大家好啊，生信湾又来啦~转眼就到了10月份的尾巴，不知道大家的项目还顺利吗？生信湾可是没闲着，奔走在挖掘好文章的路上，中医药一直是国家大力扶持且很有潜力的研究方向，是老祖宗留给我们的巨大财富！（生信湾觉得中医药无论从哪个角度进行研究，都有其意义，就像一个巨大的宝库挖也挖不完~）
今天生信湾要给大家分享的这篇文章可是有点子厉害哦，由大连医科大学附属第二医院发表，研究运用网络药理学+生物信息学+机器学习筛选关键靶点和通路，再利用分子对接+分子动力学模拟进行验证，0实验40天接收，是不是很厉害呢？
网药的常规打法一般是干湿结合，这篇纯生信能这么快接收，与它所运用的验证方法有很大关系，分子对接+分子动力学模拟联合验证亦能提高可靠性！此外，严谨的思路+生信工具的巧妙运用，完美实现1＋1＞2的效果，1个多月就顺利发文，实至名归！
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l题目：结合网络药理学、机器学习、分子对接、分子动力学等方法，探讨出风清脾汤治疗血吸虫病的作用机制
l杂志：Frontiers in Cellular and Infection Microbiology
l影响因子：IF=4.6
l发表时间：2024年9月
（注：公众号后台回复“123”获取文献全文！文献编号：20241029）
血吸虫病是一种常见的热带寄生虫感染疾病，全球有大量患者且危害严重。传统药物治疗存在局限，而传统中药楚风青皮汤在临床治疗血吸虫病有效果，该研究通过多种技术探索其治疗机制，为治疗提供新见解和方向。
该研究首先利用TCMSP和UniProt确定配方成分和靶点，构建网络。再通过多种数据库确定疾病靶点，取交集后构建PPI网络并分析。接着进行富集分析，用机器学习筛选基因，最后通过分子对接和模拟验证化合物与靶点的相互作用。
1. 化合物 - 靶点网络构建与分析
构建了楚风青皮汤的化合物 - 靶点网络，包含379个节点和1629条边。确定了如汉黄芩素、山奈酚、木犀草素和槲皮素等重要成分。通过对网络节点的分析，确定了这些成分的关键作用（图1）。
图1 中药-复方- CQD靶点网络
2. PPI网络构建与分析
筛选出390个血吸虫病疾病靶点，与化合物靶点取交集得到45个共享靶点（图2），构建了含45个节点和513条边的PPI网络（图3）。确定了10个核心靶点，这些目标在疾病的发生发展中可能具有关键作用。
图2 疾病靶点与化合物靶点的韦恩图
图3 PPI网络
3. GO富集和KEGG通路分析
GO分析确定了20个相关生物过程、细胞成分和分子功能，如对UV的反应等。KEGG富集分析确定了20个关键信号通路，包括癌症通路等（图4）。构建了化合物 - 靶点 - 通路网络（图5），描述了药物与靶点及通路的关系。
图4 GO和KEGG分析结果
图5化合物 - 靶点 - 通路网络
4. 机器学习
通过LASSO、SVM - RFE和RF三种机器学习算法，筛选出核心基因TP53。LASSO算法确定了3个关键基因，SVM - RFE算法得到4个基因，RF算法确定2个关键基因，最终交集确定TP53为核心基因（图6）。
图6 三种算法的分析过程
5. 分子对接研究
对汉黄芩素、山奈酚、木犀草素和槲皮素与TP53编码的2G3R蛋白进行分子对接分析。结果显示四种小分子与TP53蛋白均有良好结合亲和力，山奈酚结合能最低，相互作用由氢键介导，稳定性良好（图7）。
图7 分子对接结果
6. 分子动力学模拟
对配体 - 受体复合物进行100纳秒分子动力学模拟。RMSD曲线显示复合物在模拟期间波动小，结合稳定。四种复合物与TP53的氢键数量不同，还涉及其他化学键。计算了结合自由能，进一步验证了结合的稳定性（图8）。
图8 分子动力学模拟结果
这篇文章主要运用网络药理学+机器学习+分子对接+分子动力学模拟的研究思路，生信工具的应用，不但减少了实验占比，还提升了文章的丰富度，成效显著，轻松斩获一区SCI！对于研究中医药的同学而言可复现性极强，学到即赚到，发小论文so easy！如此简单粗暴，做完可以直接毕业的研究思路，还有不知道如何下手小伙伴可以来找生信湾呀！需要思路设计、生信分析随时联系我哟~
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