The mechanisms of Qizhu Tangshen formula in the treatment of diabetic kidney disease: Network pharmacology, machine learning, molecular docking and experimental assessment

小桶 系统药理学 对接(动物) 药理学 计算生物学 PI3K/AKT/mTOR通路 信号转导 血管生成 化学 医学 生物信息学 生物 癌症研究 基因 基因表达 生物化学 基因本体论 内科学 药品 护理部
作者
Juqin Peng,Kuo Yang,Haoyu Tian,Yadong Lin,Min Hou,Yunxiao Gao,Xuezhong Zhou,Z Gao,Junguo Ren
出处
期刊:Phytomedicine [Elsevier BV]
卷期号:108: 154525-154525 被引量:25
标识
DOI:10.1016/j.phymed.2022.154525
摘要

Qizhu Tangshen Formula (QZTS) has been shown therapeutic effects on diabetic kidney disease (DKD). However, to date, the pharmacological mechanisms remain vague.To explore the underlying mechanisms of QZTS in treating DKD using network pharmacology, machine learning, molecular docking and experimental assessment.First, we found that QZTS improved glycolipid metabolism disorder, decreased proteinuria and alleviated kidney tissue injury in DKD model KKAy mice. Then, by integrating multiple databases, a total of 96 targets of 74 active compounds in QZTS and 759 DKD-related genes were acquired. Next, we identified 13 hub targets of QZTS in DKD by three rank algorithms, including functional similarity, topological similarity and shortest path. Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) analyses demonstrated that the pathways mainly centered on the processes of glycolipid metabolism disorder, inflammation and angiogenesis. Among them, VEGF signaling pathway was significantly enriched. Molecular docking showed that key active compounds of QZTS all had relatively good binding affinity with predicted hub targets. Finally, animal experiments found that QZTS significantly inhibited the secretion of plasma VEGF and downregulated the protein and mRNA expression levels of AKT, p38MAPK and VEGFR2.Our results indicated that QZTS treated DKD via multiple targets and pathways and the VEGF signaling pathway may be highly involved in this process.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
狮山教授完成签到,获得积分10
1秒前
生产队的LV完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
4秒前
666完成签到,获得积分10
4秒前
难过飞瑶发布了新的文献求助10
4秒前
zm发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
贾玉鹏完成签到,获得积分20
5秒前
mof完成签到,获得积分10
7秒前
小星完成签到,获得积分20
9秒前
天天快乐应助大力的采柳采纳,获得10
10秒前
李健应助上古采纳,获得10
11秒前
陈大海发布了新的文献求助10
11秒前
Hello应助wtt采纳,获得10
11秒前
11秒前
Akim应助刻苦的哑铃采纳,获得10
13秒前
姚琛完成签到 ,获得积分10
13秒前
慕青应助00采纳,获得10
14秒前
疯狂的音响完成签到,获得积分20
16秒前
16秒前
CipherSage应助难过飞瑶采纳,获得30
17秒前
20秒前
20秒前
yang完成签到,获得积分10
20秒前
SciGPT应助冷艳的爆米花采纳,获得10
21秒前
21秒前
小李完成签到,获得积分10
22秒前
Zhangll完成签到,获得积分10
22秒前
喜喜完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
慕青应助小霍采纳,获得30
25秒前
情怀应助小C采纳,获得10
25秒前
SciGPT应助疯狂的音响采纳,获得10
25秒前
wanci应助陈大海采纳,获得10
26秒前
26秒前
wtt发布了新的文献求助10
26秒前
26秒前
雪霏完成签到 ,获得积分10
27秒前
菜鸡游泳发布了新的文献求助10
27秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Autoparametric Resonance in Mechanical Systems 1000
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 600
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
基于锂离子电池正极材料回收的绿色溶剂开发及工程化应用研究 500
Auslegungsgeschichte 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7643594
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9216650
关于积分的说明 19772531
捐赠科研通 7208992
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3276701
关于科研通互助平台的介绍 2438248
邀请新用户注册赠送积分活动 2274471