蛋白互作網絡分析同樣也是 SCI 文章中出現頻率最高的分析方法，下面就給大家梳理一下流程！
另外大家都是私信我，現在有需要學習生信等問題可以掃碼進群交流，如下：
前言
蛋白質互作網絡（PPI, Protein-Protein Interaction Networks）是由蛋白通過彼此之間的互相作用構成，來參與生物信号傳遞、基因表達調節、能量和物質代謝及細胞周期調控等生命過程的各個環節。系統分析大量蛋白在生物系統中的互相作用關系，對了解生物系統中蛋白質的工作原理，了解疾病等特殊生理狀态下生物信号和能量物質代謝的反應機制，以及了解蛋白之間的功能聯系都有重要意義。
蛋白互作分析的工具包括 string 資料庫也是一個線上工具，另外就是經典的網絡作圖軟體 Cytoscape。
執行個體解析
我們就根據 RNA 12. SCI 文章中惡性良性腫瘤免疫浸潤計算方法之 CIBERSORT 結果來學習怎麼繪制蛋白互作網絡圖。
1 資料讀取
讀取表達資料，由于我們挑選的都是免疫細胞，是以更加友善作圖，選取其中的10個基因，如下：
exp<-read.table("exp.txt",header=T,check.names = F)
exp[1:5,1:3]
#SYMBOL TCGA-3L-AA1B-01A-11R-A37K-07 TCGA-4N-A93T-01A-11R-A37K-07
#1 DBNDD1 145.7848372 932.6654
#2 HSPB6 463.5507914 125.3295
#3 PDK4 199.3329095 223.2314
#4 ABCB5 0.7485274 0.0000
#5 PRSS22 441.2341966 1428.1244
exp$SYMBOL[1:10]
#[1] "DBNDD1" "HSPB6" "PDK4" "ABCB5" "PRSS22" "ASB4" "TMEM132A"
#[8] "TNFRSF12A" "DLX6" "CCL26"
2 STRING 資料庫
string (vision 11.5) 資料庫是一個搜尋已知蛋白質之間和預測蛋白質之間互相作用的資料庫，該資料庫可應用于2031個物種，包含960萬種蛋白和1380萬種蛋白質之間的互相作用。
STRING https://cn.string-db.org
在官網的 help 裡面有詳細的說明，如下：
help https://cn.string-db.org/cgi/help?sessionId=bfsfWQPO6oix
Starting Point
輸入檔案格式必須在 STRING 起始頁使用輸入表單，左側包括輸入的格式，可以是蛋白名稱，或者是序列，當然可以是單個也可以是多個蛋白，我們輸入1個 m6A基因 FTO, 之後選擇 Select， 之後在點選 SEARCH，如下：
這樣我們就獲得了與 FTO 相關的蛋白，如下：
如果以上圖作為差異蛋白互作網絡不夠美觀，也并不是所有差異蛋白均可形成互作網絡，是以需将分析結果導出使用Cytoscape繪圖。
點選Exports，選擇…as simple tabular text output，點選download：
Excel表格打開儲存好的結果，其中包括節點資訊、node1_string_internal_id與combined_score等諸多資訊：
點選某個蛋白小球會得到關于這個蛋白的資訊以及蛋白結構，非常好用，自己研究吧！
接下來我們就利用 Cytoscape 做出更美觀的圖形。
3 Cytoscape
Cytoscape是一款免費圖形化顯示網絡并進行分析和編輯的軟體，用起來非常友善，最重要的是能夠
其最新版本為 Cytoscape3.9.1，下載下傳位址為：
Cytoscape https://cytoscape.org/
使用過程中如遇到不會，可以直接到 cytoscape 官網上檢視說明，網頁上有詳細的使用說明：
manual https://manual.cytoscape.org/en/stable/
導入互作網絡
打開軟，我們看到該軟體提供了一些例子，如下：
點選下圖Import Networks from File System，導入Exports處下載下傳好的資料，點選OK，導入資料完成，如下：
導入完成後得到可形成互作關系的差異蛋白網絡，不能形成互作關系的單個差異蛋白不再出現：
設定節點間連接配接線的粗細
combined_score表示資料的支援度，combined_score越粗兩種蛋白間互作關系越強，預設篩選門檻值為0.4。
節點Edges的粗細由combined_score漸變調整，選擇Tool裡的Network Analysis工具中的Generate Style from Statistics：
這時我們可以對蛋白之間的關系執行一系列的分析，如下：
設定參數，根據需求自行設定，怎麼好看怎麼設定，如下：
蛋白互作這塊我們就簡單說下，具體一些細節性的設定軟體包本身非常好用，并且帶有說明，自行設定即可！
關注公衆号，每日更新，掃碼進群交流不停歇，馬上就出視訊版，關注我，您最佳的選擇！
桓峰基因
生物資訊分析，SCI文章撰寫及生物資訊基礎知識學習：R語言學習，perl基礎程式設計，linux系統指令，Python遇見更好的你
52篇原創内容
公衆号