复方岗柳液治疗尖锐湿疣作用机制:网络药理学与实验验证

该数据集来自 NCBI GEO,包含复方岗柳液(FFGL)治疗尖锐湿疣(CA)作用机制研究的表达谱数据,采用高通量测序技术,物种为人类(9606),平台为 GPL23227

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基因组预测GPL232279606
GSE223380: Mechanisms of Action of Fu Fang Gang Liu Liquid in Treating Condyloma Acuminatum by Network Pharmacology and Experimental Validation

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

复方岗柳液治疗尖锐湿疣作用机制:网络药理学与实验验证

Mechanisms of Action of Fu Fang Gang Liu Liquid in Treating Condyloma Acuminatum by Network Pharmacology and Experimental Validation

该数据集来自 NCBI GEO,包含复方岗柳液(FFGL)治疗尖锐湿疣(CA)作用机制研究的表达谱数据,采用高通量测序技术,物种为人类(9606),平台为 GPL23227。研究结合网络药理学、分子对接与转录组学,筛选 FFGL 活性成分及相关靶点,并开展实验验证。数据可用于分析 HPV 感染相关角质形成细胞异常增殖的分子靶点与通路,支持中药外用方剂治疗 CA 的机制探索与候选靶点预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尖锐湿疣是一种由人乳头瘤病毒(HPV)感染引起的以角质形成细胞异常增殖为特征的性传播疾病。复方岗柳液(FFGL)是治疗尖锐湿疣的有效外用方剂,但其潜在分子机制尚不清楚。本研究旨在通过网络药理学、分子对接和转录组学识别 FFGL 的主要活性成分和候选靶点,并进行实验验证。网络药理学分析发现,FFGL 共含有 78 种活性化合物,从中筛选出 610 个化合物相关靶点。其中,59 个化合物相关靶点与 CA 靶点重叠,被认为是具有潜在治疗效果的靶点。蛋白质-蛋白质网络分析显示,AKT 丝氨酸/苏氨酸激酶 1 是潜在的治疗靶

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL23227、9606。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE223380

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 27 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

尖锐湿疣是一种性传播疾病,其特征是由人乳头瘤病毒(HPV)感染引起的角质形成细胞异常增殖。复方岗瘤液(FFGL)是治疗尖锐湿疣的有效外用方剂,但其潜在分子机制仍不清楚。本研究旨在通过网络药理学、分子对接和转录组学方法识别FFGL的主要活性成分和潜在靶点,并进行实验验证。网络药理学分析发现,FFGL共含有78种活性化合物,从中筛选出610个化合物相关靶点。其中,59个化合物相关靶点与尖锐湿疣靶点重叠,被认为是具有潜在治疗作用的靶点。蛋白质-蛋白质网络分析显示,AKT丝氨酸/苏氨酸激酶1是潜在的治疗靶点。为进一步证实这一结果,我们对FFGL干预后的HPV18+细胞进行了RNA-seq检测,并对筛选出的差异表达基因进行了富集分析。

富集分析结果表明,磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B(PI3K/Akt)通路可能是FFGL发挥作用的关键通路。进一步的体外实验显示,FFGL显著抑制了HPV18+细胞的活性,并降低了PI3K和Akt蛋白水平。挽救实验表明,使用PI3K/Akt通路激活剂后,FFGL引起的细胞活力下降得到部分恢复。我们进一步探究了FFCL治疗尖锐湿疣的活性成分,并筛选出两种活性化合物:periplogenin和periplocymarin。分子对接显示,这两种化合物与AKT1具有良好的结合活性。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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