在上一篇文章《GEO數(shù)據(jù)挖掘：（一）尋找共同差異基因》中我們通過(guò)兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)尋找到了一些差異基因失尖，本篇文章將對(duì)這些差異基因的互作關(guān)系進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析，用到的工具主要有String和Cytoscape.

1贿条、利用String進(jìn)行蛋白互作網(wǎng)絡(luò)分析

STRING是蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)庫(kù)雹仿，可用來(lái)分析已知蛋白之間和預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)之間相互作用增热。
這里我們是分析多個(gè)蛋白質(zhì)之間的互作關(guān)系整以，如上圖依次進(jìn)行操作：
（1）選擇輸入選項(xiàng)--Multiple proteins;
（2）選擇輸入文件，也可復(fù)制所有基因粘貼到上面的輸入框中峻仇；
（3）選擇物種公黑，這里選擇人類(lèi)；
（4）點(diǎn)擊SEARCH進(jìn)行搜索分析摄咆。
進(jìn)入主頁(yè)凡蚜，如下圖，這里既可以輸入一個(gè)蛋白分析其與已知蛋白質(zhì)之間的聯(lián)系吭从，還可以輸入多個(gè)蛋白分析他們之間的互作關(guān)系朝蜘。

輸入文件

continue

檢索結(jié)果

通路分析

互作網(wǎng)絡(luò)圖

2佑颇、利用cytoscape繪制蛋白互作網(wǎng)絡(luò)

利用從String中導(dǎo)出的蛋白互作關(guān)系文件在cytoscape中繪制網(wǎng)絡(luò)圖。

2.1 簡(jiǎn)介

先簡(jiǎn)單的介紹一下cytoscape的界面：

主界面

其中較為值得注意的是菜單欄的select和網(wǎng)絡(luò)處理面板草娜。select可用來(lái)簡(jiǎn)單的挑選子網(wǎng)絡(luò)漩符，而網(wǎng)絡(luò)處理面板則是對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相關(guān)的設(shè)置：

（1）network：包括所有創(chuàng)建的網(wǎng)絡(luò)，可以選擇相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行操作
（2）style：屬性(node/edge/network)

• Node:對(duì)點(diǎn)進(jìn)行設(shè)置驱还，包括：點(diǎn)的形狀嗜暴、顏色、大幸轶　闷沥；點(diǎn)邊界線的類(lèi)型、顏色咐容、寬度；點(diǎn)標(biāo)簽的顏色戳粒、大小奄妨；點(diǎn)背景色的透明度等
• Edge：對(duì)邊進(jìn)行設(shè)置，包括：邊的類(lèi)型苹祟、顏色、寬度树枫；目標(biāo)處箭頭類(lèi)型等。
• Network：對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體屬性進(jìn)行設(shè)置砂轻，包括：背景標(biāo)題等
  （3） Select：面板用于篩選符合特定標(biāo)準(zhǔn)的邊

2.2 生成初始網(wǎng)絡(luò)互作圖

導(dǎo)入tab分隔文件（這里為string中導(dǎo)出的tsv文件）奔誓，生成網(wǎng)絡(luò)互作圖：

生成網(wǎng)絡(luò)圖

選擇好文件打開(kāi)后，會(huì)出現(xiàn)下面的界面厨喂，表示哪些列的信息會(huì)在我們繪圖中用到体谒。第一列一般表示source gene抒痒，第二列則表示target gene，表示關(guān)系則為source與target相連。后面的多列可用來(lái)表示相關(guān)的一些附加信息颁独，映射（map）到網(wǎng)絡(luò)圖形元素（如形狀大小伪冰、線條粗細(xì)、顏色等）靠柑，非必須信息吓懈。這里我們只用前兩列耻警，因此需要把后面的多列都給禁用掉。

選擇信息

初始網(wǎng)絡(luò)圖

可以看到這個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖與string中生成的網(wǎng)絡(luò)圖是一致的腮恩。
可以用鼠標(biāo)選擇節(jié)點(diǎn)移動(dòng)温兼，還可以通過(guò)ctrl+鼠標(biāo)進(jìn)行選擇多個(gè)節(jié)點(diǎn)一起移動(dòng)使網(wǎng)絡(luò)圖看起來(lái)更美觀妨托。

2.3 網(wǎng)絡(luò)圖美化以附加信息的可視化

美化網(wǎng)絡(luò)主要在style選項(xiàng)吝羞，如下：

美化網(wǎng)絡(luò)

style中各個(gè)圖形參數(shù)除了可以直接指定外還可以進(jìn)行映射(map)钧排，也就是將附加信息在各個(gè)圖形元素上反映出來(lái)，下面將先會(huì)先對(duì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行分析符衔，然后將node degree映射到節(jié)點(diǎn)大小上糟袁。

Degree：指的是有多少節(jié)點(diǎn)與我直接相連，也就是與我距離為1形帮，有一條邊直接相連的鄰居，對(duì)于有向圖中要分為出度和入度界斜，從名字就可以看出差別合冀，出度數(shù)是從我這個(gè)節(jié)點(diǎn)指向別的節(jié)點(diǎn)邊的條數(shù)，入度數(shù)指的鄰居節(jié)點(diǎn)有邊與我相連峭判，并且方向是指向我這個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊的條數(shù)棕叫。
Betweenness centrality：指的是圖中有路勁相連的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)這樣的邊中有多少條邊經(jīng)過(guò)本節(jié)點(diǎn)谍珊，也就是說(shuō)這個(gè)計(jì)算的是它處在其他節(jié)點(diǎn)相連路勁中間的比例。
closeness：計(jì)算的是到圖中其他節(jié)點(diǎn)的距離總和比較小侮邀，這個(gè)更接近與中心度贝润，計(jì)算的是這個(gè)節(jié)點(diǎn)處于圖中間位置的程度。

作者：lemondy
鏈接：https://www.zhihu.com/question/22610633/answer/89577479
來(lái)源：知乎

先對(duì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行分析华畏，依次點(diǎn)擊Tools->NetworkAnalyzer->Network Analysis->Analyze Network,生成統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如下：

網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果

接下來(lái)我們將亡笑，Node degree統(tǒng)計(jì)結(jié)果映射到節(jié)點(diǎn)大小上面：

統(tǒng)計(jì)映射

2.5 提取子網(wǎng)絡(luò)

對(duì)于做好的網(wǎng)絡(luò)圖提取子網(wǎng)絡(luò)既可以直接通過(guò)工具欄中的select選項(xiàng)來(lái)進(jìn)行選擇所需節(jié)點(diǎn)，還可以使用插件MCODE來(lái)分析得到子網(wǎng)絡(luò)穿香。在Apps中可直接安裝MCODE皮获。
這個(gè)分析主要能夠幫我們發(fā)現(xiàn)在network中聯(lián)系更緊密的群組或者基因。安裝好后在Apps中打開(kāi)MCODE购公，一般使用默認(rèn)參數(shù)來(lái)生成子網(wǎng)絡(luò)即可：

MCODE生成子網(wǎng)絡(luò)

在結(jié)果框中可以看到我們的分析結(jié)果宏浩，包括得分以及其他信息靠瞎。

3、GO佳窑、KEGG富集分析

最后父能，我們?cè)偈褂肈avid來(lái)對(duì)差異基因做個(gè)富集分析。網(wǎng)址：https://david.ncifcrf.gov/summary.jsp

提交基因列表

選擇物種

選擇顯示導(dǎo)出通路信息

導(dǎo)出通路注釋文件

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