病的机制[J]. 山东科学, 2023, 36(5): 19-26.
[6]	尹志鹏, 高云云, 刘文文, 郭蓬勃, 赵英会. 基于网络药理学和分子对接探讨香砂六君子汤治疗幽门螺杆菌相关性胃炎的作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(4): 52-60.
[7]	孙铁锋, 董丽敏, 焦子麒, 王平. 基于数据挖掘及网络药理学探讨中医药抗呼吸道合胞病毒的用药规律及作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(3): 1-9.
[8]	朱洁, 王征, 梁艳妮. 基于网络药理学探究小青龙汤治疗新型冠状病毒肺炎的作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(3): 10-17.
[9]	董朋峻, 蔡彬. 基于网络药理学与代谢组学探讨枳实-厚朴药对治疗慢传输型便秘的作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(3): 18-26.
[10]	赵鑫, 黄碧云, 吴丹, 张梅. 基于网络药理学和分子对接探讨桂芍镇痫片治疗颞叶癫痫的作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(3): 27-37.
[11]	王一帆, 张艳艳, 田财军. 基于网络药理学探讨尪痹方治疗类风湿性关节炎的机制[J]. 山东科学, 2023, 36(3): 38-45.
[12]	刘文文, 高云云, 尹志鹏, 吕刚, 王玉, 赵英会. 基于网络药理学和分子对接探讨黄连温胆汤治疗幽门螺杆菌相关性胃炎的作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(2): 23-32.
[13]	刘纹纹, 李长庚, 孔娜, 刘双, 董红敬. 基于网络药理学和分子对接研究十味益脾颗粒的作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(2): 33-40.
[14]	申凤霞, 范建伟, 李倩, 马云, 冯群, 关永霞. 基于网络药理学及分子对接探究茵栀黄颗粒治疗肝纤维化的作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(1): 23-33.
[15]	余郭芳, 田丽伟, 赵晨玲, 吴梦婷, 杨文明, 董婷. 基于网络药理学和分子对接探讨智脑胶囊改善阿尔茨海默病的作用机制[J]. 山东科学, 2023, 36(1): 34-40.

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