Py学习  »  机器学习算法

Buff叠这么满,才发3分?成都中医药大学这位导师人真好!网药+孟德尔+机器学习+分子对接+干湿结合,发7分才够本!

生信塔 • 6 月前 • 125 次点击  

分享了数百篇文献后,生信塔的感受是,“联合思路是生信发文大势所趋

整合多个热门分析手段,比如孟德尔随机化、公共数据库分析(队列分析)、常规生信中的机器学习、单细胞分析、多组学分析(公共数据)、网络药理学分析,也可以联合实验、组学测序等等,可两两组合也可以多重组合,目前联合思路发文效果很不错,发到6-7分的也层出不穷

但是,今天这篇文章让生信塔非常惊讶,题目乍一看很丰富、buff叠满的思路——网药+孟德尔+机器学习+分子对接+干湿结合,但它竟然只发了个3分!!!甚至本文还做了实验验证,实在令人匪夷所思!

随后,生信塔又仔细一看,原来该文章只要了20天就接收了!这样就说得通了。原来是将文章“抛售”了,以“分数”为代价,换取发文“速度”。也许是为了国自然做基础,也许是为了学生毕业,总归是有原因的吧。不然一篇6-7分的研究,沦为3分文章,有点暴殄天物了。下面,我们一起来看看这篇文章吧,是不是具有6-7分的实力!

多种分析手段结合,特别是“网药+孟德尔+机器学习+分子对接等都是当前的“热门”方法,实际发文效果是很不错的,整体分析难度较低,还是多模态数据分析,非常符合生信未来发展趋势,选对期刊立马发高分!没时间学统计或实操的朋友,直接找生信塔,你的得力助手已就位,思路设计、个性化分析都可胜任,当然拼速度也离不开好用的硬件设备,需要生信服务器可滴滴生信塔,时刻等待你的召唤~   


定制生信分析

生信服务器

加微信备注99领取使用 

题目:牛强解方剂治疗牙周炎的活性成分和靶点:一项多方法研究

研究思路

1数据收集与分析

数据库查询:通过TCMSP和HERB数据库收集KQJF的活性成分及其靶点信息,同时从GeneCards、CTD和DisGeNET数据库获取与牙周炎相关的基因信息。

交集分析:利用Venny工具找到KQJF活性成分的靶点与牙周炎相关基因的交集,确定潜在的治疗靶点。

网络构建:使用Cytoscape软件构建“药物-成分-靶点-疾病”网络,分析网络拓扑结构,识别关键成分和靶点。

2分子机制分析

PPI网络分析:通过STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,识别关键基因和模块。

基因表达分析:从GEO数据库获取牙周炎相关样本的基因表达数据,分析核心基因的表达差异及其与免疫细胞的关系。    

免疫细胞浸润分析:使用CIBERSORT和GSVA工具分析牙周炎样本中免疫细胞的浸润情况及其与核心基因的相关性。

3机器学习与MR分析

机器学习模型:应用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)等模型评估核心基因的诊断潜力,选择表现最佳的模型(SVM)进行进一步分析。

Mendelian Randomization (MR) 分析:通过MR分析探索关键基因与牙周炎风险之间的因果关系。

4分子对接实验

分子对接:使用AutoDock Vina工具对KQJF的关键活性成分与关键靶点进行分子对接实验,验证成分与靶点之间的结合能力。

5实验验证

动物模型实验:通过建立大鼠牙周炎模型,验证KQJF的关键活性成分(如木犀草素、亚麻酸和橙皮素)对牙周组织的影响。

组织病理学分析:使用H&E染色、免疫组化、qRT-PCR和Western blot等方法评估CASP3基因的表达变化及其对牙周组织的影响。

主要结果

1.活性成分和靶点的收集

研究通过 TCMSP 和 HERB 数据库筛选出 KQJF 的 193 种活性成分及其 561 个相关靶点,并从 GeneCards、CTD 和 DisGeNET 数据库中收集了 925、1255 和 682 个与牙周炎相关的靶点。通过 Venny 平台分析,发现 272 个靶点与 KQJF 和牙周炎均相关,表明 KQJF 的多靶点特性可能在治疗牙周炎中发挥作用。    

2.“药物-成分-靶点-疾病”网络分析和 PPI 网络分析

通过构建网络,研究发现 KQJF 的活性成分(如槲皮素、亚麻酸)在“药物-成分-靶点-疾病”网络中具有高中心性,表明它们在治疗牙周炎中可能发挥核心作用。PPI 网络分析进一步揭示了 84 个关键靶点(如 IL6、TNF、AKT1),这些靶点在炎症和免疫调节中具有重要作用。    

3.机器学习模型和列线图模型的构建

通过机器学习模型(如 SVM、RF),研究识别了 5 个关键基因(CCND1、CASP3、FOS、KDR、PECAM1),这些基因在区分牙周炎患者和健康人群方面具有较高的诊断性能。SVM 模型的 AUC 值为 0.954,表明其在临床诊断中具有潜在应用价值。

4.分子对接

分子对接实验表明,KQJF 的活性成分(如槲皮素、亚麻酸)与关键靶点(如 KDR、CASP3)具有较强的结合能力,结合能低于 -5 kcal/mol,表明这些成分可能通过与靶点的相互作用发挥治疗作用。    

5.关键基因的孟德尔随机化分析

MR 分析显示,CASP3 基因的表达水平与牙周炎风险呈显著正相关(OR = 1.595, p = 0.015),表明 CASP3 可能是牙周炎治疗的潜在靶点,而 FOS 基因未发现显著因果关联。

 

6.实验验证

通过大鼠牙周炎模型实验,研究发现 KQJF 的三种关键化合物(木犀草素、亚麻酸、橙皮素)显著降低了 CASP3 的表达水平,改善了牙周组织的病理变化,表明 KQJF 可能通过调节凋亡途径减轻牙周组织的退化。    

小结

这篇文章整体上看是挺简单的,但选题和思路设计的创新性都比较高,如果选个好一点的期刊完全可以发的高一些,分析更深入点的话还能冲一冲更高分!联合思路的应用趋势已经非常明显,早用早发文,早用早拿高分,选题拿不准,联合分析搞不定?生信塔带专业团队来帮你,可评估选题,可思路设计,可定制分析,十年分析经验,成本周期可控,性价比很高,有需要就来滴滴我吧

生信塔有话说


生信塔公众号持续为大家带来最新生信思路,更多创新性分析思路请点击往期推荐,快来查看吧!想复现这种思路或者定制更多创新性思路欢迎直接call生信塔,我们团队竭诚为您的科研助力!


文献思路复现

定制生信分析

生信服务器


 往期 · 推荐 

IF 16.7!高质量、综合GBD数据库炸裂登场!武大中南医院&湖北医科大襄阳医院携手,3图3表拿下高分,简直美滋滋~

十投九中+纯生信友好=神刊!复旦肿瘤医院李大卫团队2区6分模板文,单细胞数据挖掘+乳酸化修饰,科研人错过血亏!

11种机器学习“飞”上1区Top,诺奖热点不容错过!苏州大学李艳红团队,预后模型这波操作太燃了!


    

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/181075