来来来，还有谁还不知道网络毒理学这个好用的发文赛道的？目前少有的几个能帮你0实验发5分+发文思路，网络毒理学就是其中之一。
网络毒理学的常用思路其实和网络药理学非常类似，最常见的就是结合分子对接和分子动力学模拟，所以，会网药的朋友网络毒理学基本就可以直接上手了（ps：分子对接和分子动力学模拟分析需要大量的计算资源，有条件的朋友最好能提前配置生信服务器，可以更加高效的协助处理数据，小云这里有高性能GPU，处理速度更快，欢迎试用哦~）。
今天馆长想要带给大家的是一个可以让你的网络毒理学更容易发高分的思路——网络毒理学+机器学习！到底有多好用呢？连北大团队都在用！
下面跟馆长一起看看吧！
第一篇
这篇文章由北大和北工大团队联合发表。文章关注了大气颗粒物（PM2.5）中混合污染物与其生殖健康风险之间的关系。
利用新的定量构效关系（QSAR）集成机器学习算法，通过评估这些化合物与雌激素受体（ER）和雄激素受体（AR）结合的亲和力，评估了与邻苯二甲酸酯（PAEs）和有机磷酸盐（OPEs）暴露相关的混合生殖健康风险。随后，通过常规网络毒理学筛选PAEs和OPEs诱导生殖毒性中发挥作用的潜在靶点，并通过GO和KEGG分析揭示潜在的生物学过程和通路。最后通过分子对接分析PAEs和OPEs中的关键化合物和激素靶点的结合能力。
第二篇
相比上面这篇文章，这篇文章思路比较常规一些。文章研究了增塑剂（邻苯二甲酸酯）对骨质疏松症（OP）发病机制的影响及其分子机制。
作者首先通过3个GEO数据集识别与OP相关的DEGs，和增塑剂靶点取交集获得增塑剂诱导OP的潜在靶点，并进行GO和KEGG分析。接下来，通过基于10种机器学习算法的113个机器学习预测模型进一步筛选关键靶点，最后利用网络毒理学和分子对接分析了增塑剂与靶蛋白的结合力。
第三篇
这篇文章研究的是乙酰柠檬酸三丁酯（ATBC）对甲状腺的复杂作用及潜在的分子机制。
通过对ChEMBL、STITCH和GEO等数据库筛选与ATBC和甲状腺密切相关的潜在靶点。随后通过PPI网络进一步候选核心靶点，并利用三种机器学习算法筛选与ATBC相关甲状腺毒性相关的最显著靶基因。最后，利用Molecular Operating Environment软件进行分子对接模拟。
第四篇
这篇文章主要探讨甘草功能成分摄入对血压的影响及其潜在的作用机制。
这篇文章比较有意思，Meta分析、生信都包含了。
首先，作者在多个数据库（PubMed, Cochrane Library, Medline, Embase, EBSCO, ScienceDirect, Web of Science）中进行了关于甘草和血压的随机对照试验的全面搜索，最终纳入了8项研究。接下来，从TTD、OMIM和GeneCards数据库中鉴定高血压相关基因，并辅以转录组学数据筛选其他高血压相关基因。这些基因的交集进一步细化，使用机器学习方法以识别高血压生物标志物。最后，采用毒理学预测、分子对接、GSEA等方法探讨甘草诱导血压波动的潜在机制。
小结
网络毒理学这个当下最好用的发文捷径你可得把握好，目前馆长这里的私信快被问爆了，谁不想0成本发文呢？除了机器学习，它还可以联合孟德尔随机化或者队列分析，就看你想发几分~不会设计思路？不会分析？直接联系馆长！咱有专业团队，思路设计、生信分析、生信服务器都能搞定，全力助力每一个科研梦想~
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