不愧是北大团队！4分的“网络毒理学”，联合上“机器学习”，直升1区12分+！还是2个月就接收的纯分析，太秀了

生信塔之前已经分享过，“网络毒理学”可真是太香了！除了4-6分区间外，套用上“机器学习”，甚至能搞定1区12分+！文章易接收，且分析套路化，聪明的小伙伴肯定不会错过这个发文热潮！

今天带来的范文是出自北京大学团队，1月25号发表在“Journal of Hazardous Materials”（12分的中科院1区TOP），探究大气颗粒物中邻苯二甲酸酯和有机磷的生殖暴露风险。

其主要创新点如下：

1，该研究创新性地利用定量构效关系（QSAR）模型结合机器学习算法，评估了大气颗粒物中邻苯二甲酸酯（PAEs）和有机磷酸酯（OPEs）的混合生殖暴露风险。

2，通过网络毒理学方法，识别了590个与PAEs和OPEs影响性激素相关的潜在靶点，并进一步确定了50个核心靶点。

3，利用分子对接进行验证，增加了实验结果的可靠性，更有说服力。

本研究展示了生物信息学在环境毒理学研究中的应用潜力，有助于发表高质量的研究成果。

Ps：网络毒理学进阶思路逐渐增多，发文红利期进入倒计时，不论你是想做简单思路快速发文，还是想做升级思路冲击高分，抓紧上车才是正解！想赶上这波网络毒理学发文时机的朋友可以直接滴滴生信塔，思路定制，生信分析可以帮你一站式搞定！    

题目：基于定量构效关系和网络毒理学模型，探讨大气颗粒物中邻苯二甲酸盐和有机磷酸盐的生殖暴露风险

发布时间：2025年1月24日

影响因子：12.2

研究背景

有机磷（OPEs）和邻苯二甲酸酯（PAEs）广泛用于塑料，存在于PM2.5中，可通过多种途径影响生殖健康。这些物质易降解转化，产物对性激素受体影响大。本研究用网络毒理学与分子对接分析OPEs和PAEs及其转化产物对生殖系统的危害。

研究思路

本研究旨在探究PM2.5中PAEs和OPEs对生殖系统的影响。通过ADMETlab计算TEF和TEQ，利用QSAR模型评估混合物毒性。借助多个数据库和软件挖掘关键靶点，并通过生信分析可视化蛋白互作网络。采用GO和KEGG分析，结合分子对接和优化工具，验证主要成分与核心靶点的相关性，最终阐明PAEs和OPEs对生殖健康的危害。    

研究结果

PM2.5中的PAEs与OPEs发生了结合与转化

PAEs与OPEs及其转化产物浓度差异显著，PAEs和OPEs平均浓度0.01~40.4μg/g，高于转化产物0.002~1.07μg/g。DiBP和DEHP浓度最高，分别为40.4 μg/g和38.0 μg/g。PAEs易从产品中释放，大量存在于PM2.5中。PM2.5中的PAEs和OPEs可生物转化和环境降解，产生多种产物。尽管转化产物浓度低，但其潜在健康风险不容忽视。

对PAEs与OPEs的混合毒性因子（TEF）评估模型的建立与验证

ADMETlab预测显示PAEs对女性生殖健康影响显著，故以ER为靶点建立混合TEF模型，包括母本、转化产物和总化合物三种。模型结果用方程表示。通过10,000次蒙特卡洛模拟评估模型不确定性，结果显示PAEs和OPEs混合物的TEFmix较低，提示亲本化合物及其转化产物在生殖毒性上可能存在拮抗作用。同时，计算了化合物的TEQ值，发现PAEs和OPEs的转化产物的TEQ值较小，可能因为空气中浓度低，每日摄入量不足。    

获取潜在靶点的交互网络与核心靶点

从SwissTargetPrediction数据库获PAEs与OPEs相关基因靶点，整合鉴定出潜在靶点。导入STRING数据库和Cytoscape应用，选定核心靶点并创建PPI网络图。结果显示ER在性激素相关的重要性高于AR，表明其对生殖健康有强潜在影响。还确定了其他关键靶点。    

PAEs和OPEs与AR和ER的分子对接

为揭示PAEs和OPEs致生殖毒性的分子机制，对DEHP、TPHP和MEHP与AR、ER进行分子对接。结果表明，这些化合物与受体形成稳定结构，可能竞争受体位点，干扰调节途径，引发生殖疾病。

文章总结

借助于“网络毒理学”和“机器学习”，本文整体思路创新性高，机器学习效果显著。网络毒理学进入新阶段，发文红利期缩短，想快速发表高分文章的窗口期正在变窄。早参与早受益，无论是追求快速发表还是提前布局高阶思路，生信塔团队都能提供帮助，包括评估设计思路和定制生信分析，专业且经验丰富。