R语言可视化STRING分析的蛋白互作网络(PPI)
1、运用STRING创建蛋白互作网络（PPI）访问STRING数据库，链接：string-db.org/。使用R语言包clusterProfiler中的示例基因列表，获取gene symbol的代码。将gene symbol上传至STRING网站，获取结果。目前，我需要编辑该图像，因此下载了文件。通常，该文件可以导入至Cytoscape软件进行可视化。
2、常用的数据分析软件有GEO2R和limma。NCBI数据库中的GEO2R软件可直接在线分析并得到差异基因。分析时，需进行分组并划分数据颜色（如tumor和normal）。分组完成后，即可进行分析。若使用R语言，可提供R代码。注意保存为txt格式，避免乱码。
3、其基本套路包括：中药化学成分收集，活性化合物靶点预测，疾病相关数据收集，交集靶点，蛋白互作分析，构建“化合物-靶点-疾病”网络，生物学分析，分子对接验证。整篇论文不涉及实验过程，纯数据挖掘。
国际著名的三大蛋白质数据库
PDB蛋白质数据库 PDB（Protein Data Bank）是全世界最大的蛋白质结构数据库。它包含了大量的蛋白质三维结构信息，这些结构信息是基于X射线晶体学和核磁共振等实验手段得到的。科研人员可以通过该数据库查询蛋白质的结构、功能以及其他相关信息。
国际著名的三大蛋白质数据库有UniProt数据库、The Human Protein Atlas数据库、PhosphoSitePlus数据库。
UniProt UniProt是目前最大的蛋白质数据库之一，它包含了来自不同生物物种的蛋白质序列、结构、功能等信息。UniProt数据库的数据来源包括实验室研究、文献报道、计算预测等多种途径，数据质量较高，被广泛应用于生物信息学、生物学、医学等领域的研究。
蛋白质组学得到的差异蛋白怎么分析
1、对于蛋白质组筛选出的大量差异蛋白，可以进行以下几种后续研究：功能鉴定：对差异蛋白的生物学功能进行深入研究，如其在细胞中的作用、调控网络等。疾病相关性研究：探讨差异蛋白在特定疾病或生理过程中的角色。例如，某些差异蛋白可能与某种疾病的发病机制、预后或治疗响应性有关。
2、互作网络分析：（1）利用如STRING、BioGRID等数据库，构建蛋白质之间的相互作用网络。（2）识别关键蛋白或亚网络，它们可能在疾病或特定生物过程中起到中心作用。验证：使用西方印迹、免疫荧光等技术，对筛选出的关键差异蛋白进行实验验证。
3、质谱分析：质谱分析是针对蛋白质序列的高精度分析方法，可以通过荧光染色、同位素标记或者同位素标记配合液相色谱分离，再经过质谱检测来实现差异蛋白的筛选。这种方法是基于蛋白质在样品中的重量和荧光信号等特征进行差异分析，能够鉴定出低丰度蛋白或者组分分布较宽的蛋白。
收藏贴|Cytoscape|蛋白质互作网络图的美化操作详解
1、首先，确保你已经安装了Cytoscape v2。步骤如下：导入STRING的互作分析结果文件string_interactions_short.tsv，节点1和2代表互作，combined_score表示互作强度。 通过File Import Network from File，将数据导入Cytoscape进行网络化分析。 接下来，进入美化环节。
2、首先，确保安装Cytoscape v2。以string_interactions_short.tsv文件为例，导入数据，将其转化为网络，选择Analysis Network进行处理。美化过程分为三个步骤：节点（Node）、边（Edge）和网络（Network）的定制。
3、分析结果将数据转化为GO条目和基因对应的形式，以方便后续在Cytoscape中进行分析。接下来，我们利用STRING数据库来获得这些蛋白质的互作信息，从而构建出准确的相互作用网络图。
简单了解蛋白质互作网络(PPI)
深入剖析PPI，是我们理解生物系统运行机制的关键，特别是它在疾病状态下，如何影响生物信号和物质代谢的关键节点，以及揭示蛋白之间功能关联的窗口。
在Cytoscape中，用户可以导入先前从STRING数据库导出的数据，构建PPI网络。网络中，节点代表蛋白质，边表示它们之间的互作关系。Cytoscape允许用户自定义网络的外观，包括调整节点和边的大小，以反映互作强度。默认情况下，边的粗细由互作支持度（combined_score）决定，这通常用来表示互作的可靠性。
蛋白质互作网络是由单独蛋白通过彼此之间的相互作用构成，来参与生物信号传递、基因表达调节、能量和物质代谢及细胞周期调控等生命过程的各个环节。
未被系统录入。PPI网络分析，全名为蛋白互作网络分析是一个在文献当中出现概率极高的网络图，网络中节点代表蛋白质，在系统未录入的情况下就会出现很多无节点的问题，重新导入一下节点情况就好了。