【网络毒理学套路】只要瞄准一个有毒物质，你就能模仿这个“网络毒理学+机器学习+分子对接”思路发2区，已有文章投稿当天接受！

如题，生信塔这期内容还是想聊一聊“网络毒理学”~

生信塔前面分享过，从目前已经发表的文章来看，用的最多的套路是“网络毒理学+分子对接+分子动力学模拟”套路，这两个月都已连续发10来篇6分+纯生信了，很好用，但咱也不能一直用！因为不管啥套路，用的多了就会贬值···

小记者建议大家提前布局升级思路，首选加入机器学习形成“网络毒理学+机器学习+分子对接”思路，因为这种思路符合机器学习的应用趋势，毕竟现在生信发文谁还不做个机器学习了！并且机器学习的加入既可以增加分析的角度，还能提高创新性和文章质量，从发文效果来看，大概率可以发纯生信，起码2区起步，用的好了还能冲10分+，话不多说，马上就看文章示例：

该文章由西南医科大学团队发表：研究空气污染对前列腺癌的影响。选题是空气污染，是常见的网络毒理学选题，在PCa上研究有创新性但优势不大；思路设计上为网络毒理学分析+机器学习预测模型构建+分子对接，纯生信拿下2区6分+，投稿当天接受，5天见刊，除了杂志本身审稿速度快（平均2个月），这个思路的发文实力是真的厉害！！！也能看出来该杂志审稿人是真喜欢这类思路（聪明的朋友知道后面该干啥了吧~）。当然小记者首推这个思路，还有很重要的一点就是实践难度不大，非常适合复现，换个疾病或者毒性物质就又出一篇！

不论你想用哪种网络毒理学思路，抓紧上车才是正解！什么？你说不知道如何设计网络毒理学课题也没时间学生信分析？那还等什么，找生信塔来帮你啊，咱有专业团队，思路设计、定制分析、生信服务器等个性化服务应有尽有，随时等待你的召唤！

题目：空气污染和前列腺癌:通过网络毒理学和机器学习揭示联系

杂志：Ecotoxicology and Environmental Safety（IF=6.2）

发表日期：2025年2月

研究背景

近年来，空气污染已被证明与各种疾病的发生有关。这项研究旨在探索空气污染物和前列腺癌(PCa)之间的潜在联系，并确定可能在这一过程中发挥关键桥梁作用的关键基因。

研究思路

该研究利用多个在线数据库获取与空气污染物和PCa相关的靶标。对交叉基因进行PPI分析和GO、KEGG功能富集分析。随后，通过10个机器学习算法的108种组合，选择最佳预测模型。使用RSF结合Lasso回归模型构建了一个空气污染物-PCa预测模型，并在四个外部数据集上验证了其性能。最后，通过分子对接分析研究了关键基因与空气污染物的相互作用。（ps：生信想做的又快又好？建议用带GPU的生信服务器给你的分析提提速！有需要直接找小记者，共享/独享都可以，附带一对一技术指导，咨询就享优惠！）

图1：研究流程图

主要结果

1. 使用ADMETLAB 3.0平台和ProTox3数据库评估七种空气污染物的致癌性，均通过了毒性测试

表1：空气污染物的分子量、SMILES结构和致癌性

2. 网络毒理学分析确定了48个空气污染物与PCa之间的交叉基因，进行PPI网络分析和GO、KEGG功能富集，结果显示这些靶标主要参与凋亡、致癌作用和细胞增殖等生物过程

图2：网络毒理学分析

3. 基于机器学习算法选择，RSF和Lasso回归的组合被确定为最佳预测模型，该模型包含了与空气污染物和PCa相关的五个关键基因，该模型在所有四个独立的外部数据集上表现出很强的预测性能

图3：预测模型的构建和验证

4. 分子对接分析进一步证实了7种空气污染物和5个核心靶标之间的稳定结合作用

图4：分子对接分析

小结

怎么样，是不是简单到出乎意料？4张图的纯生信文章，还能当天接受，网络毒理学+机器学习模型构建+分子对接思路是真的强大啊！更令人心动的是，这个思路比较成熟，非常好实现，性价比还很高，优势这么多，快码住赶紧学起来吧！想用短平快发高分就选网络毒理学，你的竞争对手已就位，早上车早发高分，上车太晚很可能像网药一样被卷！机器学习建模自己做不了也没关系，可以找生信塔团队帮忙分析，还可评估设计思路，租赁服务器，专业团队经验丰富，有需要随时call生信塔！