网络药理学赛道那是百花齐放，同时也让刚刚来此赛道的小伙伴充满了挑战。为了帮大家解决发文困扰，今天探长为大家分享一篇网络毒理学的文章。
网络毒理学是网药的分支方法，其核心逻辑和分析思路都和网药大同小异，所以网药赛道的小伙伴可以无痛转移到网毒哦！这方法现在还是发文蓝海，竞争小，实力又在线，小伙伴们可以来此赛道大展拳脚哦！为了让大家更好地理解这一方法，一起来看看探长今天分享的文章吧。
该研究是武汉大学团队发表在Environmental Pollution（IF7.3）期刊上，关于苯并 (a) 芘 (BaP) 和 4-(甲基亚硝胺基)-1-(3 - 吡啶基)-1-丁酮 (NNK) 的联合致癌机制的研究，一起来看一下亮点吧。
l亮点展示
1.分析视角新。之前的研究多是专注于某一种污染物的研究，而作者这次却关注了2种污染物，并且还分析了两者混合物。这一分析视角创新度可是拉满了。
2.多方法联合分析。作者将网络毒理学、单细胞、机器学习等方法结合在一起分析，作者还通过构建127种模型进行筛选，确保了结果的准确性。
3.双重验证。作者在验证过程中，不仅采取了分子对接、动力学模拟进行验证，还通过单细胞技术和细胞实验进行验证，完美闭环了干湿结合思路。这思路可是发高分文章的好帮手啊，大家可要记好了。
现在大家科研压力大，都需要好思路帮助大家突破瓶颈，那今天科长为大家分享的这篇网络毒理学联合思路非常符合大家的需求。网毒同网药一样本身没有很大的门槛，只要大家对其感兴趣，拿下自己的文章不是问题。如果您对网络毒理学发文感兴趣，那就来和探长讨论一下，不管是数据分析还是思路设计都可以哦！
文章信息
题目：机器学习结合多维转录组学揭示苯并 (a) 芘/NNK促喉癌的关键分子网络并构建预后模型
结果展示
1.BaP 和 NNK 联合靶点蛋白的鉴定及喉癌相关共同致病基因分析。
2.BaP 和 NNK 诱导喉癌预测模型的构建与特征分析。
3.正常与喉癌组织的单细胞转录组图谱及核心基因表达分析。
4.TCGA 数据集的核心基因风险预后模型验证。
5.核心基因编码蛋白与致癌物的分子相互作用模拟。
6.FADS1 在 BaP/NNK 诱导喉癌细胞恶性进展中的功能验证。
探长提示
文章思路清晰，再加上干湿结合的思路，能拿下2区7分+是真没意外，所以这篇文章的借鉴之处还是很大的。虽然文章中加入了实验，但大家可以根据自己的需求来考虑加不加入实验，毕竟分子对接、机器学习等方法验证，同样具有说服力。要是还想增加文章的创新，那咱们还可以考虑加入其他组学数据或是加入孟德尔随机化进行验证，如果您对网络毒理学这种联合分析思路感兴趣，那就来和探长一起探讨一下吧，不管是思路还是数据问题都可以哦！
