在《表达谱数据的整理与差异分析》一文中，已经为大家介绍过如何对表达谱数据做差异分析了。而得到差异基因（DEGs，differentially expressed genes）后，最常见的分析思路就是对这些差异基因进行功能富集分析（比如GO/KEGG pathway enrichment analysis）和蛋白相互作用分析（Protein-protein interaction, PPI）。而蛋白互作网络的构建常用STRING数据库，如下图，下面就一起看下如何使用STRING数据库构建蛋白互作网络吧！
STRING数据库，全称为Search Tool for Recurring Instances of Neighbouring Genes，目标是整合所有已知和预测的蛋白互作关系，包括直接关系（physical interactions）和间接关系（functional associations）。当前最新版本为11.5，共收集了来自14094 个物种（organisms）67592464个 proteins的互作关系。https://www.string-db.org/这些互作关系的来源主要有以下几个方面：ⅰ. 对文献的文本挖掘；ⅱ. 实验证据；ⅲ. 已有注释的数据库；ⅳ. 共表达关系和基因组位置关系；ⅴ. 物种间同源蛋白的相互作用等。
使用STRING数据库构建蛋白互作网络主要有两种方式。第一种，通过输入单个蛋白的名称或序列构建互作网络。例如，这里选择Protein by name，就以抑癌基因TP53为例，构建它的互作网络。Protein Name这里输入TP53，物种（Organism）选人类，然后点SEARCH按钮。点击continue，很快就得到结果，这样就很容易就得到了与TP53基因相关的互作网络，如下图。第二种，通过输入多个蛋白的名称或序列构建互作网络。而我们通过差异分析得到的差异基因（DEGs），想要得到这些基因（蛋白）之间的相互作用关系，可以选择Multiple proteins进行下一步分析。这里选择STRING自带的5个范例蛋白#2进行演示，如下图，物种选择酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae），点SEARCH按钮进行互作网络构建。互作网络默认以Network视图（Viewers）进行展示，彩色的“玻璃珠”（也称为节点，Node）表示我们上传的5个蛋白，“玻璃珠” 之间的不同颜色的连线（称为边，edge）表示不同的互作关系来源。点击“玻璃球”可以查看蛋白的相关信息，点击连线可以查看相互作用信息。在Experiment模式下，我们可以查看判定不同蛋白之间存在相互作用的实验证据，如下图。比如，点击以上表格中的第1条记录，可以发现VAN1、HOC1和ANP1之间的互作关系是通过免疫共沉淀实验（coimmunoprecipitation assay）证实的，同时也给出了参考文献和并将这些蛋白在文章的摘要中标出来。在Database模式下，也可以查看与这些蛋白相关的数据库记录，比如查看包含这些蛋白的KEGG通路。在Textmining模式下，我们可以查看当前物种（Saccharomyces cerevisiae）下，提到这些蛋白的文献。同样，也可以查看其他物种与这些蛋白相关的文献，如下图。在Cooccurrence模式下，我们可以查看不同物种中的同源蛋白。在Coexpression模式下，点击相关性热图中的小方块，可以查看这些蛋白在当前物种（Saccharomyces cerevisiae）中的共表达情况，也可以查看其他物种中相关同源蛋白的共表达情况。点击Legend按钮，可以查看网络图中各种颜色、样式的图形元件所表示的含义，有颜色的“玻璃球”表示我们先前提交的蛋白，白色的“玻璃球”可视作新添加的起桥梁作用的“中间”蛋白，空的“玻璃球”表示该蛋白暂无3D结构；不同颜色的连线表示不同来源的互作关系，如青色的表示源自databases，粉红的表示实验证实的互作关系。点击Setting按钮，我们可以对网络图进行重新设置。比如，这里只展示来源于数据库或已被实验证实的互作关系，2nd Shell这里设置最多5个中间interactors。点击蓝色的UPDATE按钮对网络图的样式进行更新，效果如下。在Analysis列表，除了给出互作网络的相关信息，如节点和边的数量，还给出了相应的GO和KEGG富集分析结果，如下图。此外，还有Pfam、InterPro等数据库的蛋白结构域（Domains）富集信息，如下。我们可以将分析结果全部（也可以选择感兴趣的部分）下载下来，如下图。
点击Exports按钮，可以导出PNG和SVG格式的图片，也可以下载该网络图相关的节点和边表格。比如我们可以下载TSV格式的 “...as short tabular text output” 文件（下图第4个），之后可以导入到Cytoscape软件中对互作网络进行分析和自定义绘制。此外，还可以点击Clusters按钮对网络图进行聚类，距离较近的节点（Cluster）会被赋予相同的颜色。而More和Less按钮，可分别在原来节点的基础上继续增加（如下图）和减少新的关联节点。如果不喜欢“玻璃球”样式，也可以使用Cytoscape软件进行重新绘制，效果如下。最后，STRING数据库全部蛋白的互作关系数据都可以下载，当然，也可以只下载某一物种的全部数据，比如这里只下载酿酒酵母的数据。将下载好的数据解压之后，使用常用文本编辑器就可以查看这些制表符分隔的文本文件，比如打开这里酿酒酵母的所有蛋白互作关系文件（4932.protein.Links.v11.5.txt）。此外，也可以下载所有蛋白的序列文件，如下图，便于提取目标蛋白的序列进行序列分析。还可以下载所有蛋白的信息文件，如下图，信息文件包含STRING蛋白id、蛋白名称、序列长度（protein size）和注释信息。可能有小伙伴问啦，STRING蛋白id中前面的数字编号“4932”代表啥呀？其实呢，这个编号是物种分类编号（id），只要我们在NCBI的Taxonomy数据库中检索一下“4932”就明白了。以下为检索结果，可以看到“4932”是酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）的物种分类id（Taxonomy ID）。同样，我们也可以查到人的Taxonomy ID为“9096”。好啦，本次就分享到这里，STRING数据库你会用了吗？▼参考文献▼Li M X, Jin L T, Wang T J, et al. Identification of potential core genes in triple negative breast cancer using bioinformatics analysis[J]. OncoTargets and therapy, 2018, 11: 4105.科研狗，科研魂，生物信息必入门，不会编程真愁人……大量科研人员并非专业做生信，但在科研中不可避免需运用生物信息学进行分析。那么一定要学R、Perl、Python等编程语言才能处理自己的数据么？当然不是，这样时间成本太高啦！你只需一个拥有强大分析功能的线上网站！那就是OmicShare生信云工具平台，让对代码一窍不通的你仍能够自主挖掘数据，轻松绘制出亮眼的图表！OmicShare云工具平台拥有160+工具全面覆盖各类生信分析，超过1800+文章引用让您使用无忧，超强可交互式自定义让您的图表亮眼夺目。https://www.omicshare.com/tools/用咱们的动态热图工具画雪容融可还行？我们源于科研，但远不止于此，更多乐趣期待你的发掘！
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