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基于网络药理学探讨郁金治疗肝癌的分子机制
被引量：
8
1
作者
张元元
邹文静
+2 位作者
李旭
张鹏
廖子君
《海南医学院学报》
CAS
2020年第22期1729-1735,1743,共8页
目的:旨在运用网络药理学的方法预测郁金治疗肝癌的作用靶点及相关信号通路。方法:通过中药成分及中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)数据库,筛选并收集郁金的活性成分及其对应的靶标。通过在线人类孟德尔网(OMIM)、人类基因组注释...
目的:旨在运用网络药理学的方法预测郁金治疗肝癌的作用靶点及相关信号通路。方法:通过中药成分及中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)数据库,筛选并收集郁金的活性成分及其对应的靶标。通过在线人类孟德尔网(OMIM)、人类基因组注释数据库(Genecards)和GAD数据库,收集与肝癌相关的靶标,并与药物成分所对应的靶标相比较,筛选出共同部分,获得郁金与肝癌重合的潜在靶基因。利用Cytoscape构建“化合物-靶点”作用网络,通过STRING软件构建蛋白相互作用(PPI)网络,筛选郁金治疗肝癌的关键成分与关键靶点,对关键靶点进行GO富集和KEGG富集分析分析其潜在的作用机制。结果:郁金治疗肝癌的活性成分15个,靶基因45个,药物-成分-靶点-疾病网络显示关键基因主要包括:MAPK1、MAPK3、AKT1、JUN、RELA、BCL2、CASP8、ESR1、ADRB2等。GO功能富集显示生物学过程和功能集中在辅因子结合、磷酸酶结合、酰胺结合、G蛋白偶联酰胺受体活性、抗氧化活性、类固醇活性、核受体活性、转录因子活性,直接配体调控序列特异性DNA结合、类固醇激素受体活性。KEGG功能富集显示富集较多的通路主要有乙型肝炎、人免疫缺陷病毒1感染、细胞凋亡、丙型肝炎及一些癌症信号通路。结论:郁金发挥治疗肝癌的作用可能是通过上述分子机制实现的,为后续研究及其临床应用提供理论证据。
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关键词
网络药理学
郁金
肝癌
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职称材料
胃神经内分泌瘤患者预后Nomogram预测模型的构建
被引量：
3
2
作者
左倩倩
张彦兵
+3 位作者
马婕群
廖子君
李倩
陈勇
《中国肿瘤生物治疗杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期569-576,共8页
目的:基于美国国立癌症研究所(NCI)的监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库数据分析影响胃神经内分泌瘤(G-NEN)患者预后的相关因素,并构建Nomogram预测模型用于个体化预测G-NEN患者预后。方法:收集SEER数据库2010年至2015年有完整随访...
目的:基于美国国立癌症研究所(NCI)的监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库数据分析影响胃神经内分泌瘤(G-NEN)患者预后的相关因素,并构建Nomogram预测模型用于个体化预测G-NEN患者预后。方法:收集SEER数据库2010年至2015年有完整随访资料的2 720例G-NEN患者的临床数据,基于生存分析确定独立危险因素并构建Nomogram预测模型,采用一致性指数(C-index)和校准曲线评估模型准确性,采用受试者特征曲线下面积(AUC)比较该模型与第7版AJCC TNM分期评估法的预测价值。结果:2 720例G-NEN患者的1、3、5年生存率分别为88.14%、79.09%、71.86%。多因素COX回归分析显示,性别、年龄、婚姻状况、是否伴发其他肿瘤、组织学类型、肿瘤分级、T分期、M分期及是否手术是影响G-NEN患者生存时间的独立危险因素。新构建的Nomogram预测模型C-index为0.816,显著高于7版AJCC TNM分期评估法的0.702(P<0.001),且1、3、5年校准曲线显示预测生存率与实际生存率之间具有良好的一致性。新构建的Nomogram预测模型1、3、5年AUC分别为0.800、0.811及0.820,显著高于第7版AJCC TNM分期评估法的0.650、0.688及0.698(Z=6.600、8.058、9.632,均P<0.0001)。结论:构建的预测G-NEN患者预后的Nomogram模型具有较高的预测价值,能够个体化预测G-NEN患者的生存率,有助于临床治疗决策和临床研究方案的选择。
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关键词
胃神经内分泌瘤
NOMOGRAM
预测模型
校准曲线
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职称材料
题名
基于网络药理学探讨郁金治疗肝癌的分子机制
被引量：
8
1
作者
张元元
邹文静
李旭
张鹏
廖子君
机构
西安
医学院
研究生处
西安
市第五
医院
中医
科
西安交通大学医学院附属陕西省肿瘤医院内一科
凤翔县
医院
中医
科
出处
《海南医学院学报》
CAS
2020年第22期1729-1735,1743,共8页
基金
CSCO中医药肿瘤研究基金(Y-L2018-002)。
文摘
目的:旨在运用网络药理学的方法预测郁金治疗肝癌的作用靶点及相关信号通路。方法:通过中药成分及中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)数据库,筛选并收集郁金的活性成分及其对应的靶标。通过在线人类孟德尔网(OMIM)、人类基因组注释数据库(Genecards)和GAD数据库,收集与肝癌相关的靶标,并与药物成分所对应的靶标相比较,筛选出共同部分,获得郁金与肝癌重合的潜在靶基因。利用Cytoscape构建“化合物-靶点”作用网络,通过STRING软件构建蛋白相互作用(PPI)网络,筛选郁金治疗肝癌的关键成分与关键靶点,对关键靶点进行GO富集和KEGG富集分析分析其潜在的作用机制。结果:郁金治疗肝癌的活性成分15个,靶基因45个,药物-成分-靶点-疾病网络显示关键基因主要包括:MAPK1、MAPK3、AKT1、JUN、RELA、BCL2、CASP8、ESR1、ADRB2等。GO功能富集显示生物学过程和功能集中在辅因子结合、磷酸酶结合、酰胺结合、G蛋白偶联酰胺受体活性、抗氧化活性、类固醇活性、核受体活性、转录因子活性,直接配体调控序列特异性DNA结合、类固醇激素受体活性。KEGG功能富集显示富集较多的通路主要有乙型肝炎、人免疫缺陷病毒1感染、细胞凋亡、丙型肝炎及一些癌症信号通路。结论:郁金发挥治疗肝癌的作用可能是通过上述分子机制实现的,为后续研究及其临床应用提供理论证据。
关键词
网络药理学
郁金
肝癌
Keywords
Network pharmacology
Turmeric
Liver cancer
分类号
R285 [医药卫生—中药学]
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职称材料
题名
胃神经内分泌瘤患者预后Nomogram预测模型的构建
被引量：
3
2
作者
左倩倩
张彦兵
马婕群
廖子君
李倩
陈勇
机构
西安
医学院
西安交通大学医学院附属陕西省肿瘤医院内一科
出处
《中国肿瘤生物治疗杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期569-576,共8页
文摘
目的:基于美国国立癌症研究所(NCI)的监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库数据分析影响胃神经内分泌瘤(G-NEN)患者预后的相关因素,并构建Nomogram预测模型用于个体化预测G-NEN患者预后。方法:收集SEER数据库2010年至2015年有完整随访资料的2 720例G-NEN患者的临床数据,基于生存分析确定独立危险因素并构建Nomogram预测模型,采用一致性指数(C-index)和校准曲线评估模型准确性,采用受试者特征曲线下面积(AUC)比较该模型与第7版AJCC TNM分期评估法的预测价值。结果:2 720例G-NEN患者的1、3、5年生存率分别为88.14%、79.09%、71.86%。多因素COX回归分析显示,性别、年龄、婚姻状况、是否伴发其他肿瘤、组织学类型、肿瘤分级、T分期、M分期及是否手术是影响G-NEN患者生存时间的独立危险因素。新构建的Nomogram预测模型C-index为0.816,显著高于7版AJCC TNM分期评估法的0.702(P<0.001),且1、3、5年校准曲线显示预测生存率与实际生存率之间具有良好的一致性。新构建的Nomogram预测模型1、3、5年AUC分别为0.800、0.811及0.820,显著高于第7版AJCC TNM分期评估法的0.650、0.688及0.698(Z=6.600、8.058、9.632,均P<0.0001)。结论:构建的预测G-NEN患者预后的Nomogram模型具有较高的预测价值,能够个体化预测G-NEN患者的生存率,有助于临床治疗决策和临床研究方案的选择。
关键词
胃神经内分泌瘤
NOMOGRAM
预测模型
校准曲线
Keywords
gastric neuroendocrine neoplasms(G-GENs)
Nomogram
predictive model
calibration curve
分类号
R739.44 [医药卫生—肿瘤]
R730.7 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络药理学探讨郁金治疗肝癌的分子机制
张元元
邹文静
李旭
张鹏
廖子君
《海南医学院学报》
CAS
2020
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
胃神经内分泌瘤患者预后Nomogram预测模型的构建
左倩倩
张彦兵
马婕群
廖子君
李倩
陈勇
《中国肿瘤生物治疗杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
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