马勃药用真菌抗炎机制的网络药理学分析

医学信息学解锁23（2021）100549基于网络药理学的药用真菌马勃抗炎机制分析布洪世a，李晓欢 a，胡黎明a，王佳 a，杨丽 a，赵天 a，王欢 b，Shumin Wanga，*a长春中医药大学药学院，吉林长春130117b长春中医药大学人参研究所，吉林省长春市，130117A R T I C L EI N FO保留字：马勃抗炎网络药理作用机制分子对接A B S T R A C T背景：马勃是一种常见的中药材食药用真菌。它促进止血和肌肉再生。最近的研究表明，马勃菌对疼痛和炎症有限制作用，但这种作用背后的具体机制仍不清楚。采用网络药理学的方法揭示马勃抗炎作用的药理学机制。方法：采用TCMSP法和SwissTargetPrediction法对马勃中的有效成分及相应靶点进行分析和预测.检索DisGeNET和GeneCards数据库获得炎症相关靶点，通过STRING和Cytoscape构建马勃成分与疾病交叉基因的PPI网络。Metascape数据库用于CO的GO功能富集分析存在基因和KEGG信号通路富集分析以构建网络，并分析其作用机制。同时，利用分子对接验证活性成分与关键靶点的结合结果：从32个化合物中筛选出6个与炎症相关的活性成分，马勃，并收集了236个对应于成分的靶标和328个炎症相关靶标。综上所述，马勃中的β-谷甾醇和黑色素成分可以作用于信号转导和转录激活因子（STAT 3）和表皮生长因子受体（EGFR）靶点，并且主要是分化的通过Th17细胞信号通路和癌症相关通路发挥抗炎作用。结论：本研究成功预测了马勃抗炎作用的活性成分和作用靶点网络制药-生态学方法可为食药用菌的研究和开发提供新的思路1. 介绍马勃菌（LasiosphaeraCalvatia）为马勃菌属（Calvatiae）马勃菌（Calvatiae Calvatia（Batsch ex.） 劳埃德紫丁香（Mont. et Berk.）劳氏，这是一个常用的真菌中药，“本草纲目”是一个杰作，明代药师李时珍的《药学》记载马勃用于治疗咳嗽失音。现代药理学研究表明，马勃能显著减轻蛋清致大鼠足肿胀的程度，减少醋酸致小鼠扭体次数[1]。紫藤子实体及其液体发酵代谢产物具有明显的抗炎、镇痛和抑菌作用[2]。然而，马勃的抗炎作用背后的具体机制网络药理学代表了一种新的药物研究模式。该方法基于“疾病-途径-靶点-药物“相互作用网络，系统全面地观察药物对疾病机制网络的干预和影响[ 3-5 ]。因此，本文采用这一有效的方法，探讨了马勃菌在炎症通路上的作用图1说明了这项工作的工作流程。首先，我们对数据库进行分析，梳理出马勃中与炎症相关的靶标和化学分子。然后分析了各靶点之间可能存在的相互作用，构建了马勃炎性相关靶点网络最后，* 通讯作者。电子邮件地址：wangsm@ccucm.edu.cn（新加坡）Wang）。https://doi.org/10.1016/j.imu.2021.100549接收日期：2020年12月16日;接收日期：2021年2月23日;接受日期：2021年3月4日在线预订2021年2352-9148/©2021的 作者。发表通过 Elsevier 公司这是一个开放接入文章下的CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。可在ScienceDirect上获得目录列表医学信息学期刊主页：http://www.elsevier.com/locate/imuH. Bu等人医学信息学解锁23（2021）1005492≥≥≥≥≥分析其相关作用途径，总结马勃抗炎作用的相关机制。2. 材料和方法2.1. 复合数据库建设中药系统药理学数据库与分析平台是一个集药效学、药代动力学、网络、组学和系统分析于一体，形成统一完整的中药系统模型，用于药理药效预测与验证研究的独特平台。该平台可用于获取药物、靶点和疾病之间关系的信息[6]。我们检索了TCMSP中与马勃菌相关的活性成分，并将选择活性成分的参数设定为：口服生物利用度（OB）20%和药物相似性（DL）0.18;然后，获得了活性化合物对应的靶标[7，8]。值得一提的是，一些研究中报告的OB值并没有作为数据筛选的苛刻条件;因此，为了获得一定的活性成分基础，OB值被设定为20%[9]。从PubChem（https：//pubchem.ncbi.nlm.nih.gov）提取具有SMILES格式的每种活性化合物的化学结构。具有潜在相似生物活性的化合物可以从结构相似性原理推断[10]，我们使用Swis-sTargetPrediction小分子靶标预测分析数据库[11]（www.swisstargetprediction.ch）。 由于允许使用低概率阈值，以获得足够数量的目标[12]，我们使用的概率0.1作为目的蛋白的筛选条件， 预测成分（检索日期：2020年4月26日）。然后，通过搜索，根据基因名称对所获得的目标进行标准化 的 UniProt 数据库 （http://www.uniprot.org）的网站上进行了介绍。 与“Homo sapiens最后是马勃菌的目标库成分被构建。2.2. 潜在抗炎靶点的获得DisGeNET数据库（www.disgenet.org）包含与人类疾病相关的基因和突变位点的信息[14]。类似地，GeneCards（www.genecards.org）提供关于所有已知和预测的人类基因的简明基因组、蛋白质组、转录、遗传和功能信息[15]。 这两个数据库构建炎症相关靶点文库 自动化 搜索 使用 关键词包括“煽动性”。然后将搜索结果通过其他过滤器，DisGeNET评分gda 0.2，GeneCards评分20[16]。维恩图工具v2.1.0（https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html）用于标识组合物和目标之间的共享目标。2.3. 构建蛋白质STRING（https://string-db.org/）是已知和预测的蛋白质相互作用的在线搜索数据库[17]。它通过评分机制对蛋白质相互作用的综合结果赋予一定的权重，最终输出一个综合评价分数，分数越高表示关系越近。我们将组成目标映射为炎症目标和PPI网络然后基于从STRING v11.0数据库获得的信息构建。背景微生物设置为“智人 ” ，使 用 0. 4 的中 置信 度评 分作 为最 小值所需的相互作用分数，将结果导出为tsv文件并导入Cytoscape v3.7.2软件，并使用Network Analyzer工具分析网络的拓扑参数[18]。2.4. GO注释和KEGG富集分析使用Metascape（metascape.org）基于网络的门户网站获得全面的基因注释和分析资源[19]，我们进行了基因本体（GO）注释和京都基因和基因组百科全书（KEGG）途径富集分析，同时设置了预分析物种到“ 智 人 ”GO分析包括三个分类：生物过程（BP）、细胞组分（CC）和分子功能（MF）。最后，使用生物信息学（www.bioinformatics.com.cn）免费在线平台绘制气泡图，用于生物信息学相关数据分析。2.5. 要素-目标-路径网络构建通过引入交叉靶点、途径和筛选出的6种活性成分，在Cytoscape软件中构建成分-靶点-途径网络。不同颜色的节点代表不同类型的集群，而边则代表节点之间的关系。Fig. 1. 这项工作的实验过程。PPI，蛋 白 质 - 蛋 白 质 相 互 作 用 ; G O ， 基 因 本 体 。H. Bu等人医学信息学解锁23（2021）1005493≥=2.6. 分子对接用于PPI网络中分子对接的核心靶蛋白的三维结构从蛋白质数据库（Protein Data Bank）数据库（www.rcsb.org）获得[20]。通过PyMOLv2.4开源分子图形工具除去溶剂和有机物[21]。AutoDockTools v1.5.6界面用于向蛋白质和配体添加氢和部分电荷[22]。从PubChem数据库中以sdf格式检索炎症相关组分，并使用Chem3D软件中的MM2力场将能量降至最低。使用AutoGrid系统制作网格图。对接参数设定为10次自动运行，群体大小为150，使用拉马克遗传算法作为搜索方法，每次对接实验的最大能量评估数为2，500，000，最大代数为27，000。我们使用的基因突变率为0.02，交叉率为0.8. 对接计算的结果按约束力排序。亲 和 力 最 后 ， 我 们 使 用 PyMOL 分 子 图 形 系 统 Dis-laboration StudioVisualizer来可视化配体与靶蛋白之间的构象和相互作用。3. 结果3.1. 马勃有效成分及靶标根据TCMSP检索和网络构建的结果，从初始检索获得的32种候选成分中筛选出总共6种核心抗炎成分，如表1所示。总的来说，从TCMSP和SwissTargetPrediction数据库中共识别出236个成分相关靶标。3.2. 潜在抗炎靶点的获得从DisGeNET和GeneCards中共鉴定了328个炎症相关靶标。图2显示了成分和炎症靶标的维恩图，使得两者的共同部分被认为包括潜在的抗炎靶标。3.3. 蛋白质将相交目标导入STRING数据平台，得到PPI函数网络.在22个交叉点目标中，19个目标在由STRING数据库生成的PPI图中显示出中等相互作用（置信度得分为0.4）。 去除TRPV1、PARP1和PDE5A未连接到网络的目标，并使用Cytoscape软件进行拓扑分析，筛选网络中的重要核心目标。如图 3、节点的大小和颜色设置反映大小而边的厚度和颜色设置反映了图二. 活性成分靶标（A+ B）和炎症靶标（B+ C）的交叉点以22个靶标（B）表示。这个维恩图是使用维恩图工具v2.1.0平台构建的。图三. 交叉点目标的PPI。节点的大小表示目标蛋白在网络中的节点度。STAT3，信号转导和转录激活因子; JUN，转录因子AP-1; EGFR，表皮生长因子受体;PTGS 2，前列腺素内过氧化物合酶2; JAK 2，酪氨酸蛋白激酶;MTOR，丝氨酸/苏氨酸-蛋白激酶mTOR;PPARG，过氧化物酶体增殖物激活受体γ; NOS 2，一氧化氮合酶; IL-2，白细胞介素2; TGF-β1，转化生长因子β-1;PTPN 1，酪氨酸蛋白磷酸酶非受体类型1个;PTGS 1，综合得分颜色越接近红色，相关性越高前列腺素内过氧化物 合酶1个;PPARA，过氧化物酶体增殖剂-响应值拓扑分析的结果表明，三个靶点之间具有较高的抗炎度值表1马勃菌的生物活性成分活 化 受 体 α; OPRM 1， Mu阿 片 受 体 ; NR 3C 1， 核 受 体 亚 家 族 3 C组 成 员 1;RORC，RAR相关孤儿受体C; PIK 3CG，PI 3-激酶γ亚基; ADORA 1，腺苷受体A1。通过cytoscape平台构建PPI网络图马勃菌的目标是转录的信号转导子和激活子分子ID分子名称OBDL PubChem数量转录因子（STAT 3，degree= 11），转录因子AP-1（JUN，degree= 10）（%）ID目标MOL000357西妥苷20.63 0.62 5742590 15MOL 000358 β-谷甾醇36.91 0.75 222284 70和表皮生长因子受体（EGFR，8度），其在网络中起主要作用。MOL 000798麦角甾-7，22-43.51 0. 72 102597281 23MOL000816麦角甾-7，22-二烯-3-酮黑色素44.88 0.72 1014493833.4. 马勃抗炎作用我们对GO和KEGG的22个重叠基因进行了Metascape富集分析，获得了650个生物过程（BP）、26个细胞成分（CC）和38个分子功能（MF）.MOL 013051麦角甾-7，22-44.880.7212936020913二烯-3-酮MOL01305326.40.67632561075H. Bu等人医学信息学解锁23（2021）1005494-------在入口处。p值决定了相关性检验的结果[23]，根据LogP值从小到大对每个类别的前十名进行排序，并绘制直方图（图10）。 4）. 顶部BP’s中的血液循环、循环系统过程和细胞对有机环状化合物的反应，CC’s中的RNA 聚合酶II 转录因子复合物、转录因子复合物和突触后富集，MF’s中的核受体活性、转录因子活性、直接配体调节的序列特异性DNA结合和类固醇激素受体活性。KEGG富集分析潜在抗炎焦油得到了34条信号通路，根据LogP值从小到大进行分类，其中16条通路与炎症相关（图5）。 在炎症相关通路中，Th17细胞分化信号通路富集程度较高，可视为主要的抗炎通路。浓度和p值的含义代表活性成分发挥其抗炎作用的高度相关的方式。3.5. 成分-靶点-途径网络的构建使用Cytoscape软件，构建了具有48个节点和115条边的网络图（图6）。具体而言，这些节点包括马勃的6种活性成分，22个潜在的抗炎靶点和16个信号通路。从图6中可以看出，每种活性成分可以对应于多个途径内的多个靶标，充分反映的多种成分，多目标和多-马勃菌抗炎作用的途径机制。网络图中的成分属性节点M0 L000358（β-谷甾醇，度值11）和M0 L013053（黑色素，度值9）具有最高的 度值;这些可以被认为是网络图中的核心节点。具有主要抗炎作用的网络。核心靶点STAT3（度值11）与多种途径相关，如Th17细胞分化、癌症或炎症性肠病（IBD）中的途径、脂肪细胞因子信号传导途径等。活性成分MOL000357（Sitogluside）对STAT3有直接作用3.6. 分子对接结果我们根据最低结合亲和力分析了对接构象的稳定性。结合亲和力越低，化合物与配体的结合越稳定，相互作用的可能性越大。如表2所示，马勃活性成分与关键节点STAT 3的分子对接结合亲和力小于5.00kJ/mol，而对接结合最稳定的化合物是MOL 000816（麦角甾-7，22-二烯-3-酮）。我们通过Discovery Studio Visualizer获得了复合物疏水口袋的相互作用和3D形式的2D图（图7）。谷氨酰胺糖苷的对接结合亲和力为5.93 kJ/mol，独立六元环1位的羰基和3、5位的羟基分别与残基MET660和LYS 658形成氢键相互作用，其余部分结合在疏水残基GLU 638、VAL 637、TYR 640、THR 641和极性残基TYR 657包围的疏水口袋中.β-谷甾醇具有6.84 kJ/ mol的对接结合亲和力，除了TYR 640与支链的疏水相互作用之外，ILE 659、TYR 640、TYR 657、VAL 637和GLU 638形成包封环戊并[a]菲部分的疏水口袋。环戊烷上的烷烃。 麦角甾-7，22-二烯-3 β-醇具有对接结合，亲合力为7.15 kJ/mol，TYR 640、VAL 637、GLN 644、GLU 638等形成更明显的疏水口袋，MET 648也与环上的羟基具有疏水作用。作为两个同名但结构不同的化合物，麦角甾-7，22-二烯-3-酮表现出最好的对接性能，作用形式更不同，GLU 638、GLN 644等形成疏水口袋，此外，MOL 000816的对接亲和力为7.43 kJ/mol，与TYR 640产生pi烷基相互作用，与TYR 640产生pi-σ相互作用。 TYR640， 而 MOL013051， 一对接装订 亲和力7.62 kJ/mol与TRP 623、TYR 657和TYR 640产生π-烷基相互作用对于6.16的对接组分，黑色素与LYS658、TYR640、GLN 644、GLU 638形成常规氢键，与ILE 659形成烷基相互作用，与MET 660形成范德华力见图4。 GO函数分析直方图。BP标记为深青色，CC标记为土黄色，MF标记为钢蓝色。条形图是通过 生物信息学平台。（有关此图例中颜色的解释，请读者参考本文的Web版本H. Bu等人医学信息学解锁23（2021）1005495图五. KEGG途径富集分析的点图。横轴表示输入基因在途径中的富集率，而纵轴表示途径名称。色标表示p值的不同阈值，点的大小表示每个项对应的基因数。通过生物信息学平台构建气泡图。(For对本图中颜色图例的解释，读者可参考本文的网络版。）见图6。靶向通路网络图。活性成分显示为红色V形，交叉目标显示为绿色圆圈，信号路径显示为蓝色圆角矩形。此网络图是通过cytoscape平台构建的。(For对本图中颜色图例的解释，读者可参考本文的网络版H. Bu等人医学信息学解锁23（2021）1005496表2活性成分和STAT3的分子对接结果MOL 000358 β-谷甾醇4.5555，3.4521，-0.5393-6.84 +MOL 000798麦角甾-7，22-二烯-3 β-醇14.6244，-16.1294，0.7104-7.15+MOL 000816麦角甾-7，22-二烯-3-酮7.4163，3.978，0.3019-7.62+MOL 013051麦角甾-7，22-二烯-3-酮14.9214，-16.2275，0.2738-7.43+MOL 013053黑色素13.8995，-15.6341，0.1721-6.16++* “+”见图7。6个核心化合物与STAT3的疏水结合位姿和二维相互作用图。(A)谷苷，（B）β-谷甾醇，（C）麦角甾-7，22-二烯-3 β-醇，（D）麦角甾-7，22-二烯-3-酮（MOL 000816），（E）麦角甾-7，22-二烯-3-酮（MOL 013051），（F）黑色素。此图像是使用Discovery Studio Visualizer创建的VAL637非共价相互作用主要是疏水相互作用，并存在少量氢键4. 讨论马勃作为为数不多的药用真菌之一被收入《中国药典》2015年版，具有消炎止血的功效，临床上广泛用于治疗咽喉肿痛、咳嗽失语、呕吐咯血等症。本文在现有研究的基础上，运用网络药理学的方法，对马勃菌抗炎作用的相关靶点、成分、生物学过程和途径进行了分析，探讨了马勃菌抗炎作用的可能机制。发现PPI网络中的核心靶标是STAT 3，其可被EGFR、转化生长因子β（TGF-β）[24]、白细胞介素6（IL-6）和其他细胞因子和生长因子通过磷酸化激活[25]。肿瘤坏死和内在信号传导事件导致骨髓源性细胞和细胞因子的募集，引起趋化性。化学因子的分泌和炎症反应是肿瘤细胞向远处侵袭和生长的先决条件之一，炎症机制可能进一步支持肿瘤细胞的植入和生长。然而，STAT3在肝脏炎症和维持稳态中起重要作用[26]。作为炎症反应的调节剂，STAT3二聚体被LOXL3脱乙酰化和赖氨酸残基的氧化破坏，这导致了炎症反应的发生。抑制其转录活性，从而调节CD4+ T细胞分化为辅助性T细胞（Th17）或调节性T细胞，以调节[27，28]这是一种炎症多部分网络建模无疑有助于研究传统医学的作用机制[29]。从潜在活性成分的相互作用网络图中可以观察到22个靶蛋白对应6种潜在相关的活性成分，其中β-谷甾醇和黑色素是该网络中的核心活性成分。β-谷甾醇是植物甾醇的成分之一，广泛存在于各种植物种子中，如植物油和坚果[30]。研究表明，β-谷甾醇对腹腔巨噬细胞具有广泛的抗炎作用和其他周围组织。通过抑制p38、ERK和NF-κB通路活化影响小胶质细胞活性可降低脂多糖诱导的肿瘤坏死因子-α（TNF-α）表达[9]。 另一种具有潜在抗炎活性的成分，黑色素是酪氨酸酶的高分子聚合物，具有抗氧化和细胞保护功能。葡萄黑色素对大鼠关节炎有抑制作用[31]，作为一种具有抗炎和免疫调节作用的天然产物，它能降低大鼠血清中IL-1蛋白水平，成分名称活性位点的3D坐标（X，y，z）结合亲和力（kJ/mol）疏水相互作用氢键MOL000357西托葡糖苷2.9742，2.6772，-1.0782-5.93++H. Bu等人医学信息学解锁23（2021）1005497非酒精性肝病模型大鼠，并将抗炎细胞因子水平恢复正常[32]。谷氨酰胺苷与β-谷甾醇联合可调节人外周血淋巴细胞的增殖，并显著增强NK细胞活性[33]。分子对接结果表明，核心靶点STAT 3与马勃菌中的6种活性化合物均能很好地对接，其中麦角甾-7，22-二烯-3-酮及其异构体是最稳定的化合物如果纯粹从亲和力的角度来看，麦角甾-7，22-二烯-3-酮干预炎症反应并调节IL-1和IL-6的表达[34]。类似地，麦角甾-7，22-二烯-3-醇显著降低LPS诱导的NO水平和细胞活力损伤[35]。为了探讨马勃菌的作用机制，我们重点研究了分析与炎症相关疾病相关的生物过程和信号通路。BP的研究结果表明马 勃的 抗炎 作 用主 要集 中 在血 液循 环 和循 环系 统 过程 ，表 明上述过程可能与炎症有关。对于有机环化合物，某些中成药可通过抑制炎症相关分子促进血液循环和消除血瘀[12]。Th 17是可以分泌IL-17的T细胞亚群TGF-β、IL-6、IL-23和IL-21均能促进肿瘤细胞分化，低水平的Th17细胞。在Th 17冠心病患者中，IL-5抑制Th 17细胞的分化[13]。此外，Th17细胞与炎症性肠病和中枢神经系统炎症相关[14，15]。5. 结论综上所述，马勃发挥抗炎作用的方式可能取决于活性成分，如β-谷甾醇和黑色素，作用于某些靶点，如STAT 3和EGFR，并通过生物过程，如血液循环和循环系统过程抑制Th 17细胞的分化。受限于系统生物学中的计算方法，不能保证实际处理效果与预测结果一致。作为本研究的后续，我们拟对相关靶向通路进行体内外实验，以验证网络药理学和分子对接的预测结果。CRediT作者贡献声明红石卜：概念化，调查，方法，保留原始草案。李晓欢：概念化，形象化。胡黎明：软件。王佳：《后记》--原稿。杨力：形式分析、验证。赵天一资源，编辑。王欢：资源，项目管理。王淑敏：监理，资金募集，收购，资源，项目管理.竞合利益作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作确认本研究得到了国家自然科学基金（批准号：81274037）的资助。我们也要对匿名审稿人表示诚挚的感谢，他们提供了有益的和建设性的意见，大大改善了手稿。附录A. 补充数据本文的补充数据可在https：//doi网站上找到。org/10.1016/j.imu.2021.100549。引用[1] Su F，Pan R.马勃抗炎镇痛作用的实验研究 齐鲁制药2010;29（10）：586-8.[2] 张芳，王丹，李A，王S.马勃抗炎镇痛及体外抑菌作用研究。2014中国国际食用菌展览会33：50-2. https://doi.org/10.13629/j.cnki.53-1054.2014.02.018。002.[3] 李松，范天平，贾伟，陆阿，张伟.中医网络药理学。循证补充替代医学2014：138460。https://doi.org/10.1155/2014/138460. 2014/02/24.[4] Hopkins AL. Network Pharmacology. Nat Biotechnol 2007;25（10）：1110-1。网址：//doi.org/10.1038/nbt1007-1110网站。2007/10//。[5] 网络药理学：药物发现的下一个范例。NatChem Biol 2008;4（11）：682-90.https://doi.org/10.1038/nchembio.118网站。[6] 茹军，李平，王军，周伟，李斌，黄春，等.中药系统药理学数据库：从草药中发现药物JCheminf 2014;6（1）：13.https://doi.org/10.1186/1758-2946-6-13网站。[7] 万英，徐丽，刘智，杨明，姜新，张强，等。利用网络药理学探讨乌梅丸治疗胰腺肿瘤的机制。BMC Compl Alternative Med 2019;19（1）：158。网址：//doi.org/10.1186/s12906-019-2580-y。2019/07/04.[8] Zheng W，WuJ， GuJ， Weng H，WangJ， Wang T，et al.中医治疗子宫内膜异位症中药的模块化特征和作用机制：基于数据挖掘和网络药理学的鉴定。前沿药理学2020;11：147。https://doi.org/10.3389/fphar.2020.00147网站。[9] 宋毅，王宏，潘毅，刘天.白花蛇舌草抗前列腺癌多靶点药理机制的网络药理学研究。生物分子2019;9（10）：591。https://doi.org/10.3390/biom9100591.[10] Wang Y，Jafari M，Tang Y，TangJ.使用机器学习方法预测中国传统医学中的经络。PLoS Comput Biol 2019年11月;15（11）：e1007249。https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1007249网站。[11] 杨文，王晓，王晓.SwissTargetPrediction：更新数据和新用于有效预测小分子的蛋白质靶点的特征。核酸研究2019年7月2日;47（W1）：W357-64。https://doi.org/10.1093/nar/gkz382网站。[12] 缪晓冬，郑立军，赵志忠，苏世林，朱永，郭建民，等.乳香酸和没药倍半萜不同比例配伍对脂多糖诱导的BV2细胞神经炎症的保护作用及机制.网络药理学.分子2019;24（21）：3946。https://doi.org/10.3390/molecules24213946.[13] 财团大学UniProt：全球蛋白质知识中心。核酸研究2019年1月8日;47（D1）：D506-15。https://doi.org/10.1093/nar/gky1049网站。[14] PinPegueroJ，A`Bravo，Queralt-RosinachN，Guti'errez-Sacrist'anA，Deu-PonsJ，DisGeNET：一个整合人类疾病相关基因和变异信息的综合平台。Nucleic AcidsRes 2016;45（D1）：D833-9. https://doi.org/10.1093/nar/gkw943网站。[15] [10] Chang M，Chang J，Chang J，Chang J，et al. GeneCards版本3：人类基因整合器。Database2010（baq020），https://doi.org/10.1093/database/baq020; 2010.[16] 李荣，郭春，李勇，秦忠，黄伟。 治疗靶点和信号传导机制维 生 素 C 对 抗 败 血 症 的 活 性 ： 生 物 信 息 学 研 究 。 Brief Biofinform 2020;00（00）：1-8. https://doi.org/10.1093/bib/bbaa079网站。[17] Szklarczyk D，Gable A，Lyon D，Junge A，Wyder S，Huerta-CepasJ， et al.STRING v11：protein-protein association networks with increased coverage，supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. NucleicAcids Res2018;47（D1）：D607-13。https://doi.org/10.1093/nar/gky1131。11/22.[18] Shannon P，Markiel A，Ozier O，Baliga N，WangJ， Ramage D，等.Cytoscape：a生物分子相互作用网络集成模型的软件环境。Genome Res 2003;13：2498-504.https://doi.org/10.1101/gr.1239303。01年12月[19] Yingyao Z，Bin Z，Lars P，Max C，Hadj KA，Olga T，et al. Metascape provides abiologist-oriented resource for the analysis of systems-level datasets. Nat Commun2019;10（1）：1523. https://doi.org/10.1038/s41467-019-09234-6网站。[20] Berman HM，Westbrook J，Feng Z，Gilliland G，Bhat TN，Weissig H，et al. The protein Data Bank.核酸研究2000;28（1）：235-42.https://doi.org/10.1093/nar/28.1.235.[21] 德拉诺WL。PyMOL：一个开源的分子图形工具。在：CCP4蛋白质晶体学通讯。40; 2002年。p. 82比92 01/01。[22] Morris GM，Huey R，Lindstrom W，Sanner MF，Belew RK，Goodsell DS，et al. AutoDock4 and AutoDockTools4：automated docking with selectivereceptor灵活性. 计算化学杂志2009年12月;30（16）：2785-91。https://doi.org/10.1002/jcc.21256。[23] Jafari M，Ansari-Pour N.为什么，何时以及如何调整你的P值？ Cell J2019Jan;20（4）：604-7. https://doi.org/10.22074/cellj.2019.5992网站。[24] Luwor RB，Baradaran B，Taylor LE，IariaJ， Nheu TV，Amiry N，et al.靶向Stat3和Smad 7在体外和体内恢复TGF-β对肿瘤细胞的细胞抑制调节。Oncogene2013;32（19）：2433-41. https://doi.org/10.1038/onc.2012.260。2013年5月1日。[25] 陈宣庆，吕翔宇，刘世佳.白头翁汤对葡聚糖硫酸钠诱导的溃疡性结肠炎的干预作用H. Bu等人医学信息学解锁23（2021）1005498微生物群和IL-6/STAT 3信号通路。民族药理学杂志2021;265：113357。https://doi.org/10.1016/j.jep.2020.113357网站。2021/01/30/.[26] 放大图片创作者：Han G.NF-kappaB和STAT 3-肝脏炎症的关键参与者，癌 Cell Res 2011 Jan;21（1）：159-68. https://doi.org/10.1038/cr.2010.183网站。[27] 马丽，黄春，王晓君，辛德，王立生，邹庆庆，等.赖氨酰氧化酶3是一种参与STAT3脱乙酰和脱乙酰亚胺的调变 分子细胞2017年1月19日;65（2）：296-309。https://doi.org/10.1016/j。molcel.2016.12.002网站。[28] BollrathJ， Greten FR. IKK/NF-kappaB and STAT3 pathways：centralsignaling hubs in inflammation-mediated tumor promotion andmetastasis.EMBO代表2009;10（12）：1314-9. https://doi.org/10.1038/embor.2009.243网站。[29] Jafari M，Wang Y，Amiryousefi A，TangJ.无监督学习和多部分网络模型：理解传统医学的有希望的方法。前沿药理学2020;11：1319。https://doi.org/10.3389/fphar.2020.01319网站。[30] 徐文龙，黄永斌，钱俊华，邵奥，王玉清.溶剂结晶法从植物甾醇混合物中分离纯化豆甾醇和β-谷甾醇。Separ Purif Technol 2005;41（2）：173-8.https://doi.org/10.1016/j的网站。 seppur.2004.02.005。[31] Avramidis N，Kourounakis A，Hadjipetrou L，Senchuk V.葡萄黑色素的抗炎和免疫调节特性对爪水肿的抑制作用和佐剂诱导的疾病。 Arzneimittelforschung 1998年7月;48（7）：764-71。https://doi.org/10.1248/bpb.24.470网站。[32] Belemets N，Kobyliak N，Virchenko O，Falalyeyeva T，Olena T，Bodnar P，等.多酚化合物黑色素对NAFLD/NASH预防的作用。Biomed Pharmacother 2017;88：267-76. https://doi.org/10.1016/j.biopha.2017.01.028。2017/04/01/.[33] Bouic PJD，Etsebeth S，Liebenberg RW，Albrecht CF，Pegel K，Van JaarsveldPP.β-谷甾醇和β-谷甾醇葡萄糖苷刺激人外周血淋巴细胞增殖：作为免疫调节维生素组合使用的意义。Int J Immunopharm1996;18（12）：693-700. https://doi.org/10.1016/S0192-0561（97）85551-8. 1996年12月1日。[34] Ramos-LigonioA，Lo′pez-MonteonA，Lagunes-CastroMdlS，Suarez-MedellinJ，Espinoza C，Mendoza G，et al. In vitro expression of toll-likereceptors andproinflammatory molecules induced by ergosta-7，22-dien-3-oneisolated from awild Mexican strain of Ganoderma oerstedii（agaricomycetes）. 国际医学杂志蘑菇2017;19（3）：203-11。 https://doi.org/10.1615/IntJMedMushrooms。v19.i3.20。[35] PereiraDM，Correia-da-SilvaG，ValentPastaoP，TeiXeiraN，AndradePB. 不饱和脂肪酸和麦角甾-7，22-二烯-3-醇的抗炎作用冰川马唐：CHOP介导的ER应激和NF-κBactivation. PloS One 2014;9（2）：e88341. https://doi.org/10.1371/journal的网站。pone. 0088341.