还记得我们的中医药三大技—“网络药理学+分子对接+动力学模拟”吗,看惯了三大技,那今天小记者就给大家带来点不一样的,今天分享的这篇网药纯分析文章,依然发到了1区7分,来看看有哪些可以借鉴的!
这篇文章是今年2月份发表在“Comput Biol Med”上的题为:In-silico exploring pathway and mechanism-based therapeutics for allergic rhinitis: Network pharmacology, molecular docking, ADMET, quantum chemistry and machine learning based QSAR approaches的论文,旨在研究过敏性鼻炎(AR)的潜在治疗靶点和药物候选分子。在这篇研究中,作者团队整合网络药理学、分子对接、ADMET分析、量子化学计算和机器学习建模等多维技术,结合了传统药用植物的化学成分筛选、靶点预测与功能富集分析,揭示了关键炎症和免疫通路中的核心靶点,并通过分子对接和量子化学计算验证了化合物的结合亲和力与电子性质;还基于机器学习的QSAR模型进一步预测了化合物的活性,为药物开发提供了定量化的指导。想用新思路冲高分的朋友,学起来吧!网络药理学就是求新求突破,除了疾病和药物选择外,分析方法的优化是最优解。什么?你说不知道如何设计课题也没时间学生信分析?那还等什么,找小记者来帮你啊,咱有专业团队,思路设计、定制分析、生信服务器等个性化服务应有尽有,随时等待你的召唤!
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题目:基于探索途径和机制的过敏性鼻炎治疗疗法:网络药理学,分子对接,ADMET,量子化学和基于机器学习的QSAR方法
研究思路

图文摘要

主要结果
1.获取化合物和相关目标
从三种传统抗过敏植物里成功提取出241种化合物。随后,借助ADMET筛选技术,从这241种化合物中筛选出8种具备良好吸收、代谢、毒性以及药代动力学特性的活性化合物。为进一步探究这些活性化合物的作用机制,作者利用SwissTargetPrediction、CTD、STITCH以及BindingDB等多种专业工具,对这8种活性化合物的潜在靶点进行预测分析。经过全面细致的分析后,共得到4705个独特的靶点。

2.变应性鼻炎相关靶点及治疗靶点的预测
利用GeneCards、OMIM、STRING以及DisGeNET数据库,对过敏性鼻炎的疾病靶点展开预测工作。经过数据整合与筛选,最终共获取到2509个独特的靶点。在此基础上,运用Venn图分析方法,对化合物靶点和疾病靶点进行比对分析。通过这一过程,成功识别出203个既是化合物作用靶点,又是与过敏性鼻炎相关的潜在治疗靶点。

3.PPI网络的构建与分析
借助STRING数据库,成功构建了包含203个潜在治疗靶点的PPI网络。通过对该网络进行分析,识别出15个核心靶点,例如TNF、IL6以及NFKB1等。这些核心靶点在网络中呈现出较高的连接度,这一特征暗示着它们在过敏性鼻炎的生物学进程里或许起着至关重要的作用。

4..验证潜在化合物的分子对接分析和ADMET测试
针对8种活性化合物开展了分子对接实验。实验结果显示,在与核心靶点的结合亲和力方面,槲皮素(Quercetin)展现出了最为出色的性能。为了进一步探索具有潜在活性的化合物,研究人员从众多化合物中筛选出与槲皮素结构相似的化合物,并对这些筛选出的化合物进行对接验证。进行ADMET测试,旨在全面验证它们的结合亲和力以及药代动力学特性。经过一系列实验测试后发现,部分化合物在结合能力方面,相较于槲皮素表现得更为优异。


5.基于机器学习的QSAR模型预测效价
利用随机森林回归构建QSAR模型,对化合物抑制IL - 6的活性进行预测。预测结果表明,在众多化合物中,槲皮素的IC50值最低,显示出槲皮素具备极高的生物活性 。

文章小结
该研究从三种传统的治疗变应性鼻炎的药用植物苍耳、木兰和娃儿藤中分离得到241个化合物,并对其有利的ADMET性质进行了分析。网络药理学揭示了203个潜在的治疗靶点,通过PPI分析确定了15个枢纽靶点,其中大多数在炎症和免疫途径中起关键作用,通过KEGG途径分析证实。分子对接、相似性测试和药效团建模研究鉴定了有前景的化合物其与直接和间接参与过敏反应的关键调节靶点NF KB 1、TRAF 6和关键细胞因子IL 5和IL 6表现出强结合亲和力。基于机器学习的QSAR模型预测几乎所有化合物的IC 50 < 50 nM,表明具有高度有效的抑制剂。在经典的网药和分子对接基础上,本研究引入了ADMET分析和机器学习,大大提高了创新性和质量,也把文章从3分左右的常规网络药理学分析拉到7分水平。不论你是想短平快发文还是提前布局高阶思路都可以找小记者团队帮忙,可评估设计思路,可定制生信分析,专业团队经验丰富,有需要随时call小记者!
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