STRING蛋白互作网络图绘制及子网络分析

STRING蛋白互作网络图绘制及子网络分析

互作网络是由节点通过彼此之间的相互作用构成,根据节点的不同可以构建蛋白质互作网络,ceRNA网络等,网络中节点参与生物信号传递、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,能够系统分析大量基因在生物系统中的相互作用关系,对了解生物系统中各个成分的工作原理,了解疾病等特殊生理状态下生物信号和能量物质代谢的反应机制,以及了解基因之间的功能联系都有重要意义。目前在大多数文献中都能看到互作网络的身影,因此绘制一幅精美的互作网络图十分重要。

例如2021年5月发表在Mol Ther Nucleic Acids中的文献《Comprehensive analysis to identify DLEU2L/TAOK1 axis as a prognostic biomarker in hepatocellular carcinoma》,影响因子8.89。作者首先分析PTEN相关的差异基因(lncRNA、mRNA、miRNA),接着通过各种数据库来分析预测基因之间的相互作用来构建ceRNA网络。

attachments-2022-06-1I4u3hSb62a9830cbc6a6.png

互作网络的绘制

为了使大家能更简便快捷地绘制出精美的互作图,这里我们给大家提供一个绘制网络图的R脚本,这个脚本只需要准备好相应的输入文件,再进行简单的命令行操作即可绘制可直接用于文章发表的网络图,并且同时提取网络的最大子图,输出构成最大子图的节点并绘制子图网络。

使用命令:

Rscript network.r -e S1_vs_S2.gene_network.tsv -v S1_vs_S2.ID_info_table.tsv -f fromGeneName -t toGeneName -w combined_score -g regulate

结果展示:

attachments-2022-06-YcdG4rUN62a983897d108.png

输入文件准备

这个脚本所必需的输入文件有两个。

第一个文件为边数据,文件中包含边的起始节点,结尾节点,以及边的一些属性;(格式如下表)

attachments-2022-06-Nz4Ern3162a9839c59b0b.png第二个文件为节点数据,文件中包含节点(节点名与边数据文件中起始节点名,结尾节点名相对应)和节点属性信息。

attachments-2022-06-rCW3wO6n62a983ad5db02.png

更多脚本参数设置及说明

通过-h参数获得以下帮助信息。

usage: network.r [-h] -e filepath -v filepath -f from -t to -w weight -g group
                 [--isolated] [-l style] [--label.node] [--sub_label.node]
                 [-o path] [-n prefix] [-H number] [-W number]

network plot:https://www.omicsclass.com/article/1531

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -e filepath, --edge filepath
                        input the edge information of network,[required]
  -v filepath, --vertex filepath
                        input the vertex information of network,[required]
  -f from, --from from  the name of the start gene column [required]
  -t to, --to to        the name of the end gene column[required]
  -w weight, --combined_score weight
                        the name of the edge weight column[required]
  -g group, --group group
                        input group id in vertex file, can set multi groups[required]
  --isolated            delete isolated vertex [optional, default: False]
  -l style, --layout style
                        set Network display style,c('star', 'circle', 'gem',
                        'dh', 'graphopt', 'grid', 'mds', 'randomly', 'fr',
                        'kk', 'drl', 'lgl'),[default fr]
  --label.node          show node name [optional, default: TRUE]
  --sub_label.node      show node name of sub-network [optional, default:TRUE]
  -o path, --outdir path
                        output file directory [default cwd]
  -n prefix, --name prefix
                        out file name prefix [default demo]
  -H number, --height number
                        the height of pic inches [default 12]
  -W number, --width number
                        the width of pic inches [default 12]

必需参数

-e   网络图的边信息文件路径

-v   网络中节点信息文件路径

-f   边信息文件中起始节点列名

-t   边信息文件中结尾节点列名

-w  边信息文件中边权重列名,用于调整网络边的粗细

-g   节点信息文件中节点类别列名,用于节点着色

其他参数

-i   网络图中是否隐藏孤立节点,默认不隐藏

-L  是否标注完整网络的节点名,默认标注

-S  是否标注最大子图中节点名,默认标注

-o  输出文件存放路径,默认为当前路径

-n  文件名,默认demo

-H、-W  输出图片长宽,单位inch,默认均为12

脚本获取方法

在本公众号回复network即可获得网络图绘制脚本的网盘链接以及提取码。

如何使用命令行的方法分析数据

可能有的人没有用过命令的形式分析数据, 可以学习下面的课程入门一下:

attachments-2022-06-GIxtAmwk62a99951abe21.png

延伸阅读

  1. GEO数据库挖掘—WGCNA鉴定骨肉瘤转移相关基因

  2. GEO、TCGA多数据库联合挖掘胰腺导管腺癌预后关键基因

  3. 文献精读-GEO数据挖掘生物信息文章(宫颈癌)

  4. GEO数据挖掘直肠

  5. GEO数据挖掘案例解读-植物篇(拟南芥重金属)

  6. GEO数据如何挖掘?案例解析!

  7. 胃癌免疫侵润预后Signature数据挖掘-糖酵解

  8. IF:8.8|TCGA+ceRNA+肝癌文献解析

  9. IF=8.78|非肿瘤数据挖掘思路(GWAS Catalog)

attachments-2022-06-dsTfqzJS62a99963a151d.png

  • 发表于 2022-06-15 16:34
  • 阅读 ( 3845 )
  • 分类:R

你可能感兴趣的文章

相关问题

0 条评论

请先 登录 后评论
你想桃子吗
你想桃子吗

21 篇文章

作家榜 »

  1. omicsgene 702 文章
  2. 安生水 350 文章
  3. Daitoue 167 文章
  4. 生物女学霸 120 文章
  5. xun 82 文章
  6. 红橙子 78 文章
  7. rzx 76 文章
  8. CORNERSTONE 72 文章