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公共数据库临床研究PloS one

Elucidating the toxicogenomic mechanisms of DBP exposure on Hepatocellular carcinoma through network toxicology and molecular docking analysis.

Dafei Dai、Nianzhao Yang、Fubao Liu 等DOI: 10.1371/journal.pone.0359516

TCGA GEO 肿瘤与癌症单细胞风险模型

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本研究采用网络毒理学与生物信息学方法，探讨邻苯二甲酸二丁酯（DBP）参与肝细胞癌（HCC）发病的分子机制。通过ADMETLAB 3.0和ProTox3评估DBP致癌潜力，从ChEMBL、SwissTargetPrediction和PharmMapper获取DBP相关靶点，从GeneCards和OMIM获取HCC相关靶点，经Venn分析识别出242个重叠基因。PPI网络分析确定KRAS、GRB2、ESR1、HSP90AA1、SRC、EGFR和TP53共7个枢纽基因，富集分析显示其显著参与癌症相关通路。TCGA与GEO数据验证GRB2、ESR1、HSP90AA1和SRC在HCC组织中显著失调并与患者生存相关，预后模型预测准确性良好。单细胞分析显示ESR1（肝细胞）和HSP90AA1（免疫细胞）呈特异性表达模式。分子对接显示DBP与ESR1和HSP90AA1稳定结合，结合能分别为-6.8和-6.1 kcal/mol，分子动力学模拟支持复合物稳定性，范德华力为主要结合力。研究提示DBP暴露可能通过调控核心基因和通路参与HCC发病，但结果仅为关联性，尚需实验验证；ESR1和HSP90AA1等枢纽基因可作为潜在生物标志物和靶点。

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完整作者

Dafei Dai、Nianzhao Yang、Fubao Liu、Xiaopeng Chen

作者机构

Department of General Surgery, The First Affiliated Hospital of Anhui Medical University, Hefei, Anhui, China.
Department of General Surgery, The First Affiliated Hospital of Wannan Medical College (Yijishan Hospital of Wannan Medical College), Wuhu, Anhui, China.

技术路线

数据/样本：ChEMBL、SwissTargetPrediction、PharmMapper获取DBP相关靶点，GeneCards、OMIM获取HCC相关靶点；TCGA-LIHC与GEO GSE39791用于表达验证和生存分析；GSE299340单细胞数据；ADMETLAB 3.0与ProTox3评估致癌潜力。分析：Venn分析重叠基因；STRING构建PPI网络，Cytoscape识别hub基因；DAVID进行GO/KEGG富集；构建预后列线图；Seurat分析单细胞表达。验证：分子对接与分子动力学模拟评估DBP与核心靶点结合稳定性（原文为计算模拟，非实验验证）。

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AI 靶点发现基础研究Nutrients

Deep Learning-Driven Identification and Experimental Validation of COX-2 and ERK1/2 as Anti-Inflammatory Targets of Avenanthramides.

Jingjie Zhang、Tengyu Li、Chi Yan 等DOI: 10.3390/nu18203339

深度学习 KEGG

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研究构建了整合异质网络传播、堆叠去噪自编码器和CNN分类器的深度学习模型，用于预测食源化合物的炎症相关靶点，并通过交叉验证及8种不同结构类别化合物验证其泛化性。模型平均AUC为0.9587，AUPR为0.9590。将燕麦酰胺A、B、C输入模型后预测获得118个重叠抗炎靶点，网络分析与KEGG通路富集显示ERK1/2为MAPK和PI3K-AKT通路关键节点，COX-2因预测评分较高被优先验证。分子对接显示Avns结合于COX-2环氧合酶通道入口（结合能-7.7至-8.0 kcal/mol）及ERK1/2 ATP结合口袋（-7.0至-7.7 kcal/mol）。在LPS刺激巨噬细胞中，Avns剂量依赖性抑制COX-2酶活性和PGE2生成，减弱ERK1/2及c-Fos磷酸化，抑制IL-6和IL-1β表达。结论认为该模型成功识别COX-2和ERK1/2为Avns抗炎作用的关键介导因子，揭示COX-2抑制与ERK/c-Fos通路阻断的双重机制，为Avns分子靶点提供新证据并展示深度学习在食源生物活性化合物靶点发现中的应用价值。

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完整作者

Jingjie Zhang、Tengyu Li、Chi Yan、Zeran Wang、Zhiyao Zhao、Yonghui Yu、Ding Wang

作者机构

Key Laboratory of Geriatric Nutrition and Health, Ministry of Education, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China.
China-Canada Joint Lab of Food Nutrition and Health, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China.
Key Laboratory of Special Food Supervision Technology for State Market Regulation, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China.
School of Computer and Artificial Intelligence, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China.

技术路线

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最近 5 个完整年度引用趋势

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数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 19:01

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