文献类型：期刊文章

作　　者：崔春利[1] 闫浩晨[2] 王敏[3] 王川[1] 孙继佳[4]

CUI Chunli;YAN Haochen;WANG Min;WANG Chuan;SUN Jijia(College of Pharmacy,Shaanxi University of Chinese Medicine,Xianyang 712046;College of Mathematics,Northwestern University,Xi’an 710127;No.1 Department of Cardiology,the Second Affiliated Hospital of Shaanxi University of Chinese Medicine,Xianyang 712000;Mathematics and Physics Teaching and Research Office of School of Chinese Medicine,Shanghai University of Chinese Medicine,Shanghai 201203,China)

机构地区：[1]陕西中医药大学药学院,陕西咸阳712046 [2]西北大学数学学院,陕西西安710127 [3]陕西中医药大学第二附属医院心内一科,陕西咸阳712000 [4]上海中医药大学中药学院数理教研室,上海201203

出　　处：《西安交通大学学报(医学版)》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(No.82374077);陕西省科技厅重点研发计划一般项目(No.2023-YBSF-376)。

年　　份：2025

卷　　号：46

期　　号：1

起止页码：101-111

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：目的 通过生物信息学分析、机器学习算法和分子对接等方法和技术探讨非酒精性脂肪肝(NAFLD)、2型糖尿病(T2DM)和动脉粥样硬化(AS)3种常见慢病和衰老基因相关的共有机制和潜在治疗药物。方法 从AgingAtlas、CellAge、GenAge和MSigDB等数据库中收集和整理与衰老相关的基因。将从CTD、DisGeNET、GeneCards、OMIM、PharmGKB和TTD等数据库中获得与NAFLD、T2DM、AS相关的基因和基于GEO差异基因分析得到的基因集取交集后,得到这3种常见慢性疾病的相关疾病基因集。利用clusterProfiler包对衰老基因集、3种疾病相关基因集进行KEGG通路富集分析并取交集。将筛选得到的KEGG通路上的富集基因合并后,导入STRING数据库并构建PPI网络,利用MCODE工具分析得到PPI网络中的核心子模块,计算其中每个节点、模块的重要值Nim和Cim。同时,采用Lasso回归模型、Boruta算法以及随机森林模型等3种机器学习模型进行特征基因筛选。利用HIT2.0数据库查找关键特征基因相关的靶向中药小分子。利用SwissADME和ADMETlab 3.0在线系统对小分子进行ADMET评价和分析。利用分子对接方法对关键作用靶点和筛选到的小分子进行对接。结果 总共获得1 325、616、78、597个与衰老、NAFLD、T2DM、AS相关的基因。衰老和3种疾病的KEGG通路富集分析结果取交集后得到2条共有交集通路,共包含243个基因。构建PPI网络,3个核心子模块中Cluster 2的Cim值最高。根据特征基因筛选结果,结合PPI网络模块分析结果,找到4个与衰老相关的特征基因:CDK6、CDKN1A、MYC、PTEN。这4个靶点具有94个潜在中药小分子候选药物,其中,白藜芦醇(resveratrol, RSV)是这4个靶点共有的中药小分子。ADMET评价显示,其具有良好的成药性。PTEN靶点具有较高的Nim值,RSV与PTEN进行分子对接,显示有较好的结合稳定性。结论 从衰老的角度来看,发现了一种潜在的中药小分子RSV,它可能�

关 键 词：衰老相关基因 生物信息学分析 老年慢性疾病 机器学习算法

分 类 号：R541]