精华速览
l推荐一个非常新颖的网络毒理学联合思路——真实世界队列分析+网毒+机器学习+分子对接，创新性高，整体逻辑不复杂，也不用加验证实验，性价比很高！
l“流行病学+分子机制的跨学科分析模式”目前在网络毒理学中发文效果很好，可以用NHANES公共数据，全球范围大规模分析，结果更可靠；也可以像这篇文章一样用自有队列，小规模精准分析，创新性更高。
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今天在找网络毒理学文章的时候，小记者发现了一个似曾相识但又与众不同的思路，似曾相识在于文章走的是流行病学+分子机制的跨学科分析模式，咱们之前分享过很多NHANES+网毒思路就是这个模式；与众不同的点是这个文章流行病学分析部分没用公共数据，而是用的自己收集的临床队列，做了一些观察性研究，这比用公共数据库创新性更高一些，下面就来看看这篇文章~
该文章由中山一院团队发表，研究多环芳烃对小儿骨肉瘤（OS）的影响：
1.研究目标：选择的是“环境致癌物多环芳烃（PAHs）”，它的毒性研究挺多了，但影响儿童OS的机制并不清楚，所以说选题创新性在线。在这里再次提醒大家，虽然这个文章选题新颖度还可以，但还不是最佳选题，最好是找一些研究量少的毒性物质，从源头上保障创新性；
2.思路设计：走的是联合思路，大规模流行病学（真实世界队列分析）+分子机制研究（网毒+机器学习+分子对接），多层面分析，创新性比较高，跨学科分析符合现在的生信发展趋势，也更容易冲高分。
3.数据应用：自有队列分析也是一个比较重要的加分项，随着公共数据用的越来越多，自有队列的稀有性也就凸显出来了，那么用它冲高分概率就会更大一些，所以比较推荐有条件收病例的临床医生去使用！没办法收病例的朋友继续用公共数据就可以，比如NHANES，公共数据包含的样本量大，覆盖范围广，大规模数据分析出来的结果更可靠，并且目前联合网毒的发文效果很不错，放心用！
网络毒理学走联合思路的大势已定，小记者也分享过不少模版套路了，自己复现、设计有难度，生信分析实操搞不定的朋友，直接找小记者协助！【生信日报】团队已就位，思路设计、定制分析、生信服务器有需要随时滴滴！
（题目：环境污染对人类健康的影响：探究多环芳烃在小儿骨肉瘤中的作用）
研究思路解构
1.数据：临床回顾性队列数据（包含2000年1月至2019年5月期间在中山一院接受化疗和肿瘤切除手术的共345名14岁以下诊断为OS的儿童）、城市环境数据、多个毒理学和疾病相关公共数据库
2.思路方法：
1）分析2000年至2019年间诊断的345例儿童OS患者的居住和环境数据，以探索与环境PAHs暴露可能的关联；
2）基于多个数据库的网路毒理学分析鉴定PAHs诱导的骨肉瘤潜在靶点，进行富集分析并通过PPI网络识别核心靶点；
3）通过TARGET和GEO数据集评估关键基因的诊断价值和表达差异，并利用随机森林算法评估这些核心靶标的预后潜力；
4）分子对接评估 PAHs主要活性组分和核心靶标之间的结合作用；
5）收集41名儿童OS患者的血清样本，ELISA检测血清中PAHs-DNA水平，并检查了它们与居住地点和临床结果的关联。
主要结果展示
1. 儿童OS患者的地理分布和人口特征
2. 网络毒理学分析鉴定出1617个PAHs诱导OS毒性的潜在靶点，PPI网络识别出14个核心靶点
3. 通过表达验证、生存分析和机器学习模型，ACTB、EGFR和JUN被识别为关键预后基因，分子对接确认了NAP/BaP与这三个核心靶标之间存在强烈的结合亲和力
4. 临床队列分析发现，来自高度城市化地区的患者血清PAHs-DNA水平显著高于较不发达地区，并且与总体生存率降低相关
小记者点评
这篇文章看下来思路逻辑和分析内容都简单的，能发6分+主要有2大亮点：
1）自有队列的应用是一个提分点，虽然是个小规模流行病学分析，但胜在研究人群精准，关键是创新性高；
2）“流行病学+分子机制”这种网毒发文模式的应用，还有机器学习的助力，热度和创新性齐备，内容也比较丰富，符合现在的跨学科研究形势，多个热点分析叠加的效果很不错，很适合实验条件不充足的朋友！
但这篇文章毒性目标选择新颖度其实不太够，虽然结合疾病后创新性还可以，然后联合思路也拉高了文章水平，但小记者还是建议大家从研究目标源头就保证创新性，这是性价比最高的提分方式！如果你对这个联合思路感兴趣，可以找小记者来协助复现！生信日报团队已就位，思路设计、生信分析有需要随时call小记者！
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