• Network Pharmacology-Based Analysis on the Potential Biological Mechanisms of Sinisan Against Non-Alcoholic Fatty Liver Disease（四逆散–非酒精性脂肪肝）

  • 27 August 2021

  • Front Pharmacol, IF=5.8

  • DOI: 10.3389/fphar.2021.693701

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  • 分析思路
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  • 文章的流程图
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1、数据收集

1.1 TCM数据

  • 四味中药：柴胡、白芍、枳实、甘草

  • TCMSP数据库，筛选条件：OB ≥ 30% ; DL ≥ 0.18。

OB: systemic bioavailability after oral absorption and distribution;

DL: structural similarity between compounds and clinically used drugs in the DrugBank database

  • 对于筛选的结果，进行文献和其它数据库验证。未明确说哪些数据库，但从上述流程图可知有ETCM，SymMap

  • 最后得到137个活性成分，155个作用靶点

1.2 疾病数据

  • DisGeNET 数据库
    • 搜索关键词：“Non-alcoholic Fatty Liver Disease”, “Nonalcoholic Steatohepatitis”, and “Fibrosis, Liver”
    • 过滤掉 BEFREE text mining genes 结果
  • 得到306个NAFLD基因

1.3 PPI数据

文章基于两个数据库建立了两个PPI网络

2、通路富集分析

  • ClusterProfiler包

  • TCM与Disease各自的靶点分别进行GO(BP/CC/MF)、KEGG富集分析，比较是否富集到相同的通路。

  • TCM与Disease的交集靶点富集到哪些通路。

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3、网络分析

3.1 网络接近度计算

  • 如下公式，计算在Bnet中TCM靶点群与Disease靶点群的距离。其中V表示Disease靶点群，T表示TCM靶点群；计算对于TCM靶点群的所有靶点能到Disease靶点群(的任一靶点)的最短距离的均值。

$$ d_c(V,T) = \frac{1}{||T||}\sum_{t\in T}min_{v\in V}d(v,t) $$

  • 为了衡量TCM靶点群到Disease靶点群的距离相对远近，进行Z值标准化。
    • 具体做法是大量模拟任意与TCM靶点群相同数量的蛋白群，同上公式计算其与Disease靶点群的距离；计算均值与方差，再按下公式计算出Z值。

$$ Z_{d_{c}} = \frac{d_c-\mu_{d_{c}(V,T)}}{\sigma_{d_{c}(V,T)}} $$

  • 结果 d=1.05，Z=-9.51，显著低于随机分布；表明TCM靶点群到Disease靶点群距离近，具有显著意义

3.2 RWR算法计算hub基因

  • 从全部的PPI数据(Bnet)，提取出仅包含TCM与Disease靶点的 sub-PPI，sub-Bnet。根据PPI关系，计算出Disease靶点群中的哪些靶点最容易收到TCM靶点群的影响。
  • 算法为RWR重启随机游走算法。使用RandomWalkRestartMH包计算，将TCM靶点群视为种子节点，重启概率设为0.75。笔记链接–

$$ p_{t+1}^T = (1-r)Mp_t^T + rP_{0}^T $$

  • 得到最易受到影响的Top10节点：STAT3, CTNNB1, MAPK1, MAPK3, AGT, NQO1, TOP2A, FDFT1, ALDH4A1, and KCNH2

3.3 亚群鉴定分析

  • 从全部的PPI数据(Snet)，提取出仅包含TCM与Disease靶点的 sub-PPI，sub-Snet；包含1425条互作关系

  • 使用Cytoscape软件的 ClusterMaker 2插件鉴定6个包含TCM与Disease靶点的subcluster；并通过KEGG富集找到每个subcluster最相关的通路。

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