基于文本挖掘和生物医学数据库的新型冠状病毒肺炎药物发现

摘要：

目的 基于文本挖掘技术和生物医学数据库对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)相关文献进行数据挖掘分析,探究COVID-19及其主要症状发热、咳嗽、呼吸障碍相关基因靶点,筛选潜在有效的化学药和中药.方法 使用GenCLiP 3网站获取COVID-19和其主要症状咳嗽、发热、呼吸障碍共4个关键词的共有靶点,在METASCAPE数据库中对其进行基因本体(GO)和通路富集分析,再利用String数据库和Cytoscape软件构建共有靶点的蛋白质相互作用网络,筛选获得核心基因,运用DGIdb数据库、SymMap数据库针对核心基因进行中西医治疗药物预测.结果 获得COVID-19及其主要症状共有基因靶点28个,其中有IL2、IL1B、CCL2等核心基因16个,使用DGIdb数据库筛选获得与16个关键靶点相互作用的化学药包括沙利度胺、来氟米特、环孢素等28种,中药包括虎杖、黄芪、芦荟等70味.结论 COVID-19及其主要症状的病理机制可能和CD4、KNG1、VEGFA等28个共有基因相关,可能通过介导TNF、IL-17等信号通路参与COVID-19病理过程.潜在有效药物可能通过作用相关靶点通路起到治疗COVID-19的作用.

关键词：新型冠状病毒肺炎;文本挖掘;生物医学数据库;药物发现;发热;咳嗽;呼吸障碍

所属期刊栏目：45

分类号：R965.1(药理学)

资助基金：国家科技重大专项;国家重点研发计划;国家临床重点专科建设项目

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：37-47