逆向网络药理学+多组学+机器学习,帮南昌大学团队拿下文章,联合思路就是好用!

网药什么思路好用？现在高质量期刊中大家频繁采用的是联合思路。这种思路通常是在常规网药思路的基础上，再加上其他分析方法，来达到精准筛选或充足验证的目的，提升文章的质量。今天科长就分享一篇反向网药联合分析的文章，一起来看一下吧。

这篇文章是南昌大学团队发表在Artificial Cells, Nanomedicine, and Biotechnology期刊上，关于芫荽（Coriandrum sativum L.，俗称香菜）改善肾透明细胞癌（ccRCC）预后的分子机制研究，一起来看一下亮点吧。

l亮点展示

1.多方法联合分析。作者将网络药理学、转录组、单细胞、WGCNA、机器学习、表观遗传、免疫分析、分子对接和动力学模拟等方法整合在一起分析。这种多方法分析的方法，可以避免单一方法的局限性，提高文章质量，还能增加文章的创新性。

2.反向网络药理学。常规网络药理学是从筛选药物成分入手然后结合疾病特症进行分析，而反向网络药理学则是从疾病靶点入手然后根据靶点特性筛选药物。这方法的创新度还是很足的。

常规网药思路看多了，难以满足审稿人，但像上述文章的联合思路再加反向网药那可是新意慢慢啊！还在纠结没有好思路的小伙伴，可以尝试一下上述文字的思路哦~抛开反向网药思路，咱们常规网药思路搭配其他方法联合分析那也是实力杠杠的，不少高分文章都是这种联合分析的思路哦！

文章信息

题目：芫荽通过靶向NEK6调控免疫微环境改善肾透明细胞癌预后 —— 一项基于网络药理学与多组学分析的预测性研究

结果展示

1.肾透明细胞癌 (ccRCC) 靶点的鉴定。

2.ccRCC 与芫荽共同基因的富集分析及 H-C-T-D 网络构建。

3.基于机器学习的核心基因筛选。

4.PYGL和NEK6在TCGA-KIRC数据集中的验证。

5.NEK6的临床相关性及预后模型构建。

6.NEK6的遗传改变。

7.NEK6与芫荽来源化合物的分子对接。

8.分子动力学模拟。

科长有话说

联合分析思路实力强劲，文章质量可靠，审稿人看到这种文章也会多看两眼的。联合思路的嘉宾选择可就很多了，咱们除了联合多种组学和机器学习，还可以加入孟德尔随机化、网络毒理学等方法哦！就连验证部分咱们也可以根据个人需求进行选择，想要0实验发文的，咱们就可以利用分子对接、机器学习、孟德尔随机化进行验证。