告诉你文献聚类分析的神器2

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看完前几次的人应该知道（不知道点这里），有辣么一个文献聚类分析的神器。（要知道能用来干嘛，就点这里）主要是通过对文献中摘要的聚类分析，来研究可能存在的蛋白质相互作用的。为啥通过文献的摘要分析，就能知道蛋白间的相互作用呢？估计你还未必那么明白，给你举个例子吧。

你和你蓝票或者女票出去吃饭，Ta第一次点了：泡椒鱼头，辣子鸡丁，麻婆豆腐；第二次点了：泡椒凤爪，麻婆豆腐，毛血旺；第三次点了：麻婆豆腐，泡椒酸菜炒肉，辣兔丁和鱼香肉丝。通过这些，你可以知道什么呢？我们通过文本的分析，首先出现词频较高的是：“麻婆”、“泡椒”、“辣”，这三个词出现的次数很高，他们有共同的属性就是辣。我们首先可以分析出：1）Ta口味挺重的，2）Ta爱吃川菜；3）在他的菜单里摆脱不了“麻婆”、“泡椒”、“辣”这三个字。

基因间的文本分析也是这样的，对文本中的关键词进行分类，然后进一步了解与基因或者疾病，或者药物经常共同出现的基因。即使这些基因与你要研究基因、疾病或者药物没有特别直接的互作，但他们之间也应该会有某种潜在的关联。

对于基因的分析，也是建立在这种文本分析上的。还是和上次一样，搜一下P53。

一样对六万多篇文献进行文本的聚类分析，然后进入结果页面。

点击进入“Gene”，然后就会有下面这张列表。这张表上都是通过文本的聚类分析，找出来的与P53高密度相关的基因的列表。包括了这些基因的基本信息，相关性的评估，这些基因的蛋白互作情况，以及相关的信号通路，和这些基因的表达情况。

我们一个个来看，有：1）基因的基本信息，这也就是所搜索到可能相关的那些基因的基本信息，点击后是可以直接进入NCBI的；2）相关性评分，这也就是通过文本分析所获得的相关性的评分，当然分值越高，也就代表了共同出现的频率越高；

3）蛋白间相互作用（PPI，不知道PPI怎么做的话，就点这里吧），有高可信度的相关和中等可信度的相关性；点击进去会出现这样的蛋白互作PPI图。用不同颜色的色块来代表不同的亚细胞结构，而不同的蛋白就按照定位和可能有的互作，分别安置在这些亚细胞结构中，看上去就简单明了（当然P53相关的就太多了）。

4）信号通路（不清楚KEGG图怎么看的话，就点这里看），这个是通过整合KEGG所获得的信号通路。会呈辐射状排布，通过这些信号通路的交叠，会筛选出一堆和你搜索的基因有相互作用的蛋白，这些蛋白是穿插在信号通路中与P53相关联的基因。

5）最后是表达情况。这个会直接链接到EMBL-EBI的Experssion Atlas的数据库里，直接显示的是不同实验中显示的组织表达差异。直接显示在什么器官上，还真是很直观的。

那我们怎么知道这里面显示的基因有什么具体的相关性呢？拉到表格最后，会有三个按钮，这三个按钮，主要是用来具体分析这些相关性极高的基因有什么关系的。首先选择一下你要分析的基因，这里只能分析2-5个基因。比如说我们挑和P53关系度（Score）比较高的BCL2和HCP5P3，看一下这三个基因的共出现频率。可以看到的是BCL2和P53之间的关系所代表的直线非常粗，说明这两种之间有更强的相关性。直接点这根粗线，就可以显示这两个基因共同出现的文献中了。

再回到刚才页面，点击整合PPI图。我们可以得到这样的图片，显示的是这三个基因间有相互交叠的蛋白互作网络，与这三种基因有两个以上互作的蛋白被标出了红色，可以更明显地看出他们之间的网络关系图。

再回到刚才的页面，点击到整合Pathway图，我们可以得到下面这样的图片，显示的是三个基因有交叠的信号通路网络，同时获得可能与之相关的信号通路网络所交叠的其他相关互作蛋白。

研究一个基因，最关键的东西是什么？就是研究可能与之相互作用的基因，而通过这样的在文献文本中的共出现频率，和蛋白PPI、信号通路交叠的过程，可以发现更多的相关性和可能的相互作用。这怎么能不算是一款神器呢？但是如果你还是不明白为什么要找相关性，那我也只能告诉你，这款神器对你来说并没有多大用处了……（想了解为啥要做蛋白相关性，如何牵扯明星分子，就点这里吧。）

…华丽丽的分割线…

李莫愁博士：有盆友一直在后台问：PXXXXXX的神器究竟是啥啊？其实不告诉你们也是有原因的。给你们打个比方，比如你说神笔马良那支笔是神器吧，但是隔壁的狗蛋拿到了他的笔，也最多就画出一坨不知道是什么的玩意出来。这个比喻的意思，并不是说大家只能画出屎来啦。其实道理很简单，世界上没有什么你输入了你想要的课题就能给你蹦出一篇高分文章来的神器。不管你分析什么样的数据，凭借的都是你对问题的看法和思路，有了思路什么工具都会是神器啦。回复“P神器”就告诉你到底是啥网站（千万别在评论里面回复，我不会搭理你哒，哼！），好了今天就策到这里吧。

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