结合UHPLC-MS/MS与特定环境的网络和化学信息方法,用于识别的生物活性和活性成分

科学领域:

• 食品科学 食品科学 食品科学
• 网络生物学 网络生物学
• 化学信息学 化学信息学

背景情况:

• 识别食品中的生物活性化合物和机制需要进行广泛,具有挑战性的实验.
• 是一种复杂的天然产品,具有潜在的健康益处.
• 网络生物学和化学信息学提供了先进的分析工具.

研究的目的:

• 使用计算方法预测新型目标疾病,活性化合物和的分子机制.
• 为了验证的治疗潜力对抗亚托邦性皮肤炎.
• 阐明关键的化合物及其协同作用,有助于的生物活性.

主要方法:

• 利用了网络生物学和化学信息学,特别是以上下文为导向的定向协会 (CODA) 和以组合为导向的自然产品数据库与统一术语 (COCONUT) 系统.
• 将的UHPLC-MS/MS分析结果应用于CODA/COCONUT系统.
• 使用基于细胞和人类组织的模型进行实验验证.

主要成果:

• 鉴定了亚托皮性皮肤炎作为的新型病.
• 通过实验验证,通过实验验证证,证实了 прополис对亚托邦性皮炎的治疗潜力.
• 确定了主要的贡献化合物及其组合效应,以及解释分子机制的相关基因.

结论:

• 网络生物学和化学信息学方法,例如CODA/COCONUT,可以有效地预测食品成分的新生物活性和机制.
• 树显示出针对亚托皮炎的治疗潜力,这是由特定化合物及其协同作用驱动的.
• 大数据驱动的网络生物学提供了一种系统的方法来分析食品成分对健康的影响.