文献解读

以解牛之法析生信，观微雀之形览科研。

最近这篇刚发的文章，把多组学 + 网络毒理学 + 分子对接的组合拳玩明白了！是一套经典的生信分析，在外面刚开始学习生信分析的时候，可以学习它的思路。今天就带大家一起来看下，这篇农药毒理学经典期刊上发表的的这篇文章是怎么把生信加上方法串起来的。

文章标题：Unraveling the mechanism of hepatocyte response to flusilazole: Insights from multi-omics analysis and molecular docking
发表期刊：Pesticide Biochemistry and Physiology
发表时间：2026 年
影响因子：4.1

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数据从哪来？
首先用了多个公共数据库，做网络毒理学的预测，包括 ADMETlab、CTD、GeneCards、OMIM 这些，然后自己做了 AML12 细胞的转录组和非靶向代谢组，5 个生物学重复，保证结果的可靠性，最后还做了分子对接和湿实验验证。

为什么这么分析？
先通过网络毒理学做初步的假设，帮我们缩小研究的范围，减少实验的盲目性，然后用转录组和代谢组的实验数据来验证这个假设，最后用分子对接和湿实验，验证靶点的相互作用，这样层层递进，避免了单组学的片面性，也避免了预测的假阳性。

为什么这么设计？
就是为了把 “预测 – 验证 – 机制” 这三步串起来，之前很多研究要么只做预测，要么只做单组学，没把这几步连起来，导致文章深度不够，这个设计刚好把整个链条补全了，让研究的结论更有说服力。

选 10μM 的处理浓度，机能保持细胞的活性，又能看到代谢的变化。此步属于湿实验的范畴。

随后用4 个靶点数据库、3 个疾病数据库取交集，得到 112 个共同靶点，做 PPI 网络， MCODE 做聚类，找核心模块！
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核心靶点的 GO、KEGG 富集，还有化合物 – 靶点 – 通路的网络！很多人做完富集就结束了，作者还做了这个调控网络，能更直观的看到整个调控的关系，哪个靶点对应哪个通路，一目了然！

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这张是转录组的结果，火山图、差异基因统计、GO、KEGG 富集，作者用了 DESeq2 做差异分析，5 个生物学重复。

注：DEseq2是常用的转录组分析R包，我们随后会更新相关的教程，跑通差异分析的整个流程。

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GSEA 分析：作者发现了很多常规富集没发现的通路，比如 DNA 复制的抑制，还有代谢通路的变化。很多时候，在做完go和kegg时就结束了，其实还可添加GSEA的分析，看整个基因集的变化，不是是看差异基因，能帮我们发现很多隐藏的结果.
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代谢组分析：火山图、KEGG 富集、代谢网络、箱线图！作者用了 PLS-DA 找差异代谢物，使用用了 VIP>1+FDR<0.05 的双筛选。
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多组学整合：用O2PLS 分析转录组和代谢组的关联，然后找两个组学共同的通路！

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分子对接：预测氟硅唑和 CYP 酶的结合，并且做 ELISA 实验，验证CYP51 的活性。
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这篇文章最严谨的的地方，就是把 “网络毒理学预测 – 多组学验证 – 分子对接 + 实验验证” 这个思路，从头到尾都做的非常严谨，而且每个细节都照顾到。在我们最初学习生信分析的时候，可以参考这个思路，我们可以先进行前边的生信思路学习。

以解牛之法析生信，观微雀之形览科研。

今天的文献分享就到这里啦，欢迎批评指正。

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