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Please wait a minute... 选择: 下载引用 EndNote Reference Manager ProCite BibTeX RefWorks 显示/隐藏图片 Select 1. 基于网络药理学和分子对接的四妙散治疗糖尿病周围神经病变机制研究 刘爱萍, 刘明, 高亚, 田金徽, 中国医药导刊    2023, 25 (3): 271-280.   摘要 （78）      PDF （4069KB）（78）    可视化    目的：利用网络药理学和分子对接技术对四妙散治疗糖尿病周围神经病变（diabetic peripheral neuropathy， DPN）作用机制进行研究，为后续研究提供依据与参考。方法：在中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP， http：//tcmspw.com/tcmsp.php）筛选四妙散的有效成分和作用靶点。在GeneCards（https：//www.genecards.org）和OMIM（https：//www.omim.org/）数据库筛选DPN发病相关靶基因。在R软件中计算出四妙散有效成分治疗DPN的潜在作用靶点，并构建药理作用网络。构建潜在作用靶基因蛋白互作网络（PPI），分析其基因本体功能（GO）和京都基因与基因组百科全书通路（KEGG）富集情况，筛选并对接关键活性成分与靶基因。结果：从TCMSP数据库筛选出9个苍术的有效成分，37个黄柏的有效成分，20个牛膝的有效成分，9个薏苡仁的有效成分，去重后共41个有效化学成分。筛选出DPN疾病相关靶基因1839个，发现四妙散治疗DNP共对应71个潜在作用靶蛋白。根据PPI、GO和KEGG富集结果，发现靶基因AKT1和VCAM1可能在四妙散治疗DPN的过程中发挥重要作用。对应的有效成分有4个，黄柏和牛膝共有的Coptisine（黄连碱）、苍术和牛膝共有的Wogonin（汉黄芩素）、牛膝中的28-norolean-17-en-3-ol（28-去甲齐墩果-17-en-3-ol）和Poriferasta-7，22E-dien-3beta-ol（多孔甾-7，22E-dien-3β-ol）。有效成分28-norolean-17-en-3-ol与蛋白AKT1不存在由氢键产生的连接，其余有效成分与蛋白均能通过氢键完成模拟对接。结论：四妙散各有效成分与作用靶基因间存在密切的协同关系和良好的结合活性，该方治疗DPN具有多成分、多靶点、多信号通路的特色。分子对接结果为将来实验研究奠定了基础。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 2. 气管内插管入路选择及其并发症研究进展 梁汉生, 冯艺 中国医药导刊    2022, 24 (1): 61-67.   摘要 （69）      可视化    气管内插管可通过多种插管途径来完成。近年来，由于外科技术的飞速发展，特殊手术需求以及特殊患者的解剖和病生理改变对气管内插管临床入路提出更高的挑战。经口、经鼻、经颏下、经磨牙后、经眶内气管插管等无创插管入路以及经环甲膜、经高位/低位环状软骨气管插管等有创插管入路都为临床气道管理提供了安全的通气氧合。但不同插管入路选择存在不同程度的并发症风险，如何选择气管内插管入路来降低相关并发症是临床医师必须要考虑的问题。本研究拟就气管内插管入路选择及其并发症的研究进展进行综述，以期为临床医师进行气管内插管入路选择提供参考。      [关键词]  参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 3. 基于深度神经网络的DYRK1A抑制剂预测模型研究 王亚铃, 钱晨亮, 姚明丽, 司鑫鑫, 夏杰 中国医药导刊    2022, 24 (7): 672-677.   摘要 （72）      可视化    目的：构建基于深度神经网络（deep neural network， DNN）的双底物特异性酪氨酸磷酸化调节激酶1A（DYRK1A）抑制剂预测模型，为筛选DYRK1A抑制剂提供计算工具。方法：从ChEMBL数据库中收集了DYRK1A抑制剂和非抑制剂共927个，通过随机采样10次建立了10组训练集和测试集，并计算出每个化合物的2种不同的分子特征，即MACCS指纹和Morgan2指纹，采用深度神经网络算法建立了20个模型，通过比较研究确定其中性能最佳的模型，并且对模型进行了Y-随机化检验、应用域和相似度图分析。结果：基于第2对训练-测试集Morgan2指纹的DNN模型（DNN1_Morgan2）性能最佳，对测试集内化合物的分类准确度为0.821，马修斯相关系数和ROC曲线下面积分别为0.647和0.917。结论：此最优模型可用于 DYRK1A抑制剂的活性预测、虚拟筛选，并用于先导化合物的设计及优化。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价