对于“网络毒理学（network toxicology，NT）”的发文效果，生信塔就直接上数据。如下图，经pubmed检索可见，NT的发文量在去年（2024年）实现近5倍的增长；今年（2025年）尚未过半，再次达到去年的2倍。粗略估计，2年就实现20倍的增长，可见“网络毒理学”的逆天涨幅！
如果你对“网络毒理学”心动了，那就跟着生信塔的思路走，我们从“期刊”到“思路”，都给大家做个分享。
首先说一下对“网络毒理学”友好的期刊。根据各个期刊公开数据的查询，我们汇总出如下10个期刊及其信息，大家在投稿时，可以根据自己的需求进行选择。
当然，如果你的发文要求更高，比如需要10分+，那么生信塔就隆重推荐下面这个期刊。
“Environmental Science & Technology”，美国化学会（ACS）旗下的环境科学领域顶级期刊（中科院环境科学与生态学1区，影响因子 10.9），尤其重视环境毒理学与新兴分析方法（如组学技术、计算模拟）的融合研究，网络毒理学作为“毒性机制高效解析工具”非常符合其选题导向。而且，该期刊2023年共接收了约1600篇稿件，发文量巨大，值得大家关注。
看完了期刊，我们再聊聊“网络毒理学”的选题和分析方法。那么生信塔就以“Environmental Science & Technology”期刊的一篇范文进行解读。这篇文章是由青岛大学等团队，于6月3号发表，研究芳基有机磷酸酯（aryl-OPEs）对止血平衡的潜在干扰及其机制。其创新点如下：
1，多技术整合策略：首创“计算预测→体外验证→网络毒理→人群风险评估”全链条研究框架，将机器学习筛选（85种OPEs）、分子对接（15个凝血靶点）与湿实验（血小板功能+凝血参数）深度整合，显著提升机制挖掘深度。
2，网络毒理学的靶点筛选；通过网络毒理学（GalaxySagittarius-AF深度学习+STRING互作网络）锁定核心靶点PPARγ，并实验验证其介导血小板异常激活的机制。
3，人工智能（机器学习）的应用：作者利用XGBoost算法（RMSE最低）从85种OPEs中精准筛选出苯环结构（aryl-OPEs）为关键毒性基团，效率远超传统QSAR模型。
综上，“网药毒理学”不愧为当前的“流量”担当，而且不仅是环境毒物研究方向，广大中医/药学研究人员，也可以用来分析药物的毒理作用。再结合上生信塔分享的“优秀期刊+创新分析思路”，助力大家顺利发文！找不到合适选题？自己实操有难度的朋友，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！
题目：芳基有机磷酸酯和止血干扰：通过机器学习和实验验证识别风险
研究思路解构
1.背景：芳基有机磷酸酯（aryl-OPEs）在环境中广泛存在，可能干扰人体止血平衡，但其对止血系统的影响及机制尚不清楚
2.思路方法
1）分子对接与机器学习分析：对85种环境普遍存在的OPEs样本，使用分子对接技术，分析其与15种止血平衡关键蛋白的结合亲和力；同时运用机器学习算法（随机森林、LightGBM、XGBoost和Stacking模型），评估OPEs结构特征与蛋白结合亲和力的关系，筛选出具有显著干扰潜力的芳基-OPEs。
2）体外实验验证：对筛选出的典型芳基-OPEs样本（BDP、CDP、RDP和TPP），采用体外实验方法，验证其对止血平衡的扰乱作用。
3）网络毒理学与机制分析：利用网络毒理学方法，结合GeneCards和CTD数据库，分析芳基-OPEs与止血平衡相关的基因和通路；通过GalaxySagittarius-AF、Swiss TargetPrediction和CTD数据库预测OPEs的潜在靶基因，与止血平衡相关基因取交集后，进行GO和KEGG通路富集分析，挖掘关键靶点PPARγ；最后通过分子对接和实验验证PPARγ在芳基-OPEs扰乱止血平衡中的关键作用。
4）人群健康风险评估：整合体外实验得到的基准剂量下限（BMDL）数据和人群血液中OPEs的暴露浓度数据，计算OPEs对人群止血平衡的健康风险，评估特定芳基-OPEs（如BDP和CDP）对普通人群的潜在风险。
主要结果展示
1. 通过对85种OPEs进行分子对接和机器学习分析，发现芳基-OPEs因苯环结构对止血平衡干扰潜力最大，最终筛选出BDP、CDP、RDP和TPP作为代表性化合物。
2. 体外实验表明，BDP、CDP、RDP和TPP能增强血小板功能相关指标和加速血液凝固，扰乱止血平衡，且影响程度排序为BDP > CDP > RDP > TPP
3. 网络毒理学分析揭示PPARγ是芳基-OPEs扰乱止血平衡的关键靶点，相关实验验证了PPARγ在其中发挥的重要作用。
4. 结合体外实验和人群暴露数据评估发现，BDP和CDP对普通人群的止血平衡存在中等风险，而RDP风险较低。
生信塔点评
综上，这篇网络毒理学文章有如下几点可供参考
1，易于复现：本文的整个分析流程，可完整迁移至其他污染物（如微塑料、重金属等）、中医药复方等的毒性机制研究。
2，创新层次高：“网络毒理学+机器学习”（干）指导（湿）实验，特别是机器学习的应用，在尽量扩充分析数据的情况下，避免“盲目验证”，提升“干湿结合”的成功率。
3，契合期刊偏好：“Environmental Science & Technology”作为毒理顶刊（IF>11），青睐计算模拟+实验验证+人群应用三位一体研究。
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