Page 46 - 2019年10月第30卷第19期

实践检验，具有疗效确切、安全稳定与接受度高等诸多 通过 TCMSP 靶点预测模型预测乌头汤中 5 味中药
优势，逐渐成为许多疑难疾病临床治疗与新药开发的研 活性成分的作用靶点，采用生物网络可视化和分析软件
究热点 [3-4] 。乌头汤出自医圣张仲景所著《金匮要略》，原 Cytoscape 3.2.1 分别绘制 5 味中药的活性成分与作用靶
文载述“病历节不可屈伸疼痛，乌头汤主之”。全方由麻 点的网络图和乌头汤活性成分-靶点网络图，其中用“节
黄、白芍、黄芪、甘草、制川乌5味中药组成，具有温经通 点（Node）”分别表示中药、活性成分与靶点，用“边
络、除湿止痛的功效，被历代医家广泛用于骨关节炎的 （Edge）”表示中药、活性成分与靶点的相互作用关系 ，
[13]
[5]
治疗 ，笔者将其应用于临床也取得了令人满意的疗 靶点对应的成分越多，其度值也就越大，提示该靶点的
效。但因中药复方成分众多，作用多通路与多靶点关系 重要性可能相对越高。
网复杂，现有检测技术手段普遍存在花费高昂、灵敏度 1.4 筛选骨关节炎的作用靶点
低、尚无行业统一标准规范等问题，故无法精准、可靠地 以“Osteoarthritis”为关键词，通过筛选 TTD、Drug-
揭示中药复方作用机制 [6-7] 。 Bank、OMIM、GAD、PharmGKB、DisGeNET 与 HPO 7 个
得益于生物信息学、计算机、网络与大数据技术的 数据库获得骨关节炎的相关靶点。
发展，网络药理学作为一门研究药物的新学科得以创 在GEO数据库样本中以“Osteoarthritis”为关键词检
立，尤其是在整体性与系统性的特点与中医药不谋而 索相关芯片，获取编号为 GSE43923 的芯片数据原始文
[8]
合 ，为中药方剂潜在活性成分与作用靶点的进一步研 件和 GPL570 的芯片基因注释文件，该芯片数据中包含
究开辟了新道路。基于此，本研究基于网络药理学，通 了6个关节软骨样本，其中3名来自骨关节炎患者，健康
过数据挖掘与分析，筛选和系统预测乌头汤活性成分治 对照 3 名。使用 R 语言对芯片的原始数据加以分析，采
疗骨关节炎的潜在作用靶点和信号通路，以期为骨关节 用多阵列平均分析（Robust multiarray average，RMA）算
炎的治疗提供新的方向与靶点。 法进行背景校正和矩阵数据归一化处理，利用Limma程
1 材料与方法 序包分析芯片数据的差异基因，将显著差异基因的筛选
1.1 数据库、软件及分析平台 条件设定为P＜0.05，差异倍数（Fold change，FC）＞2；运
本研究使用的数据库、软件及相关分析平台见表1。 用 Plot 程序包绘制芯片原始的火山图。最终获得骨关
表1 数据库及软件 节炎的差异表达基因。
Tab 1 Database and software 最后，将 7 个数据库获得的骨关节炎靶点与 R 语言

序号 名称 网址 版本 分析芯片获得的差异表达基因取并集，即获得已明确的
1 中药系统药理学数据库及分析平台 http：//lsp.nwu.edu.cn/tcmsp.php 2.3 骨关节炎的相关靶点。
（TCMSP）
2 美国国家生物技术信息中心（NCBI） https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/gds 更新于2016.07.27 1.5 DAVID富集分析
3 基因表达数据库（GEO） https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ 更新于2016.07.26 将“1.3”项下获得的乌头汤治疗骨关节炎的相关靶
4 治疗靶点数据库（TTD） http：//bidd.nus.edu.sg/BIDD-Databases/ 更新于2010.11.05 点与“1.4”项下获得的骨关节炎疾病的相关靶点取交集，
TTD/TTD.asp
5 药物银行（DrugBank） https：//www.drugbank.ca/ 5.1.3 即可得到乌头汤治疗骨关节炎的关键靶点。
6 在线人类孟德尔遗传数据库（OMIM） http：//www.omim.org/ 更新于2019.05.23 DAVID数据库是一个具有全面功能注释、可视化和
7 遗传关联数据库（GAD） https：//geneticassociationdb.nih.gov/ 更新于2014.01.09 集成发现的数据库工具，可完成基因表达数据的批量处
8 药物遗传学和药物基因组学知识库 https：//www.pharmgkb.org/ 4.0 理与注释、基因本体论（Gene ontology，GO）及京都基因
（PharmGKB）
9 疾病基因数据库（DisGeNET） http：//www.disgenet.org/web/DisGeNET/ 更新于2019.05 与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and ge-
10 人类表型本体论（HPO） https：//hpo.jax.org/app/ 1.5.0 nomes，KEGG）通路富集分析。利用DAVID在线分析工
11 Cytoscape https：//cytoscape.org/ 3.2.1 具对上述关键靶点进行功能富集分析，运用 R 语言 gg-
12 R语言 https：//www.r-project.org/ 3.6.0
13 生物学信息注释数据库（DAVID） https：//david.ncifcrf.gov/ 6.8 Plot 2 程序包绘制气泡图，图中气泡越大则代表信号通
14 蛋白质相互作用数据库（STRING） https：//string-db.org/ 11.0 路的基因数目越多，与该通路的重要性成正比。
1.2 乌头汤中5味中药的活性成分收集与筛选 1.6 构建关键靶点的蛋白质-蛋白质相互关系
中药在口服后进入人体消化道后，要经过吸收、分 STRING数据库是一款在线检索相互作用基因与蛋
布、代谢与排泄生理过程，即药动学特性（ADME） [9-10] 。 白的网络数据库。将“1.5”项下获取的关键靶点输入搜
在 TCMSP 中检索乌头汤中 5 味中药的相关化学成分的 索栏，并对结果进行整合，借助软件Cytoscape 3.2.1构建
ADME参数，利用药物重要的定性指标口服生物利用度 乌头汤治疗骨关节炎关键靶点蛋白互作（Protein-protein
（Oral bioavailability，OB）与类药性（Drug like，DL）进行 interaction，PPI）网络图。
初步筛选，以获得 5 味中药的活性成分，筛选标准为 2 结果
OB≥30％，DL≥0.18 [11-12] 。 2.1 乌头汤中5味中药的活性成分收集
1.3 乌头汤作用靶点的预测与活性成分-靶点网络图的 通过TCMSP数据库共获得乌头汤中川乌、麻黄、黄
构建 芪、白芍、甘草 5 味中药的相关成分 642 个，其中满足

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