The mechanism of Leonuri Herba in improving polycystic ovary syndrome was analyzed based on network pharmacology and molecular docking
Notice bibliographique
Résumé
Background: Polycystic ovarian syndrome (PCOS) is the most common endocrine disorder affecting women. Chinese herbs have been considered as an alternative treatment for PCOS, and Yi-mu-cao ( Leonuri Herba ) is one of the most commonly used herbs to treat PCOS, which can relieve symptoms of PCOS patients. But the mechanism of its treatment remains unclear. Method: The main active ingredients and potential targets of Leonuri Herba were obtained by TCMSP and Swiss Target Forecast, and the related targets of PCOS were obtained by searching DrugBank, GeneCard and DisGeNet databases. The Protein-Protein Interaction (PPI) network was constructed using STRING database. GO and KEGG were used to detect the enrichment pathways of key targets. Cytoscape software was used to construct the component-target-pathway network, analyze the PPI network core, and verify the reliability of target binding by molecular docking technology. Result: 8 components and 116 targets of Leonuri Herba on PCOS were screened. Common targets mainly involve the Lipid and atherosclerosis, Endocrine resistance, AGE-RAGE signaling in diabetic complications and other signaling pathways. It is suggested that it can form multi-target and multi-pathway regulatory network through quercetin, kaempferol and other active substances to regulate endocrine disorders and reduce inflammatory response, so as to systematically improve PCOS. Molecular docking experiments showed that the active constituents of Leonurus had good binding activity with potential targets of PCOS. Conclusion: In summary, this study elucidates the potential effect of Leonuri Herba on PCOS, which is helpful to provide reference for clinical practice. This is also conducive to the secondary development of motherwort and its monomer components, and precision medicine for PCOS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».