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user: 3. 结果 3.1. 活性成分的筛选 通过Batman-TCM数据库筛选关键化学成分，以score评分越高说明化合物的活性越强，滨蒿以score > 20，茵陈蒿以score > 48为标准，或通过查阅文献以报道滨蒿及茵陈蒿具有抗肝炎的化学成分，共筛选滨蒿具有活性的化学成分14个，潜在靶点190个，茵陈蒿29个活性成分，潜在靶点578个。其中有3个化学成分是共有的关键成分，分别是6，7-dimethoxycoumarin、arcapillin和cirsimaritin。 3.2. 疾病和药物相关靶点的筛选 在Genecards、OMIM中以“hepatitis”为关键词，检索出与肝炎相关靶基因共1240个，并与滨蒿和茵陈蒿有效成分的相关靶点进行匹配并绘制维恩图，见图1，得到滨蒿与肝炎共同靶点71个，茵陈蒿与肝炎共同靶点共113个，滨蒿–茵陈蒿–肝炎共同靶点31个。 图1. 肝炎靶点与滨蒿、茵陈蒿靶点匹配venn图 3.3. 滨蒿和茵陈蒿抗肝炎的直接作用靶点拓扑参数分析 用String数据库构建关键靶点之间的相互作用图，将滨蒿的71个靶点和茵陈蒿113个靶点分别和一起导入String中。将结果以TSV格式导出，通过Cytoscape3.6.1获取PPI网络中拓扑参数，通过分别计算滨蒿71个靶点和茵陈蒿113个靶点的Degree、Betweenness centrality和Closeness centrality的中位数，取滨蒿和茵陈蒿、以及两者的共有靶点的排名最高的靶点，结果显示滨蒿和茵陈蒿作用的靶点分别为AKT1和INS，滨蒿和茵陈蒿的共有靶点中IL-6排名最高。如图2所示。通过计算每个靶点出现的次数，即基因连接节点的个数，连接节点的个数越多，说明该靶其抗肝炎作通路与关键靶点治疗肝炎时所发挥的作用越重要。 3.4. GO生物学功能富集分析 为了进一步探讨滨蒿和茵陈蒿对肝炎的多重作用机制，对滨蒿和茵陈蒿复合靶点和肝炎相关靶点进行GO富集分析。滨蒿前3位的富集过程包括response to drug (26.76%)、positive regulation of gene expression (21.13%)和negative regulation of apoptotic process (25.35%)。茵陈蒿前3位的富集过程包括response to drug (20.35%)、positive regulation of NF-kappa B transcription factor activity (13.27%)、inflammatory response (18.58%)。其中滨蒿与茵陈蒿前30条富集过程有10条为共用富集过程，如图3所示。为了更好地理解滨蒿和茵陈蒿–肝炎复合靶的生物学过程，对滨蒿和茵陈蒿复合靶的生物学过程进行了可视化分析。如图4所示，黄色圆圈代表滨蒿调整后的p值 < 0.000001的生物学过程，图5黄色圆 图2. 滨蒿和茵陈蒿抗肝炎作用的潜在靶点蛋白互作关系图 圈代表茵陈蒿调整后的p值 < 0.00000001的生物学过程，圆圈的大小表示相关靶点在通路富集的多少，圆圈的颜色越深代表P值则越小，富集效果越强，反映了滨蒿和茵陈蒿抗肝炎的作用机制涉及体内多个生物过程的异常，同时也表明了滨蒿和茵陈蒿活性成分可能是通过调节这些生物过程而发挥抗肝炎的作用。 图3. 滨蒿和茵陈蒿BP过程交集图 图4. 滨蒿–肝炎的生物学过程 图5. 茵陈蒿–肝炎的生物学过程 3.5. KEGG 通路分析 将滨蒿71个靶点和茵陈蒿113个靶点映射到数据库中进行KEGG通路富集分析，滨蒿共富集得到92条信号通路，茵陈蒿共富集得到87条信号通路。通过筛选滨蒿和茵陈蒿KEGG富集结果显著性较强的前20条信号通路，这些通路与滨蒿和茵陈蒿抗肝炎的作用机制密切相关，滨蒿和茵陈蒿共有的通路有5条，分别为Hepatitis B、TNF signaling pathway、Tuberculosis、Toxoplasmosis和Small cell lung cancer，滨蒿治疗肝炎主要通过Pathways in cancer、Hepatitis B、Pancreatic cancer和Prostate cancer等通路进行调控，如图6，表1所示。茵陈蒿治疗肝炎主要通过Measles、Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD)、Inflammatory bowel disease (IBD)、Toxoplasmosis和T cell receptor signaling pathway等通路进行调控。 图6. 滨蒿与茵陈蒿Kegg交集通路 Table 1 Enrichment analysis of KEGG pathway in anti hepatitis effect of Artemisia scoparia waldst. et Kit. and A. capillaris Thunb 滨蒿 茵陈蒿 hsa ID Term hsa ID Term hsa05200 Pathways in cancer hsa05162 Measles hsa05161 Hepatitis B hsa04932 Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) hsa05212 Pancreatic cancer hsa05321 Inflammatory bowel disease (IBD) hsa05215 Prostate cancer hsa05145 Toxoplasmosis hsa05205 Proteoglycans in cancer hsa04660 T cell receptor signaling pathway hsa05223 Non-small cell lung cancer hsa05142 Chagas disease (American trypanosomiasis) hsa05219 Bladder cancer hsa05222 Small cell lung cancer hsa04668 TNF signaling pathway hsa04668 TNF signaling pathway hsa05210 Colorectal cancer hsa04064 NF-kappa B signaling pathway hsa05152 Tuberculosis hsa04920 Adipocytokine signaling pathway hsa05166 HTLV-I infection hsa05140 Leishmaniasis hsa04151 PI3K-Akt signaling pathway hsa04620 Toll-like receptor signaling pathway hsa04919 Thyroid hormone signaling pathway hsa04931 Insulin resistance hsa04917 Prolactin signaling pathway hsa05161 Hepatitis B hsa05206 MicroRNAs in cancer hsa04621 NOD-like receptor signaling pathway hsa05220 Chronic myeloid leukemia hsa05164 Influenza A hsa04510 Focal adhesion hsa05152 Tuberculosis hsa05213 Endometrial cancer hsa05132 Salmonella infection hsa05145 Toxoplasmosis hsa05134 Legionellosis hsa05222 Small cell lung cancer hsa05330 Allograft rejection 表1. 滨蒿和茵陈蒿抗肝炎作用的KEGG通路富集分析 图7. 滨蒿抗肝炎作用的“成分–靶点–疾病”交互网络 图8. 茵陈蒿抗肝炎作用的“成分–靶点–疾病”交互网络 为了更清晰的展现有效成分、核心靶点与通路之间的关系。利用Cytoscape3.6.1软件将滨蒿、茵陈蒿中的基因、疾病及成分进行网络可视化分析，通过网络药理学构建出滨蒿、茵陈蒿抗肝炎的交互网络，筛选出相应的交互蛋白，采用不同颜色和形状图形使其可视化后，可直观的看出活性化学成分与靶点之间的网络关系，如图7、图8所示。 3.6. 药物化学成分与疾病靶点分子对接 基于PPI网络和KEGG富集分析结果，选择滨蒿和茵陈蒿各自排名较高及共有靶点综合排名较高的关键靶点(AKT1、INS和IL-6)，针对这些靶点的活性成分进行分子对接验证，以总打分值(Total Score) ≥ 5为条件 [ 9 ] 筛选对接结果较好的化学成分，总打分值越高说明结合能力较好。滨蒿相关活性成分包括arcapillin、Hyperoside、Kumatakenin、quercetin、Cirsilineol、5，7，4'-trihydroxy-8-methoxyflavanone和cirsimaritin。茵陈蒿的相关活性成分有folic acid、Salicylic acid等。最后将对接结果较好的化学成分和蛋白晶体进行可视化，结果如图11所示。结合成分分子的关键靶标的氨基酸残基清晰地呈现出来，氢键用虚线表示。所有化合物的对接评分如下图9，图10所示。