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基于复杂网络的中药成分关联性研究

基于复杂网络的中药成分关联性研究

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作者：高家璇江南大学

学位级别：硕士

具有“多成分、多途径、多靶点”协同作用特点的中药(Traditional Chinese Medicine,TCM)复方,在癌症、心脑血管等疾病的治疗上发挥着重要的作用。然而,中药成分复杂,药理作用机制也不明确,特别是其成分的关联性在代谢过程中发生动态变... 详细信息

具有“多成分、多途径、多靶点”协同作用特点的中药(Traditional Chinese Medicine,TCM)复方,在癌症、心脑血管等疾病的治疗上发挥着重要的作用。然而,中药成分复杂,药理作用机制也不明确,特别是其成分的关联性在代谢过程中发生动态变化,这使得传统药理学方法难以从系统角度全面分析中药复方治疗复杂疾病的效应物质并解释其作用机制。因此,本文以丹参-降香配伍治疗缺血性脑卒中(Ischemic Stroke,IS)为例,构建基于多层网络、因果关系网络和动态相关网络的三个网络模型,探究中药成分之间以及与体内物质之间的关联性,进而识别关键效应物质并解释其作用机制。本文的主要研究内容如下:1.基于药物、靶点、疾病和症候关联信息构建多层网络,利用复杂网络理论进行系统的研究。在利用丹参-降香及IS的关联信息构建蛋白质-蛋白质相互作用网络和“药对-药效成分-靶点-IS”网络的基础上,分析不同的网络拓扑特征并基于多个中心性指标识别出核心药效成分及核心靶点。进一步,提出一种基于TCM症候筛选IS候选药物的方法,利用“药对-TCM症候-症候群-中风”网络发现关键TCM症候和症候群。结果表明,蒲黄、三棱、泽兰3味中药是对IS存在潜在治疗作用的候选中药,为治疗IS的药物开发提供了理论参考。2.基于因果关系网络挖掘代谢过程中的物质之间的局部因果关系和全局因果关系。以香丹注射液(Xiang Dan Injection,XDI)给药后的脑缺血模型大鼠的血浆中物质含量的时间序列数据为研究对象,首先利用Convergent Cross Mapping(CCM)算法计算代谢系统中各物质间的因果关系,考虑到复杂代谢系统中成分种类复杂、数量庞大,进一步构建因果关系网络。通过两两物质之间的局部因果关系分析以及基于因果关系网络对多物质之间的全局因果关系的分析,发现了代谢过程中的存在强因果关系的物质对及关键物质。3.基于动态物质-物质相关网络挖掘代谢过程中物质-物质关联性的动态变化。首先计算物质-物质的动态相关性,基于动态相关性构建动态物质-物质相关网络。然后利用Persistent Communities by Eigenvector Smoothing(Pis CES)算法检测动态相关网络中的物质簇并分析物质之间相关性的演化,计算网络中节点动态中心性用于分析代谢过程中核心物质。研究发现药物发挥作用的关键时期即给药后的5个小时,结合因果关系网络模型的结论识别出了代谢过程中的核心效应物和核心物质群。本文通过对多层网络、因果关系网络和动态相关网络模型的研究,探究了中药成分之间以及与体内物质之间的关联性,提供一种新的分析中药复方治疗复杂疾病的方法,帮助识别出关键效应物质并解释其作用机制。本文为中药复方治疗复杂疾病的药物开发提供了理论参考。

关键词：中药复方丹参-降香缺血性脑卒中多层网络因果关系网络动态相关网络

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