Page 80 - 《中国药房》2023年17期

续表3
峰号 t R/min 分子式 准分子离子峰 误差/ppm 二级碎片m/z 化合物 类别
58 b 35.11 C 20H 17NO 4 336.123 11[M+H] + 0.24 321.099 40，320.091 83，306.075 99，292.096 80 小檗碱 a 生物碱类
59 41.98 C 15H 10O 5 269.045 90[M－H] － 1.31 159.044 31，135.044 69，133.028 98 染料木素 a 黄酮类
60 b 43.97 C 15H 10O 6 285.040 59[M－H] － 0.46 151.002 35，133.029 24 木犀草素 a 黄酮类
61 45.62 C 16H 12O 7 315.051 54[M－H] － 1.63 300.027 74，271.024 84，255.029 07，243.029 01 3-O-甲基槲皮素 a 黄酮类
62 51.10 C 26H 30O 9 485.1802 04[M－H] － －3.10 423.180 91，397.165 99，383.150 15 吴茱萸苦素 a 三萜类
63 b 52.37 C 26H 30O 8 471.201 29[M+H] + －0.12 471.203 25，425.196 17，161.059 74，105.070 39 柠檬苦素 a 三萜类
64 53.96 C 18H 39NO 3 318.300 29[M+H] + 0.06 318.300 23，300.289 83，282.279 30 植物鞘氨醇 a 其他类
65 b 54.01 C 19H 17N 3O 304.144 59[M+H] + 0.50 286.098 91，171.091 69，161.070 48，144.080 75 吴茱萸碱 a 生物碱类
66 54.03 C 20H 20O 5 339.123 90[M－H] － 0.30 219.066 09，176.011 09，151.075 78，133.065 12 8-异戊烯基柚皮素 a 黄酮类
67 b 54.52 C 26H 30O 7 455.206 48[M+H] + 0.11 455.206 79，161.059 80 黄柏酮 a 三萜类
68 55.60 C 8HF 15O 2 412.966 74[M－H] － 0.76 368.976 90，218.985 78，168.988 86 全氟辛酸 a 其他类
69 63.41 C 18H 35NO 282.279 11[M+H] + －0.11 265.253 02，247.242 72，149.132 80 油酸酰胺 a 其他类
a：与PubChem数据库中LC-MS碎片离子信息匹配；b：已与对照品确认。
2.5 网络药理实验筛选秃叶黄檗果实祛痰止咳的活性
成分及机制
2.5.1 活性成分的筛选
以口服生物利用度（oral bioavailability，OB）＞30%
和类药性（drug-likeness，DL）＞0.18 为筛选条件对“2.3”
和“2.4”项下所鉴定出的秃叶黄檗果实的化学成分进行
[10]
活性筛选 。结果显示，满足筛选条件的化学成分共有
10个，包括槲皮素、延胡索乙素、山柰酚、小檗红碱、药根
碱、巴马汀、小檗碱、木犀草素、吴茱萸苦素、黄柏酮。此
外，虽然所鉴定成分中 α-蒎烯和月桂烯的 DL 值略低于
0.18，绿原酸的 OB 值略低于 30%，但据报道 [6，11―12] ，三者 图3 秃叶黄檗果实祛痰止咳靶点的PPI网络图
均具有良好的祛痰止咳活性，故也纳入后续研究中。因 2.5.4 通路富集分析
此，共筛选获得13个活性成分。 利用 DAVID 网站对潜在作用靶点进行 GO 富集分
2.5.2 潜在作用靶点预测 析和KEGG信号通路富集分析，以P＜0.05进行筛选，共
通过 SwissTargetPrediction、TCMSP 和 SuperPred 等 得到生物过程通路 233 条、细胞组成通路 35 条、分子功
数据库共获得活性成分的靶点681个，以“cough”和“ex‐ 能通路49条，均选择其中P值排前10位的条目绘制GO
pectoration”为关键词，通过 GeneCards 数据库获得与咳 富集分析条形图，见图 4A。结果显示，GO 功能条目包
括对脂多糖的反应、肽基丝氨酸磷酸化的正向调节、一
嗽和咳痰相关的疾病靶点378个。在Venny2.1.0在线作
氧化氮生物合成过程的积极调节等生物过程。同样选
图工具平台上获取两者交集靶点，即为潜在作用靶点，
择 P 值排前 10 位的 KEGG 信号通路绘制 KEGG 分析气
共57个。
泡图，结果见图 4B。结果显示，KEGG 信号通路包括癌
2.5.3 蛋白互作网络构建和核心靶点获取
症、非小细胞肺癌、癌症中的蛋白聚糖等信号通路。
通过 String 数据库对潜在作用靶点进行蛋白互作
2.5.5 分子对接验证
（protein-protein interaction，PPI）网络关系数据分析，使
使用 AutoDock Tools 1.5.6 软件将“2.5.1”项下筛选
用 Cytoscape 3.7.1 软件对数据结果进行可视化分析，选
获得的活性成分、镇咳阳性药物右美沙芬与“2.5.3”项下
取连接度最大的5个节点作为核心作用靶点，结果见图
分析所得的5个核心作用靶点进行分子对接，结果见表
3。图3中包含55个节点，节点的颜色由浅逐渐变深，而
4。 一 般 认 为 ，对 接 结 合 能 ≤－5.0 kcal/mol（1 cal＝
颜色越深表示节点的连接度越大；核心靶点为肿瘤坏死 4.184 J），说明两者结合活性较好 。本研究中，除靶点
[13]
因子（tumor necrosis factor，TNF）、表皮生长因子受体 VEGFA 与成分月桂烯和 α-蒎烯的结合能略大于－5.0
（epidermal growth factor receptor，EGFR）、血管内皮生长 kcal/mol 外，其他成分和靶点的结合能均不大于－5.0
因子A（vascular endothelial growth factor A，VEGFA）、丝 kcal/mol，提示其均具有较好的结合能力。这说明所筛
氨酸/苏氨酸蛋白激酶（serine/threonine kinase proteins， 选的活性成分均有可能是秃叶黄檗果实祛痰止咳的物
AKT1）、Toll样受体4（Toll-like receptor 4，TLR4）。 质基础成分。

· 2118 · China Pharmacy 2023 Vol. 34 No. 17 中国药房 2023年第34卷第17期