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泰裤辣！25天接收的纯分析！Network Pharmacology+分子对接+机器学习，搭配宝藏期刊，迅速拿下Q1区文

生信塔 • 5 月前 • 388 次点击  

网络药理学发文竞争变大了？这个是事实！创新思路不好找？这个也是事实！
生信塔就是日更各种新思路，帮助大家顺利发文。
今天给大家介绍的这篇文章不一般！不仅分析做得好，期刊选择的也妙，这才实现了25天就接收的网药纯生信研究，而且期刊还不水（1区4.3分），这速度、这性价比，就说厉不厉害吧？当我们还在纠结要不要补点体内外实验时，作者团队已经通过引入机器学习，对网药和分子对接思路进行升级（ps：如果小伙伴只会网药分析，不会做机器学习分析，欢迎滴滴生信塔哦）。
下面，咱先看看这个期刊——Pharmaceuticals
影响因子：4.3
分区：中科院医学3区，JCR Q1区
自引率：4.7%（2023-2024年）
发文量：1704篇（2023-2024年）
录用率 ：44%左右
预警情况：非预警
版面费：完全OA出版，需要版面费CHF 2900 (Swiss Francs)    
期刊评价：整体来讲，本刊发文量大，接收率中等，关键是生信友好，比较适合药学和中医药方向的毕业党~


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题目：藏药六味木香丸抗结直肠癌的潜在机制:网络药理学和生物信息学分析
研究背景
结直肠癌(CRC)发病率和死亡率都高，现有治疗手段尚不理想，急需开发新药物。传统藏医(TTM)作为中药学重要组成部分，其中六味木香丸(LWMX)已证实具有抗炎抗癌效果，但其对结直肠癌的疗效和机制尚未明确。
研究思路
作者从TCMSP和SwissTargetPrediction数据库中获取六味木香丸(LWMX) 的成分和靶点；对CRC公共数据集进行生信分析获取其疾病靶标；将上述两者取交集，并对相关基因进行PPI和KEGG分析；使用机器学习算法明确LWMX的枢纽基因，并进行免疫浸润分析和分子对接分析。
主要结果
从公共数据库中获取LWMX的81种活性成分和614个靶点；
从CRC数据集中获取1877个差异表达基因（DEGs），并进行WGCNA分析；    
将上述基因集取交集，共获得LWMX靶向CRC的CRC108个目标基因；
对目标基因进行PPI分析并构建LWMX pill-CRC网络图；
利用机器学习算法从108个基因中进一步识别出5个核心基因；
分子对接揭示目标枢纽蛋白和LWMX活性成分之间的结合亲和力；
图1：药物靶标和疾病靶标的获取    
图2：网络药理学分析    
   
图3：潜在靶点的功能富集分析
图4：机器学习确定hub基因    
图5：免疫浸润分析    
图6：分子对接
小结
本文的分析是不是很简单？在经典网药和分子对接分析基础上，增加了机器学习分析获取靶标基因的步骤；再结合这个纯分析友好的Pharmaceuticals期刊，迅速发文更加方便。中医药相关小伙伴可以借鉴下。如果对本文思路感兴趣但复现有困难，欢迎滴滴生信塔哦！

生信塔有话说


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