相信小伙伴们或多或少的听过网络药理学这么一个发文利器。那低分药理文章可以说手到擒来，但如何在套路化的分析拿捏高分药理文章呢，接下来让我来给大家好好介绍介绍！
西安交通大学第一附属医院蒋红利教授团队主要擅长慢性肾脏病一体化管理的实践与研究，在延缓慢性肾脏病进展、改善慢性肾脏病相关并发症及血液透析急慢性并发症包括血管通路并发症的诊断与处理方面颇有研究。近年来研究结果先后发表在Nutrients和Journal of Translational Medicine等期刊上！最近，蒋红利教授团队拿下7分SCI!
这篇文章以糖尿病肾病（DKD）作为研究对象，引入白藜芦醇（RES）这一天然非黄酮类多酚化合物评估其对DKD的作用机制。作者除了进行了常规的网药分析外，还搭配上一个加大分buffer，即是补上了“湿实验”，采用高糖诱导小鼠足细胞（MPC-5）成功构建了其损伤模型，并使用RT-qPCR和Western blot方法验证RES的治疗作用。网药分析玩出花来总归还是停留在表明，是否能在临床上应用还是未知的，可谓是“纸上谈兵”，那加了相应的实验可以起到更强的说服力，这样一来，干湿结合，真实评估RES对DKD的作用机制，数据与创新性直接拉满，自然能受到审稿人的青睐了！！这个思路并不难复现噢，滔天富贵终于轮到我们了，快学起来吧！（ps：不知道怎么创新的宝宝来找大风哥！这里有新鲜出炉的生信热点方向，还有一茬接一茬的创新型思路…感兴趣的直接来公众号后台找我噢！）
在大多数发达国家，糖尿病肾病（DKD）已成为慢性肾脏疾病和肾功能衰竭的主要原因。白藜芦醇（RES）是一种天然的非黄酮类多酚化合物，表现出多种药理作用，如心脏保护、肾保护和抗肿瘤等特性。然而，RES对DKD的靶点和信号通路的机制研究目前是有限的，尚无关于RES对DKD的系统网络药理学研究。因此，本研究的目的是利用网络药理学和分子对接的方法来揭示RES对DKD的作用机制，为RES作为膳食补充剂干预DKD提供新的见解和科学证据。
首先，作者先是整理Drugbank和SwissTargetPrediction数据库获得RES的药物靶点以及汇总DisGeNET、Genecards和Therapeutic Target 数据库获得DKD的疾病靶标，使用在线工具绘制维恩图取两者交集以确定RES对抗DKD的潜在治疗靶点。将这些潜在治疗靶点进行GO功能富集分析、KEGG通路分析、蛋白网络互作（PPI）分析以及使用DISGENET和GAD_DISEASE数据库进行疾病关联分析。最后，使用Cytoscape软件对疾病目标-功能注释-信号通路网络进行可视化。从PubChem数据库中下载RES的三维结构，通过UCSF Chimera软件和SwissDock webserver对RES与抗DKD靶点的结合能力进行分子对接验证。此外，本研究采用高糖诱导小鼠足细胞（MPC-5）损伤模型，并使用RT-qPCR和Western blot方法验证RES的治疗作用。
一. RES药物靶点、DKD疾病靶点以及RES抗DKD治疗靶点的鉴定
整合Drugbank和SwissTargetPrediction数据库中分别鉴定了26个和69个RES药物靶点，去掉重复序列，最终选择86个药物靶点以待后续分析；整理DisGeNET、Genecards和TTD数据库，分别获得了224、437和22个与DKD相关的靶标，去除冗余目标，剩余566个与DKD相关的靶标。两者取交集获得RES抗DKD的潜在治疗靶点，共鉴定出25个靶点（图2A），可分为6个功能类别，包括代谢物间转化酶、基因特异性转录调节剂、蛋白质修饰酶、跨膜信号受体、染色质结合或调节蛋白和转运蛋白（图2B）。
图2 RES药物靶点、DKD疾病靶点以及RES抗DKD治疗靶点的鉴定
利用上述的25个RES抗DKD治疗靶点构建PPI网络。结果表明PPI网络共包含25个节点和123条边，平均度值为9.84，排名前六的分别是AKT1、ESR1、PTGS2、PPARG、SIRT1以及AR（图3）。
在DAVID数据库中对RES靶点进行GO、KEGG富集分析以及使用DISGENET和GAD_DISEASE数据库对靶点进行疾病富集分析（图4）。GO富集分析结果表明11个Go term呈显著富集，图4显示了显著性排名前20的生物过程、分子功能和KEGG通路。在疾病富集分析中，去除重复序列后，共富集了27种疾病。
利用SwissDock webserver预测RES与治疗靶点的结合能力，其分子对接结果如表1所示，具体对接位点如图5所示。结果表明，RES对PPARA的结合亲和力最强且最稳定，其次是ESR1、SLC2A1、SHBG、AR、AKR1B1以及PPARG等。
用对照（NC）、高糖（HG）、治疗（HG加5μM RES）处理小鼠足细胞72小时。通过RT-qPCR和蛋白质印迹分析足细胞标志物即Nephrin和WT1的mRNA和蛋白质表达水平。与NC组相比，HG组Nephrin和WT1 mRNA和蛋白的相对表达水平均显著下调（图6），证实该研究成功构建了足细胞损伤模型。而RES治疗显著增加足细胞标记物Nephrin和WT1 mRNA和蛋白的表达。RES组与NC组Nephrin和WT1的表达无统计学差异。通过RT-qPCR测量NC、HG和RES处理组中靶蛋白的mRNA表达水平。结果表明，相较于NC组，HG组ESR1、SLC2A1和AR等靶蛋白mRNA表达水平显著升高，PPARA、PPARG和INSR的表达水平显著降低；RES处理逆转了HG组PPARA、SHBG和AKR1B1等靶蛋白mRNA的异常表达（图7）。
图6 NC、HG和RES组足细胞标记物表达水平分析
图7 NC、HG和RES组靶蛋白mRNA表达水平分析
小伙伴们都知道，只做网药已经不好发文章，那如何打破模式化的药理文章拿下高分呢。在这个研究中，作者除了对RES和DKD进行常规的网药分析外，还加上细胞模型验证猜想，干湿结合，有力的填补数据分析停留在表明的缺陷，极大的增强了文章说服力，这么一来结构完整，逻辑新颖，叙事清楚，那么发文的时候自然顺风顺水了。小伙伴们对如何突破网药模式化分析还没有思路的话，这篇文章会是很好的借鉴，感兴趣的朋友，码住这个思路行动起来吧！滔天富贵马上就要轮到我们啦！
大风哥漫谈
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