纯生信也能发高分！中科院1区10.3分期刊收录！快来一探究竟！
下面小编为大家详细介绍一篇0实验的网络毒理学纯生信文章，仅通过结合分子对接就成功发表在Top 1区期刊。Exploring the mechanism of PPCPs on human metabolic diseases based on network toxicology and molecular docking
基于网络毒理学和分子对接的探讨PPCPs对人类代谢性疾病的作用机制
期刊：Environment international，影响因子：10.3分
一、研究背景
这篇文献通过网络毒理学和分子对接纯生信分析，筛选关键靶点和通路，探讨新兴环境污染物：药物和个人护理产品（PPCPs）对人体代谢疾病的潜在毒性机制。
PPCPs作为新兴污染物，因化学结构稳定、难降解且易在水生态系统中生物富集，已成为全球关注的环境问题。其潜在危害包括干扰生物内分泌系统、诱导细菌耐药性、破坏生态平衡，甚至通过食物链威胁人类健康。例如，白洋淀湖已检测到多种PPCPs残留，涉及抗生素、降脂药、抗抑郁药等，且部分物质在鱼脑、肝脏等组织中富集。与此同时，代谢性疾病（如动脉粥样硬化、阿尔茨海默病、II型糖尿病）的全球患病率正随生活方式改变而上升，而PPCPs与这类疾病的关联机制尚不明确。尽管已有研究表明PPCPs可能通过干扰脂质代谢、炎症反应等参与疾病进程，但缺乏系统性的分子机制解析。
二、研究目的：
本研究运用网络毒理学与分子对接技术，构建“PPCPs-靶点-通路-疾病”关联网络，通过多数据库筛选靶点、构建蛋白互作网络并富集分析，结合AlphaFold 3和AutoDock Vina解析分子机制。旨在揭示PPCPs通过调控microRNA、细胞凋亡及PI3K-AKT等信号通路诱导代谢性疾病的机制，挖掘BCL2等跨疾病共性靶点，为环境污染物致病机制与代谢性疾病防治提供理论依据。
三、研究方法
（一）数据整合与网络构建
整合多种数据库（如PubChem、ADEMTlab2.0、SwissADME、GeneCards、OMIM和STRING），筛选PPCPs与代谢疾病潜在靶点并构建靶点网络。
（二）靶点交集与核心网络构建
通过Venn网站获取PPCPs与三类代谢疾病的交集靶点及跨疾病共性靶点。利用STRING构建PPI网络（互作分数≥0.4），经Cytoscape计算拓扑特征（介数/接近中心性、度值）筛选核心靶点，结合MCODE和CytoHubba插件识别枢纽基因。
（三）功能富集分析
通过GO 和 KEGG 数据库对关键靶点进行功能注释和通路富集分析，明确 PPCPs 与代谢疾病之间的分子联系，挖掘相关生物学过程和信号转导通路。
（四）PPCPs-靶点-通路
构建“PPCPs-靶点-通路”网络，利用Cytoscape可视化三者关联，以紫色节点表示PPCPs，绿色节点表示靶点，橙色节点表示通路，直观呈现相互作用关系。
（五）分子对接
利用AlphaFold 3预测靶点蛋白结构，并通过AutoDock Vina进行分子对接，验证PPCPs与核心靶点蛋白的结合能力。
三、研究结果
（一）PPCPs对代谢性疾病的影响
从Swiss Target Prediction和ChEMBL数据库筛选到786个PPCPs靶点。从GeneCard和OMIM数据库中确定了6169个代谢性疾病（动脉粥样硬化、阿尔茨海默病、II型糖尿病）靶点。经交集分析获得567个与代谢性疾病潜在关联靶点。利用STRING和Cytoscape构建蛋白互作（PPI）网络，识别出111个核心靶点（如BCL2、AKT1、STAT3）。通过DAVID数据库对这些靶点进行GO和KEGG富集分析，发现了181个KEGG条目和951个GO条目，涉及生物过程、细胞组分和分子功能。特别是，发现脂质和动脉粥样硬化、阿尔茨海默病和糖尿病等途径在KEGG分析中显著富集。化合物-靶点-途径网络展示了11种白洋淀湖中存在的PPCPs组分、相关代谢途径及其靶基因间的相互作用网络，揭示了它们之间复杂的关系（Fig1A-B）。
（二）PPCPs对脂质和动脉粥样硬化的影响
从GeneCards和OMIM数据库获取6169个靶点，与786个PPCPs靶点结合，经维恩图确定520个PPCPs诱导脂质和动脉粥样硬化的潜在靶点。用STRING构建蛋白质-蛋白质相互作用网络，经Cytoscape筛选出100个核心靶点。通过DAVID数据库分析，得180个KEGG条目、932个GO条目 。GO富集分析表明BP涉转录调控等，CC涉及细胞质等，MF涉及蛋白结合；KEGG显示脂质和动脉粥样硬化等途径富集。11种PPCPs与BCL2分子对接，显示强结合亲和力（Fig2A-C）。
（三）PPCPs对阿尔茨海默病的影响
从GeneCards和OMIM数据库中收集了15741个靶点，并与786个PPCPs靶点整合，通过维恩图分析确定了721个与PPCPs诱导的阿尔茨海默病相关的潜在靶点。利用STRING数据库构建了蛋白质-蛋白质相互作用网络，并通过Cytoscape软件筛选出137个核心靶点。这些靶点通过DAVID数据库进行了GO和KEGG富集分析，生成了包括188个KEGG条目和1102个GO条目在内的数据集，涵盖了790个生物过程、112个细胞组分和200个分子功能。分析显示，这些靶点与RNA聚合酶II的转录调控、凋亡的负调控等过程相关。KEGG途径分析揭示了与阿尔茨海默病相关的多种癌症途径、神经退行性病变途径等显著富集。此外，AKT1蛋白与11种PPCPs进行了分子对接，结果显示这些PPCPs对AKT1蛋白具有强大的结合亲和力，结合能量为-222.32 kcal/mol，表明AKT1与各种PPCPs之间存在稳定的结合亲和力（Fig3A-C）。
（四）PPCPs对2型糖尿病的影响
从GeneCards和OMIM数据库识别11045个靶点，与786个PPCPs靶点构建维恩图，确定684个PPCPs诱导2型糖尿病的潜在靶点。用STRING构建蛋白互作网络，经Cytoscape筛选出133个核心靶点。通过DAVID分析，获182个KEGG条目、1038个GO条目，涵盖了741个生物过程、106个细胞组分和191个分子功能。分析显示，这些靶点与RNA聚合酶II的转录调控、凋亡的负调控等过程相关。KEGG途径分析揭示了与2型糖尿病相关的多种癌症途径、PI3K-Akt信号通路等显著富集。此外，STAT3蛋白与11种PPCPs进行了分子对接，结果显示这些PPCPs对STAT3蛋白具有强大的结合亲和力，结合能量为-20.29 kcal/mol，表明STAT3与多种PPCPs之间存在稳定结合（Fig4A-C）。
五、研究结论
本研究通过网络毒理学和分子对接技术，揭示了PPCPs与脂质、动脉粥样硬化、阿尔茨海默病和2型糖尿病等代谢疾病之间的潜在分子机制。研究发现，PPCPs可能通过调节microRNAs表达、影响细胞凋亡和增殖以及信号传导途径来触发代谢疾病。此外，研究还发现了这些疾病之间的相关性，为理解环境污染物如何触发人类疾病提供了新的见解，并为疾病预防和治疗奠定了理论基础。
Fig 1A. PPCPs和代谢性疾病之间的关联
Fig 1B. PPCPs诱导的代谢性疾病的化合物-靶点-通路网络
Fig 2A. PPCPs与脂质和动脉粥样硬化之间的关联
Fig 2B. 脂质和动脉粥样硬化的富集分析结果
Fig 2C. 11种PPCPs与BCL2中最低结合能分子对接结果
Fig 3A. PPCPs与阿尔茨海默氏病之间的关联
Fig 3B. 阿尔茨海默氏病的富集分析结果
Fig 3C. 11种PPCPs与Akt1中最低结合能的分子对接结果
Fig 4A. PPCPs与II型糖尿病之间的关联
Fig 4B. II型糖尿病的富集分析结果
Fig 4C. 11种PPCPs与STAT3中最低结合能的分子对接结果
