随着秋日的悄然而至，人们的食欲也随之焕发新生。众多养生爱好者纷纷行动起来，希望通过药膳，让身心状态跃升至更佳境界。在此背景下，“药食同源”也迅速火爆养生圈，但是果叔想说的是，药食同源最近在咋学术圈也是大热哦，发文那是嗖嗖的！还没上车的你要抓紧了~
今天，果叔就为大家分享1篇药食同源相关的文章，看看人家是怎么切入，怎么研究的？文章由贵州中医药大学发表在IJMS（International Journal of Molecular Sciences）上，1个月就接受了！这不妥妥的毕业神刊嘛！！！不过该刊是MDPI旗下杂志，如果已被单位/学校限制，就忽略哈，没限制的毕业发文就用它！文章的思路大概可以用“成分鉴定+生物活性检测+网药+分子对接”概括，很容易复现（换个药食同源的中药，选个研究少的疾病，全文就那点东西，做完直接毕业爽歪歪）！朋友们，咱不妨瞅瞅身边那些“药食同源”的养生好宝贝，再结合网络药理学的创新法宝，发一篇TOP文章简直小菜一碟！要是思路卡住了，或者技术上搞不定，就扫码来找果叔吧~
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影响因子：IF=4.9
发表时间：2024年9月
研究背景
2型糖尿病（T2DM）是一种全球性的慢性疾病，其主要由于胰岛素分泌不足和胰岛素作用抵抗，给全球健康系统带来了巨大负担。天麻（Gastrodia elata Blume）作为一种药食同源的植物，尽管其提取物已被证实具有抗氧化、抗糖尿病、抗炎等多种药理活性，但其主要药效成分及其治疗T2DM的分子机制尚未完全清楚。
研究材料和方法
1.研究材料：使用中国贵州特定产区的天麻（Gastrodia elata Blume）作为研究对象，将新鲜天麻切片后，采用不同的干燥方法（如直接干燥、空气干燥、冷冻干燥、多次蒸煮干燥）处理，以比较不同方法对药效成分的影响；
2.高效液相色谱（HPLC）：用于定量分析天麻中药效成分的含量，建立标准曲线，并进行线性回归分析；
3.网络药理学分析：利用SwissTargetPrediction数据库预测天麻药效成分的潜在靶点，从GeneCards和OMIM数据库中收集了与T2DM相关的靶点，使用STRING数据库构建天麻药效成分与T2DM靶点之间相互作用的PPI网络，使用Metascape数据库对核心靶点进行了GO和KEGG富集分析；
4.分子对接：使用AutoDock软件对天麻药效成分与T2DM相关靶点之间的结合能力进行了评估，以预测药效成分的药理作用机制。
主要研究结果
1.HPLC法测定GE标志物成分含量
结果表明，相同干燥方法下，仿野生栽培的GE中6种标记成分的总含量均高于袋植的GE；经FD、FAD和FFD处理的GE样品中HBA和parishin C的含量高于经SD、SAD、SFD和SF9干燥方法处理的GE样品；蒸煮和干燥方法的联合应用可以导致GAS、parishin E、parishin B和parishin A的含量增加，且显着高于新鲜GE。
2.抗氧化活性和α-葡萄糖苷酶抑制测定
抗氧化活性和α-葡萄糖苷酶抑制测定显示，GE样品的三个抗氧化能力测试显示出在浓度范围内的显著剂量依赖性，蒸汽冷冻干燥的GE对DPPH、ABTS和OH的清除更好；DFW-6的GE提取物的α-糖苷酶抑制能力最强，单体化合物中抑制α-糖苷酶能力最强的是parishin C、HBA和parishin B。
3.GE和T2DM相关六个成分靶点的交集
从公共数据库收集获得6种GE成分的320个靶点及15336个T2DM相关靶点，取交集后获得285个共同靶点。
4.核心靶点PPI网络
基于共同靶点构建PPI网络，可视化后有53个节点（代表53个潜在共同靶点）和651个边（代表651个潜在共同靶点之间的交互作用）。
5.核心靶点的GO和KEGG富集分析
对53个核心靶点进行KEGG和GO富集分析，结果表明，存在3840个BP、338个CC和587个MF。选择了每个类别中前10个度值的分析结果进行绘图。KEGG通路富集分析揭示249条信号通路，选择具有前20个度值的KEGG路径进行标记并表示为气泡图。
6.“成分-靶点-疾病（CTD）”网络
使用Cytoscape 3.9.1软件构建包含GE的6个组分、53个核心靶点和T2DM相关的前10个信号通路的成分—靶点—疾病网络。结果显示，ATK1、PRKCA、CASP3、MAPK1、PTGS1、MMP9、PTGS2和TNF的CTD网络显示出更多的相关性，并且这些相关靶点都通过文献收集回顾已知关于糖尿病的研究，预测GE的六个主要成分也可能通过作用于这些途径来治疗T2DM。
7.分子对接
分子对接验证了GE的6个主要成分与前6个蛋白途径靶基因相互作用的可靠性，结果显示parishin A、parishin B、parishin C和parishin E可以同时与多种蛋白质稳定结合，结合能越低，亲和力越好，结构越稳定。
文章小结
全文看完是不是觉得你又行了，这不就是网药分析的一般流程吗？但是“药食同源”的选题确实是有一定新意的，且开头的成分鉴定及不同干燥方法的比较也是一个亮点，增加了一定工作量，朋友们此方法可以用起来了！“药食同源”切入，再做点其他分析增加工作量（像本文一样或者加一些公共数据库组学分析），网药完全可以发！如果分子对接等一些需要强大服务器功能的分析方法，在预算和硬件上阻挡你的脚步，那就来找果叔吧，果叔团队的超大服务器为您奉上！还提供1v1的专业指导哦，无论您是新手还是遇到任何问题，都可以随时获得帮助！
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