常规生信方向中哪个不卷也能发文？
网络毒理学！
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下面看实例~
这篇文章由西安交通大学医学院3201医院骨科团队发表，研究影响骨质疏松症 （OP）发病机制的环境污染物及其调控机制：
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题目：通过生物信息学和机器学习鉴定靶向关键 OP 相关基因的内分泌干扰物
杂志：Ecotoxicology and Environmental Safety（IF=6.2）
发表日期：2024年10月
研究背景
骨质疏松症 （OP） 是一种主要影响绝经后妇女的代谢紊乱，在过去几十年中，诊断和治疗取得了长足的进步。然而，遗传因素和内分泌干扰物 （EDC） 在 OP 发病机制中错综复杂的相互作用仍未得到充分阐明。本研究的目的是检查可能影响 OP 发病机制的环境污染物及其调控机制，以便为 OP 个体的针对性预防和医疗管理建立理论基础。
研究思路
该研究利用 CTD 和 GEO 数据集，进行网络毒理学和生物信息学分析，鉴定与影响 OP 的环境污染物相关的常见基因。基于这些基因利用4种机器学习算法筛选OP相关特征基因，构建OP诊断模型。利用GO和KEGG对5个模型关键基因进行功能富集分析，并通过qRT-PCR在临床样本中验证其表达水平。此外，分析了关键基因与免疫浸润细胞的相关性，筛选与关键基因有关的环境污染物，建立环境污染物-基因-OP 网络。最后将环境污染物中的11种内分泌干扰物 （EDC）与关键基因进行分子对接分析。
图1：研究流程图
主要结果
1. 与影响 OP 的环境污染物相关基因的鉴定和机器学习分析
作者基于GSE7158 和 GSE56815数据集进行差异分析，获得1229 个 DEGs（图2E）。从CTD数据库中获得845 个与影响 OP 的环境化学物质相关的基因，将其与DEGs取交集，得到98 个与环境化学物质对 OP 的影响有关的常见基因（图2F）。针对这些基因利用RF、SVM、GLM 和 XGB机器学习算法分别识别OP相关特征基因，建立OP诊断模型。根据AUC和残差和逆累积值选择RF 模型为最佳模型（图3A-C），鉴定出 10 个关键特征基因（图3D）。为了估计 OP 患者的患病率，利用前五个基因 （FOXO3、LUM、F3、ID1和CCL20）开发了一个诊断列线图（图3E），ROC曲线显示其高预测准确性（图3F），校准曲线显示其具有显著的预测效果（图3G），DCA曲线显示其有临床净收益（图3H）。
图2：与环境化学物质对 OP 的影响有关基因的鉴定
图3：机器学习分析和模型构建
2. 关键基因的富集分析和表达验证
针对5个关键基因进行 GO 和 KEGG 富集分析，发现基因主要影响趋化因子信号通路（图4）。在GEO数据集中验证基因表达（图5A），并在10对临床OP和对照样本中利用qRT-PCR验证关键基因的表达水平，显示OP 样本中 FOXO3 和 LUM mRNA 水平显着升高（图5E,F）。
图4：GO 和 KEGG 富集分析
图5：基因表达验证
3. 免疫浸润分析
采用 ssGSEA 算法量化对照和 OP 样本中 28 种免疫细胞浸润比例，发现在 OP 和对照样品之间的不同免疫细胞亚型中观察到显著差异（图6A）。分析FOXO3 和 LUM这两个特征基因和免疫细胞之间的相关性（图6B）。
图6：免疫浸润分析
4. 关键基因相关化学污染物鉴定和分子对接
作者对环境污染物与基因之间的关系进行了分析，发现环境污染化学物质对几个关键基因（FOXO3、LUM、F3、ID1 和 CCL20）有影响（图7A-E）。基于相关性，作者开发了一个环境污染物-基因-OP 网络，确定了41 种环境污染化学物质与关键基因有关（图7F）。在这41 种环境污染物中，只有 13 种被确定为 EDC，进行分子对接结合分析以评估这些内分泌干扰物与FOXO3、LUM蛋白质分子的相互作用（图8）。
图7：环境污染物-基因-OP 网络的建立
图8：分子对接
小结
这篇文章是不是挺简单的？将网络毒理学与机器学习分析相结合，再辅以简单表达验证，全文分析难度和实验难度都不大，没有复杂机制探索、也没有动物实验，这样就可以发6分+，性价比真的不错啊，快码住赶紧学起来！想要找发文不卷方向的朋友，网络毒理学可别错过，发文空间更大，人少快上车！想个性化设计这类思路或者复现思路？欢迎随时联系生信湾！专业团队为你保驾护航，1V1定制创新思路~
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