【摘 要】
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目的:运用网络药理学探讨分析五苓散防治高脂血症的作用机制。方法:通过Drugbank数据库和DisGeNET数据库收集高脂血症的靶点，经Uniprot数据库将靶点基因进行标准化；在TCMSP数据库中按照口服生物利用度（OB）≥30%、类药性（DL）≥0.14条件筛选出白术、茯苓、桂枝、泽泻和猪苓的有效成分，通过PubChem数据库、ALOGPS 2.1数据库和SwissTargetPredicti
【机 构】
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广东药科大学附属第一医院(临床医学院)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（81803912,31671520）； 广州市越秀区教育卫生专项项目（2018-WS-011）； 中国科学院再生生物学重点实验室开放课题（KLRB201807）； 2019年度广东省大学生创新创业训练计划项目（S201910573021）；
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目的:运用网络药理学探讨分析五苓散防治高脂血症的作用机制。方法:通过Drugbank数据库和DisGeNET数据库收集高脂血症的靶点，经Uniprot数据库将靶点基因进行标准化；在TCMSP数据库中按照口服生物利用度（OB）≥30%、类药性（DL）≥0.14条件筛选出白术、茯苓、桂枝、泽泻和猪苓的有效成分，通过PubChem数据库、ALOGPS 2.1数据库和SwissTargetPrediction数据库收集白术、茯苓、桂枝、泽泻和猪苓有效成分靶点并且通过Uniprot数据库进行标准化；将靶点导入STRING数据库进行蛋白相互作用，获得蛋白互作网络；对筛选出的有效成分和关键靶点进行分子对接验证。通过DAVID 6.8数据库进行GO功能和KEGG通路富集分析；应用Cytoscape 3.2.1软件绘制关系图并且进行网络拓扑参数分析，ImageGP工具绘制GO功能和KEGG通路气泡图。结果:通过网络药理学分析，获得452个高脂血症靶点，54个五苓散有效成分，其中47个五苓散有效成分与防治高脂血症靶点有关，获得84个五苓散有效成分靶点与高脂血症靶点的交集靶点。分子对接结果表明，五苓散的有效成分可以对高脂血症关键靶点发挥调控作用。GO分析得到295个生物学过程、34个细胞组分、79个分子功能，KEGG得到102条通路，包括VEGF信号通路、AMPK信号通路等。结论:利用网络药理学分析平台可对五苓散的有效成分靶点、高脂血症靶点以及五苓散防治高脂血症通路进行预测，为五苓散治疗高脂血症提供新思路。
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