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基于药效团技术与专利检索的降脂中药发现研究被引量：5: 2014年; 抑制HMG-Co A还原酶的他汀类药物与激动PPAR-α的贝特类药物联合应用相较于单纯应用能产生更好的降脂效果,但同时也会产生较强的不良反应。中药与HMG-Co A还原酶抑制剂合用治疗高血脂疗效稳定、毒副作用小,为药物联用提供了新的选择。该文利用药效团技术搜索中药化学成分,追溯其来源中药,确定潜在的具有PPAR-α激动活性的常用中药。由于现有中医经典中未涉及治疗高脂血症的相关用药方案以供参考,为确保所选中药的联合应用具有较高的安全性和有效性,该文选择世界传统药物专利数据库中已有临床验证的能与他汀类药物联合降脂之中药,并据此分析药效团命中结果中的相应药物,最终获得能作用于PPAR-α且能与他汀类药物联合使用的常用中药。其中,药效团模型以PPAR-α的8个配体-受体结合物为研究对象,利用DS程序中的Receptor-Ligand Pharmacophore Generation模块建立,并以Screen Library模块进行优化,获得最优子药效团。最优子药效团模型由2个氢键受体、3个疏水基团以及19个排除体积组成,辨识有效性指数N值2.82、综合评价指数CAI值1.84。采用该模型对TCMD数据库进行筛选,命中5 235种化学成分、1 193种来源天然动植物,最后确定常用中药62味。专利检索得到38味常用中药,与虚拟筛选结果进行比对,最终获得7味中药。; 霍晓乾贺昱甦乔连生孙志一张燕玲; 关键词：降血脂药效团贝特类药物药物联用

利用重定位策略从中药中发现L-型钙离子通道作用降压药被引量：8: 2015年; 该文以来源于NCBI数据库中对新西兰兔心脏L-型钙离子通道具有抑制作用的12个化合物为研究对象,利用Hip Hop定性药效团模型构建方法,建立L-型钙离子通道拮抗剂的药效团模型,利用数据库搜索方法对药效团模型进行优劣评价,同时,以所得的最优药效团模型对Drugbank和TCMD进行筛选,通过匹配程度和文献验证分别对从Drugbank中筛选所得的已上市药物进行降压作用重定位和从TCMD中筛选所得中药有效成分进行降压作用评价。结果获得最优药效团模型具有2个氢键受体和4个疏水基团,其综合评价指数CAI为2.78,从Drugbank中筛选的已上市药物93个,从TCMD筛选的中药有效成分285个。该文所构建的定性药效团具有一定的可靠性,可用于活性化合物筛选;Drugbank中筛得化合物,如普伐他汀,具有潜在的L-型钙离子通道抑制作用;TCMD筛选的中药化学成分,如白花前胡素Ⅲ、牛蒡苷元是潜在的降压药物。该策略有助于从中药中开展L-型钙离子通道的药物重定位研究。; 梁英喜贺昱甦蒋芦荻岳巧欣崔帅李斌叶小彤张小华张燕玲; 关键词：降压药

网络药理学方法探讨活血化瘀中药治疗冠心病作用机理被引量：18: 2012年; 目的:采用网络药理学方法研究活血化瘀中药,探索其治疗冠心病有别于西药的独特作用机理。方法:选择活血化瘀中药丹参、红花、川芎、灯盏花、桃仁、三七、赤芍为研究对象,依据TCMD2009数据库得到其对应的322个化学成分,进而在STITCH数据库中搜集得到与化学成分对应的218个靶标;选取治疗冠心病的临床常用西药的作用靶标;通过文献查找与冠心病密切相关的靶标;利用Reac-tome数据库找到靶标所在的通路;采用Cytoscape软件分别构建出活血化瘀中药作用网络、西药作用网络及冠心病疾病网络模型。结果:网络拓扑结果分析表明,所建立3个网络模型是服从幂律分布的无标度网络,无标度特性值按冠心病、西药和中药分别为γ1=1.741,γ2=1.719,γ3=1.808,网络模型具有稳定性和鲁棒性。3个网络对比计算筛选得到中药与西药治疗冠心病相同的作用节点138个,中药独特作用节点397个。结论:中药治疗冠心病确存在有别于西药治疗的独特作用途径,有待深入分析和挖掘。; 黄明峰张燕玲任真真乔延江; 关键词：网络药理学活血化瘀中药冠心病

多药效团组合筛选PD E4B抑制剂研究被引量：3: 2012年; 本文以17个PDE4B受体-抑制剂复合物为研究对象,应用LigandScout构建17个药效团模型,并以多药效团组合筛选方法开展中药中具有PDE4B亚型选择性抑制活性成分的辨识研究。经过配体再匹配和已知活性化合物数据库筛选两种评价方法,评价并保留了17个药效团模型;以分子被命中频次作为多药效团组合筛选方法的综合性评价指标,结合MDDR数据库筛选结果,确定了PDE4B抑制剂被命中大于或等于8次的分子为多药效团组合筛选目标。比较了最优药效团筛选方法与多药效团组合筛选方法的筛选效率,结果多药效团组合筛选方法的富集度和活性化合物有效命中率都比最优药效团筛选方法高,分别为38.017、47.44%,表明基于受体的多药效团组合筛选方法具有一定的可靠性,有助于开展中药中有效成分的辨识研究。; 王元明张燕玲乔延江

基于网络关键节点分析的中药防治冠心病机制研究被引量：9: 2013年; 该文对冠心病疾病网络、防治冠心病西药作用网络和活血化瘀中药作用网络的交集部分进行分析,计算节点连接度、瓶颈值、中介性等11个网络节点特征参数值,建立了基于支持向量机算法的冠心病-西药交集网络中关键节点特征参数的潜在作用靶标辨识模型,其模型C,γ参数分别为5.14,-1.11,模型对正、负样本的预测正确率达到81.6%,79.2%,对测试集样本的预测敏感性、专一性和准确率分别为81.5%,78.3%,79.6%。并利用模型预测了冠心病-活血化瘀中药交集网络中的潜在作用靶标,共获得180个阳性靶标、42个阴性靶标。本文以钙连蛋白、白介素-1、肿瘤坏死因子等9个阳性靶标为例探讨阐释了中药防治冠心病的作用机制。研究表明网络潜在关键靶标分析方法有助于发掘活血化瘀中药防治冠心病的潜在作用靶点,可为从分子层次和系统层面上揭示中药作用机制提供方法学支持,对中药的作用机制阐释和新药研发具有指导意义。; 张燕玲黄明峰乔延江; 关键词：冠心病活血化瘀中药生物网络拓扑性质网络分析

基于醛固酮拮抗活性和专利检索的降压中药组方设计被引量：5: 2014年; 该文从降压靶标醛固酮受体出发,构建其拮抗剂药效团模型,搜索中药化学数据库(traditional Chinese medicines database,TCMD),寻找潜在的中药醛固酮受体拮抗剂,并结合方剂专利检索结果,设计降压中药组方。其中,药效团模型以对人源醛固酮受体具有拮抗活性的33个化合物为研究对象,利用3D-QSAR pharmacophore(Hypogen)模块建立,最优模型由2个氢键受体、3个疏水基团以及4个排除体积组成,预测训练集化合物活性相关系数为0.953 4、测试集相关系数为0.674 8,辨识有效性指数N为2.878、综合评价指数CAI为1.119。采用最优模型对TCMD数据库进行筛选,命中1 700个化学成分,获得86味来源中药材,涉及常用中药24味。由于现有中医经典中未有记载治疗高血压病的用药方案以供参考,故该文利用所得药材在世界传统药物专利数据库(world traditional medicine patent database,WTM)中用于降压的统计结果,针对痰浊中阻型、瘀血阻滞型高血压,探讨了降压组方设计。; 贺昱甦孙志一张燕玲; 关键词：醛固酮受体拮抗剂药效团模型

支持向量机在中药神经毒性成分筛查中的应用被引量：4: 2014年; 该文通过计算324个神经毒性化合物和235个无神经毒性化合物的物理化学性质、电荷分布及几何结构等特征的6 122个分子描述符,通过CfsSubsetEval评价和BestFirst-D1-N5搜索相结合的方法筛选描述符,利用支持向量机(SVM)构建了化合物神经毒性判别模型。模型的准确率、灵敏度、特异性均在80%以上。以30个确有神经毒性的中药成分作为外部验证集,进一步验证模型准确率,达73.333%。将该模型应用于山豆根神经毒性成分筛查,筛得13个潜在神经毒性化合物,其中4个已有文献验证。实验结果表明该模型具有一定的准确性,有助于开展中药神经毒性成分筛查工作。; 张景芳蒋芦荻张燕玲; 关键词：支持向量机中药成分神经毒性

TRPV1离子通道与中药辛味药性的关系研究被引量：25: 2014年; 中药五味理论及味效发生机制一直是中药药性研究领域的重点和难点。该文利用基于药效团的虚拟筛选技术,通过研究中药成分对TRPV1离子通道的调节作用探讨TRPV1与中药辛味药性之间的关系。结果发现TRPV1激动剂药效团模型与中药化学成分之间的匹配关系揭示了辛味中药的药效成分。因此,提出TRPV1离子通道是辛味药性发挥药效的潜在靶点之一。中药辛味药性是由其化学成分决定的,且在不同层次上符合继承性和加和性等特点。; 王星张燕玲王耘任真真鲍红娟乔延江; 关键词：药效团

计算机辅助药物设计在天然产物多靶点药物研发中的应用被引量：27: 2014年; 多靶点药物能同时调节多靶点、调节疾病网络的多个环节,在获得较高疗效的同时可降低单靶点引起的毒副作用,是治疗复杂性疾病的理想药物,因此已成为药物研发的主要方向。而天然产物凭借其结构的多样性,较高的多靶点活性和较小的毒副作用等优势,是多靶点药物开发的重要来源。计算机辅助药物设计(computer-aided drug design,CADD)是常用的多靶点药物研发方法,其主要包括虚拟筛选和药效团设计。该文对其进行了系统梳理,探讨了各方法用于天然产物多靶点药物研发的前景与优势。; 乔连生张燕玲; 关键词：多靶点计算机辅助药物设计药效团分子对接

基于PepT1-PPARα靶标组合的中药协同机制解析被引量：4: 2017年; 协同效应是中药发挥药效的主要作用机制,结合关键靶标组合探讨中药的协同效应是阐释中药协同机制的有效方法之一。寡肽转运蛋白(peptide transporter 1,PepT1)是药物吸收入血的关键靶标之一,约占总转运蛋白含量的50%。过氧化物酶体增殖物激活受体α(peroxisome proliferator-activated receprorα,PPARα)是贝特类降脂药物的作用靶点,其激动剂具有良好的降血脂药效。研究表明PPARα可反式激活PepT1的基因表达,PPARα激动剂可促进PepT1底物的吸收,从而共同发挥协同作用。因此,本研究拟基于PepT1和PPARα的靶标组合,发现中药活性成分中的PepT1底物和PPARα激动剂,并在一定程度上探讨中药活性成分吸收入血与降低血脂的协同机制。该研究基于前期实验室已构建的PPARα激动剂的融合药效团模型,筛选潜在的具有PPARα激动效应的中药活性成分,并追溯其来源中药。同时构建PepT1底物的支持向量机模型,预测中药中潜在的PepT1底物。通过分析2组筛选结果,发现三七-灵芝、三七-丹参组合可能通过PepT1和PPARα协同机制发挥降脂药效。该研究基于PepT1-PPARα的靶标组合,探索中药活性成分吸收与降脂药效的协同机制,为基于靶标组合探讨中药药代动力学参与的协同机制研究提供了一条新思路。; 乔连生陈艳昆雒刚刚路芳刘思佳李贡宇张燕玲; 关键词：PPARΑ SVM 分子对接

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