网络药理学纯生信,25天接受,泰裤辣!毕业神刊审稿快如闪电!网药+分子对接+机器学习拿下Q1区,中医药发文利器,用它快准狠!

文摘   2024-10-26 18:00   上海  


网络药理学还能发纯生信?

老方之前分享了个网药纯生信的文章,这是收到的粉丝朋友私信,包括有些来找老方做生信服务的朋友也常会问到,大家有这种疑虑老方完全能够理解,但既然我们还在持续分享这类文章就说明还有发文空间,而这种发文空间大多是靠创新思路拼出来的。Ps:网药老套路不好发文是事实,新思路不好找也是事实,不过找新思路这事儿朋友们就不用担心了,【生信舟】日更生信新思路、新方向,只要跟紧我的每日推荐,思路的事就迎刃而解啦!什么?看到新思路不知道怎么复现?直接联系老方,专业生信团队,个性化思路设计、生信分析都能做,十年经验,包满意的~

再重复一遍,网药纯生信还能发,纯生信只是比较少了,看到这种文章老方都得给作者竖大拇指,不论是靠创新思路还是靠投稿选刊,能发出来都很厉害!

今天老方带来了一个非常哇塞的文章,25天就接受的网药纯生信,Q1区4.3分,这速度、这性价比,就说厉不厉害吧?老方在给客户设计中药相关个性化思路的时候,客户大多数都会要求加点实验,保险一点,所以老方也不太敢冒险用简单纯生信拼4分+文章了,但有人做到了!分析了下文章,思路设计为网药+分子对接+机器学习,有了机器学习的助力,常规网药分析的创新性也有一定程度的提高,但老方认为杂志选的好才是这篇纯生信发文的关键  

所以这次咱们换个分享方式,主要分享杂志,顺便看看文章思路~

杂志:Pharmaceuticals

ISSN:1424-8247

影响因子:4.3

分区:医学3区,JCR Q1区

期刊官网:      https://www.mdpi.com/journal/pharmaceuticals

自引率:4.7%(2023-2024年)

发文量:1704篇(2023-2024年)

CAR指数:0.82%(2024年),被踢风险低

预警情况:非预警

审稿速度:手稿经过同行评审,大约在提交后12.8天提供第一个决定;接受到出版平均3.6天,录用率44%左右,整体速度还是比较快的,录用难度较低

版面费:完全OA出版,需要版面费CHF 2900 (Swiss Francs)

期刊评价:这个期刊是药学研究方向,对生信友好,并且可以接受纯生信,并且发文量也比较大,审稿速度也比较快(这篇文章从投稿到接收只用了25天,审稿速度已经超过很多生信文章了),录用率比较高,投稿难度不大,比较适合药学和中医药方向的毕业党~  

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题目:藏药六味木香丸抗结直肠癌的潜在机制:网络药理学和生物信息学分析

杂志:Foods(IF=4.3)


研究背景

结直肠癌(CRC)在各种恶性肿瘤中发病率排名第三,死亡率排名第二,手术切除、放化疗和分子靶向治疗是目前大肠癌患者的主要治疗策略。然而,这些治疗方案伴随副作用、有限的生存改善、对耐药性的易感性和沉重的经济负担,因此,迫切需要探索和开发用于CRC的具有可靠效力、最小毒性和理想成本效益的新候选药物。传统藏医(TTM)是中国草药医学的一个重要组成部分,已有研究表明,藏药六味木香(LWMX)丸具有抗炎和抗癌作用,特别是在胃肠疾病中,但其在CRC中的作用机制仍未被探索。

研究思路

该研究首先从TCMSP和SwissTargetPrediction数据库中检索LWMX丸的有效成分和相关靶标。通过对公共CRC数据集的生物信息学分析确定CRC相关的靶标。通过计算药物特异性和疾病相关靶标的交集,使用蛋白质相互作用(PPI)方法和功能富集分析构建LWMX pill-CRC相互作用网络。随后,使用机器学习工具确定LWMX药丸在CRC治疗中的关键枢纽基因,并通过免疫浸润分析和分子对接研究进一步验证了它们在CRC治疗中的关键作用。    

主要结果

该研究通过公共数据库鉴定了LWMX药丸中的81种活性成分和614个靶点。CRC数据集差异分析获得1877个差异表达基因,WGCNA分析获得9534个与CRC相关的共表达模块基因(图1)。三者取交集,获得108个基因,作为LWMX药丸在CRC治疗中的潜在靶点。构建PPI网络和包括60个活性成分、108个交叉靶基因、6个TTM成分和1个CRC疾病节点的LWMX pill-CRC网络(图2)。KEGG通路和GO富集分析显示,LWMX药丸的多靶点CRC治疗涉及多个生物学过程,如炎症反应和细胞周期调节(图3)。使用机器学习算法在108个交叉基因中识别出总共5个目标中枢基因(图4)。免疫浸润分析结果提示LWMX丸可通过调节靶hub基因的表达来影响大肠癌免疫浸润微环境(图5)。最后,分子对接结果揭示了所有目标枢纽蛋白和LWMX药丸的主要活性成分之间的稳定结合亲和力(图6)。    

图1:药物靶标和疾病靶标的获取    

图2:网络药理学分析    

    

图3:潜在靶点的功能富集分析

图4:机器学习确定hub基因    

图5:免疫浸润分析    

图6:分子对接

小结

这篇文章的网药纯生信分析非常简单吧?在常规网药分析基础上,加上了机器学习、免疫浸润分析,提高了文章创新性,做中药方向的朋友不妨试试这个联合思路,这可比实验性价比高多了!另外,Pharmaceuticals这个杂志也可以关注一下,还是很适合毕业投稿的,毕竟这年头接收纯生信的杂志可不多见了。想要在中医药领域追求创新思路的朋友,建议紧跟老方脚步,生信热点日更不停!想做个性化生信分析?欢迎随时联系老方!专业团队为你保驾护航,1V1定制创新思路~ 

老方有话说

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