网络毒理学很多文章都在加实验加组学了，但仍有文章能以纯生信发到1区9.7分顶刊，小记者只想知道，什么思路这么牛？
网毒+转录组分析→机器学习+SHAP→分子对接+动力学模拟→单细胞分析
（多组学整合鉴定出川崎病中与PFOS相关的免疫特征）
这么看，这思路跟其他4-6分的文章思路也没啥差别啊，依然是打造成多维度、多层面分析模式嘛，那凭啥它能登上顶刊？
小记者认为主要有两点比较能打动审稿人：
1）分析角度更新颖：虽然研究目标选的是网毒最常见的PFOS，但首先疾病选的是川崎病（KD），网药研究量较少，能弥补一些PFOS的新颖性不足；其次，不仅关注PFOS，还将其与非氟化类似物进行对比，不仅关注PFOS的毒性靶点，还关注其在细胞中的活性，这两个角度在其他网毒中都是很少见的，创新性很高，应该也给审稿人带来了惊喜，所以纯生信就给过了~
2）分析内容更深入：虽然这套“网毒结合转录组分析初步筛靶点→机器学习+SHAP分析识别核心基因→分子对接+MDS锁定结合→单细胞分析”思路模式与4-6分的没差，但分析深入不是一个级别的。首先机器学习部分用到的是12种ML算法的127种组合+SHAP分析，比其他做几个算法筛选的创新性要高很多；其次，在分子对接和MDS模块加入了PFOS与非氟化类似物的对比分析，这一点小记者在其他网毒文章中还没见过；最后，在单细胞分析部分加入PFOS反应和转录因子活性分析，非网毒文章中分析细胞中的xx功能活性还挺常见的，但在网毒中这也是第一次，新颖性不言而喻了！这3招一出手，文章的层次一下子就上来了，这就是为顶刊而来的嘛~
然后再回到实操层面，其实大部分分析的难度并不高，但有新颖角度和分析深度加持，轻松拿下顶刊！另外，这个套路的适用性还是很广的，换个疾病换个污染物就能复现了！实践过程中思路设计、分析实操有难题都不用担心，【云生信-生信日报】团队都能搞定，上百例网毒分析经验加身，高效且靠谱！
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研究思路和主要结果展示
1.首先在转录组数据中进行差异表达和WGCNA分析，分别得到1605 个DEGs和3060 个模块基因，再与PFOS靶点交叉获得83个在免疫炎症通路中显著富集的候选基因
2.利用12种ML算法的127个组合模型来筛选特征基因，根据AUC值选择LASSO-LDA 组合作为最佳模型并获得特征基因，再通过SHAP分析进行模型解释，根据贡献排名和生物学意义选定了4个枢纽基因：ALPL、IL4R、PGD、SLC22A4
3. 针对4种核心靶点与三种全氟化合物（PFOS、PFOA、PFHxS）和三种链长匹配的非氟化诱饵配体进行分子对接和动力学模拟分析，结果显示，与未氟化类似物相比，全氟化合物在所有四种蛋白中表现出显著更强的预测结合亲和力和结合稳定性，全氟化而非碳链长度是结合能差异的主要决定因素
4. 单细胞分析枢纽基因的表达模式，利用83 个PFOS-KD 交集基因计算细胞的 PFOS 反应评分，进一步分析枢纽基因表达与 PFOS 反应性的相关性以及基因失调对 PFOS 的依赖性，结果在 KD 中确定了两个关键的枢纽基因表达细胞群体：CD14 单核/CD16 单核和 CD8 + T，其中 CD14 单核表现出最高的 PFOS 反应评分
5.从髓系谱系（CD14 单核/CD16 单核）和淋巴系谱系（CD8 + T）中提取了前 300 个显著上调的基因作为输入基因集进行RcisTarget 分析来表征转录因子网络，评估调控网络的 PFOS 特异性以及转录因子活性与 PFOS 反应的相关性，结果显示CEBPB-ALPL/IL4R 和 CDX2-PGD/SLC22A4 调控轴构成了网络核心，表明 KD 中枢纽基因失调与 PFOS 响应性转录程序相关
小记者话生信
看完这篇文章是不是觉得发9.7分顶刊纯生信也没那么难？
那是因为作者的分析角度选的好，分析也够深入，虽说大体思路框架跟4-6分的差别不大，但现在能做到以上两点的文章并不多，所以说根本不用怀疑是不是一区顶刊的门槛变低了，而是这顶刊就该他发！
大家在做网毒分析或者复现这个思路时也要注意保留这两点特色，这是高竞争力的体现，也是冲高分顶刊的关键！如果仍然选PFOS，那就加一步非氟化类似物对比分析，如果不用这个物质，那依然可以在单细胞部分做xx反应分析和转录因子分析，再加上集成ML算法，有条件还可加点双虚拟（虚拟敲除+虚拟筛选），拿下高分so easy~生信日报团队这边做过很多网毒联合分析，经验超丰富，从思路设计到生信分析出图，3个月左右就能搞定！
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