【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于環境科學，具體涉及一種基于網絡毒理學與液晶單體環境賦存濃度結合評估液晶單體特定毒性風險的方法。
技術介紹
1、液晶單體(liquid?crystal?monomers,lcms)是一類以二苯基或雙環己烷作為骨干結構的有機化合物，廣泛被應用于各類電子產品的液晶顯示器中，其生產及使用量保持逐年增長。據推測，液晶顯示器中使用的lcms需求量已增加到約上千噸。它們在環境中表現出持久性、遠距離遷移性、生物富集性和生物毒性等特性，是一種新型持久性有機污染物，給生態環境和人類健康帶來潛在風險。目前在沉積物、垃圾滲濾液、室內外灰塵、空氣和生物樣品如人體血液等介質中都檢測到了液晶單體的存在，其中大氣和灰塵中賦存濃度最高。更有報告指出環境中的液晶單體可能會通過食物鏈及呼吸吸入、飲食攝入等進入人體從而對生殖系統產生不良影響。網絡毒理學是指構建特定的網絡模型，描繪研究對象的毒理學性質，應用網絡剖析預測化合物的毒性，從而了解化合物對機體的毒副作用并預測發揮毒性的主要化合物。
2、目前研究液晶單體特定毒性風險的方法存在以下問題：
3、(1)傳統研究液晶單體毒性風險的方法涉及建立動物模型或細胞模型，這些方法耗費大量的人力物力及財力。因此，迫切需要開發新的方法評估液晶單體的毒性風險。
4、(2)目前已有利用網絡毒理學研究液晶單體毒性風險的相關文獻，但大部分研究在利用網絡毒理學構建成分-靶點-效應通路網絡時僅納入定性分析結果，忽視了每個污染物在環境中濃度的效應生物網絡的作用，影響了分析結果的準確性，因此迫切需要定
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供一種更加全面的針對環境中液晶單體特定毒性風險的評估方法，從而推動液晶單體毒性評估趨于完善。該方法包括檢測實際環境樣本中的液晶單體賦存濃度、收集液晶單體結構信息及其作用靶點，以及毒性基因靶點，其與液晶單體作用靶點的交集視為液晶單體發揮毒性的潛在靶點。將獲得的潛在靶點導入string數據庫進行蛋白互作分析，生成的結果導入cytoscape軟件，利用cytonca插件計算點度中心性(degree)。同時根據實際環境中液晶單體的含量計算各液晶單體的峰面積權重，利用權重對靶點進行權重賦予，并統計每個靶點由不同成分作用的次數。
2、利用cytonca插件計算點度中心性(degree)、介度中心性(betweenness)和接近中心性(closeness)，篩選均大于中值的靶點作為核心靶點，并以degree值的大小進行排序，從而得到液晶單體發揮毒性的關鍵靶點。構建液晶單體與特定毒性的靶點網絡，并以節點連通性及含量權重之積作為毒性評分篩選液晶單體關鍵危害物。利用metascape數據庫對核心靶點進行基因本體論(go)分析和京都基因和基因組百科全書(kegg)通路富集分析。通過go分析和kegg富集分析獲得液晶單體產生毒性風險的潛在機制。
3、上述方案中所述特定毒性為神經毒性和生殖毒性中的至少一種。
4、為了達到上述目的，本專利技術提供了一種基于網絡毒理學與實際環境中液晶單體賦存濃度相結合來評估液晶單體特定毒性風險的方法，具體步驟如下所示：
5、1.液晶單體結構獲取：查找液晶單體的組織化學文摘社(cas)編碼，在有機小分子生物活性數據(pubchem)中輸入cas號，獲得液晶單體的二維簡化分子輸入劃線系統結構(smiles)。
6、2.液晶單體靶點獲取：將液晶單體的smiles結構輸入swisstargetprediction數據庫，物種設置為“homo?sapiens”預測環境污染物的作用靶點，并以common?name進行靶點統計。
7、3.特定毒性基因靶點的獲取：在genecards數據庫輸入“reproductive?toxicity”關鍵詞，預測與特定毒性相關的作用靶點，根據“score”大小進行降序排列，同時選擇“score”值高于中位數的基因建立特定毒性作用靶點庫。
8、4.液晶單體毒性共同靶點獲取：利用上述得到的液晶單體作用靶點與特定毒性靶點建立韋恩圖，兩者交集部分即液晶單體作用靶點與特定毒性的共同靶點。共同靶點被認為是液晶單體導致特定毒性的潛在靶點。
9、5.蛋白質相互作用(ppi)網絡構建和核心靶點的獲取：將獲得的液晶單體作用靶點與特定毒性交集的共同靶點導入string數據庫建立ppi網絡，蛋白質類型設置為人進行檢索。將最低要求的交互置信度(minimum?required?interaction?score)設置為“highconfidence>0.7”，網絡類型為“full?string?network”，網絡節點的含義為“evidence”，，并刪除游離靶點，建立ppi網絡。然后將結果導入cytoscape3.10.1，使用cytonca插件分別計算度中心性(degree，dc)、節點介數(betweenness，bc)和接近中心性(closeness，cc)值，篩選出degree、betweenness和closeness值均大于中值的靶點作為液晶單體產生毒性的核心靶點，并建立核心靶點ppi網絡，顯示關鍵靶點之間的相互作用關系，節點越大，度值越高，說明該蛋白與毒性相關性越強。
10、6.灰塵中液晶單體檢測及權重計算：利用全二維氣相色譜飛行時間質譜聯用儀(gc×gc-tof-ms)檢測灰塵中70種液晶單體的濃度賦存，并根據其含量計算各物質的權重。
11、7.毒性成分-靶點獲取：利用前面所獲取的靶點，根據所計算的權重對靶點的degree、betweenness和closeness值進行權重賦予，并統計每個靶點由不同成分作用的次數。隨后根據共有靶點的權重值大小排序，選取degree、betweenness和closeness權重值≥中位數的靶點作為潛在關鍵靶點進行下一步分析。
12、8.再次構建蛋白質相互作用(ppi)網絡：將第7步獲得的潛在靶點導入string數據庫，將蛋白質類型設為“homosapiens”，將“minimum?required?interaction?score”設置為“high?confidence>0.7”，網絡類型為“full?string?network”，網絡節點的含義為“evidence”，，并刪除游離靶點，進行ppi分析。將ppi網絡以“tsv”格式導入到cytoscape3.10.1進行可視化繪制ppi網絡圖，顯示關鍵靶點之間的相互作用關系，度值越高，節點越大，說明該蛋白與生殖毒性相關性越強。
13、9.go功能富集分析和kegg通路富集分析探索其潛在生殖毒性機制：利用metascape數據庫對液晶單體導致生殖毒性的核心靶點進行go功能富集分析和kegg通路富集分析，進一步研究液晶單體導致生殖毒性的生物學特性，并確定其潛在作用機制。同時以賦權重后的度值作為液晶單體毒性評分并排序，排序前四的化合物作為液晶單體中發揮毒本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于網絡毒理學與濃度結合評估液晶單體特定毒性風險的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：
【技術特征摘要】
1.一種基于網絡毒理學與濃度結合評估液晶單體特定毒性風險的方法，其特征在于，包括以下步驟：
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