纯网络药理学发9+SCI，其实并不难

干货分享—纯网络药理学+分子对接发9+ SCI的研究思路探讨

作者：Wanderer

网络药理学是一门运用网络方法分析药物与疾病和靶点之间“多成分、多靶点、多途径”协作用关系，从系统层面揭示中药对机体调控网络作用的新兴学科。网络药理学一度成为中药研究者探究中药治疗疾病机理机制的基本工具。一般来说，如果没有实验的验证，单纯网络药理学研究很难投稿到好的期刊。

2023年10月17日四川大学华西公共卫生学院的一篇纯网络药理学+分子对接的文章发表在中科院一区期刊上却惊人地达到了IF9.8。这给我们用纯网络药理学发高分文章提供了一个很好的思路。下面一起学习下。

文章亮点

应用网络药理学和分子对接最常见的研究思路。网络药理学研究思路总结：（1）在ChEMBL和STITCH等数据库中对药物进行靶标筛选，与GeneCards和OMIM疾病数据库筛选得到的靶标取交集得到潜在靶标（2）PPI分析获得潜在的核心蛋白。（3）通过GO和KEGG对潜在的核心蛋白进行功能分析。（4）将化合物和核心蛋白进行分子对接。

不想做实验，不会生信分析，想发高分文章，推荐网络药理学。

研究背景

网络毒理学以网络药理学和网络生物学为基础，将生物信息学、大数据分析等技术与基因组学、蛋白质组学、生物代谢组学等技术相结合网络毒理学的核心概念包括使用多个数据库构建化合物、毒性和靶标之间的关系网络。有助于将复杂机制的多组分和多目标毒药转化为直观的图形，目的蛋白相互作用模型，对毒物致病的分子机制进行预测。

分子对接最初是作为一种计算机辅助药物设计技术发展起来的，也可以

基于此来确定毒物的物质基础复合靶相互作用和亲和力。

本文应用网络毒理学和分子对接技术来深入了解广泛应用的增塑剂添加剂柠檬酸乙酰三丁酯(ATBC)的潜在毒性和机理。

研究结果

ATBC诱导的脑毒性靶点筛选

本研究先从ChEMBL和STITCH数据库中筛选了256个ATBC靶点，并通过GeneCards和OMIM数据库确定了8841个与脑损伤高度相关的靶点。通过对这些靶点集的整合得到213个交叉靶点，它们都是ATBC诱发脑毒性的潜在靶点(Fig. 1)。

潜在靶标交互网络与核心基因的获取

作者利用STRING数据库构建了一个蛋白质-蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction network, PPI)，共有212个节点和569条边，平均节点度值为5.37。利用Cytoscape软件分析了网络节点的拓扑特性，包括度、介度和中心性。同时生成了蛋白质-蛋白质相互作用网络图(Fig. 2)。从网络分析中，确定了ATBC诱导的脑毒性的23个核心靶点，并在蛋白-蛋白间的相互作用网络图(Fig. 3)展示这些核心目标之间的交互作用。

潜在靶点的GO和KEGG分析

作者使用DAVID数据库对213个潜在目标进行了GO分析（Fig. 4），得到了814个具有统计学意义的GO条目，分别为549个生物学过程(BP)、93个细胞成分(CC)和164个分子功能(MF)。此外，作者还利用DAVID和FUMA数据库对这213个潜在靶点进行了KEGG分析，以确定它们在特定信号通路中的作用（Fig. 5）。

核心目标通路富集分析

作者对获得的23个ATBC诱导的脑毒性和损伤的核心靶点在DAVID和FUMA数据库中进行通路分析，包括KEGG富集分析和Reactome通路分析，并前20个富集的典型信号通路可视化（Fig. 6）。

ATBC与5个核心靶基因的分子对接

通过分子对接研究ATBC与5个核心靶基因(AKT1、CASP3、HSP9OAAI、ESRI 和MMP9)之间的相互作用。5个对接结果均以低能量生成（Fig. 7）。

标题：Efficient analysis of toxicity and mechanisms of environmental pollutants with network toxicology and molecular docking strategy: Acetyl tributyl citrate as an example

译名：以网络毒理学和分子对接策略有效分析环境污染物的毒性和机制：柠檬酸三丁三酯

期刊：Science of the Total Environment

影响因子：9.8

发表时间：2023.10.17

作者：黄淑君，四川大学华西医学中心华西公共卫生学院