Cistanche Destericolaグリコシドのエストロゲン様効果のメカニズム：ネットワーク薬理学とトランスクリプトミクスからの洞察
Apr 22, 2025
3。実験結果
3.1ネットワーク薬理学の結果
3.1.1 GCSのアクティブコンポーネントのエストロゲン様効果のネットワーク分析
GCSの合計40個の化合物（表1）を使用して分析しました。TCMSP, Symmap, など, ステッチ、 そしてQsarデータベース。複製を削除した後、183のターゲットが収集されました。からジェーンカードそしてオニムデータベース、「エストロゲン欠乏症」または「エストロゲンレベルが低い」は、疾患関連の標的を取得するためのキーワードとして使用されました。両方のソースからターゲットを組み合わせて重複を除去すると、1,712の疾患標的が生じました。
使用Cytoscape v3.9.1、「化合物 - ターゲット」（CT）ネットワークが視覚化されました（図1）。ネットワークには223のノードが含まれていました。GCSのアクティブコンポーネントを表す40のノードと、253のエッジで接続されたターゲットを表す183ノード。 Venn図オンラインプラットフォームを使用して、40のGCS固有の標的遺伝子とエストロゲン様標的遺伝子の交差により、72の「GCSエストロゲン様」標的遺伝子が得られました（図2）。
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3.1.2コアターゲットのスクリーニングとPPIネットワーク分析
ネットワークのトポロジカルパラメーター（程度、中間性、および近さの中心性）を分析しました。これらのパラメーターの値の中央値は、しきい値として使用されました。 3つのしきい値基準すべてを満たすターゲットは、GCSのエストロゲン様効果のコアターゲットとして選択されました。合計24のコアターゲットが特定されました。使用Cytoscape v3.9.1、「化合物 - コアターゲット - エストロゲン様」ネットワークが視覚化されました（図3）。さらに、コアターゲットのPPIネットワークが構築されました（図4）。
3.1.3機能およびKEGG経路濃縮分析
GO機能分析から、35の重要なエントリが特定されました。修正されたp値に基づいて、上位20経路が選択されました（図6）。これらの主に、サイトカイン受容体結合、エストロゲン受容体結合、成長因子受容体結合、核受容体活性などの分子機能が主に関係していました。
Kegg経路濃縮分析により、83の重要なシグナル伝達経路が特定されました。修正されたp値によってランク付けされた上位20の経路が視覚化されました（図7）。主要なエストロゲン関連の経路が含まれます。
腫瘍壊死因子（TNF）シグナル伝達経路
Interleukin -17（il -17）シグナル伝達経路
低酸素誘導性因子-1（hif -1）シグナル伝達経路
エストロゲンシグナル伝達経路
これらの経路は、GCのエストロゲン様効果に重要な役割を果たします。
3.2トランスクリプトームデータとの統合
3.2.1予測されるターゲットとトランスクリプトームデータの間の相関分析
を使用してHGNCデータベース、ネットワークの薬理学によって予測される24のコアターゲット遺伝子は、相同ラット遺伝子に変換され、31の遺伝子が生じました。複製を除去した後、29の遺伝子が残った。トランスクリプトームデータと比較することにより、29のすべてのコアターゲット（を除く）MCL1そしてGCG）遺伝子発現の変化を示した。結果を表2に示します。
3.2.2ネットワーク薬理学とトランスクリプトミクスからのKEGG経路間の相関分析
コア標的遺伝子を相同ラット遺伝子に変換した後、KEGG経路濃縮分析を実施しました。コアターゲット遺伝子について、合計1 0 8経路（padjust <0。05）が識別されました。トランスクリプトームシーケンスデータのKegg濃縮分析により、107の経路が特定されました（Padjust <0.05）。ネットワークの薬理学とトランスクリプトームの間の相関分析の結果を図8に示します。
以下を含む68の重複経路がありました
エストロゲンシグナル伝達経路
キャンプシグナル伝達経路
TNFシグナル伝達経路
重複する経路は、総経路の60％以上を占めています。
