【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络药理学分析。具体地说是常绿树vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法及活性成分。
技术介绍
1、植物释放的挥发性有机物(vocs)不仅能够消毒杀菌，还具有调节人体情绪、缓解压力、安抚精神、愉悦心情，从而使人体保持积极健康的状态的作用。油松、侧柏和圆柏是北方地区常见的常绿树，它们所释放的vocs对人体也有着较大的影响。近年来对于油松(pinus tabulaeformis)、侧柏(platycladus orientalis)和圆柏(sabina chinensis)的研究内容主要集中在挥发油成分提取和药用研究，且相关文献报道较为丰富，但有关其活株所释放的vocs活性成分在抗抑郁方面研究仍然较少见。因此，有必要对油松、侧柏及圆柏所释放的vocs活性成分缓解抑郁情绪作用进行研究和分析，以为城市绿地植物健康保健功能研究和基于植物vocs的抑郁症绿色治疗提供科学依据。
技术实现思路
1、为此，本专利技术所要解决的技术问题在于提供常绿树vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法及活性成分，利用网络药理学技术分析并查找油松、侧柏和圆柏三种常绿树的vocs中缓解抑郁情绪的活性成分和作用靶点，为阐释油松、侧柏和圆柏的vocs活性成分发挥缓解抑郁情绪作用的分子机制提供新思路，为进一步研发缓解抑郁情绪的药物提供了理论基础。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、常绿树的vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，采用基于网络药理学的方法进行分析
4、s1：使用气相色谱-质谱联用技术分离和确定常绿树释放的挥发性有机物vocs中的成分；气相色谱-质谱联用技术能够有效地分离和确定常绿树释放的vocs中的成分，为后续的潜在活性成分筛选和分析提供了基础；
5、s2：利用swiss adme数据库，从s1中得到的挥发性有机物vocs的成分中筛选出潜在活性成分；利用swiss target prediction数据库筛选并预测潜在活性成分的作用靶点信息，得到潜在活性成分对应的作用靶点；
6、s3：分别利用gene cards数据库和disgenet数据库收集抑郁症相关的作用靶点，除去重复的作用靶点后，得到抑郁症相关作用靶点；
7、s4：将s2中得到的潜在活性成分对应的作用靶点和s3中得到的抑郁症相关作用靶点取交集，得到缓解抑郁情绪的预测靶点，根据缓解抑郁情绪的预测靶点及其对应的潜在活性成分，利用cytoscape3.7.0软件构建“物质-成分-靶点”作用网络图；
8、s5：利用go富集与kegg通路富集分析对缓解抑郁情绪的预测靶点进行分析，以预测靶点的功能分布，并根据富集因子分析通路富集程度，分析缓解抑郁情绪的预测靶点在通路中的分布情况。
9、上述的常绿树的vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，常绿树为侧柏、油松或圆柏；s1中，使用的气相色谱柱为60m×0.25mm×0.5m的db-5low bleed/ms色谱柱；测定时初始柱温40℃，保持4min，然后以6℃/min的速率升温至270℃，保持5min；气相色谱仪/质谱仪接口温度250℃，质谱仪离子源温度190℃，发射电流150a，检出电压350v，扫描速度0.4s/scan，质谱扫描范围m/z 19-435。色谱柱是根据常绿树vocs的性质和分离要求选择的，初始柱温设置为40℃，保持4min，然后以6℃/min的速率升温至270℃，保持5min，这种温度程序能够确保vocs中的不同成分在最佳条件下被有效分离；质谱仪离子源温度、发射电流、检出电压、扫描速度和质谱扫描范围等参数都经过精确设置。这些参数确保了质谱检测的高灵敏度和高分辨率，从而能够准确识别和测量vocs中的各个成分。
10、上述的常绿树的vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，s2中，潜在活性成分的筛选标准为：胃肠道吸收显示为“高”，且符合lipinski法则、ghose法则、veber法则、egan法则和muegge法则中的两项或两项以上；筛选并预测潜在活性成分的作用靶点信息时，设置物种为“智人”进行预测，以“概率probability”大于0作为筛选标准。
11、上述的常绿树的vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，步骤s5中，通过david数据库对s4中得到的“物质-成分-靶点”作用网络图中的缓解抑郁情绪的预测靶点进行go富集与kegg通路富集；通过微生信网站对富集分析结果进行可视化处理,得到缓解抑郁情绪的预测靶点的功能分布及其在通路中的分布情况。
12、常绿树vocs中缓解抑郁情绪的活性成分，采用上述的常绿树的vocs中缓解抑郁情绪的活性成分的分析方法分析得到；油松vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分为2,6-二叔丁基对苯二酚、莰烯、8-2-(2-乙酰氨基苯)-2-氧代乙基-3-异丙基和α-蒎烯；圆柏vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分为2-氨基-4,4,6,6-四甲基-4,6-二氢噻吩并[2,3-c]呋喃-3-甲腈、卤沙唑仑、2,2-双[4-(2-羟基乙氧基)-3,5-二溴苯基]丙烷和邻苯二甲酸二甲酯；侧柏vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分为邻苯二甲酸二甲酯、d-柠檬烯、2-溴十八醛和3-氰基三环[4.2.2.025]十-7，9-烯-7，8-二羧酸二甲酯。
13、上述的常绿树vocs中缓解抑郁情绪的活性成分，在缓解抑郁情绪时，侧柏vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分的作用靶点为γ-氨基丁酸a型受体亚基beta3、抑制性d2样受体、糖原合酶激酶3和胆碱能受体毒蕈碱2；油松vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分的作用靶点为5-羟色胺受体2c、前列腺素-内过氧化物合酶1、溶质载体家族6成员2和γ-氨基丁酸a型受体亚基beta3；圆柏vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分的作用靶点为间变性淋巴瘤激酶、血红素加氧酶1、伪君子受体1和大麻素受体2。
14、上述的常绿树vocs中缓解抑郁情绪的活性成分，在缓解抑郁情绪时，侧柏vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分3-氰基三环[4.2.2.025]十-7，9-烯-7，8-二羧酸二甲酯作用的靶点为胆碱能受体毒蕈碱2。胆碱能受体毒蕈碱2为侧柏vocs缓解抑郁情绪的网络枢纽节点，侧柏vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分邻苯二甲酸二甲酯、d-柠檬烯、2-溴十八醛和3-氰基三环[4.2.2.025]十-7，9-烯-7，8-二羧酸二甲酯均可通过该网络枢纽节点发挥抗抑郁作用；
15、油松vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分2,6-二叔丁基对苯二酚作用的靶点为溶质载体家族6成员2。溶质载体家族6成员2为油松vocs缓解抑郁情绪的网络枢纽节点；油松vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分2,6-二叔丁基对苯二酚、莰烯、8-2-(2-乙酰氨基苯)-2-氧代乙基-3-异丙基和α-蒎烯均可通过该网络枢纽节点发挥抗抑郁作用；
16、圆柏vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分2,2-双[4-(2-羟基乙本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.常绿树的VOCs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，其特征在于，采用基于网络药理学的方法进行分析，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的常绿树的VOCs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，其特征在于，常绿树为侧柏、油松或圆柏；S1中，使用的气相色谱柱为60m×0.25mm×0.5m的DB-5Low Bleed/Ms色谱柱；测定时初始柱温40℃，保持4min，然后以6℃/min的速率升温至270℃，保持5min；气相色谱仪/质谱仪接口温度250℃，质谱仪离子源温度190℃，发射电流150A，检出电压350V，扫描速度0.4s/scan，质谱扫描范围m/z 19-435。
3.根据权利要求1所述的常绿树的VOCs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，其特征在于，S2中，潜在活性成分的筛选标准为：胃肠道吸收显示为“高”，且符合Lipinski法则、Ghose法则、Veber法则、Egan法则和Muegge法则中的两项或两项以上；筛选并预测潜在活性成分的作用靶点信息时，设置物种为“智人”进行预测，以“概率probability”大于0作为筛选标准。
4.
5.常绿树VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分，其特征在于，采用如权利要求1所述的常绿树的VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分的分析方法分析得到；油松VOCs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分为2,6-二叔丁基对苯二酚、莰烯、8-2-(2-乙酰氨基苯)-2-氧代乙基-3-异丙基和α-蒎烯；圆柏VOCs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分为2-氨基-4,4,6,6-四甲基-4,6-二氢噻吩并[2,3-c]呋喃-3-甲腈、卤沙唑仑、2,2-双[4-(2-羟基乙氧基)-3,5-二溴苯基]丙烷和邻苯二甲酸二甲酯；侧柏VOCs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分为邻苯二甲酸二甲酯、d-柠檬烯、2-溴十八醛和3-氰基三环[4.2.2.025]十-7，9-烯-7，8-二羧酸二甲酯。
6.根据权利要求5所述的常绿树VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分，其特征在于，在缓解抑郁情绪时，侧柏VOCs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分的作用靶点为γ-氨基丁酸A型受体亚基beta3、抑制性D2样受体、糖原合酶激酶3和胆碱能受体毒蕈碱2；油松VOCs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分的作用靶点为5-羟色胺受体2C、前列腺素-内过氧化物合酶1、溶质载体家族6成员2和γ-氨基丁酸A型受体亚基beta3；圆柏VOCs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分的作用靶点为间变性淋巴瘤激酶、血红素加氧酶1、伪君子受体1和大麻素受体2。
7.根据权利要求6所述的常绿树VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分，其特征在于，在缓解抑郁情绪时，侧柏VOCs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分3-氰基三环[4.2.2.025]十-7，9-烯-7，8-二羧酸二甲酯作用的靶点为胆碱能受体毒蕈碱2；
8.根据权利要求6所述的常绿树VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分，其特征在于，侧柏VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分的作用通路为神经活性配体-受体相互作用通路、神经退行性疾病通路和钙离子通路。
9.根据权利要求6所述的常绿树VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分，其特征在于，油松VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分的作用通路为神经活性配体-受体相互作用通路、钙离子通路和癌症信号通路。
10.根据权利要求6所述的常绿树VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分，其特征在于，圆柏VOCs中缓解抑郁情绪的活性成分的作用通路为癌症信号通路、蛋白聚糖及cAMP信号通路。
...【技术特征摘要】
1.常绿树的vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，其特征在于，采用基于网络药理学的方法进行分析，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的常绿树的vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，其特征在于，常绿树为侧柏、油松或圆柏；s1中，使用的气相色谱柱为60m×0.25mm×0.5m的db-5low bleed/ms色谱柱；测定时初始柱温40℃，保持4min，然后以6℃/min的速率升温至270℃，保持5min；气相色谱仪/质谱仪接口温度250℃，质谱仪离子源温度190℃，发射电流150a，检出电压350v，扫描速度0.4s/scan，质谱扫描范围m/z 19-435。
3.根据权利要求1所述的常绿树的vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，其特征在于，s2中，潜在活性成分的筛选标准为：胃肠道吸收显示为“高”，且符合lipinski法则、ghose法则、veber法则、egan法则和muegge法则中的两项或两项以上；筛选并预测潜在活性成分的作用靶点信息时，设置物种为“智人”进行预测，以“概率probability”大于0作为筛选标准。
4.根据权利要求1所述的常绿树的vocs中缓解抑郁情绪活性成分的分析方法，其特征在于，步骤s5中，通过david数据库对s4中得到的“物质-成分-靶点”作用网络图中的缓解抑郁情绪的预测靶点进行go富集与kegg通路富集；通过微生信网站对富集分析结果进行可视化处理,得到缓解抑郁情绪的预测靶点的功能分布及其在通路中的分布情况。
5.常绿树vocs中缓解抑郁情绪的活性成分，其特征在于，采用如权利要求1所述的常绿树的vocs中缓解抑郁情绪的活性成分的分析方法分析得到；油松vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分为2,6-二叔丁基对苯二酚、莰烯、8-2-(2-乙酰氨基苯)-2-氧代乙基-3-异丙基和α-蒎烯；圆柏vocs中缓解抑郁情绪的潜在活性成分为2-氨基-4,4,...
【专利技术属性】
技术研发人员：托亚，闫晓云，谢鹏，白玉娥，白淑兰，包文泉，阿雅拉格，
申请(专利权)人：内蒙古农业大学，
类型：发明
国别省市：
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