为啥要学习这些讨厌的蛋白互作分析工具？

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有很多人问，为啥我要知道这么多蛋白互作的数据库？我来大概总结一下学习掌握这些蛋白互作数据库的用处哈，学会这些分析工具大概有三个方面的用途（你们现在可以拿出本子来记了哈）：

第一，可以在你闲的蛋疼的时候打发时间

第二，可以用类似厌恶疗法来治愈你的密集恐惧症

第三，其实也没什么要紧的，就是大概能用在文章的机制研究里

好吧，给你举个例子哈。这里有篇文献，讲的具体是什么不用太在意哈。

就是个间充质干细胞对心脏病方面的研究，别问我为什么我的Pubmed里会显示影响因子，点这里。

首先他们做了一个2D电泳，分析了一下正常和缺氧环境下，间充质干细胞的培养基里面的分泌蛋白有啥蛋白差异。因为他们觉得这样的间充质干细胞分泌蛋白会对心脏病治疗有一定的影响。

由于发现了差异蛋白有个TMP，于是又分析了一下，是不是由缺氧诱导因子HIF来调控的。所以敲减了一下HIF，确实发现TMP是HIF下游。

但接着问题来了，要怎么样来扯这个差异蛋白和心脏病的关系呢……毕竟都不太熟……

于是他们用了一个软件，基因马尼亚……好吧，这就是一款蛋白互作的软件，CytoScape上其实有这个的App，不过用网站的话，大家更直观点哈。

一般就输入物种，和基因名来进行分析。但要是研究机制的话要怎么分析数据呢？重点来了！（敲黑板！！！）一般的分析方法，就是把你要（che）研（guan）究（xi）的明星分子，和你的差异蛋白一起输入到里面，来分析差异蛋白和明星分子之间的互作关系。

于是就会有这样的图。

这图并不是随便画的，这都是根据不同的数据库进行整合分析的，比如物理互作，共有蛋白Domain，信号通路，基于GEO的共表达，还有基于其他已知互作的蛋白互作预测，还有共定位等等。

当然图中还可以加上饼图样的基因功能注释。

网址是：http://genemania.org/

他们当然是用这个来分析了一下这几个差异蛋白和心脏病相关蛋白的网络咯，然后发现了一个预测的可能的互作关系，就是TPM2和NOS3。于是Co-IP分析了一下，顺便做了一下共定位。大致确定了两者的联系，完美收工。

…华丽丽的分割线…

李莫愁博士：看完整个基因马尼亚的使用，你的密集恐惧症是不是已经稍微缓解了一点呢？这个套路其实是比较常用的机制研究的套路，也有只分析挖掘这种数据，然后发很低很低分的SCI的，这种的话大家尽量就业余用来打发打发显得蛋疼的时间还是可以的，因为单纯分析分实在太低了。对了，基因马尼亚的网址写在文章里了哈，大家自己仔细看哈。好了，今天就先策到这里吧。

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