专栏名称: 生信图书馆
深入解读最新生信文献,分享研究思路和方法,提供专业生信分析服务,帮助您把握生物信息学的最新动态
目录
相关文章推荐
码头青年  ·  特朗普的真正战场,不在白宫,而在社交媒体 ·  15 小时前  
读者  ·  晚安一句话 ·  2 天前  
51好读  ›  专栏  ›  生信图书馆

从前对“网络毒理学”爱答不理,如今高攀不起!0实验成就海南医科大学团队6分+文章,新赛道就是发文福地,易复现,转头又是一篇!

生信图书馆  · 公众号  ·  · 2024-10-13 19:00

正文

要想顺利拿下SCI,就要掌握发文流量密码,毕竟这么卷的领域你再一头扎进去,那不是自找苦吃!近期, 网络毒理学可谓是热门参赛选手, 赛道不挤,思路还新! 通过建立化合物、基因、毒性和靶点的网络辅以生物信息学和组学从而深度解析,这么新的招式,还不用搞实验,节省大笔经费不说,还能速速收入囊中!馆长知道你已经心动了~

废话不多说,咱们开始学习!今天带来的这篇文章,作者以 增塑剂 ——苯二甲酸二乙酯(DEP)、 邻苯二甲酸二甲 酯(DMP)和 邻苯二甲酸二辛酯 (DOP)和 乳腺癌 作为研究对象,基于 公共数据集 网络毒理学 评估在 乳腺癌患者中四 者的因果关联,进而为患者的预防和治疗提供有价值的见解。其实在前面的介绍馆长已经说到了,要想发文就要懂得分析方法。 本文巧妙的关注到网络毒理学这个点,巨大的发文潜力促使作者事半功倍,轻而易举的吸引到审稿人的视线。另外作者做了大量且系统的生信分析如 功能富集、PPI网络及分子对接。 层层深入,真的忒强了! 这篇文章方法简单、易复现,明年毕业的朋友,这都9月了真的可以大胆冲啦! ps: 生信发文难不难?主要就看你的创新点够不够顶,如果对自己分析技术没把握,一大把数据分析起来一团乱麻,最后却只拿到了一点点结果,馆长是真心可惜!大数据得配大产出啊,感兴趣就扫码来找馆长深入分析~

定制生信分析

云服务器租赁

加好友 备注“99” 领取试用

l 题目: 通过网络毒理学和分子对接分析阐明增塑剂诱导乳腺癌的机制

l 杂志: Ecotoxicology and Environmental Safety

l 影响因子:IF= 6.2

l 发表时间:202 4 8



研究背景



增塑剂是一类广泛用于提高塑料制品柔韧性和加工性的化学添加剂,其中邻苯二甲酸二乙酯(DEP)、邻苯二甲酸二甲酯(DMP)和邻苯二甲酸二辛酯(DOP) 是最常用的化合物。最近有学者怀疑增塑剂会促进乳腺癌的发生,但塑化剂暴露与乳腺癌之间的复杂关系尚不是非常清晰。因此,基于以上问题,作者旨在利用网络毒理学和分子对接技术研究常见增塑剂 (DEP、DMP和DOP )与乳腺癌关键蛋白之间的分子相互作用,从而为增塑剂的安全性评估提供新的见解和助力开发针对乳腺癌的预防策略



数据来源



首先作者利用PubMed、Google Scholar、CNKI和ToxNet等数据库检索了与塑化剂 DEP、DMP和DOP相关 的疾病信息;随后基于ChEMBL、PharmMapper和 DrugBank 等数据库中检索塑化剂的靶标;最后基于Genecards和 OMIM 等数据库下载乳腺癌相关靶基因。



研究思路



首先作者利用相关数据库检索了 DEP、DMP和DOP 及乳腺癌 的相关靶点。对上述四者取交集后进行 功能富集分析和PPI网络 分析进一步筛选核心靶标。接着作者对上述靶标的 表达水平 进行了验证,并分别对其与 DEP、DMP和DOP进行了 分子对接分析

1 技术路线



主要结果



1 . 韦恩图分析

首先作者利用相关数据库进行了全面的文献检索,以检索与 DEP、DMP和DOP 相关的疾病的相关信息及乳腺癌相关靶点。其中,DEP可靶向288种蛋白,DMP可靶向129种蛋白,DOP可靶向92种蛋白。 对上述四者取交集得到235个基因(图2),代表了与塑化剂诱发的乳腺癌相关的潜在靶点。

图2 韦恩图分析

2 . 功能富集及PPI网络分析

随后作者对上述基因进行功能富集分析(图3),结果表明它们主要富集于细胞内受体信号传导、蛋白酪氨酸激酶活性、细胞质囊泡和PI3K-Akt信号通路。而PPI网络分析进一步筛查了关键基因(图4A),其中图4B显示了前20个基因的程度和压力中心性测量之间的关系。每个点代表一个基因,其位置沿x轴表示Degree中心性,沿y轴表示Stress中心性。 以上结果表明上述基因在乳腺癌病理生物学中的多重作用。

图3 功能富集分析

图4 PPI网络分析

3 . 乳腺癌相关通路核心基因网络分析

图5展示了排名前20个基因的网络分析,而作者使用 ClueGO + CluePedia工具套件来阐明核心基因与特定途径之间的关系。其中四个中心基因MAPK1, AKT1, SRC和ESR1在该分析中频繁出现,表明其与VEGF信号通路,催乳素信号通路和乳腺上皮发育的生物学过程相关。网络可视化结果说明了上述基因和通路之间关联的频率和强度, 因此作者将AKT1、ESR1、SRC、EGFR、MAPK1和ALB作为关键基因进行下一步分析。

图5 乳腺癌相关通路核心基因网络分析

4 . 核心基因表示水平分析

随后作者检查了肿瘤样本和正常组织样本之间上述基因的表达水平(图6)。结果表明肿瘤组织中ALB和ESR1的表达水平显著降低,而AKT1、EGFR、SRC和MAPK1的表达水平显著上调。基因表达水平的改变反映了特定的致癌途径,这可能是治疗干预的目标。 这些发现为观察乳腺肿瘤的临床行为提供了分子理论基础,将基因表达水平改变与潜在的致病机制和治疗靶点直接联系起来。

图6 乳腺癌相关通路核心基因网络分析

5 . 分子对接分析

最后作者进行了分子对接分析。AKT1、ESR1、SRC、MAPK1和ALB基因与三种增塑剂结合构象如图8-12所示。其中DEP和DMP结合在 SRC 上的同一位点(图7);DEP和DOP结合到ESR1的同一位点,DMP结合到不同的位点(图8);图9为三种增塑剂与MAPK1的对接结果,结果表明这三种分子结合在MAPK1上的不同位点;但三种增塑剂分子却可以与AKT1蛋白上相同的结合位点相互作用(图10);







请到「今天看啥」查看全文