[Advances in research methods for biosynthetic pathway analysis of active ingredients in traditional Chinese medicine].

丹参 甘草 活性成分 计算生物学 传统医学 雷公藤 中医药 系统生物学 生物 医学 生物信息学 病理 替代医学
作者
Wenlong Shi,Jian Wang,Ying Ma,Juan Guo,Luqi Huang
出处
期刊:PubMed 卷期号:48 (9): 2273-2283 被引量:1
标识
DOI:10.19540/j.cnki.cjcmm.20230324.101
摘要

The active ingredients in traditional Chinese medicine(TCM)are the foundation for the efficiency of TCM and the key to the formation of Dao-di herbs. It is of great significance to study the biosynthesis and regulation mechanisms of these active ingredients for analyzing the formation mechanism of Daodi herbs and providing components for the production of active ingredients in TCM by synthetic biology. With the advancements in omics technology, molecular biology, synthetic biology, artificial intelligence, etc., the analysis of biosynthetic pathways for active ingredients in TCM is rapidly progressing. New methods and technologies have promoted the analysis of the synthetic pathways of active ingredients in TCM and have also made this area a hot topic in molecular pharmacognosy. Many researchers have made significant progress in analyzing the biosynthetic pathways of active ingredients in TCM such as Panax ginseng, Salvia miltiorrhiza, Glycyrrhiza uralensis, and Tripterygium wilfordii. This paper systematically reviewed current research me-thods for analyzing the biosynthetic functional genes of active ingredients in TCM, elaborated the mining of gene elements based on multiomics technology and the verification of gene functions in plants in vitro and in vivo with candidate genes as objects. Additionally, the paper summarized new technologies and methods that have emerged in recent years, such as high-throughput screening, molecular probes, genome-wide association studies, cell-free systems, and computer simulation screening to provide a comprehensive reference for the analysis of the biosynthetic pathways of active ingredients in TCM.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
伍秋望完成签到,获得积分10
1秒前
李爱国应助Litchi采纳,获得10
1秒前
按住心动完成签到,获得积分10
1秒前
sirius完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
gf发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
Gueyao发布了新的文献求助10
6秒前
哇哦完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
听风完成签到,获得积分10
10秒前
liangguangyuan完成签到 ,获得积分10
10秒前
清竹完成签到,获得积分10
12秒前
积极书双发布了新的文献求助10
12秒前
帅气鹭洋发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
14秒前
14秒前
飞云发布了新的文献求助30
15秒前
gf完成签到,获得积分10
16秒前
三木完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
dy1994完成签到,获得积分10
17秒前
tiger完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
可耐的思枫完成签到,获得积分20
18秒前
乾坤侠客LW完成签到,获得积分10
20秒前
lll发布了新的文献求助10
20秒前
dongge发布了新的文献求助10
23秒前
Fa完成签到,获得积分10
25秒前
Philthee完成签到,获得积分10
26秒前
高兴的幻竹完成签到,获得积分10
28秒前
西柚完成签到 ,获得积分10
31秒前
111发布了新的文献求助10
31秒前
怕黑的盼烟完成签到,获得积分10
35秒前
张烤明完成签到,获得积分10
36秒前
坦率的香烟完成签到,获得积分10
36秒前
nini完成签到,获得积分10
36秒前
dongge完成签到,获得积分10
36秒前
zjs完成签到,获得积分10
37秒前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Semantics for Latin: An Introduction 1099
Biology of the Indian Stingless Bee: Tetragonula iridipennis Smith 1000
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 700
Thermal Quadrupoles: Solving the Heat Equation through Integral Transforms 500
SPSS for Windows Step by Step: A Simple Study Guide and Reference, 17.0 Update (10th Edition) 500
Media as Procedures of Communication 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4131988
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3668689
关于积分的说明 11602492
捐赠科研通 3365934
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1849261
邀请新用户注册赠送积分活动 912953
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 828374