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高分网络药理学文章该怎么发?加上实验和多组学,多点开花直接拿到7分+!

2023-10-09 11:32 作者:尔云间  | 我要投稿

说到“网络药理学”,小云知道做中药的朋友们对它是又爱又恨:网药确实是个好的发文途径,可以减少一部分实验成本;但网药已经过了最初的红利期,目前只做网药已经不好发高分文章了··· 针对这种情况,我们该怎么利用网药发高分文章呢? 下面小云就用2个文章实例,对比总结高分文章发文秘籍~

 5分+文章:网络药理学+分子对接+动物实验验证

7分+文章:网络药理学+分子对接+动物实验验证+蛋白质组学+代谢组学

 7分+文章:网络药理学+分子对接+体内外实验验证+机制探索实验

这么对比是不是很清晰的就能看出来:

7分+的文章增加了多组学检测或机制探索。这两类思路小云更推荐多组学检测,因为一般这里的组学检测和分析难度都不大,所需样本数量也不多,比机制实验会更简单写,更多是拓宽数据维度和支撑数据量,不同研究目的可以添加不同的组学分析,比如转录组学、蛋白组学、代谢组学、肠道菌群测序等等

(ps:不知道怎么创新的小伙伴可以来找小云!这里有新鲜出炉的生信热点方向,还有一大波的可复现的创新思路,感兴趣的直接来公众号后台找我噢!)。

下面就用上面那篇7分+添加多组学的文章给小伙伴们详细解析下,多点开花的思路设计~

题目:蒺藜通过调控鞘脂代谢信号通路诱导乳腺癌细胞凋亡

杂志:

Phytomedicine

影响因子:IF=7.9

发表时间:2023年8月

研究背景

蒺藜(TT)最初记载在《神农本草经》中,在中国作为平肝、驱散忧郁和风、促进血液循环、改善视力和止痒的草药使用了几千年,而且在中国古代也是用来治疗乳腺癌的。然而,TT提取物对乳腺癌的药理活性很少受到关注。

数据来源

研究流程

从TCMSP收集TT的成分,确定QLYD的主要活性成分和相应的靶点。利用GeneCards 数据库挖掘乳腺癌和乳炎的潜在治疗靶点,三者靶点取交集获得123个共有靶点。针对共同靶点进行PPI网络分析、GO和KEGG富集分析,构建草药-成分-靶点-疾病网络,并将核心活性成分与核心靶点进行分子对接。建立乳腺癌小鼠模型,研究TT水提物对乳腺癌的治疗作用和靶点机制。最后利用蛋白组学和代谢组学检测筛选了TT治疗后的差异蛋白和差异代谢物,进行功能分析,并针对关键差异蛋白进行免疫荧光表达验证。

主要结果

1. TT的网络药理学分析

在TCMSP中筛选TT的活性成分,获得12个活性成分(图1A)。进一步在TCMSP中搜索这些筛选出的活性成分的蛋白质靶点,共得到127个靶标。在GeneCards 数据库中收集15253个乳腺癌靶标和1225个乳炎靶标,将三者取交集,获得123个共同靶标(图1B)。随后利用Cytoscape建立草药-成分-靶点-疾病网络(图1C),利用String和Cytoscape建立123个共同靶标的PPI网络(图1D)。针对共同靶标基因进行GO和KEGG富集分析(图1E, F),显示基因多富集于TNF信号通路、肿瘤通路、VEGF信号通路等,提示TT可能通过抗炎、抗凋亡等途径治疗乳腺癌或乳炎。将核心活性成分TT7和TT8与核心靶点VEGFR2通过Autodock软件进行分子对接,显示TT7和TT8与VEGFR2之间存在稳定结合(图2B, C)。

2. TT水提物对乳腺癌小鼠的治疗作用研究

首先制备TT水提物,并利用高效液相色谱定量测定水提物中蒺藜苷D的含量。建立4T1乳腺癌小鼠模型,并给予紫杉醇和高中低剂量的TT水提物处理,记录小鼠体重和肿瘤大小。收集肿瘤组织进行HE以评估病理变化,Hoechst染色以评估细胞凋亡。利用WB检测组织中凋亡通路中关键蛋白的表达。结果显示,TT水提物治疗后对小鼠体重影响不大(图3A),但肿瘤大小、重量显著降低(图3B),肿瘤抑制率>26%(图3C)。HE染色显示,TT水提物处理后发现了更多脂肪细胞,并出现核分裂(图3D)。Hoechst染色显示,TT水提物处理后细胞凋亡增加(图3E)。WB结果显示,TT水提物治疗后抗凋亡蛋白VEGFR2, ERK1/2, p-ERK1/2 和 Bcl2表达降低,促凋亡蛋白Bax表达增加(图3F)。

3. 蛋白组学分析

收集TT水提物处理组和模型组的肿瘤组织进行TMT蛋白组学检测,获得495个差异蛋白(图4A)。随后对差异蛋白进行亚细胞定位分析、GO和KEGG富集分析以及PPI网络分析(图4D)。亚细胞定位分析显示,差异蛋白主要位于质膜、细胞核、线粒体、溶酶体和细胞间隙、细胞质中(图4B)。KEGG途径富集分析显示,差异蛋白富集于243条途径(66个上调途径、76个下调途径和101个不确定途径),其中鞘脂代谢信号通路通过降低SPHK 和SPPase表达而下调(图4C)。最后在肿瘤组织中通过免疫荧光测定验证SPHK1、Sgpp1和p-SPHK1的表达(图5)。

4. 代谢组学分析

收集TT水提物处理组和模型组的肿瘤组织进行非靶向代谢组学检测,获得76种差异代谢产物(图6A),并对差异代谢产物进行层次聚类分析(图6B)。

文章小结

这篇文章针对中药(蒺藜)和乳腺癌进行常规网络药理学分析和分子对接,并利用动物实验验证和多组学检测来提升文章质量和创新性,打造出一篇接近8分的干湿结合文章,可见只要做到“多点开花、多路并行”就可以发高分网药文章!小伙伴对网药方向感兴趣的话,小云真诚建议大家用上这个发文秘籍,下一篇发表高分网药分析文章的就是你啦!

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