应用生物信息学从铁死亡角度筛选治疗慢性肾脏病天然药物成分

摘要

目的:应用生物信息学从铁死亡角度分析筛选得到治疗慢性肾脏病(CKD)的天然药物及其有效成分,为CKD的治疗开辟新途径。方法:在GEO数据库中检索与CKD相关的符合筛选条件的数据库,并利用R语言的limma包获得CKD的差异表达基因(DEGs)。在FerrDb平台收集与铁死亡相关基因,将铁死亡相关基因与上述DEGs的交集基因构建蛋白互作网络,并对该网络进行拓扑学性质分析。再通过clusterProfiler、pathview等R包对交集基因进行功能富集分析(GO及KEGG)。最后利用symMap平台定位天然药物,并通过TCMSP找到天然药物所对应的小分子化合物及其所对应靶点后进行分子对接分析。结果:GEO数据库筛选出GSE66494和GSE120683数据集,通过limma差异分析后得到1021个靶点。通过FerrDb平台收集得到与铁死亡相关靶点259个,取铁死亡与CKD差异表达共同靶点构建PPI网络与拓扑学性质分析可到关键靶点18个。GO及KEGG富集分析显示,CKD从铁死亡角度或与小分子分解代谢过程、哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)信号通路传导等相关。symMap及TCMSP数据库结果显示柠檬酸、香豆雌酚等天然小分子化合物与核心靶点能形成良好的分子对接。结论:通过生物信息学及分子对接操作,我们得到了来源于大黄等天然药物的柠檬酸、香豆雌酚或可能成为治疗CKD的关键候选药物,为CKD的新药研发及研究提供了新方向。