基于網絡藥理學及分子對接探討三味藥食兩用中藥治療單純性肥胖的機制

王相安 王慧銘　

基于網絡藥理學及分子對接探討三味藥食兩用中藥治療單純性肥胖的機制

王相安1王慧銘2

（1.浙江大學醫學院附屬第一醫院，浙江 杭州 310003；2.浙江中醫藥大學藥學院，浙江 杭州 310053）

目的：基于網絡藥理學和分子對接方法，探討山楂、荷葉、決明子的有效成分治療單純性肥胖的作用機制。方法：從TCMSP中獲取決明子及荷葉的活性成分，利用TCMID及ETCM并結合相關文獻獲取山楂果肉的活性成分，最后通過TCMSP獲取上述活性成分對應的靶點。通過GeneCards、OMIM數據庫收集單純性肥胖靶點，同時，利用Venny 2.1.0獲取“藥物－疾病”交集靶點，通過STRING平臺構建PPI網絡圖，并用CytoNCA插件篩選出關鍵靶點。利用Metascape數據庫進行GO功能和KEGG通路富集分析。最后，利用AutoDock Vina 1.1.2對關鍵靶點和成分進行分子對接。結果：通過篩選共獲得38種活性成分，180個“藥物－疾病”交集靶點，PPI網絡圖篩選出9個核心靶點；GO分析獲得2 338個條目，KEGG分析得到204條信號通路；分子對接結果顯示關鍵靶點與核心活性成分具有較好的結合活性。結論：山楂、荷葉、決明子通過多成分、多靶點、多通路治療單純性肥胖。

藥食兩用；單純性肥胖；網絡藥理學；分子對接

引言

單純性肥胖是指發病機制尚未明確，由于體內脂肪堆積過多或分布異常而引起的慢性代謝性疾病，是高血壓、糖尿病、睡眠呼吸暫停綜合征、高脂血癥、骨關節炎發病的獨立危險因素[1]。2019年的統計數據顯示，我國肥胖人口已悄然躍居全球首位，肥胖男性和女性的人數分別占全球肥胖癥患者的16.3%和12.4%[2]。目前，西醫治療該病主要采用行動干預為主。盡管絕大多數人能理解飲食控制及體育鍛煉對于體重管理的重要意義，但是鮮少有肥胖癥患者能夠長期落實相關營養醫囑。在當前批準使用的減肥藥中，胰脂肪酶抑制劑在降低脂類吸收的同時也會影響脂溶性營養素的吸收，長期使用還會導致肝腎損傷；而抑制食欲的神經胺類減肥藥不僅會引發消化系統不良反應，還可能產生劑量依賴[3]。因此，上述治療方案帶給單純性肥胖患者的臨床獲益十分有限。

2021年國家衛生健康委發布的《按照傳統既是食品又是中藥材的物質目錄管理規定》共納入了86種藥食同源中藥。由于該規定列舉的中藥毒副作用甚微，其中的荷葉、決明子、山楂、茯苓、淡豆豉、麥芽、薏苡仁、萊菔子、杏仁、昆布、枸杞子已被搭配為各種減重藥膳，廣泛應用于單純性肥胖的營養治療。傳統的飲食治療主要通過限制脂類及熱卡的攝入來減少脂肪積聚，上述中藥均為低脂肪食物，其所含植物化學物還可能具有優化體內脂肪分布、改善脂類代謝模式的作用。近期由趙鵬葳主持的研究顯示[4]，荷葉、決明子、山楂是具有減重功能的藥食兩用類中藥中使用頻次最高的三味，但荷葉、決明子、山楂降低體脂的機制尚不明確。

網絡藥理學屬于一門新興學科，融合了藥理學、系統生物學、計算生物學等多學科的技術和內容，通過大量網絡數據庫資源，對作用的靶點進行預測，構建多層次的“藥物—成分—靶點—疾病”互作網絡從微觀藥理調控基因表達的角度闡釋藥物多途徑、多靶點治療疾病的機理，為現代藥理學技術應用于傳統中藥研究提供新的模式。本研究利用網絡藥理學并結合分子對接技術，對題設三味藥食兩用中藥防治單純性肥胖的機制進行探討。

1 材料與方法

1.1 材料

分析數據由TCMSP數據庫（http://tcmspw.com）、Gene Cards數據庫（https://www.genecards.org）、TCMID數據庫（http://www.megabionet.org/tcmid）、OMIM數據庫（http://www.omim.org）、ETCM數據庫（http://www.tcmip.cn/ETCM）、UniProt數據庫（https://www.uniprot.org）、STRING數據庫（https://cn.string-db.org）、Metascape數據庫（https://metascape.org）、PubChem數據庫（https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov）、PDB數據庫（https://www.rcsb.org）獲得；運用的軟件有Venny 2.1.0在線軟件（https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny）、Cytosape 3.7.2軟件、AutoDock Vina 1.1.2軟件、Chem3D軟件、PYMOL2.3.0軟件。

1.2 方法

1.2.1 中藥的活性成分及作用靶點的篩選

通過中藥系統藥理學數據庫與分析平臺（TCMSP）[5]，檢索荷葉、決明子的活性成分，其中并沒有山楂常用藥用部位果肉的條目，只有山楂葉相關條目，故通過中醫藥綜合數據庫（TCMID）[6]及中醫藥百科全書數據庫（ETCM）[7]結合知網、PubMed等數據庫查閱相關文獻以獲取山楂果肉部分的活性成分[8-11]。根據藥代動力學參數，設定口服利用度OB≥30%且類藥性DL≥0.18為條件進行篩選，以獲取這三味藥物的主要活性成分。將收集的主要活性成分導入TCMSP中，獲取相應的靶點。同時，利用UniProt數據庫[12]，限定物種為“homo sapiens”，進行校準并得到標準化的靶點名稱。

1.2.2 “中藥－活性成分－藥物靶點”網絡的構建

利用篩選出的活性成分和靶基因在Cytoscape3.7.2上繪制“中藥－活性成分－靶點”網絡，運行Network Analyzer插件進行拓撲分析，根據degree值大小篩選出核心成分。

1.2.3 疾病相關靶點的篩選

利用Genecards數據庫（Relevance Score值≥1.0）[13]和OMIM數據庫[14]，以“simple obesity”作為檢索詞進行檢索，合并去除重復值后，最終獲得單純性肥胖的靶點。

1.2.4 藥物-疾病共同靶點的篩選

將三味中藥的靶點與單純性肥胖的靶點取交集，并利用Venny 2.1.0繪制Venn圖，得到藥物-疾病共同靶點。

1.2.5 PPI網絡的構建

將“1.2.4”獲得的交集靶點導入STRING 11.5數據庫中[15]，限定物種為“homo sapiens”，并以置信度≥0.4為條件篩選，獲取PPI網絡圖及TSV格式文件，并導入Cytosape 3.7.2中，運行CytoNCA插件進行拓撲分析，根據中心性（DC）、介度中心性（BC）、接近中心性（CC）等參數篩選出核心靶基因。

1.2.6 通路和功能富集的分析

將“1.2.4”獲得的交集靶點導入Metascape平臺[16]，將生物種類設定為“homo sapiens”，根據＜0.01，進行GO功能富集分析與KEGG通路分析，并利用R語言進行可視化。

1.2.7 分子對接驗證

通過篩選獲得核心靶點，然后選取對應的活性成分，利用分子對接軟件AutoDock Vina 1.1.2驗證預測的上訴活性成分和關鍵靶點的可信度。首先，在PubChem數據庫[17]獲得核心活性成分的2D結構，并導入Chem3D中進行優化得到其3D結構。同時利用AutoDock 4.2.6加氫、分配電荷及設置可旋轉柔性鍵后保存為“pdbqt”文件。在PDB數據庫尋找靶蛋白的3D結構，運用PYMOL 2.3.0對靶蛋白進行去除水分子及去除配體等操作，同時利用AutoDock 4.2.6對其進行加氫、分配電荷后保存為“pdbqt”文件。最后，利用AutoDock Vina 1.1.2將受體蛋白與配體小分子進行分子對接并用PYMOL2.3.0進行可視化。

2 結果

2.1 中藥的活性成分和作用靶點收集

從TCMSP數據庫中獲取決明子及荷葉的活性成分，從TCMID及ETCM數據庫并結合相關文獻，獲取山楂果肉部分的活性成分。通過設定OB≥30%且DL≥0.18為條件篩選后，最終納入共活性成分6個，荷葉活性成分9個（除去5個共活性成分及1個沒有靶點的活性成分），決明子活性成分12個（除去1個共活性成分及1個沒有靶點的活性成分），山楂活性成分11個（除去6個共活性成分）。為了方便研究，荷葉、決明子、山楂的活性成分被標記為“HY1-HY9”“JMZ1-JMZ12”“SZ1-SZ11”。6個共活性成分被標記為A1-F1。將上述38種活性成分導入TCMSP中收集對應的靶點，并用UniProt數據庫校準靶點名稱，去除重復及無效值后得到238個靶點。

2.2 “中藥－活性成分－藥物靶點”網絡的構建

通過Cytoscape3.7.2繪制中藥－成分－靶點網絡。圖中共含有279個節點（3個中藥節點、38個活性成分節點、238個藥物作用的靶點節點）和954條邊。通過內置的Network Analyzer分析該網絡拓撲學參數，并根據degree值大小選取排名前10的核心成分，見表1。

表1 三味中藥的關鍵活性成分信息

2.3 單純性肥胖靶點的收集與韋恩圖的構建

利用GeneCards數據庫（Relevance Score值≥1.0）和OMIM數據庫，以“simple obesity”為關鍵詞，檢索單純性肥胖的靶點，并將兩個數據庫得到的靶點合并刪除重復值后，共得到2749個靶點，與三味中藥相關的238個靶點同時導入Venny 2.1.0進行交集分析并繪制Venn圖，共獲得180個交集靶點（見圖1），即為三味中藥治療單純性肥胖的潛在作用靶點。

圖1 藥物－疾病靶點韋恩圖

2.4 PPI網絡的構建

將180個交集靶點導入STRING數據庫，限定物種“Homo sapiens”，設置置信度≥0.4，剔除1個無相互作用關系的蛋白后，得到由179個節點及3461條邊組成的PPI網絡（見圖2）及TSV格式文件。將TSV格式文件導入Cytoscape3.7.2中，運行CytoNCA插件進行拓撲分析，計算出DC，CC及BC的值。其中，DC的中位數為32，CC的中位數為0.52，BC的中位數為57.95，第一輪篩選設為DC≥32，CC≥0.52，BC≥57.95，共得到64個靶點。第二輪篩選設為DC≥64.5，CC≥0.59，BC≥200.62，共得到24個靶點。最后設定DC≥91，CC≥0.65，BC≥602.51進行第3次篩選，最終得到9個核心靶點，見圖3。其中，核心靶點網絡節點特征參數，見表2。

圖2 核心靶點篩選流程圖

表2 核心靶點網絡節點特征參數

2.5 GO功能和KEGG通路富集分析

2.5.1 GO功能富集分析

利用Metascape平臺，設置＜0.01作為篩選條件，將交集靶點進行GO的生物過程（BP）、分子功能（MF）和細胞組分（CC）分析，總共富集到2338個條目，其中1991項BP，206項MF，141項CC，根據?lgP值篩選出排名前10的條目，并利用R語言繪制柱狀圖，見圖3。其中，BP主要涉及細胞對有機氮化合物、對脂質、脂多糖及激素的反應等；CC主要涉及等細胞質膜、激素受體復合物等；MF主要涉及等DNA結合轉錄因子、RNA聚合酶II特異性DNA結合轉錄因子、配體激活的轉錄因子活性及細胞因子受體等。

2.5.2 KEGG通路富集分析

利用Metascape平臺，設置＜0.01作為篩選條件，將交集靶點進行KEGG分析，共得到204條信號通路，根據?lgP值篩選出排名前20條目，并利用R語言繪氣泡圖，見圖4。主要涉及脂質和動脈粥樣硬化途徑、糖尿病并發癥中的年齡-晚期糖基化終產物受體（receptor of advanced glycosylation end-products，RAGE）信號通路、MAPK、FoxO等信號通路。

圖3 GO功能分析可視化結果

圖4 KEGG通路富集分析可視化結果

2.6 分子對接結果

使用AutoDock Vina 1.1.2軟件對degree值排名前5位的關鍵靶點和活性成分進行分子對接，結果見表3。結合能值越低，二者的結合效果越好，通常以結合能≤-5.0 kJ/mol作為標準。結果顯示，各靶點和活性成分之間對接的最低結合能結果均小于-5.0 kJ/mol，說明活性成分與受體蛋白具有較好的結合活性，進一步驗證了上述網絡藥理學的結果。其中，分子對接模式圖見圖6。

表3 核心活性成分和核心靶蛋白的結合能（單位：kcal/mol）

3 討論

由于減肥藥物副作用較大、減重手術難以推廣，運動減肥患者依從性較差且體重極易反彈，故現代醫學對肥胖癥的治療手段是相當有限的。而將藥食兩用中藥加入患者日常飲食能充分發揮其安全性高、口感易于接受的優點，是中醫藥防治肥胖癥等代謝相關疾病的特色療法。基于山楂健脾開胃、消食化滯，決明子清熱瀉火、潤腸通便，荷葉清暑利濕、升發脾陽之功效，此三味藥食兩用中藥被廣泛應用于單純性肥胖的飲食治療。盡管已有臨床觀察顯示其療效顯著，荷葉、山楂、決明子治療單純性肥胖的活性成分、作用靶點及分子機制尚不明確[18-20]。

通過“藥物—活性成分—靶點”網絡發現，槲皮素、山奈酚、異鼠李素、荷葉堿、杏黃罌粟堿等活性成分的潛在作用靶點豐富，可能是治療單純性肥胖的主要成分。其中，槲皮素是一種多羥基黃酮類化合物，通過減少三酰甘油積累、胰島素抵抗、肥胖相關炎癥細胞因子分泌，以及調節脂肪細胞的增值、分化、凋亡而發揮降低體脂的作用[21]。動物實驗表明，山柰酚能有效降低高糖高脂飲食喂養的大鼠體質量增加和脂肪堆積，而異鼠李素可以通過下調3T3-L1脂肪細胞中的PPAR-γ和CEBP-α抑制脂肪生成[22]。更重要的是，荷葉堿、杏黃罌粟堿能分別作用于中樞及外周神經元受體，對乙酰膽堿受體發揮調控作用，通過抑制食欲起到降脂減肥的作用[23]。

通過蛋白互作網絡發現，AKT1、TP53、IL6、TNF、ESR1等是山楂、決明子、荷葉治療單純性肥胖的核心靶點；這與Sneha Rai等報道有關脂質代謝相關靶點的研究相一致[24]。其中，AKT1可促進GSK3β的磷酸化繼而調節脂質代謝[25]，TNF-α、IL-6作為炎癥因子能促進巨噬細胞對LDL-C的攝取、加速脂質沉積[26]，TP53則可通過調節甲羥戊酸途徑，降低體內的膽固醇[27]。此外，ESR1是介導雌激素發揮作用的關鍵分子，而雌激素能下調PPAR-α活性，促進肝臟脂肪酸氧化，降低肝臟甘油三脂水平[28]。

通過KEGG通路富集分析發現，題設三味中藥治療單純性肥胖的主要通路包括AGE-RAGE信號通路、脂質和動脈粥樣硬化途徑、MAPK、FoxO信號通路。晚期糖基化終產物（AGEs）是蛋白質、脂質和核酸的非酶促糖化和氧化產生的化合物組，高濃度AGEs誘導后，可以使RAGE、SRA2、CD36表達增加，提升巨噬細胞膽固醇的攝取能力[29]。而FoxO1能夠促進ApoC-III的表達，從而抑制肝臟攝取極低密度脂蛋白（VLDL）、減少肝臟脂肪浸潤[30]。動物實驗表明，MAPK磷酸化可以影響肝臟脂質累積，還能在減輕內臟脂肪氧化損傷的同時治療高脂血癥[31]。

分子對接結果顯示，上述關鍵靶點和活性成分之間對接的最低結合能結果均小于-5.0 kJ/mol，說明活性成分與受體蛋白具有較好的結合活性，進一步驗證了上述網絡藥理學結果的科學性及可靠性。

4 結論

綜上所述，本研究基于網絡藥理學初步預測了山楂、決明子、荷葉中槲皮素、山奈酚、異鼠李素、荷葉堿、杏黃罌粟堿等關鍵活性成分，通過AGE-RAGE信號通路、MAPK、FoxO等關鍵信號通路，分別與AKT1、TP53、IL6、TNF及ESR1等核心靶點以氫鍵方式結合，協同調節脂肪細胞的增值、分化、凋亡，抑制肥胖相關炎癥細胞因子分泌，促進巨噬細胞對脂質的攝取，減少肝臟脂肪浸潤從而發揮治療單純性肥胖的作用，體現了“多成分、多靶點、多信號通路”的作用機制，符合中醫“整體觀”的理論。但本研究存在一定的局限性，目前的結論只是基于網絡藥理學對荷葉、決明子、山楂治療單純性肥胖的探討，并未通過實驗進一步驗證，而公共數據庫是實時更新的，信息尚未全面，當下的結論存在一定的滯后及偏差，因此對荷葉、決明子、山楂治療單純性肥胖的實驗驗證將成為下一步研究的重要內容。

[1] ROBYN L, HAMZA A , PADDY C D, et al. Interrupting sitting time with simple resistance activities lowers postprandial insulinemia in adults with overweight or obesity[J]. Obesity, 2019, 27(9): 1428-1433．

[2] 卓越，周仲瑜，陳霞，等. 基于復雜網絡技術研究灸法治療單純性肥胖核心處方[J]. 世界科學技術-中醫藥現代化，2021，23(2): 635-640.

[3] 沈煥玲，張瑩. 肥胖的飲食和藥物治療的研究現狀[J].醫學綜述，2018，24(10): 1998-2003.

[4] 趙鵬葳，簡敬一，任孟月. 藥食同源中藥治療肥胖癥的有效成分和機制研究進展[J]. 廣東藥科大學學報，2021，37(3): 141-149.

[5] RU J, LI P, WANG J, et al. TCMSP: A database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines[J]. Journal of Cheminformatics, 2014, 6(1): 1-6.

[6] XUE R, FANG Z, ZHANG M, et al. TCMID: Traditional Chinese medicine integrative database for herb molecular mechanism analysis[J]. Nucleic Acids Research, 2013, 41: D1089-D1095.

[7] XU H Y, ZHANG Y Q, LIU Z M, et al. ETCM: An encyclopaedia of traditional Chinese medicine[J]. Nucleic Acids Research, 2019, 47(D1) :D976-D982.

[8] 董嘉琪，陳金鵬，龔蘇曉，等. 山楂的化學成分、藥理作用及質量標志物（Q-Marker）預測[J]. 中草藥，2021，52(9): 2801-2818.

[9] 王文越，呂琴，李珩玉，等. 山楂與野山楂的化學成分對比研究[J]. 山東中醫藥大學學報，2021，45(5): 672-679.

[10] 樓陸軍，羅潔霞，高云. 山楂的化學成分和藥理作用研究概述[J].中國藥業，2014，23(3): 92-94.

[11] 劉榮華，邵峰，鄧雅瓊，等. 山楂化學成分研究進展[J].中藥材，2008(7): 1100-1103.

[12] UniProt Consortium. UniProt: The universal protein knowledgebase in 2021[J]. Nucleic Acids Research, 2021, 49(D1): D480-D489.

[13] STELZER G, ROSEN N, PLASCHKWS I, et al. The GeneCards suite: From gene data mining to disease genome sequence analyses[J]. Current Protocols in Bioinformatics, 2016, 54: 30.

[14] AMBERGER J S, BOCCHINI C A, SCOTT A F, et al. OMIM.org: Leveraging knowledge across phenotype-gene relationships[J] Nucleic Acids Research, 2019, 47(1): D1038-D1043.

[15] SZKLARCZY D, GABLE AL, LYON D, et al. STRING v11: Protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets[J]. Nucleic Acids Research, 2019, 47(D1): D607-D613.

[16] ZHOU Y, ZHOU B, PACHE L, et al. Metascape provides a biologist-oriented resource for the analysis of systems-level datasets [J]. Nature Communications, 2019, 10(1): 1523.

[17] KIM S, CHEN J, CHENG T, et al. PubChem in 2021: New data content and improved web interfaces[J]. Nucleic Acids Research, 2021, 49(D1): D1388.

[18] 王健，楊建全. 運動康復鍛煉聯合三七花、山楂茶飲對中老年單純性肥胖脂肪肝患者肝功能及血流變學指標的影響[J]. 中國老年學雜志，2019，39(16): 3913-3915.

[19] KIM B M, CHO B O, JANG S I. Anti-obesity effects of Diospyros lotus leaf extract in mice with high-fat diet-induced obesity[J]. International Journal of Molecular Medicine, 2019, 43(1): 603-613．

[20] 劉天曉，劉佳，張冠華. 有氧運動伴決明子茶飲對肥胖女大學生身體形態及血脂代謝的影響[J]. 山東體育科技，2012，34(3): 34-38.

[21] 劉晟文，劉建英. 槲皮素藥理學作用的研究進展[J]. 中華肺部疾病雜志，2020，13(1): 104-106.

[22] 李博文，趙亮，王勇. 槲皮素、山柰酚和蘆丁對高果糖和高脂飲食誘導的大鼠代謝綜合征的影響[J]. 食品科學，2019，40(17): 223-233.

[23] DLUDLA P V, NKAMBULE B B, Jack B, et al. Inflammation and oxidative stress in an obese state and the protective effects of gallic acid[J]. Nutrients, 2018, 11(1): 1-8.

[24] RAI S, BHATNAGAR S. Hyperlipidemia, disease associations, and top 10 potential drug targets: A network view[J]. OMICS, 2016, 20(3): 152-168.

[25] YANG S, SHEN Y, HU X, et al. Natural product puerarin activates Akt and ameliorates glucose and lipid metabolism dysfunction in hepatic cells[J]. Journal of Functional Foods, 2019, 55: 296-304.

[26] 湯艷，易健，彭千元，等. 黑茶對高脂血癥大鼠血脂及炎癥因子TNF-α、IL-6影響[J]. 遼寧中醫藥大學學報，2016，18(9): 25-28.

[27] 許澤恭，祝晨蔯，周玖瑤，等. 基于網絡藥理學和分子對接探究羅布麻葉抗高脂血癥的作用機制[J]. 中藥新藥與臨床藥理，2021，32(8): 1154-1163.

[28] YOON M. The role of PPARα in lipid metabolism and obesity:focusing on the effects of estrogen on PPARα actions[J]. Pharmacological Research, 2009, 60(3): 151-159．

[29] 徐雷，王一茹，李沛城，等. AGEs-RAGE相互作用促進巨噬細胞攝取膽固醇的研究[J]. 同濟大學學報(醫學版)，2017，38(1): 30-35.

[30] 董書琴，盧宇，高菲，等. FoxO1在糖脂代謝機制中的研究進展[J]. 大連醫科大學學報，2021，43(5): 445-450.

[31] ZHANG J X, FENG W J, LIU G C, et al. Corosolic acid attenuates hepatic lipid accumulation and inflammatory response via AMPK/SREBPs and NF-κB/MAPK signaling pathways[J]. American Journal of Chinese Medicine, 2020, 48(3): 579-595.

Discussion on the Mechanism of Three Medicinal and Edible Traditional Chinese Herbs in Treating Simple Obesity Based on Network Pharmacology and Molecular Docking

Objective: Based on network pharmacology and molecular docking method, to explore the mechanism of of active ingredient of hawthorn, lotus leaf and cassia seed in the treatment of simple obesity. Methods: The active ingredients of cassia seed and lotus leaf were obtained from TCMSP, and the active ingredients of hawthorn flesh were obtained using TCMID and ETCM combined with relevant literature. Finally, the corresponding targets of the active ingredients were obtained through TCMSP. Simple obesity targets were collected through GeneCards and OMIM databases. At the same time, Venny 2.1.0 was used to obtain "drug-disease" intersection targets. PPI network map was constructed through STRING platform, and key targets were screened by CytoNCA plug-in. GO function and KEGG path enrichment were analyzed using Metascape database. Finally, AutoDock Vina 1.1.2 was used for molecular docking of key targets and components. Results: A total of 38 active ingredients were obtained through screening, 180 "drug-disease" intersection targets were identified, and 9 core targets were identified through PPI network diagram screening; GO analysis obtained 2338 entries, and KEGG analysis obtained 204 signaling pathways; the results of macromolecular docking showed that the key targets had good binding activity with the core active components. Conclusion: Hawthorn, lotus leaf and cassia seed are used to treat simple obesity through multiple components, targets, and pathways.

medicinal and edible herbs; simple obesity; network pharmacology; molecular docking

R285

A

1008-1151(2023)09-0059-06

2022-09-26

浙江省醫學會臨床科研基金項目（2018ZYC-A15）。

王相安（1991－），女，浙江杭州人，浙江大學醫學院附屬第一醫院初級營養師，碩士，研究方向為中醫藥防治營養代謝相關性疾病。

王慧銘（1963－），男，浙江杭州人，浙江中醫藥大學藥學院教授，碩士，研究方向為中藥藥理。