Chinese Journal of Animal Nutrition >

2026 , Vol. 38 >Issue 4: 3019 - 3028

DOI: https://doi.org/10.12418/CJAN2026.242

RESEARCH PAPER

Exploring Effects of Active Components of Mulberry Leaf on Expression of Immune-Related Proteins in Porcine Based on Network Pharmacology

  • TAN Jun , 1 ,
  • ZHANG Xinyi 2 ,
  • SHI Runke 3 ,
  • GUO Meixia 1 ,
  • ZHANG Fengying 3 ,
  • YANG Xue , 3, *
Expand
  • 1 Hebei Provincial Key Laboratory of Traditional Chinese Medicine Research and Development, Chinese Medical Research Institute, Chengde Medical University, Chengde 067000, China
  • 2 Hebei Sericulture Industry Technology Innovation Center, Sericultural Research Institute, Chengde Medical University, Chengde 067000, China
  • 3 School of Basic Medical Sciences, Chengde Medical University, Chengde 067000, China
*professor, E-mail:

Received date: 2025-05-16

  Online published: 2026-04-14

Fold

Abstract

This study aimed to explore the regulatory mechanism of mulberry leaf active components on porcine immunity by using network pharmacology. The active components and targets of mulberry leaf were obtained through the Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP), Swiss ADME and Swiss Target Prediction databases, and the targets of porcine immunity were obtained through the Gene Cards and Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) database. The protein-protein interaction (PPI) network of the two were constructed through the String database. Gene Ontology (GO) function and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis was conducted using the David database. Molecular docking was performed using AutoDock software and visualized through PyMoL software. The results showed as follows: 1) a total of 16 active components of mulberry leaf and 389 active component targets were screened and obtained. Combined with 2 506 porcine immunity targets, 197 intersection targets were determined. 2) The core target proteins were epidermal growth factor receptor (EGFR), phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit alpha (PIK3CA), cyclin dependent kinase 1 (CDK1), estrogen receptor 2 (ESR2), and cyclin dependent kinase 2 (CDK2), etc. 3) GO function and KEGG pathway enrichment analysis revealed that the regulation of porcine immunity by active components of mulberry leaf involved 484 items and 106 pathways mainly in endocrine resistance and pathways in cancer, among which 4-prenylresveratrol, quercetin and kaempferol were the main active components of mulberry leaf in regulating porcine immunity. 4) The molecular docking results showed that the binding energy of the active components of mulberry leaf to the core targets of porcine immunity was all less than -4.25 kcal/mol (1 kcal=4.184 kJ), indicating that mulberry leaf active components can spontaneously bind to the core targets of porcine immunity. In conclusion, mulberry leaf may effectively promote the healthy growth and development of pigs by regulating the immune system function and strengthening the body’s immune defense mechanism.

Key words： mulberry leaf; mechanism of action; active ingredients; signaling pathways

Cite this article

TAN Jun , ZHANG Xinyi , SHI Runke , GUO Meixia , ZHANG Fengying , YANG Xue . Exploring Effects of Active Components of Mulberry Leaf on Expression of Immune-Related Proteins in Porcine Based on Network Pharmacology[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2026 , 38(4) : 3019 -3028 . DOI: 10.12418/CJAN2026.242

在城乡居民动物性蛋白质消费需求持续攀升的背景下,作为我国肉类消费量最高的猪肉[1],其市场需求为养猪产业提供持续驱动力。但在现代集约化养殖中,高密度环境应激、免疫相关性状遗传改良滞后等因素[2],导致生猪免疫机能弱化、条件性病原感染率上升,影响生长性能、健康及养殖效益[3]。免疫机能的维持和提高离不开饲粮调控,这是优质饲料添加剂的核心作用机制。抗生素作为一种饲料添加剂,在守护人类健康、诊治畜禽疾病以及提升养殖效益等多个维度,都发挥着举足轻重的作用。但是抗生素的滥用引发的耐药性、残留及污染问题凸显,其使用已受严格限制[4]。因此,寻找能提高免疫力的优质饲料添加剂原料至关重要,以提高猪的生产性能和免疫力[5-6]。
中草药因兼具营养性和功能性,成为抗生素替代研究的重要方向。其中,桑叶为桑属植物桑(Morus alba L.)的叶,是首批被纳入“药食同源”的中药材,不仅能够满足动物的生长需求,而且作为饲料添加剂可提高生产性能、增强抗氧化和免疫功能,因而成为畜牧领域的研究重点[7]。研究表明,桑叶可多维度增强免疫防御能力。Zhao等[8]研究发现,桑叶多糖可通过调节血清免疫球蛋白、细胞因子等改善动物代谢和免疫功能。夏鑫[9]研究表明,桑叶多糖可通过促进脾脏淋巴细胞增殖、提高巨噬细胞吞噬活性,调节白细胞介素-2(IL-2)、干扰素-γ(IFN-γ)等细胞因子分泌水平以及调控免疫应答的动态平衡。但桑叶成分复杂,传统研究难以系统明确其调节免疫力的成分及机制。网络药理学可整体探究药物、靶点与疾病的关系,为全面系统研究提供新路径。吴丽娟等[10]揭示青黛复方制剂可通过β-谷甾醇等活性物质降低IL-2、干扰素-α(IFN-α)表达,减少猪急性炎症损伤,提高免疫应答能力。
因此,本试验通过网络药理学和分子对接技术,揭示桑叶调节猪免疫力的有效活性成分及潜在机制,为桑叶作为饲料添加剂的应用,以及中草药在畜牧养殖中的推广提供理论参考。

1 材料与方法

1.1 桑叶活性成分检索

基于中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)v2.3,以“桑叶”为检索关键词获取其化学成分信息。根据口服生物利用度(oral bioavailability,OB)≥30%和类药性(drug-likeness,DL)≥0.18双参数阈值[11],初步筛选高活性化学成分,再通过PubChem v3.6.5数据库获取各化合物的简化分子线性输入规范(simplified molecular input line entry system,SMILES)标识符,并运用Swiss ADME v3.0平台进行二次筛选,剔除胃肠道吸收预测结果为“低”的化合物,根据DL五原则(Lipinski、Ghose、Veber、Egan、Muegge)评价体系,排除其中≥2项指标不符合的化合物,最终建立桑叶活性成分数据集。

1.2 桑叶活性成分靶点收集

将筛选获得的桑叶活性成分标准SMILES结构信息导入Swiss Target Prediction v2019数据库获取药物靶蛋白。

1.3 猪免疫力靶点收集

通过Gene Cards v5.24与在线人类孟德尔遗传(online mendelian inheritance in man,OMIM)数据库,输入“porcine immunity”为关键词检索相关靶点,并对靶点信息进行整理。

1.4 桑叶活性成分与猪免疫力交集靶点

将桑叶活性成分相关靶点与猪免疫力相关靶点导入微生信jvenn v1.7在线平台,即可得到药物-疾病共同作用的关键交集靶点,并导出交集结果。

1.5 蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络构建

将两者交集靶点导入String v12.5数据库,构建PPI网络,将最低相互作用阈值设置为“high confidence”>0.400[12],获得PPI网络图并保存TSV文件。

1.6 核心靶点的筛选

将1.5获得的PPI网络图导入Cytoscape v3.10.1软件,通过拓扑结构分析,根据度值(degree)大小排序[13],筛选出核心靶点,并对其进行可视化。

1.7 基因本体(GO)功能和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析

参考文献[14]方法将交集靶点导入David v6.8数据库,对桑叶调控猪免疫力的功能靶点进行GO功能和KEGG通路富集分析,将所得数据导入微生信在线平台进行结果可视化。

1.8 “活性成分-靶点-通路”相互作用网络构建

利用David v6.8数据库分析所得出的信号通路,采用Cytoscape v3.10.1软件Network Analyze功能进行拓扑性质分析,根据degree大小进行排序,获取“活性成分-靶点-通路”相互作用网络图。

1.9 分子对接

通过TCMSP v2.3数据库获取桑叶核心成分的mol 2结构,并通过RCSB PDB数据库获取核心靶点的PDB结构,将其转化为PDBQT格式。设置半柔性对接参数:将x、y、z轴方向的格点数量均调至最大值126,使对接盒子尽可能完全包裹受体蛋白。若格点数量达到126时蛋白仍有部分暴露于盒子外,可通过调节格点间距参数进一步调整对接盒子的空间范围,确保受体蛋白被完全纳入盒子内。采用AutoDock软件再将处理好的核心成分与核心靶点进行半柔性对接,获取分子对接的结合能;结合能在-4.25 kcal/mol(1 kcal=4.184 kJ)以下代表有某种活性,低于-5.00 kcal/mol代表有很好的键合活性[15]。整理分子对接结果,并利用PyMoL v2.5.5软件进行可视化。

2 结果与分析

2.1 桑叶活性成分对猪免疫力的网络药理学研究

2.1.1 桑叶活性成分

由表1可知,通过TCMSP v2.3和Swiss ADMEv3.0数据库预测得到桑叶活性成分共16个;从Swiss Target Prediction v2019数据库获取的桑叶活性成分靶点信息按Probability值进行降序排序,选择前100个且同时满足Probability>0.1,对作用靶点信息进行整理和去重后共得389个桑叶活性成分靶点。
表1 桑叶中16个活性成分

Table 1 Sixteen active components of mulberry leaf

分子识别号
MOL ID		 化合物名称
Compound names		 口服生物利用度
OB/%		 类药性
DL
MOL003857 桑辛素C Moracin C 82.13 0.29
MOL003861 桑辛素G Moracin G 75.78 0.42
MOL003759 鸢尾甲黄素A Iristectorigenin A 63.36 0.34
MOL003858 桑辛素D Moracin D 60.93 0.38
MOL003859 桑辛素E Moracin E 56.08 0.38
MOL003856 桑辛素B Moracin B 55.85 0.23
MOL006630 降桂木生黄亭Norartocarpetin 54.93 0.24
MOL003860 桑辛素F Moracin F 53.81 0.23
MOL000729 氧化血根碱Oxysanguinarine 46.97 0.87
MOL000098 槲皮素Quercetin 46.43 0.28
MOL007879 四甲氧基木犀草素Tetramethoxyluteolin 43.68 0.37
MOL000422 山奈酚Kaempferol 41.88 0.24
MOL003879 4-异戊烯基白藜芦醇4-prenylresveratrol 40.54 0.21
MOL003862 桑辛素H Moracin H 74.35 0.51
MOL003847 红厚壳内酯E Inophyllum E 38.81 0.85
MOL013083 茵芋苷Skimmin 38.35 0.32

2.1.2 猪免疫力靶点

通过以“porcine immunity”为关键词,将数据库筛选出的结果进行汇总去重后,共获取2 506个猪免疫力靶点,其中Gene Cards v5.24数据库筛选收集得到2 493个靶点,OMIM数据库收集得到13个靶点。

2.1.3 桑叶活性成分与猪免疫力交集靶点

如图1所示,利用微生信jvenn v1.7在线平台,得到桑叶活性成分389个作用靶点与猪免疫力2 506个作用靶点的交集靶点共197个。
图1 桑叶活性成分与猪免疫力交集靶点韦恩图

Fig.1 Venn diagram of intersection targets between mulberry leaf active components and porcine immunity

2.1.4 PPI网络

将交集靶点导入String v12.5数据库,构建PPI网络图,如图2所示,该网络包含了190个节点、965条边,PPI网络前15个靶点见表2;将其导入Cytoscape v3.10.1软件,筛选得到甘油醛-3-磷酸脱氢酶(GAPDH)、胱天蛋白酶3(CASP3)、表皮生长因子受体(EGFR)、基质金属蛋白酶9(MMP9)、雌激素受体1(ESR1)、磷脂酰肌醇-4,5-二磷酸3-激酶催化亚基α(PIK3CA)、细胞周期蛋白依赖性激酶1(CDK1)、雌激素受体2(ESR2)以及细胞周期蛋白依赖性激酶2(CDK2)等核心靶点。
图2 桑叶活性成分对猪免疫力的PPI网络图

仅注释前15个靶点。GAPDH:甘油醛-3-磷酸脱氢酶;CASP3:胱天蛋白酶3;EGFR:表皮生长因子受体;MMP9:基质金属蛋白酶9;ESR1:雌激素受体1;CCND1:周期蛋白D1;SRC:SRC原癌基因非受体酪氨酸激酶;APP:淀粉样β前体蛋白;PTGS2:前列腺素-内过氧化物合酶2;PIK3CA:磷脂酰肌醇-4,5-二磷酸3-激酶催化亚基α;HSP90AA1:热休克蛋白90α家族A类成员1;PPARG:过氧化物酶体增殖激活受体γ;GSK3B:糖原合成酶激酶3β;IGF1R:胰岛素样生长因子1受体;SIRT1:沉默信息调节因子1。

Fig.2 PPI network chart of mulberry leaf active components on porcine immunity

Only the top 15 targets were annotated. GAPDH: glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase; CASP3: Caspase 3; EGFR: epidermal growth factor receptor; MMP9: matrix metalloproteinase 9; ESR1: estrogen receptor 1; CCND1: cyclin D1; SRC: SRC proto-oncogene, non-receptor tyrosine kinase; APP: amyloid beta precursor protein; PTGS2: prostaglandin-endoperoxide synthase 2; PIK3CA: phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit alpha; HSP90AA1: heat shock protein 90 alpha family class A member 1; PPARG: peroxisome proliferator activated receptor gamma; GSK3B: glycogen synthase kinase 3 beta; IGF1R: insulin like growth factor 1 receptor; SIRT1: sirtuin 1.

表2 PPI网络前15个靶点

Table 2 Top 15 targets of PPI network

序号
No.		 靶点
Targets		 度值
Degree		 中介中心性
Betweenness centrality		 接近中心性
Closeness centrality
1 甘油醛-3-磷酸脱氢酶GAPDH 82 0.233 1 0.594 7
2 胱天蛋白酶3 CASP3 63 0.081 9 0.540 8
3 表皮生长因子受体EGFR 51 0.067 3 0.520 3
4 基质金属蛋白酶9 MMP9 44 0.067 4 0.510 0
5 雌激素受体1 ESR1 43 0.055 9 0.489 1
6 周期蛋白D1 CCND1 42 0.018 1 0.481 2
7 SRC原癌基因非受体酪氨酸激酶SRC 39 0.028 0 0.471 1
8 淀粉样β前体蛋白APP 38 0.166 6 0.502 8
9 前列腺素-内过氧化物合酶2 PTGS2 37 0.085 7 0.507 1
10 磷脂酰肌醇-4,5-二磷酸3-激酶催化亚基α PIK3CA 35 0.018 1 0.450 9
11 热休克蛋白90α家族A类成员1 HSP90AA1 35 0.019 3 0.457 8
12 过氧化物酶体增殖激活受体γ PPARG 34 0.045 2 0.501 4
13 糖原合成酶激酶3β GSK3B 29 0.022 8 0.481 2
14 胰岛素样生长因子1受体IGF1R 27 0.018 3 0.444 2
15 沉默信息调节因子1 SIRT1 24 0.024 9 0.453 2

2.1.5 靶点生物学功能分析

利用David v6.8数据库对交集靶点进行KEGG通路富集分析,共获得106条相关通路。如图3所示,通路主要涉及内分泌抵抗、癌症通路等。
图3 桑叶活性成分调节猪免疫力靶点KEGG通路富集分析

Endocrine resistance:内分泌抵抗;Pathways in cancer:癌症通路;Prostate cancer:前列腺癌;Proteoglycans in cancer:癌症中的蛋白聚糖;AGE-RAGE signaling pathway in diabetic complications:糖尿病并发症中的晚期糖基化终产物及其受体信号通路;FoxO signaling pathway:叉头框O信号通路;Lipid and atherosclerosis:脂质和动脉粥样硬化;Fluid shear stress and atherosclerosis:流体剪切应力和动脉粥样硬化;Estrogen signaling pathway:雌激素信号通路;IL-17 signaling pathway:白细胞介素-17信号通路;PI3K-Akt signaling pathway:磷脂酰肌醇-3-羟激酶-蛋白激酶B信号通路;EGFR tyrosine kinase inhibitor resistance:表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂耐药性;Prolactin signaling pathway:催乳素信号通路;Colorectal cancer:结直肠癌;Sphingolipid signaling pathway:鞘脂信号通路;Progesterone-mediated oocyte maturation:孕激素介导的卵母细胞成熟;Relaxin signaling pathway:松弛素信号通路;ErbB signaling pathway:ErbB信号通路;Hepatitis B:乙型肝炎;TNF signaling pathway:肿瘤坏死因子信号通路。

仅注释本研究筛选的5个核心靶点。EGFR:表皮生长因子受体;PIK3CA:磷脂酰肌醇-4,5-二磷酸3-激酶催化亚基α;CDK1:细胞周期蛋白依赖性激酶1;ESR2:雌激素受体2;CDK2:细胞周期蛋白依赖性激酶2。图4同。Only 5 core targets screened in this study were annotated. EGFR: epidermal growth factor receptor; PIK3CA: phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit alpha; CDK1: cyclin dependent kinase 1; ESR2: estrogen receptor 2; CDK2: cyclin dependent kinase 2. The same as Fig.4.

Fig.3 KEGG pathway enrichment analysis of targets for mulberry leaf active components regulating porcine immunity

GO功能富集分析共获取生物过程(biological process,BP)289个条目、细胞组分(cellular component,CC)67个条目和分子功能(molecular function,MF)128个条目。如图4所示,BP主要与蛋白质磷酸化、大分子代谢以及初级代谢过程的调控相关;CC主要与吞噬小泡、吞噬囊泡以及细胞外空间相关;MF主要与蛋白质丝氨酸/苏氨酸激酶活性、胰岛素样生长因子Ⅱ结合以及蛋白质丝氨酸激酶活性相关。
图4 桑叶活性成分调节猪免疫力靶点GO功能富集分析

BP:生物过程 biological process;CC:细胞组分 cellular component;MF:分子功能 molecular function。

Fig.4 GO function enrichment analysis of targets for mulberry leaf active components regulating porcine immunity

2.1.6 “活性成分-靶点-通路”相互作用网络分析

通过Cytoscape v3.10.1软件构建“活性成分-靶点-通路”相互作用网络图(图5),展示桑叶活性成分与猪免疫力相关靶蛋白、靶蛋白与信号通路之间的相互作用关系。利用Cytoscape v3.10.1相关插件进行桑叶主要作用活性成分分析,结果发现其中4-异戊烯基白藜芦醇、槲皮素和山奈酚的degree排名靠前,可被视为桑叶调节猪免疫力的主要活性成分。
图5 桑叶活性成分对猪免疫力“活性成分-靶点-通路”相互作用网络图

浅绿色为靶点,绿色为活性成分,蓝色为通路。

Fig.5 Interaction network diagram of “active components-targets-pathways” of mulberry leaf on porcine immunity

Light green indicated targets, green indicated active components, and blue indicated pathways.

2.2 分子对接结果

利用Cytoscape v3.10.1软件分析“活性成分-靶点-通路”相互作用网络图,根据degree排名前5的靶点与5个主要活性成分进行分子对接,结果见表3。各活性成分与靶蛋白的结合能均小于-4.25 kcal/mol,表明蛋白靶点与活性成分具有较好的亲和力。同时,对结合能前6的结果进行可视化,结果如图6所示。
表3 分子对接结果

Table 3 Molecular docking results kcal/mol

靶点
Targets		 4-异戊烯基白藜芦醇
4-prenylresveratrol		 四甲氧基木犀草素
Tetramethoxyluteolin		 降桂木生黄亭
Norartocarpetin		 槲皮素
Quercetin		 山奈酚
Kaempferol
EGFR -8.11 -7.79 -7.88 -6.80 -7.55
PIK3CA -5.26 -5.61 -4.90 -5.16 -5.69
CDK1 -6.07 -6.44 -5.86 -6.25 -6.29
ESR2 -7.19 -6.49 -7.76 -7.39 -7.52
CDK2 -6.84 -7.08 -7.17 -7.28 -7.49
图6 分子对接结果可视化

EGFR:表皮生长因子受体 epidermal growth factor receptor;ESR2:雌激素受体2 estrogen receptor 2;CDK2:细胞周期蛋白依赖性激酶2 cyclin dependent kinase 2。

Fig.6 Visualization of molecular docking results

3 讨论

3.1 桑叶活性成分的免疫调节机制及协同效应

桑叶作为一种优质的饲料添加剂,其富含的黄酮类、多糖类及生物碱类化合物能发挥协调作用,提高畜禽免疫力、生产性能以及抗氧化能力。但因其成分复杂,发挥作用的有效成分不明确,故本研究通过网络药理学初探其最佳活性成分对猪免疫力的调节作用。通过TCMSP v2.3数据库结合Swiss ADME v3.0平台筛选桑叶的有效成分,结果显示,4-异戊烯基白藜芦醇、槲皮素和山奈酚可能是桑叶增强猪免疫力的主要核心成分,其中槲皮素、山奈酚均为黄酮类化合物,具有抗氧化、抗炎及增强免疫力等作用。据报道,饲粮添加槲皮素可通过调节免疫应答机制显著增强畜禽的免疫功能[16],并通过促进代谢平衡实现动物健康生长。山奈酚可通过激活核因子E2相关因子2(Nrf2)信号通路,增强肠上皮细胞的抗氧化能力并减少氧化应激;同时,其可作为膳食补充剂改善肠道炎症,从而调节免疫能力[17]。

3.2 桑叶活性成分与猪免疫力核心靶蛋白的调节机制

网络药理学结果显示,EGFR、PIK3CA、CDK1、ESR2和CDK2为核心靶蛋白,在免疫调节方面发挥着重要作用。EGFR作为一种重要的跨膜受体,通过与表皮生长因子、转化生长因子-α(TGF-α)等配体结合,激活下游磷脂酰肌醇-3-羟激酶(PI3K)/蛋白激酶B(Akt)、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)/细胞外信号调节激酶(ERK)等信号通路,能促进巨噬细胞、中性粒细胞等免疫细胞的趋化、吞噬和杀菌功能[18],从而增强免疫应答。PIK3CA作为PI3K信号通路的关键组成部分,其激活后能通过调节免疫细胞的存活、代谢和功能,影响猪的免疫反应。Du等[19]研究发现,猪圆环病毒2型感染时,PI3K/Akt信号通路被激活可促进巨噬细胞中白细胞介素-10(IL-10)的产生,从而参与免疫调节。CDK1在免疫细胞中发挥重要作用,正常的CDK1活性可以调控免疫T细胞、B细胞及巨噬细胞等进行有序增殖和分化[20]。沈荣伟[21]研究发现,CDK1可通过促进白细胞介素-6(IL-6)细胞因子进而在胰腺癌细胞的细胞核中活化p65的表达,进而调控核因子-κB抑制因子激酶(IκK)/核因子-κB抑制因子(IκB)/核因子-κB(NF-κB)p65信号通路,最终影响胰腺癌免疫浸润。ESR2作为一种雌激素受体。Ma等[22]研究发现,槲皮素可通过ESR2/信号转导与转录激活因子3(STAT3)信号通路促进粒细胞性骨髓来源抑制细胞(MDSC)存活,促进T细胞抑制因子的分泌,表明ESR2可通过相关信号通路影响T细胞功能。CDK2是细胞周期蛋白依赖性激酶,陈羽[23]通过建立CDK2缺失小鼠模型发现,CDK2缺失可促进细胞的免疫应答,并增强肿瘤细胞的清除能力。这些蛋白通过复杂的信号网络,协同调控免疫功能,维持机体免疫稳态,对其深入研究有助于为阐释免疫调节的分子机制提供理论依据。

3.3 桑叶活性成分调节猪免疫力的相关通路

GO功能和KEGG通路富集分析结果表明,桑叶活性成分调节猪免疫力涉及484个条目、106条通路,其中与内分泌抵抗、癌症通路等密切相关;分子对接结果表明桑叶活性成分与潜在核心靶点均具有良好的结合能力。综上可知,桑叶可通过多成分、多靶点、多途径调节免疫相关基因表达,具有改善猪免疫系统功能的作用。本研究为桑叶在饲粮中的应用提供了理论依据,但也存在着一定的不足,后续将通过体内试验验证活性成分的免疫调节效果。

4 结论

① 桑叶中4-异戊烯基白藜芦醇、槲皮素和山奈酚等可能为桑叶调节猪免疫力的主要活性成分。
② 桑叶活性成分调节猪免疫力的核心靶蛋白主要为EGFR、PIK3CA、CDK1、ESR2和CDK2。
③ 桑叶活性成分调节猪免疫力涉及484个条目、106条通路,主要涉及内分泌抵抗、癌症等通路。

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