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疾病表型错综复杂？
向这篇文章看齐，转化为可建模的二分类变量
Machine learning-driven prediction models and mechanistic insights into cardiovascular diseases: deciphering the environmental endocrine disruptors nexus
机器学习驱动的预测模型和对心血管疾病的机制洞察：解读环境内分泌干扰物的关联
期刊：Journal of Translational Medicine
IF：7.5
发布时间：2025/11/12
人群数据获取与清洗
71058名NHANES参与者→10194有尿EDCs数据→2369名≥20岁且协变量完整者纳入最终分析。
CVD风险量化
将复杂疾病表型转化为可建模的二分类变量，按AHA五大传统危险因素（高血压、高胆固醇、肥胖、糖尿病、吸烟）累加得分，≥2分定义为高CVD风险（n=949；40.1%）。
尿液EDCs检测与标准化
肌酐校正后获得18种环境内分泌干扰化学物质（EDCs）浓度（3种酚类、9种邻苯二甲酸酯代谢物、6种多环芳烃代谢物），取自然对数后进入模型。
机器学习建模与比较
筛选最佳算法并量化EDCs对CVD的独立贡献，12种算法中CatBoost综合AUC（0.782）、灵敏度（0.933）、F1（0.870）最优。
五折/十折交叉验证及混淆矩阵证实稳健性。
模型可解释性（SHAP）
传统因素：年龄、女性、BMI、教育程度。
环境因子：3-HF、2-羟基芴、2-羟基萘、BP-3对CVD风险呈正向贡献；部分邻苯二甲酸酯代谢物呈负向贡献。
分子对接（Docking）
快速筛选3-HF潜在心血管靶蛋白并评估结合亲和力。，选择4个CVD相关蛋白（3FXI、2HEU、3DZU、4YAY）。
3-HF与2HEU（NOX2-p22phox）结合能最低（−9.4 kcal mol⁻¹），确定为最佳靶标。
100 ns分子动力学模拟
在原子水平验证3-HF与NOX2-p22phox结合的稳定性与功能影响。RMSD<0.3 Å（前35 ns），Rg、SASA、DCOM均提示复合物先松弛后稳定。
自由能景观发现两种稳定构象：紧密结合态与部分解离中间态。
MM-PBSA结合自由能−39.4 kJ mol⁻¹，范德华力为主导；关键残基TRP-175、TRP-259、ASN-127等提供疏水与氢键作用。
机制整合
连接人群信号与分子事件，提出完整因果假设：
3-HF嵌入p22phox跨膜区→阻断电子从NADPH/FAD向氧传递→ROS生成下降但组装异常→内皮氧化应激与炎症→CVD风险升高。
建立“暴露-靶点-通路-疾病”可解释链条，为后续干预提供分子靶点（NOX2-p22phox界面）与生物标志物（尿3-HF）。
Fig 3 使用Spearman相关性方法研究18种EDCs的尿水平相互相关性
Fig 4 提出的12个模型（从(a)到(l)）的曲线下面积（AUC）用于整体性能评估
Fig 5 提出的 12 个模型（从(a)到(l)）用于处理不平衡数据性能评估的预测-召回曲线
Fig 7 3-HF和4个蛋白质的结合互作：3FXI(A), 2HEU(B), 3DZU(C), and 4YAY(D)
Fig 8 RMSD（A）、Rg （B）、埋藏 SASA（C）、DCOM（D）、自由能景观（E）、VDW 和 ELE（F）、每残基能量贡献谱（G）、氢键数量（H）和氢键占位率（I）、稳定构象的结构与相互作用分析（J）;从 MD 模拟系统中获得的 3-HF 与 2HEU 之间的信息
思路迁移 | 课题设计 | 分析交付
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