中药方剂网络药理学关键技术的建立及其应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81230090
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    280.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H32.中药学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Formula, which has the unique advantages of traditional medicine, is the major form of clinical therapeutic treatment of Traditional Chinese Medicine (TCM). Due to the chemical complexity and component combining diversity, it's still a big challenge by now to define the primal characteristic and reveal the multi-constituents, multi-target mechanism of formula in the level of molecule network regulation. This has been a great barrier of globalization for TCM. In this project, a high scale online database will be constructed firstly, consisting comprehensive target-disease-constituents information of formula. Multi-strategy platforms of polypharmacology and computational target identification will be developed, as well as the visual software, to provide analytical tools for network topology parameters and key node identification in complex network based on cluster of diseases or function. These platforms and approaches, especially the techniques of network pharmacology, will be employed to validate the targets and effective constituents of Shexiangbaoxin pill and other formula with clear clinical efficacy and safety. Network pharmacology is the inheritance and development of the original thinking theory of TCM at the molecular network level. It will certainly contribute to the modernization and globalization of formula study.
中药方剂是中医临床用药的主要形式, 体现了中国传统医学的优势和特色。由于方剂化学成分的复杂性、组方配伍的多样性,我们无法用现代科学语言诠释中药复方作用的本质特征,不能从分子网络调控的水平上阐明中药复方多组分多靶点的作用机制,严重阻碍了中医药的国际化。本项目将建立规模较大、注释信息全面、检索功能强大的靶标-疾病-成分在线数据库,并以此数据库建立三位一体药理学网络,提供靶标、疾病和成分三向检索入口和关联网络查询;发展综合多种策略的多向药理学和靶标识别计算平台;开发计算、分析和显示的可视化软件,提供多种基于网络拓扑学的参数计算以及根据疾病功能聚类的关键网络节点识别功能。应用网络药理学方法对药效良好、活性组分明确的中药复方麝香保心丸进行靶点组合和有效成分群优化的方法验证。发展网络药理学方法是在现代分子网络水平上对中医药思想的继承和发展,对于传统中药方剂配伍的现代化研究和国际化具有积极的指导意义。

结项摘要

中药方剂体现了中国传统医学的优势和特色,是中医临床用药的主要形式。由于中药方剂化学成分的复杂性、组方配伍的多样性,不能从分子网络调控的水平上阐明中药复方多组分多靶点的作用机制,严重阻碍了中医药的国际化。通过本项目的实施,阐明了中药复方的作用机制和中药小分子靶点的确定,构建了药物靶标数据库TargetBank,进一步提高了基于反向药效团匹配策略的靶标预测平台PharmMapper的计算精度,建立网络药理学方法及平台ChemMapper等,开发了计算、分析和显示的可视化软件iDrug,提供了多种基于网络拓扑学的参数计算以及根据疾病功能聚类的关键网络节点识别功能。在药物靶标识别上,发现了天然产物Britanin的靶标Keap1,倍半萜内酯类化合物IJ-5是UbcH5的选择性抑制剂等,完成了麝香保心丸,黄连解毒汤,土木香内酯的网络药理学研究,首次对麝香保心丸入血成分和原型成分进行全方位网络药理学挖掘。基于本课题的资助,在国内外发表论文100余篇,单篇最高影响因子15.066,影响因子5分以上的24篇。相关应用成果已申请专利6项,获软件著作权2项,出版国内外首部中药方剂系统生物学著作《系统生物学与中药方剂现代研究》 1部。以第一完成人获谈家帧生命科学奖(2013年)、教育部长江学者(2013年)、重庆市科技进步二等奖(2013年)、上海领军人才(2014年)各1项,同时项目负责人团队入选2017年创新人才推进计划国家领域创新团队。

项目成果

期刊论文数量(108)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(13)
Rapid discovery and identification of multiple absorbed chemical constituents and metabolites in rat cerebrospinal fluid after oral administration of Jitai tablets by a LC-MS based metabolomics approach
基于LC-MS的代谢组学方法快速发现和鉴定口服吉泰片后大鼠脑脊液中多种吸收的化学成分和代谢物
  • DOI:
    10.1039/c6ra01382a
  • 发表时间:
    2016-03
  • 期刊:
    RSC Advances
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang Shuping;Fu Peng;Liu Lei;Wang Lingling;Peng Chengcheng;Zhang Weidong;Liu Runhui
  • 通讯作者:
    Liu Runhui
Generation of Prostate Tumor-Initiating Cells Is Associated with Elevation of Reactive Oxygen Species and IL-6/STAT3 Signaling
前列腺肿瘤起始细胞的产生与活性氧和 IL-6/STAT3 信号传导的升高相关
  • DOI:
    10.1158/0008-5472.can-13-1560
  • 发表时间:
    2013-12-01
  • 期刊:
    CANCER RESEARCH
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Qu, Yi;Oyan, Anne Margrete;Ke, Xi-Song
  • 通讯作者:
    Ke, Xi-Song
Efficient Total Synthesis and Biological Activities of 6-Deoxyisojacareubin
6-脱氧异茉莉红素的高效全合成及其生物活性
  • DOI:
    10.1002/ardp.201200440
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    ARCHIV DER PHARMAZIE
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Dai Ming;Yuan Xing;Zhu Zhi-Jun;Shan Lei;Liu Run-Hui;Sun Qing-Yan;Zhang Wei-Dong
  • 通讯作者:
    Zhang Wei-Dong
Metabolic changes at the early stage of sepsis induced by cecal ligation and puncture in rats and the interventional effects of Huang-Lian-Jie-Du-Tang
盲肠结扎穿刺脓毒症大鼠早期代谢变化及黄连解毒汤的干预作用
  • DOI:
    10.1016/j.jchromb.2015.08.009
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Chromatography B-Analytical Technologies in the Biomedical and Life Sciences
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Wei Yufen;Gao Na;Zhang Zhongxiao;Zu Xianpeng;Hu Zhenlin;Zhang Weidong;Yin Jun;Liu Xinru
  • 通讯作者:
    Liu Xinru
Metabolomic study of collagen-induced arthritis in rats and the interventional effects of huang-lian-jie-du-tang, a traditional chinese medicine.
大鼠胶原性关节炎代谢组学研究及中药黄连解毒汤的干预作用
  • DOI:
    10.1155/2013/439690
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Evidence-based complementary and alternative medicine : eCAM
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yue R;Zhao L;Hu Y;Jiang P;Wang S;Xiang L;Liu W;Shan L;Zhang W;Liu R
  • 通讯作者:
    Liu R

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其他文献

基于Adaboost的改进BP神经网络地表沉陷预测
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    --
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  • 通讯作者:
    韩亚伟
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应用于各种建筑物的超双疏自清洁被动低温日间辐射冷却涂层的低温冷却效果和净能效
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  • 期刊:
    energy and buildings
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    张卫东;薛晓;张燕刚;杨卓;张子涵;蔡元柱;孙志鹏;张红强;李艳稳;刘联华;徐立进
  • 通讯作者:
    徐立进
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  • DOI:
    10.13550/j.jxhg.2017.02.016
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    夏鸣;张卫东;王猛;李俊;房大维;臧树良
  • 通讯作者:
    臧树良
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  • DOI:
    10.12305/j.issn.1001-506x.2022.01.30
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    系统工程与电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李纪强;张国庆;黄晨峰;张卫东
  • 通讯作者:
    张卫东
农村居民糖尿病患病率及危险因素分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国公共卫生
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    付鹏钰;张卫东;张梅喜;李春阳;平智广;胡东生;李艳艳;郗园林
  • 通讯作者:
    郗园林

其他文献

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张卫东的其他基金

抗疟天然小分子银椴苷的靶标发现和验证
  • 批准号:
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  • 批准年份:
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治疗脑中风新天然活性成分灯盏花甙的全合成及结构优化
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  • 批准年份:
    1999
  • 资助金额:
    14.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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