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Enregistrement W4413996966 · doi:10.1016/j.jep.2025.120540

Network pharmacology prediction and experimental validation to explore the potential mechanism of Danggui Shaoyao San against Acute Kidney Injury

2025· article· en· W4413996966 sur OpenAlexaff
Chengcheng Xiao, Peng Wang, Yayun Wang, Jiaxi Zhu, Hong Zhu, Xin Li, Renhe Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnopharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineTraditional medicinePharmacologyMechanism (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ETHNOPHARMACOLOGICAL RELEVANCE: Acute kidney injury (AKI) is a growing worldwide health concern. Danggui Shaoyao San (DGSYS) was an frequently-used representative prescription to "promote blood and water and harmonize the body" in traditional Chinese medicine, and its underlying mechanism against AKI remains to be elucidated. AIM OF THE STUDY: To investigate the protective effect and potential molecular mechanism of DGSYS in alleviating AKI by network pharmacology and experiment validation. MATERIALS AND METHODS: DGSYS was analyzed and separated by UHPLC. Network pharmacology, molecular docking and molecular dynamics simulation were used to screen the active ingredient-target pathway of DGSYS for AKI treatment. Meanwhile, the predictions were experimentally validated both in vivo and in vitro. RESULTS: 30 bioactive compounds and 821 non-repetitive targets were screened for DGSYS, and 292 potential DGSYS-AKI intersection targets were identified. According to the protein-protein interaction results and GO and KEGG analyses, we found that apoptosis mediated by SRC pathway exerted a vital role in DGSYS against AKI. In vivo experiments indicated that DGSYS mitigated I/R-induced kidney injury by suppressing SRC signaling pathway. Molecular docking and molecular dynamics simulation revealed that paeoniflorin (PF) have good binding affinity to SRC. Subsequently, in vitro experiments suggested that PF was the key bioactive compound against AKI from DGSYS by inhibiting SRC/ERK1/2 signaling pathway. CONCLUSION: We exhibited the promising anti-AKI mechanism of DGSYS, and our findings also opened up an avenue for future basic experimental validation, indicating a novel research direction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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