基于动态“失和/求和”网络的参麦方组分配伍优化研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81774153
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    55.0万
  • 负责人：
    范骁辉
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    H3303.中西医结合研究新技术与新方法
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

‘How to build a comprehensive evaluation index describing the dynamic change of the efficacy of traditional Chinese medicine (TCM)’ is a key scientific problem of compatibility optimization using QCAR-based approach. In the previous study, the applicant introduced TCM network pharmacology into compatibility optimization design and achieved promising results by setting biomolecular network as a optimization indicator. In this study, based on these progress, dynamic network of coronary heart disease with Qi-deficiency and blood-stasis (CHD-QB) rats will be developed using RNA-seq data of CHD-QB rats after oral administration of different combination of three active components form Shenmai formula. The similarity between dynamic networks will be calculated by integration of node status changes, node connection change as well as the impact of downstream regulatory, and therefore be set as the evaluation index for compatibility optimization of active components from Shenmai formula. This study is expected to develop a dynamic network –based strategy for compatibility optimization of active components, and will surely be help to enrich and expand the TCM network pharmacology discipline.
“如何构建符合中医药特点的药效综合评价指标，准确描述出机体状态的动态变化”是采用组效关系（QCAR）进行组分配伍优化设计的关键科学问题。在前期研究中，申请人将网络药理学引入中药组分配伍优化设计研究，从以中医整体观出发，将机体复杂的生物分子静态网络作为药效综合评价指标，取得了初步成效。本申请拟在此基础上，聚焦“定量描述机体生物分子网络动态变化”，以参麦方中三种有效组分为具体对象，采用RNA-seq等测序技术测定正常大鼠、模型大鼠和不同配伍比例样品给药后的转录组学变化，研究构建冠心病动态“失和/求和”网络模型；进而将网络节点状态变化、节点连接强弱变化、节点对下游调控力度变化等纳入评价体系，利用动态网络变化的相似程度来定量评价中药对失和网络的整合调节作用，据此进行参麦方有效组分的配伍比例优化设计，探索建立中药组分配伍网络整体优化策略。

结项摘要

项目背景：“如何构建符合中医药特点的药效综合评价指标，准确描述出机体状态的动态变化”是采用组效关系进行组分配伍优化设计的关键科学问题。在前期研究中，课题组将网络药理学引入中药组分配伍优化设计研究，从以中医整体观出发，将机体生物静态网络作为药效综合评价指标，取得了初步成效。.主要研究内容及结果：本项目在此基础上，本研究以参麦方中三种有效组分（人参二醇型皂苷、人参三醇型皂苷和麦冬皂苷）为具体对象，测定正常、疾病模型和不同配伍比例样品给药后心衰动物模型的转录组数据，构建 “失和/求和”网络模型；进而将网络节点状态变化、节点连接强弱变化、节点对下游调控力度变化等纳入评价体系，采用动态网络稳定性来定量评价中药对失和网络的整合调节作用，据此进行参麦方有效组分的配伍比例优化设计并对优化结果进行了实验验证。.科学意义：本研究不仅丰富和拓展了中药网络药理学研究的技术方法，还证实了从整体网络动态结构角度评价中药整体药效的可行性，为中药组分配伍优化提供了新策略。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（1）
Pharmacokinetics, tissue distribution and excretion of saponins after intravenous administration of ShenMai Injection in rats
参麦注射液大鼠静脉注射后药代动力学、组织分布及皂苷排泄情况
  • DOI：
    10.1016/j.jchromb.2019.121777
  • 发表时间：
    2019-10-01
  • 期刊：
    JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY B-ANALYTICAL TECHNOLOGIES IN THE BIOMEDICAL AND LIFE SCIENCES
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Li, Yazhen;Wang, Haiqiang;Wang, Shufang
  • 通讯作者：
    Wang, Shufang
New avenues for systematically inferring cell-cell communication: through single-cell transcriptomics data.
系统推断细胞间通讯的新途径：通过单细胞转录组数据
  • DOI：
    10.1007/s13238-020-00727-5
  • 发表时间：
    2020-12
  • 期刊：
    Protein & cell
  • 影响因子：
    21.1
  • 作者：
    Shao X;Lu X;Liao J;Chen H;Fan X
  • 通讯作者：
    Fan X
scCATCH: Automatic Annotation on Cell Types of Clusters from Single-Cell RNA Sequencing Data
scCATCH：根据单细胞 RNA 测序数据自动注释簇的细胞类型
  • DOI：
    10.1016/j.isci.2020.100882
  • 发表时间：
    2020-03-27
  • 期刊：
    ISCIENCE
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Shao, Xin;Liao, Jie;Fan, Xiaohui
  • 通讯作者：
    Fan, Xiaohui
Prediction of Adverse Drug Reactions by Combining Biomedical Tripartite Network and Graph Representation Model
生物医学三方网络与图表示模型相结合的药物不良反应预测
  • DOI：
    10.1021/acs.chemrestox.9b00238
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Chemical Research in Toxicology
  • 影响因子：
    4.1
  • 作者：
    Xue Rui;Liao Jie;Shao Xin;Han Ke;Long Jingbo;Shao Li;Ai Ni;Fan Xiaohui
  • 通讯作者：
    Fan Xiaohui
Copy number variation is highly correlated with differential gene expression: a pan-cancer study
拷贝数变异与差异基因表达高度相关：一项泛癌研究
  • DOI：
    10.1186/s12881-019-0909-5
  • 发表时间：
    2019-11-09
  • 期刊：
    BMC MEDICAL GENETICS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Shao, Xin;Lv, Ning;Fan, Xiaohui
  • 通讯作者：
    Fan, Xiaohui

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其他文献

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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中国中药杂志
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    范骁辉
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复方丹参方主要活性成分网络药理学研究
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    李翔;吴磊宏;范骁辉;张伯礼;高秀梅;王毅;程翼宇
  • 通讯作者：
    程翼宇

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范骁辉的其他基金

基于疾病网络的参麦方抗心肌缺血整合调节机制研究
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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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