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user: 3. 结果 3.1. 茵陈活性成分及作用靶点 茵陈活性成分共获得13种(表1)，在TCMSP数据库种查找它们对应的靶点并在UniProt数据库中进行注释和校正，删除重复和没有查到对应基因名的靶点，共获得169个单一靶点。 Table 1 Active components of Artemisiae Scopariae Herba (ASH Mol ID Molecule Name OB (%) DL MOL008045 4’-Methylcapillarisin 72.18 0.35 MOL008047 Artepillin A 68.32 0.24 MOL008043 Capillarisin 57.56 0.31 MOL008039 Isoarcapillin 57.4 0.41 MOL008046 Demethoxycapillarisin 52.33 0.25 MOL000354 Isorhamnetin 49.6 0.31 MOL004609 Areapillin 48.96 0.41 MOL000098 Quercetin 46.43 0.28 MOL008040 Eupalitin 46.11 0.33 MOL008041 Eupatolitin 42.55 0.37 MOL005573 Genkwanin 37.13 0.24 MOL000358 Beta-sitosterol 36.91 0.75 MOL007274 Skrofulein 30.35 0.3 表1. 茵陈有效成分 3.2. 肝癌相关靶点 在Genecards数据库获得肝癌相关基因16，489个，以relevance score > 20筛选得到1004个基因。在OMIM数据库中得到493个靶点，TTD数据库获得13个靶点，将三个数据库的靶点合并删除重复后剩余1410个与肝癌相关的基因靶点。 3.3. 药物与疾病的交集靶点 在Draw Venn Diagram中获得茵陈与肝癌的交集靶点103个(图1)，将交集靶点导入Cytoscape软件构建“药物–成分–疾病–靶点”网络，其中红色代表茵陈，紫色代表肝癌，黄色代表茵陈活性成分，绿色代表靶点(图2)。 图1. 肝癌和茵陈的交集基因 图2. “药物–成分–疾病–靶点”网络 3.4. GO和KEGG富集分析 用DAVID6.8对茵陈治疗肝癌的靶点做富集分析，设置P < 0.01和FDR < 0.01为界限，共获得GO条目229条，KEGG条目92条。根据P值进行排序，用R软件分别对GO条目前30和KEGG条目前20做可视化分析(表2、表3、图3、图4)。 GO可视化分析显示交集靶点主要富集在生物过程(BP)中，涉及对血管生成，炎症反应，基因表达，转录，细胞增殖与凋亡等过程的调控，以及对一些化合物和特殊环境的应答反应。 KEGG可视化分析显示交集靶点涉及癌症通路，膀胱癌、前列腺癌、胰腺癌、小细胞肺癌等癌症，乙型和丙型肝炎，TNF、HIF-1、p53信号通路，Toll样受体信号通路等。 Table 2 GO enrichment analysi GO-term Gene counts P-value enzyme binding 29 1.43E−24 positive regulation of transcription from RNA polymerase II promoter 37 2.19E−19 response to drug 23 6.69E−18 negative regulation of apoptotic process 26 1.99E−17 positive regulation of transcription， DNA-templated 27 3.21E−17 identical protein binding 29 3.33E−15 protein binding 91 5.82E−15 cellular response to hypoxia 14 1.85E−14 extracellular space 35 2.19E−14 positive regulation of gene expression 19 2.36E−14 transcription factor binding 19 8.67E−14 extrinsic apoptotic signaling pathway in absence of ligand 10 3.63E−13 angiogenesis 17 3.77E−13 cellular response to organic cyclic compound 11 2.14E−12 response to toxic substance 12 3.52E−12 positive regulation of nitric oxide biosynthetic process 10 3.73E−12 cellular response to lipopolysaccharide 13 3.87E−12 positive regulation of angiogenesis 13 4.78E−12 response to estradiol 12 7.57E−12 aging 14 2.17E−11 表2. GO富集分析 图3. GO富集分析柱状图 Table 3 Enrichment analysis of KEGG pathwa Pathway Gene counts P-value Pathways in cancer 45 9.82E−30 Hepatitis B 31 6.98E−28 Bladder cancer 18 9.06E−22 Prostate cancer 22 6.38E−21 Pancreatic cancer 18 8.42E−18 Small cell lung cancer 19 5.11E−17 Chagas disease (American trypanosomiasis) 20 1.20E−16 TNF signaling pathway 20 2.10E−16 HIF-1 signaling pathway 19 5.10E−16 Non-small cell lung cancer 16 5.57E−16 Influenza A 22 1.65E−14 Proteoglycans in cancer 23 2.55E−14 Colorectal cancer 15 7.84E−14 Toxoplasmosis 18 1.09E−13 Hepatitis C 19 2.06E−13 p53 signaling pathway 15 2.49E−13 Chronic myeloid leukemia 15 7.18E−13 Toll-like receptor signaling pathway 17 9.02E−13 Glioma 14 3.44E−12 HTLV-I infection 23 3.57E−12 表3. KEGG通路富集分析 图4. KEGG分析气泡图 3.5. PPI网络和关键基因 将茵陈治疗肝癌的靶点导入STRING，设定置信度高于0.95并删除没有联系的靶点，得到蛋白互作网络(图5)。将TSV格式文本导入Cytoscape软件，用 cytoHubba插件根据MCC算法筛选10个关键基因，分别为CDKN1A、CDK2、JUN、E2F1、RB1、TNF、IL6、CCNA2、IL1B、CXCL8 (图6)。 3.6. 分子对接结果 选取PPI网络中排名前10位的核心基因与它们在“药物–成分–疾病–靶点”网络中对应的成分进行分子对接，结果显示靶点与其对应的成分均对接良好，其中JUN与槲皮素对接最好(表4)。槲皮素与JUN活性位点ARG-270、LYS-273、LEU-274形成疏水相互作用，与SER-269、ARG-270形成氢键，与ARG-270形成π-阳离子相互作用(图7)。 图5. PPI网络 图6. 关键基因 Table 4 Molecular dockin 靶点 成分 结合能/kJ·mol − 1 CDKN1A quercetin −5.7 CDK2 isorhamnetin −7.6 Eupalitin −7.2 Eupatolitin −7.7 capillarisin −7.0 4'-Methylcapillarisin −7.5 Demethoxycapillarisin −7.7 Artepillin A −6.9 JUN beta-sitosterol −7.3 quercetin −9.4 E2F1 quercetin −8.4 RB1 quercetin −8.2 TNF quercetin −8.7 IL6 quercetin −7.8 CCNA2 isorhamnetin −7.7 IL1B quercetin −8.0 CXCL8 quercetin −6.8 表4. 分子对接 图7. 槲皮素与JUN分子对接