网络药理学和分子对接技术研...类真菌对疾病的潜在作用机制_楚建芝.pdf

Research paper 研究论文 22 January 2023,42(1):365-382 菌物学报 Mycosystema ISSN1672-6472 CN11-5180/Q Doi:10.13346/j.mycosystema.220373 资助项目：山东省现代农业产业技术体系食用菌产业体系岗位专家项目(鲁农科教字202126 号)；山东省中医药科技项目(M-2022040)；东西部协作科技项目(wskjdxbxm2022006,wskjdxbxm2022007)This work was supported by the Edible Fungus Industrial System Post Expert of Modern Agricultural Industrial Technology System of Shandong Province,Genetic Breeding Post,Lunong Technology(2021 No.26),the Shandong Province TCM Science and Technology Project(M-2022040),and the East-West Cooperative Science and Technology Project(wskjdxbxm2022006,wskjdxbxm2022007).*Corresponding author.E-mail:;#Co-first author ORCID:ZHANG Rui(0000-0002-6302-1269)Received:2022-09-30;Accepted:2022-10-27 Copyright 2023 Institute of Microbiology,CAS.All rights reserved.| Http:/journals- Tel:[phone] 菌物学报 365 张蕊 理学博士，鲁东大学农学院及菌物科学研究院副教授，主要从事药用真菌中活性物质的分离、分析及其生物活性的实验及理论研究，研究工作集中于桑黄、牛樟芝、柽柳核纤孔菌、灵芝、槐耳等药用菌和一系列毒蘑菇中毒素及中毒机理方面的研究。网络药理学和分子对接技术研究桑黄类真菌对疾病的潜在作用机制 楚建芝1#，郑娜1#，崔琪1，李满鑫1，李寅2，伍国超1，程显好1，张蕊1*1 鲁东大学农学院 山东省高等学校作物高产抗逆分子模块重点实验室 山东省食用菌技术重点实验室，山东 烟台 264025 2 烟台市中医医院，山东 烟台 264013 摘 要：桑黄类真菌是一类极具研究价值的药用真菌。近年来，对于桑黄类真菌的研究，多集中于对某一个物种的成分及药理活性的研究，系统比较桑黄类真菌中成分及药理活性的研究较少。本研究利用网络药理学和分子对接技术从理论上初步探讨了 5 种桑黄类真菌中化合物与疾病之间的分子作用机制。研究结果表明 5 种桑黄类真菌(栎木桑黄 Sanghuangporus quercicola、鲍姆桑黄Sanghuangporus baumii、粗毛纤孔菌 Inonotus hispidus、裂蹄木层孔菌 Tropicorus linteus、黑盖木层孔菌 Phellinus nigrians)中的 39 种有效成分，对应潜在靶点 588 个。KEGG 通路富集筛选得到 165 条通路，分析结果发现这 39 种化合物的靶点主要分布在与炎症、糖尿病、肝癌、阿尔茨海默病和衰老相关的信号通路上。筛选出桑黄类真菌中抗病的潜在靶点共 486 个，构建抗病靶点的蛋白互作(PPI)网络，并筛选出 LCK、STAT3、PTPN11、STAT1、STAT5B、MAPK1、JAK1、MAPK3、JAK3 和JAK2作为关键靶点，构建5种桑黄类真菌-化合物-关键靶点-5种疾病的网络互作图，并进行分子对接验证。筛选出的桑黄类真菌中的 12 个有效成分均可与这些关键靶点产生相互作用，其中酚类化合物居多，此外二萜类化合物异海松酸与 MAPK1 结合能力最强。因此，5 种桑黄类真菌可以通过多种化合物、多种靶点和多种途径起到抗病的作用，本研究为探索桑黄类真菌治疗和预防疾病潜在 楚建芝 等/网络药理学和分子对接技术研究桑黄类真菌对疾病的潜在作用机制 研究论文 菌物学报 366 机制提供了理论基础。关键词：桑黄；网络药理学；分子对接；靶点；信号通路 引用本文 楚建芝，郑娜，崔琪，李满鑫，李寅，伍国超，程显好，张蕊，2023.网络药理学和分子对接技术研究桑黄类真菌对疾病的潜在作用机制.菌物学报，42(1):365-382 Chu JZ,Zheng N,Cui Q,Li MX,Li Y,Wu GC,Cheng XH,Zhang R,2023.Analyses of potential mechanism of“sanghuang”in treatment of diseases based on network pharmacology and molecular docking.Mycosystema,42(1):365-382 Analyses of potential mechanism of“sanghuang”in treatment of diseases based on network pharmacology and molecular docking CHU Jianzhi1#,ZHENG Na1#,CUI Qi1,LI Manxin1,LI Yin2,WU Guochao1,CHENG Xianhao1,ZHANG Rui1*1 Shandong Key Laboratory of Edible Mushroom Technology,Key Laboratory of Molecular Module-based Breeding of High Yield and Abiotic Resistant Plants in Universities of Shandong,School of Agriculture,Ludong University,Yantai 264025,Shandong,China 2 Yantai Hospital of Traditional Chinese Medicine,Yantai 264013,Shandong,China Abstract:“sanghuang”is a kind of medicinal fungi with great research value.In recent years,researches on“sanghuang”were mainly focused on the components and pharmacological activities of certain single species,and few studies were focused on systematic comparison of components and pharmacological activities between species.In this study,the potential mechanism of five“sanghuang”species in treatment of diseases was explored based on network pharmacology and molecular docking.There were 39 effective components in 5“sanghuang”species studied(Sanghuangporus quercicola,Sanghuangporus baumii,Inonotus hispidus,Tropicorus linteus,Phellinus nigricans),and 588 potential therapeutic targets were selected.In total,165 signaling pathways were discovered via KEGG enrichment analysis.The analysis results showed that the targets of these 39 effective compounds were mainly distributed in pathways related to inflammation,diabetes mellitus,liver cancer,Alzheimer s disease and aging.A total of 486 potential targets for these diseases was screened.The protein-protein interaction(PPI)network of target protein was constructed,and the core target was screened including LCK,STAT3,PTPN11,STAT1,STAT5B,MAPK1,JAK1,MAPK3,JAK3 and JAK2.The network of five“sanghuang”species-compounds-key targets-five diseases was constructed and the core target was verified by molecular docking.All the 12 effective compounds from“sanghuang”can interact with these key targets,and most of them belong to phenolic compounds.In addition,isopimaric acid exhibited the highest binding capacity to MAPK1.The results showed that five“sanghuang”species could inhibit diseases through multi-compounds,multi-targets,and multi-pathways,providing evidence of clinical use of“sanghuang”in treating diseases.Keywords:“sanghuang”;network pharmacology;molecular docking;target;signaling pathway Research paper 22 January 2023,42(1):365-382 Mycosystema ISSN1672-6472 CN11-5180/Q 菌物学报 367 桑黄，是一类在中国、日本和韩国等地广泛使用的药用菌。从秦汉时期 神农本草经 中所记载的“桑耳”，到唐代的 药性论 中“桑黄”一词首次出现，多部中药典籍中均对其有所记载(包海鹰等 2017)。古籍中所记载的桑黄具有利尿、治疗脱肛、止血及健脾等诸多功效(Chen et al.2016)。现代药理学研究表明，桑黄具有抗氧化、抗肿瘤、抗炎、降血糖、降血压、抗衰老和保护肝脏等多种药理活性(Lin et al.2017a,2017b；贺屏雅等 2020)。虽然古籍中记载桑黄可以入药，但是对于桑黄性状的描述比较模糊，因此，仅根据古籍中的记载难以准确判定哪种桑黄是古籍中所记载的桑黄。对此，不同学者之间存在较大的争议。有学者认为只有长在桑树上的桑黄 Sanghuangporus sanghuang Sheng H.Wu,L.W.Zhou&Y.C.Dai 才是真正的桑黄(吴声华和戴玉成 2020)；包海鹰等(2017)认为粗毛纤孔菌 Inonotus hispidus(Bull.)P.Karst.与古籍中记载的桑黄最为相似；杨焱等(2022)认为古籍中所记载的“桑黄”并不是单一的一个物种，桑黄孔菌属 Sanghuangporus Sheng H.Wu,L.W.Zhou&Y.C.Dai、纤孔菌属Inonotus P.Karst.、木层孔菌属 Phellinus Qul.、嗜蓝孢孔菌属 Fomitiporia Murrill 以及拟层孔菌属 Fomitopsis P.Karst.中的多个物种都可以被称为广义上的“桑黄”。毫无争议的是，这些桑黄类真菌都具有丰富的活性物质，包括多糖、黄酮、酚类和萜类等，且都具有良好的药理活性(陈万超等 2020)。目前，对于桑黄类真菌的研究大多是对某一个物种的成分及其药理活性的研究。研究表明，粗毛纤孔菌可以通过诱导 IL-2 和 IFN-免疫因子的生成，提高免疫力，抑制肿瘤细胞的生长(王婷等 2016)；裂蹄木层孔菌 Tropicoporus linteus L.W.Zhou,Y.C.Dai&Sheng H.Wu.中的hispidin 可以有效清除细胞内的活性氧，并刺激胰岛素的分泌，以达到降血糖的作用(Lee et al.2011)；鲍姆桑黄 S.baumii(Pilt)L.W.Zhou&Y.C.Dai 的提取物具有治疗类风湿关节炎的潜力(Yayeh et al.2013)，并且鲍姆桑黄中的多糖类化合物也具有抗炎活性，可以用于治疗结肠炎(Sun et al.2021)。但是系统比较多种桑黄类真菌药理活性的研究相对较少，并且多使用粗提物来进行研究。武晓林等(2018)验证了 6 种桑黄类真菌的水提物可以通过抑制 Bcl-2 蛋白表达、促进Bax 蛋白的表达，从而达到抗肿瘤的效果，另外，还有研究验证了 6 种桑黄类真菌的石油醚提取物可以增强免疫功能，从而达到抗肿瘤的作用(儀王超和包海鹰 2013)。总的来说，目前对于系统地比较桑黄类真菌中成分及活性的研究相对较少，而能具体到某一种活性成分的研究更少。通常药物作用于疾病既可以通过单一的靶点起作用，也可能通过对多个靶点的协同作用而达到治疗效果。网络药理学作为现代药理学领域的一门跨学科分支，它可以通过高通量筛选、网络可视化和网络拓扑分析等方法，揭示药物、靶点和疾病之间复杂的网络关系(范卫峰等 2021；Jiao et al.2021)，准确预测和分析中药化合物的作用机制。因此，利用网络药理学可以初步探讨桑黄类真菌中化合物与疾病之间的分子作用机制，为发现新的疾病治疗靶点、新药研发和新的疾病治疗策略提供新思路(Dong et al.2019；Chen et al.2021)。本研究基于网络药理学筛选栎木桑黄Sanghuangporus quercicola L.Zhu&B.K.Cui、鲍姆桑黄、粗毛纤孔菌、裂蹄木层孔菌和黑盖木层孔菌Phellinus nigricans(Fr.)Pat.这5种桑黄类真菌中的有效化合物，并对其潜在靶点进行GO(gene ontology)生物学过程富集分析和KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes pathway analysis)代谢通路富集分析，结合现有的文献报道，筛选其对炎症、糖尿病、肝癌、阿尔茨海默病和衰老的抗病靶点，并筛选关键 楚建芝 等/网络药理学和分子对接技术研究桑黄类真菌对疾病的潜在作用机制 研究论文 菌物学报 368 靶点，进行分子对接，为今后研究桑黄类真菌中化合物的抗病机制提供理论依据。1 材料与方法材料与方法 1.1 桑黄类真菌化合物的筛选 本实验中的化合物来自实验室前期通过液-质联用仪检测验证的桑黄中的活性物质以及部分文献的汇总。首先通过化合物数据库 PubChem(https:/pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)(Wang et al.2009)，以化合物名称作为关键词进行搜索，汇总化合物的 Canonical SMILES 编码，再利用FAFDurgs(https:/fafdrugs4.rpbs.univ-paris-diderot.fr/)数据库(Miteva et al.2006)，对化合物进行ADME(absorption,distribution,metabolism and excretio，即吸收、分布、代谢与排泄)筛选，筛选结果为 accepted 的化合物可以进行接下来的靶点预测。1.2 化合物靶点的搜集 将筛选得到的化合物以 Canonical SMILES编码为关键词于 Swiss Target Prediction(http:/swisstargetprediction.ch/)数据库完成化合物作用靶点的预测(Gfeller et al.2014)，在预测结果中选择 Probability0 的结果。整合化合物对应的靶点，再通过 Uniprot(https:/www.uniprot.org/)数据库将汇总的靶点名称修正为官方基因名称(Bateman et al.2019)。1.3 GO 功能富集与 KEGG 通路分析 通过 DAVID 数据库(https:/david.ncifcrf.gov/tools.jsp)(Dennis et al.2003)对筛选得到的化合物对应的潜在靶点进行 GO 富集分析和 KEGG 通路富集分析，GO 富集分析选择生物过程(biological process,BP)、分子功能(molecular function,MF)和细胞组成(cellular component,CC)3 个模块，通路分析选择 KEGG，根据 P0.9 的高置信度数据以提高筛选结果的准确性。随后，将STRING数据库预测的 PPI 互作网络导入 Cytoscape 3.9.0 软件(Kohl et al.2011)，并利用插件 Cytohubba 筛选重要的靶点，构建核心子网络进行进一步分析。1.6 桑黄类真菌-有效化合物-关键靶点-5种疾病网络的构建 利用 Cytoscape 3.9.0 软件构建桑黄类真菌-有效化合物-关键靶点-5 种疾病网络图。其中节点分别代表桑黄类真菌中的有效化合物、筛选得到的关键靶点以及 5 种疾病；边代表三者之间的相互作用关系。1.7 关键靶点的分子对接 在 Protein Data Bank(PDB,https:/www.rcsb.org/)(Sussman et al.1998)数据库中下载关键靶点的 3D 结构，利用 ChemBioDraw 20.0(Narayanaswamy et al.2013)软件绘制小分子结构，Research paper 22 January 2023,42(1):365-382 Mycosystema ISSN1672-6472 CN11-5180/Q 菌物学报 369并对小分子结构进行优化，再利用 AutoDockTools-1.5.6 软件，对小分子和蛋白质进行加氢、加电荷的预处理后运用 AutoDockTools-1.5.6 软件(Huey et al.2012)进行分子对接。选择结合能最低的结果进一步分析，并利用 UCSF Chimera 1.17 软件(Pettersen et al.2004)将桑黄类真菌中的有效化合物与关键靶点蛋白之间的相互作用可视化处理。2 结果与分析结果与分析 2.1 桑黄类真菌化合物的筛选及靶点的收集 利用 PubChem 数据库筛选，FAFDurgs 4 数据库复筛后，共筛选得到39种化合物(表1)。通过 Swiss Target Prediction 数据库搜集、去重后得到对应的潜在靶点 588 个。通过 Cytoscape 3.9.0 构建化合物和靶点的网络图，该网络包含了 632 个节点，1 730 条边，其中节点代表桑黄类真菌、化合物及其潜在的靶点，粉色节点代表 5 种桑黄类真菌(Q：栎木桑黄、N：黑盖木层孔菌、L：裂蹄木层孔菌、B：鲍姆桑黄、H：粗毛纤孔菌)，橘色网络节点表示 39 种化合物，蓝色网络节点表示化合物对应的潜在靶点基因，边表示化合物和靶点之间具有的相互作用(图 1)。通过网络图可以看出，存在多个化合物对应一个靶点或者一个化合物对应多个靶点的现象，表明单个化合物可能通过多个靶点对多种疾病产生治疗效果，多个化合物可能通过相同靶点对疾病产生治疗效果。2.2 GO 功能富集和 KEGG 通路富集分析 为了研究39种化合物对应的潜在靶点的生物学功能，进行了 GO 富集分析，以 FDR0.05，P0.05 为筛选条件，共筛选得到 847 条 GO 富集结果，其中生物过程(biological process,BP)588 条结果，主要包括蛋白质磷酸化、负调控凋亡过程、炎症反应和药物反应等；细胞组成(cellular component,CC)70 条结果，主要包括胞质、核浆、质膜和膜筏等；分子功能(molecular function,MF)189 条结果，主要包括 ATP 结合、蛋白结合、酶结合、锌离子结合和蛋白激酶活性等。选取前 10 条 GO 条目进行可视化处理(图 2)。为了进一步分析桑黄类真菌中化合物潜在靶点涉及到的生物通路，进行了 KEGG 通路富集分析，以 FDR0.05，P0.05为筛选条件，共筛选得到 165 条通路，并选择 TOP20 的 KEGG通路绘制成气泡图(图 3)。图中圆点越大，表明富集到的基因数目越多，圆点的颜色越红，表明校正 P 值越小。TOP20 的通路主要包括癌症通路、神经活动配体-受体相互作用通路、胰岛素抵抗通路、AGE-RAGE 信号通路、PI3K-Akt 信号通路、乙型肝炎通路、MAPK 信号通路、阿尔茨海默病通路和 AMPK信号通路等。这些通路是与炎症、肝癌、糖尿病、阿尔茨海默病和衰老相关的通路，说明桑黄类真菌中的 39 种化合物可能对于这些疾病具有潜在的治疗效果。另外，分析发现存在着一个基因参与多个通路的现象，这也表明不同的通路之间存在相关性。2.3 桑黄类真菌抗病靶点 根据2.2中KEGG通路富集的结果，结合对于桑黄类真菌抗病的报道，探究这 39 种化合物对炎症、糖尿病、肝癌、衰老和阿尔茨海默病这 5 种 疾 病 的 功 效 是 十 分 有 必 要 的。在OMIM、Disease 和 GeneCard 数据库共收集1 029 个炎症相关靶点；3 398 个糖尿病相关靶点；970个衰老相关靶点；肝癌相关靶点3 111个；4 367 个阿尔茨海默病相关靶点，去重后疾病合集共 7 988 个相关靶点，与化合物的潜在靶点取交集，将交集靶点视为抗病靶点，结果有114 个抗炎靶点、309 个糖尿病靶点、121 个抗衰老靶点、284 个抗肝癌靶点和 374 个抗阿尔茨海默病靶点，去重后共 486 个抗病靶点，存在着不同疾病有共同靶点的情况(图 4)。因此，化合物可能能够通过一个靶点调控多种疾病。楚建芝 等/网络药理学和分子对接技术研究桑黄类真菌对疾病的潜在作用机制 研究论文 菌物学报 370 表 1 桑黄类真菌中的有效化合物相关信息 Table 1 Information of the active compounds of sanghuang 序号 No.化合物 Compound 分子式 Molecular formula 结构式 Structure 桑黄类真菌 Sanghuang 来源 References 1 Gallic acid C7H6O5 B,N,Q a 2 Chlorogenic acid C16H18O9 B,H,L,N,Q a 3 Syringate C9H10O5 B,L,N,Q a 4 Coumalic acid C6H4O4 B,L,N,Q a 5 Cinnamic acid C9H8O2 B,H,L,N,Q a 6 Bis-noryangonin C13H10O4 H b 7 Caffeic acid C9H8O4 B,H,L,N,Q a 8 Uridine C9H12N2O6 B,H,L,N,Q a 9 4-vinylresorcinol C8H8O2 B,H,L,N,Q a 10 4-vinylphenol C8H8O B,H,L,N,Q a 11 Protocatechuic acid C7H6O4 B,H,L,N,Q a 12 Protocatechuic aldehyde C7H6O3 B,H,L,N,Q a 13 Squarrosidine C27H20O9 B,H,L,N,Q a(待续)Research paper 22 January 2023,42(1):365-382 Mycosystema ISSN1672-6472 CN11-5180/Q 菌物学报 371(续表 1)序号 No.化合物 Compounds 分子式 Molecular formula 结构式 Structure 桑黄类真菌 Sanghuang 来源 References 14 Interfungin A C25H20O9 B,H,L,Q a 15 Inoscavin A C25H18O9 L,N,Q a 16 Inoscavin C C23H16O8 N,Q a 17 Phellibaumin B C22H16O9 H,L,Q a 18 Denudatin B C21H24O5 B,H,L,N,Q a 19 14-labdadien-13-ol C20H34O B a 20 Isopimaric acid C20H30O2 H,L,Q a 21 Saurufuran A C20H28O3 L,Q a 22 Dehydroabietic acid C20H28O2 B,H,N a 23 Phelligridin D C20H12O8 H a 24 Phelligridin C C20H12O7 B,H,L,N,Q a 25 Phellinsin A C19H16O7 Q a 26 Phellibaumin A C19H12O7 Q a 27 Dibutyl phthalate C16H22O4 B,H,N,Q a 28 Scopolin C16H18O9 B,H,L,N,Q a(待续)楚建芝 等/网络药理学和分子对接技术研究桑黄类真菌对疾病的潜在作用机制 研究论文 菌物学报 372(续表 1)序号 No.化合物 Compounds 分子式 Molecular formula 结构式 Structure 桑黄类真菌 Sanghuang 来源 References 29 Sternbin C16H14O6 Q a 30 Rhamnetin C16H12O7 L,Q a 31 Naringenin C15H12O5 B,H,L,N,Q a 32 Phelligridin A C13H8O6 B,N,Q a 33 Phelligridin J C13H6O8 B,H,L,N,Q a 34 Hispidin C13H10O5 B,H,L,N,Q a 35 Hispolon C12H12O4 B,H,L,N,Q a 36 Inotilone C12H10O4 B,H,L,N,Q a 37 Scopoletin C10H8O4 B,L,N a 38 Herniarin C10H8O3 B,H,L,N,Q a 39 4-(3,4-dihydroxyphenyl)-3-butene-2-one C10H10O3 B,N,Q a L：裂蹄木层孔菌；H：粗毛纤孔菌；B：鲍姆桑黄；N：黑盖木层孔菌；Q：栎木桑黄.a：实验室通过液-质联用仪检测验证的桑黄中的活性物质；b：韩晨等 2020 L:Tropicoporus linteus;H:Inonotus hispidus;B:Sanghuangporus baumii;N:Phellinus nigricans;Q:Sanghuangporus quercicola.a:Data of active substances in verified sanghuang detected by ultra-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry;b:Han et al.2020.Research paper 22 January 2023,42(1):365-382 Mycosystema ISSN1672-6472 CN11-5180/Q 菌物学报 373 图 1 桑黄类真菌-化合物-靶点网络图 L：裂蹄木层孔菌；H：粗毛纤孔菌；B：鲍姆桑黄；N：黑盖木层孔菌；Q：栎木桑黄.下同 Fig.1 Sanghuang-compound-target network.L:Tropicoporus linteus;H:Inonotus hispidus;B:Sanghuangporus baumii;N:Phellinus nigricans;Q:Sanghuangporus quercicola.The same below.图 2 GO 富集分析(前 10 个)Fig.2 GO enrichment analysis(Top 10).楚建芝 等/网络药理学和分子对接技术研究桑黄类真菌对疾病的潜在作用机制 研究论文 菌物学报 374 图 3 KEGG 通路富集分析(前 20 个)Fig.3 KEGG pathway enrichment analysis(Top 20).图 4 化合物疾病韦恩图 A：化合物与炎症、糖尿病、衰老、肝癌及阿尔茨海默病相关靶点韦恩图.B：化合物与疾病合集相关靶点韦恩图 Fig.4 Venn diagram of compounds and diseases.A:Venn diagram of compound targets associated with inflammation,diabetes mellitus,aging,liver cancer,and Alzheimers disease.B:Venn diagram of aggregation related targets of compounds and diseases.Research paper 22 January 2023,42(1):365-382 Mycosystema ISSN1672-6472 CN11-5180/Q 菌物学报 375 2.4 蛋白质相互作用(PPI)网络的构建及关键靶点的筛选 为了从 486 个潜在的抗病靶点中筛选出关键基因，将其上传至STRING数据库，构建PPI网络(图5)。该网络展示了靶点蛋白之间的相互作用关系，包含 486 个节点和 1 964 条边。网络中的节点表示靶点蛋白，边代表蛋白与蛋白之 间的相互作用关系，不同颜色的边代表蛋白之间相互作用的类型不同，两个蛋白之间的边越多则代表蛋白与蛋白之间的相互作用越强。另外，一个蛋白与其他蛋白之间的连线越多则代表这个蛋白在网络中的作用越重要(Szklarczyk et al.2019)。将 STRING数据库预测的基因相互作用的网络图导入 Cytoscape3.9.0 软件，利用 图 5 化合物与疾病相关靶点的相互作用网络 Fig.5 Network of interactions between compounds and disease-related targets.楚建芝 等/网络药理学和分子对接技术研究桑黄类真菌对疾病的潜在作用机制 研究论文 菌物学报 376 Cytohubba 插件筛选关键的潜在靶点，Cytohubba作为 Cytoscape 中的内置插件，有 11 种基于最短路径的拓扑分析方法，其中最大集团中心度(maximal clique centrality,MCC)算法已被证实是预测重要靶点较为准确的方法(宋厚盼等 2021)。选择“MCC”算法下排名前 10 的靶点即桑黄类真菌化合物抗病的关键靶点，即 JAK1、JAK2、JAK3、LCK、MAPK1、MAPK3、PTPN11、STAT1、STAT3 和 STAT5B，并构建桑黄化合物抗病的关键子网络(图 6)，这些靶点在PPI 网络中发挥着重要的作用。2.5 桑黄类真菌-化合物-关键靶点-5 种疾病网络的构建分析 利用 Cytocape3.9.0 软件，构建桑黄类真菌-化合物-关键靶点-5 种疾病的网络图(图 7)，该网络中包含 5 种桑黄类真菌、12 个化合物，10 个关键靶点以及 5 种疾病之间的相互作用，粉色节点代表 5 种桑黄类真菌，橘色网络节点表示12个化合物，蓝色网络节点表示关键靶点基因，绿色节点表示 5 种疾病。通过网络图可以看出，4-vinylphenol、caffeic acid、denudatin B、图 6 与疾病密切相关的核心子网络 节点颜色越红代表 MCC 算法下排名越高 Fig.6 Core subnetworks closely associated with disease.Nodes with higher ranking under MCC are redder in color.图 7 桑黄类真菌-化合物-关键靶点-5 种疾病网络图 Fig.7 Network diagram of“sanghuang”-compounds-key targets-five diseases.Research paper 22 January 2023,42(1):365-382 Mycosystema ISSN1672-6472 CN11-5180/Q 菌物学报 377 herniarin、naringenin 和 scopolin 在这 5 种桑黄类真菌中均存在，dibutyl phthalate 只在裂蹄木层孔中没有，syringate 只在粗毛纤孔菌中没有，4-(3,4-dihydroxyphenyl)-3-butene-2-one 存在于黑盖木层孔菌、栎木桑黄和鲍姆桑黄中，isopimaric acid只存在于栎木桑黄、裂蹄木层孔菌和粗毛纤孔菌中，而sternbin 和phellibaumin A 只存在于栎木桑黄中。并且分析发现，存在一种疾病与多个靶点相关，以及一种化合物作用于多个靶点的现象，说明这些化合物对疾病的治疗效果可能不是通过单一靶点起作用，而是通过作用于多个靶点实现的。2.6 关键靶点的分子对接 桑黄类真菌中的化合物可能通过上述分析的这些关键靶点发挥抗病的药理活性。将2.5中的10个关键靶点作为对接靶蛋白，2.5中的桑黄类真菌化合物为对接小分子进行分子对接验证，将分子对接结果用热图表示(图 8)。结合能可以评估化合物与对接靶蛋白的结合能力，结合能0，表示化合物与对接靶蛋白可发生自由结合，结合能5，则表示化合物与对接靶蛋白结合性较好。在分子对接中，结合能越小说明对接效果越好，结合能越小两者越容易发生相互作用。对接结果表明，桑黄类真菌中的这些化合物大多都能与对接靶蛋白自由结合，其中 isopimaric acid 与多个对接靶蛋白均具有良好的结合活性，isopimaric acid 与靶点MAPK1 结合最好。借助 UCSF Chimera 1.17 软件将结合活性较好的对接结果进行可视化分析(图 9)。3 讨论讨论 近年来，对于桑黄类真菌的研究，多集中于对某一种桑黄活性成分的药理活性的研究，将桑黄类真菌综合比较的研究较少。现代药理学研究表明，桑黄类真菌在炎症、肝癌、糖尿病和衰老等方面都具有潜在功效(李志军和包海鹰 2020；杨焱等 2022)，是一类极具研究价值的药用菌。另外，对于桑黄类真菌药理活性的研究，研究者大多利用桑黄类真菌的粗提物进行研究，这也使得桑黄类真菌中单品化合物与药理活性之间缺少对应的关系。此外，分离单品化合物的工艺复杂且耗时较长，很多单品化合物含量较低不易分离。图 8 分