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| Bioinformatics analysis of Parkinson disease and prediction of potential treatment of traditional Chinese medicine |
| ZHAO Jiajia MUNIRE Aihaiti ZHANG Yujie YANG Junling YE Hongxia XU Zhong |
| Department of Pharmacy, Urumqi Hospital of Traditional Chinese Medicine, Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 830000, China |
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Abstract Objective To perform bioinformatics analysis of genes differentially expressed in Parkinson disease (PD) and to predict potential traditional Chinese medicines for the treatment of PD, so as to provide new research directions and ideas for the prevention and treatment of PD. Methods GEO2R was used to analyze PD data sets (GSE22491) and (GSE54536) to obtain differential genes. String was used to construct protein-protein interaction network, and GO and KEGG analysis were performed. Target-signal pathway network was constructed, and the key genes and potential pathological mechanisms in the development of PD was screened, traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform and Coremine Medical platform were used to screen potential therapeutic traditional Chinese medicine, and molecular docking was conducted. Results 576 genes with significant difference were screened out, among which 428 genes were up-regulated and 148 genes were down-regulated. Significant genes were SRC, MAPK14, HSP90AA1, TNF, CXCR4 and GRIN1, which were mainly enriched in PI3K-Akt, Tight junction, and Neuroactive ligand-receptor interaction signaling pathway, etc. Potential therapeutic traditional Chinese medicines included Polygonum cuspidatum, Tripterygium fordii and Hippophylla rhamnoides, etc. Conclusion The 576 PD key genes have antibacterial and anti-inflammatory effects, improve blood circulation, enhance immunity, and reduce the metabolic disorders of brain neuromediators, etc., so as to achieve therapeutic effects and provide reference for the clinical treatment of PD.
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