你让我喝药？没病，我喝什么药！
你说这是补品，哦哦，那我倒想研究看看！
小时候觉得各种吵闹的戏曲，现在好像也有那么点意思了
似乎是年纪到了，骨子里的DNA觉醒了
国人的“进补”文化，和“药食同源”的理念，更容易进行推广，接受度也更高！
“药食同源”文化的发展，影响力的提升，必然推动着科研工作的进步！
近期“药食同源”方向的研究非常火爆，搭乘“中医药”的快速列车，发文那是嗖嗖的~
光宝今天推荐的就是一篇“药食同源”研究。作者发表在MDPI旗下的IJMS杂志（IJMS杂志也是大名鼎鼎。。。作为中科院二区4.9分的期刊，年发文量已从19年的611篇，增长到23年的17106篇，短短几年增加近30倍。。。期刊确实是有风险，但是也证明其审稿之快，录用难度之低！小伙伴们投稿也需要谨慎核对，看是否已被单位限制）。
光宝推荐的该期刊这篇文章，就是探究“药食同源”的天麻，在糖尿病中的作用机制，成功在1个月搞定二区文章。
小伙伴们如果感兴趣，从药物和疾病中进行替换，再加上快速发文期刊的选择，也可以很快有自己的二区文章。
网药不好发？需要新方向？光宝团队就致力帮你解决上述问题。创新选题+高规格的分析技术，思路的事就迎刃而解啦！如果你不会复现，那就联系光宝吧！个性化思路设计、生信分析都能做，十年经验，包满意的哟~
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题目：应用高效液相色谱、生物活性、网络药理学和分子对接技术研究天麻治疗二型糖尿病的药效成分
杂志：IJMS（IF=4.9）
发表日期：2024年9月
公众号回复“999”领取原文PDF，文献编号：241028
研究背景
二型糖尿病（T2DM）是全球性慢性病。天麻（GE）是药食两用植物，具有抑制糖苷酶活性，显示出治疗糖尿病的潜力，但其治疗T2DM的主要药理成分尚待明确。
研究思路
本研究首先通过HPLC分析天麻（GE）中关键成分的含量，并评估其抗氧化及α-葡萄糖苷酶抑制活性。接着，从Swiss TargetPrediction获取6种成分的靶点，并结合OMIM和GeneCards中的T2DM相关靶点，找出共同靶点。利用PPI网络筛选关键靶标，并进行KEGG和GO富集分析，构建成分-靶点-疾病网络。最后，通过分子对接验证GE主要成分与关键靶基因的相互作用。
主要结果
1. 高效液相色谱法测定GE中标志成分的含量
研究通过HPLC测定了天麻中六种标志性成分的含量，并探讨了干燥方式对这些成分含量的影响。结果显示，仿野生栽培的天麻在相同干燥条件下，其指标成分总量高于袋装栽培。采用蒸汽冷冻干燥法的天麻样品，六种成分总含量最高（表3，表4）。
表3：不同干燥方法中GE的标志成分含量
表4：GE样品的干燥方法
2. 生物活性分析
研究评估了七种干燥方式对天麻(GE)抗氧化性能的影响，发现蒸汽冷冻干燥的GE在DPPH、ABTS和OH清除测试中表现最佳，而干燥和晒干的GE效果相近。在α-葡萄糖苷酶抑制测试中，DFW-6的GE提取物抑制效果最强，其次是DFW-3，DFW-2最弱。parishin C、HBA和parishin B是抑制α-葡萄糖苷酶活性最强的单体化合物（表6）。
表5：抗氧化活性
表6：α-糖苷酶抑制活性
3. 网络药理学分析的分子对接
通过SwissTargetPrediction获取GE中6种成分的320个靶点，OMIM和GeneCards数据库收集T2DM的15336个靶点，找到285个共同靶点。构建PPI网络，筛选出12个关键靶点。对53个靶点进行KEGG和GO分析，建立GE成分-靶点-T2DM网络。分子对接证实GE六成分与多个蛋白靶点稳定结合，结合能低表示高亲和力和稳定性（图5）。
图1：共有靶点的鉴定
图2：PPI网络构建
图3：KEGG和GO富集分析
图4：成分—靶点—疾病网络
图5：分子对接
小结
综上，本文思路简单清晰，网药+分子对接，是经典的研究方法。文章能成功1个月发表，主要基于“药食同源”热点，以及对期刊的选择上。IJMS杂志的发文量增长情况是比较夸张，但是如果没有为学校限制，那作为毕业期刊还是很理想的，小伙伴们仔细甄别一下。“药食同源”的药物，一般都相对温和，生活中应用较为广泛，影响力大！做中医药的小伙伴千万不要错过这个领域。如果复现困难，可以滴滴光宝哦，专业团队为你保驾护航，1V1定制创新思路~
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