救救导师被骨质疏松压弯的脊梁：网药多组学+中药，7.9分2区新研究
大家好，我是雪梨~
五月是一个适合表达爱的月份。在国际家庭日的今天，雪梨为大家带来一篇多组学验证的中医药网络药理学文献，7.9分2区的细致套路导致篇幅有些长，但它所研究的骨质疏松症是很多家庭中长辈的问题，陪亲人走的路永远不嫌长。
如何把多组学验证做得条条是道，写得妙笔生花？对亲近之人的爱与关怀如何转化为选题的灵感？中医药，还有NHANES数据库，都有多少挖掘空间？
下面就一起来看看吧！
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文献背景
Jiangu granules ameliorate postmenopausal osteoporosis via rectifying bone homeostasis imbalance: A network pharmacology analysis based on multi-omics validation
健骨颗粒通过纠正骨平衡失调改善绝经后骨质疏松症 基于多组学验证的网络药理学分析
期刊：Phytomedicine
IF：7.9
文献背景
技术路线
临床数据分析：利用NHANES数据库进行绝经后骨质疏松症患者和正常人群的临床信息比较，发现绝经后骨质疏松症患者外周血单核细胞比例明显升高。
多组学数据整合：结合转录组学和蛋白质组学数据，筛选出与绝经后骨质疏松症相关的差异表达基因。
功能及通路分析：通过GO和KEGG富集分析、免疫细胞浸润分析等方法，揭示这些差异表达基因的功能及相关的信号通路。
网络药理学分析：构建健骨颗粒药物成分-靶点-疾病网络，揭示其治疗绝经后骨质疏松症的潜在靶点和通路。
动物实验验证：利用绝经后骨质疏松症大鼠模型，验证健骨颗粒的治疗效果及对相关基因和通路的调控作用。
综合分析：整合临床数据、多组学数据、网络药理学和动物实验结果，系统阐明健骨颗粒治疗绝经后骨质疏松症的分子机制。
研究结果
Figure1
Figure1 总离子色谱指纹图谱
A(A)：标准成分。
A(B)：负离子模式下的 JG 公式。
A(C)：JG 配方正离子模式。
B: 质谱
从上到下分别为五种成分（小黄霉素 (13)、柚皮苷 (19)、黄霉素 I (21)、黄霉素 II (22) 和姜黄素 (29)）的质谱分析。
发现标准成分的保留时间与颗粒样品的保留时间位置相同。
Figure2
Figure2 健骨颗粒的剂量选择和毒理学分析结果
(A) 使用苏木精-伊红（HE）、黄绿素 O/ 快绿（Safranin O/fast green）和马森（Masson）染色法对五组大鼠的骨组织进行组织学分析的结果。
与PMOP大鼠模型（NC）组相比，JG（7mg/kg/d）组和 JG（14mg/kg/d）组的骨小梁分布明显增加，而与 Sham 组和 E 组相比则无显著差异。
(B) 用 Image J 分析股骨小梁面积比。条形图代表平均值 ± SEM，**P < 0.01，***P < 0.001。
定量分析表明，JG（7mg/kg/d）组、JG（14 mg/kg/d）组和 E 组的治疗效果无显著差异。
选择 7 mg/kg/d作为建谷颗粒的最佳治疗剂量，因为这是日常治疗的相应标准剂量。
(C) 五组大鼠的肝肾毒性结果。分析采用单因素方差分析。柱代表平均值 ± SEM，**p < 0.01，***p < 0.001。
Figure3
Figure3 健骨颗粒能有效治疗PMOP
(A) Sham 组、OVX 组和 JG 组 Western 印迹的原始图像。
(B）Western 印迹分析 CoLLa1、骨钙素（OST）、Osterix（OSX）和RunX2蛋白的相对表达，以 GAPDH为对照。*P < 0.05, **P < 0.01, ***P < 0.001
Western 印迹分析表明，与 Sham 组相比，OVX 组的 CoLLa1、OST、OSX 和 RunX2 蛋白表达量减少，而在使用健骨颗粒治疗后，这些蛋白的表达量有所恢复。
(C) 显微 CT 结果显示了Sham组、OVX组和JG组股骨的骨小梁。
Sham 组和 JG 组的骨小梁分布均匀，呈规则的网状排列。
(D）Sham组、OVX组和JG组骨小梁的骨矿物质密度（BMD）、骨体积/组织体积分数（BV/TV）和骨小梁间距（Tb.Sp）。
相比OVX组，JG组拥有更高的BMD、BV/TV，和更低的Tb.sp。
(E）通过qPCR检测COLLA1、OSX 和RunX2 mRNA 的相对表达。分析采用单因素方差分析。条代表平均值 ± SEM，*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。
证实了mRNA表达的差异，并发现了与Fig3A,B类似的趋势。与Sham组相比，OVX组 COLLA1、OSX 和 RunX2 的 mRNA 水平降低。服用健骨颗粒后，COLLA1（p < 0.01）、OSX（p < 0.05）和 RunX2（p < 0.001）的相对表达量较 OVX 组显著增加。
Figure4
Figure4 蛋白质组学和GEO数据集的差异分析
(A) 火山图显示了蛋白质组学筛选出的所有差异表达蛋白质。
(B) 火山图显示了从 GEO 数据库中筛选出的差异表达基因。
(C) UpSet 交叉图显示了四种类型的常见基因分布。
在两个数据集中发现了16个共同表达的PMOP相关基因，其中10个基因表现出高表达，6个基因表现出低表达。
(D) 热图显示了所选 PMOP 相关基因与骨质密度（BMD）的关联。
(E) 16 个 PMOP 相关基因在高 BMD 和低 BMD 样本中的表达分布，分析采用秩和检验，*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。
(F）热图显示了所选 PMOP 相关基因与 Sham 组和 OVX 组的关联。
(G) 16 个 PMOP 相关基因在 Sham 组和 OVX 组样本中的表达分布，分析采用秩和检验，*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。
需要注意在PMOP组表达水平较高，而在正常组表达水平较低的基因。
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Figure5
Figure5 PMOP相关基因的功能与单核细胞有关
(A) 16 个 PMOP 相关基因的皮尔逊相关性分析为圆图，最外层代表 PMOP 相关基因，直线表示基因之间的相关性。正相关用红色表示，负相关用绿色表示。
(B) PMOP 相关基因的基因本体（GO）通路富集数据。
PMOP相关基因明显富集于趋化相关通路，这与单核细胞的功能相一致。
(C）热图显示了PMOP相关基因之间的相关性。
(D）高骨质密度（BMD）和低骨质密度中 22 个免疫细胞的相对百分比。
单核细胞占据了PBMC样本的大部分，进一步证实了单核细胞与所鉴定基因的关联。
(E）PMOP相关基因与免疫细胞的相关性分析。
16个基因的热图与22种免疫细胞没有明显的相关性，这表明单核细胞在PMOP中的作用并不强烈依赖于其他具有相对独立性的免疫细胞。
这些发现表明这些基因可能是通过单核细胞导致PMOP发生和发展的潜在致病因素。
Figure6
Figure6 根据PMOP相关基因将PMOP患者分为两个亚型
(A）累积分布函数（CDF）曲线显示了根据 k 值的共识分布。
(B）k 值在 2 到 9 之间时，delta 区域的相对变化。
(C) 共识矩阵（k = 2）的热图显示了每个聚类的相对面积。
在k=2时，共识矩阵图显示出最大的一致性，因此，PMOP患者被分为两个亚型（亚型1和亚型2）。
(D) PCA 图显示了两种不同的亚型。
(E) 热图显示了所选 PMOP 相关基因与亚型的关联。
(F）亚型1和亚型2之间的表达分布。分析采用秩和检验，*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。
两组基因在不同亚型中的不同表达模式凸显了它们在PMOP中的不同功能。
Figure7
Figure7 PMOP 保护相关基因(PPGs)与 PMOP 危害相关基因(PHGs)的不平衡导致PMOP
(A）基于两种亚型的预测模型。
(B）不同 BMD 群组在绝经前的基因组变异分析（GSVA）得分差异。
(C) 预测绝经前疾病风险的风险特征的接收者操作特征（ROC）曲线。
(D) 不同骨矿物质密度（BMD）群之间绝经后 GSVA 评分的差异。
绝经前PPG和PHG的GSVA得分没有显著差异，而绝经后得分不平衡。
(E) 预测绝经后疾病风险的风险特征的 ROC 曲线，显示了良好的预测效果，AUC达到0.925。
(F）绝经前和绝经后健康人的 GSVA 评分差异，PPGs的GSVA得分呈现绝经后增加的趋势，而PHGs的GSVA得分呈现绝经后减少的趋势，16个PMOP相关基因的GSVA总得分呈上升趋势。
(G）绝经前和绝经后骨质疏松症患者的 GSVA 评分差异。观察到与Fig7F相反的现象，PPGs得分下降，而PHGs的风险的分差以增大，GSVA总分上调。
总之，研究团队认为PPGs和PHGs的失调是PMOP患者骨平衡失调的原因。
Figure8
Figure8 富集分析确定与PPGs和PHGs有关的通路
(A）维恩图显示了两组信号通路的交叉点。
(B) 绝经前不同骨矿密度（BMD）下 6 条通路的 GSVA 评分差异。
(C）绝经后不同 BMD 的 6 个途径 GSVA 分数的差异。
(D) 6 条途径与 PPGs 和 PHGs 的相关性分析。
Notch和类固醇通路似乎通过调节PPGs和PHGs共同作用于骨平衡失调。
Figure9
Figure9 健骨颗粒可恢复骨平衡失调
图中分析全部采用单因素方差分析。条代表平均值 ± SEM，*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。
(A) 维恩图显示了 PMOP 基因与健骨颗粒的致病基因。
PMOP相关基因和健骨颗粒靶基因之间的十个重叠基因都涉及类固醇通路。
(B) 基因本体/京都基因组百科全书（GO/KEGG）对 10 个常见基因的富集分析。
(C) 通过 qPCR 检测 PACS1、SRPK1、CYBB、RBPJ、AGL、CDH13、F7、FABP3、Notch1 Jagged1、Hes1 的相对 mRNA 表达。
在PMOP大鼠模型中，PHGs表达明显增加，而在使用健骨颗粒治疗后，PHGs表达明显减少，这与雌激素治疗后观察到的变化水平一致。
同样，在PMOP大鼠模型中，PPGs表达明显减少，而在使用健骨颗粒治疗后，PPGs表达明显增加。这与雌激素治疗后的变化水平一致。
(D) 网络药理学分析显示了药物-成分-靶点-疾病的分布。
健骨颗粒中的特定成分、Notch通路和类固醇通路之间存在关联。健骨颗粒中的独特成分可能会纠正PPGs和PHGs表达的不平衡，从而改善与PMOP相关的骨稳态破坏。
(E) 方框图用于显示四组 SD 大鼠白细胞和单核细胞的比例和数量。
(F) 三组中 MCP-1 蛋白的相对表达，以 Actin 为对照。
(G）三组 PACS1、SRPK1、CYBB、RBPJ 蛋白的相对表达量，以 Actin 为对照。
(H）以Actin为对照，三组中Notch1、Jagged1和Hes1的相对蛋白表达量。
(I）以Actin为对照，三组中AGL、CDH13、F7、FABP3的相对蛋白表达量。
Western印迹评估基因表达，结果表明PHGs和PPGs的表达失衡可能会导致PMOP的发生，而健骨颗粒可以逆转这种失衡，从而有效治疗PMOP。
Figure10
Figure10 研究完整流程图和分子机理展示
基本跟着读完，也该考考自己了。看这张流程图，你能够想起每一步采用的验证方法吗？
如果记忆不清楚，可以结合以下的三张正文表格，再仔细看看。
阅读中有任何疑惑
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Table1
Table1 在qPCR中使用的引物序列
Table2
Table2 临床信息基本特征
缩写：
M%: 单核细胞比率。
M：单核细胞。
PA：体力活动。
MET：任务代谢当量。
COPD：慢性阻塞性肺病。
CVD：心血管疾病：心血管疾病。
CKD：慢性肾病。
Table3
Table3 临床信息变量的 Cox 多元回归
缩写：
M%: 单核细胞比率。
M：单核细胞。
PA：体力活动。
MET：任务代谢当量。
COPD：慢性阻塞性肺病。
CVD：心血管疾病。
CKD：慢性肾病。
总结
这项研究整合了蛋白质组数据和 GEO 数据集，以确定与单核细胞相关的 PMOP 相关基因，以及利用健骨颗粒治疗 PMOP 的相关途径。
通过重建 PPGs 和 PHGs 之间的平衡并修复骨平衡失调，研究团队证明了健骨颗粒对卵巢切除大鼠 PMOP 模型的潜在治疗效果。
总之，研究强调了健骨颗粒作为一种有效治疗 PMOP 的药物的临床潜力，并丰富了我们对该疾病发病机制的理解。
此外，它还为今后的许多研究方向奠定了基础，如研究骨平衡失调复杂性的分子机制，比较健骨颗粒治疗 PMOP 的临床疗效等。
本篇文献讨论环节涉及了对中医药具体成分的探讨，中医药安全性检验等，推荐下载精读
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