《表2 药材-化合物-靶点网络中部分化合物的网络特征分析》

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《基于网络药理学和分子对接技术的金振口服液干预新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的作用机制研究》

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从TCMN数据库中获取120组对接打分较高（score≥7）的化合物-靶点蛋白数据，其中包含75个活性化合物分子及28个蛋白靶点。构建的“药材-化合物-靶点”网络如图1所示，从图中可以看出JOL中既存在1个化合物与多个蛋白相互作用，同时也存在不同化合物与同1个蛋白相互作用，显示了JOL多成分、多靶点相互作用的特点。在生物网络中，节点的网络度（degree）能反映各节点在网络中的重要程度，用于评估药物和作用靶点的重要性，网络度表示化合物与靶点的相关个数。药材-化合物-靶点网络中部分化合物和靶蛋白的网络特征值见表2、3。其中，网络度较高的（degree≥4）的化合物有9个，分别是isoglabrolide（异甘草酸内酯）、glabrolide（甘草内酯）、ebeiedinone（去氢鄂贝定碱）、desoxo-glabrolid-acetate、peimisine（贝母辛）、peiminine（贝母素乙）、ussuriedinone（乌苏里啶酮）、imperialine（西贝素）和euchrenone A5，这些化合物来源于甘草和平贝母，可能是JOL治疗COVID-19的重要活性成分。网络度较高的（degree≥5）的靶蛋白有10个，分别是MTOR、JAK3、ACE2、TNFA、AKT2、PIK3CA、MEK1、BRD2、ACE、ANPEP，提示这些靶蛋白在JOL干预COVID-19调控网络中起着重要的作用。