《表4 祖卡木颗粒活性成分抗炎相关靶点信息》

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《基于网络药理学和顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用分析祖卡木颗粒的抗炎作用机制》

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将表3中的30个活性化合物的SMILE结构输入Swiss Target Prediction数据库进行靶点预测，每个化合物可得到15个潜在靶点。与药物靶点数据库TTD、DrugBank、OMIM中抗炎相关靶点取交集，可发现以上化合物的潜在靶点中共包含10个抗炎相关分子，其具体结果见表4。所有活性化合物预测靶点PPI网络关系见图2A，抗炎相关靶点PPI网络关系见图2B。图中“网络节点”代表蛋白质，“边”代表PPI，边越多表示关联度越高。将最小关联度打分值设置为0.9（分值越大，蛋白之间相互关联的可能性越大。调整最小关联度分值，过滤关联度较低的蛋白相互关系以简化网络，使蛋白相互作用关系的可视化结果不那么复杂，方便后期药物调控网络构建），得到97个蛋白之间的关联分析。Cytoscape处理的生物活性成分-预测靶点网络关系见图3。由图可见，ZKMG中的活性成分可作用于同一靶点，也可作用于不同的靶点。这种现象表明ZKMG具有多成分和多靶点作用机制，具有优越的安全性和有效性[12]。